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Andreas Behr

Grundwissen Deskriptive Statistik

mit Aufgaben, Klausuren und Lösungen

Verfügbarkeit: Auf Lager

Lieferzeit: 2-3 Tage

EAN/ISBN
9783838553214
2. 2019

Details

Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Bachelorstudierende der BWL und VWL zu den Kernkompetenzen.

Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch deshalb die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, Maßzahlen sowie der Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch die Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes werden erklärt. Übungen mit Lösungen, Musterklausuren und ein Formelteil runden das Buch ab.
  • CoverCover
  • Impressum4
  • Inhaltsverzeichnis9
  • 1 Einführung15
  • 1.1 Einleitung16
  • 1.1.1 Ziele16
  • 1.1.2 Motivation16
  • 1.2 Variablen und Häufigkeiten17
  • 1.2.1 Variablen und Daten17
  • 1.2.2 Merkmalsarten und Skalenniveaus18
  • 1.2.3 Absolute und relative Häufigkeiten18
  • 1.2.4 Stabdiagramme19
  • 1.2.5 Klassierung20
  • 1.3 Ein Beispiel mit Einkommensdaten20
  • 1.3.1 Datenquelle: Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS)21
  • 1.3.2 Die Variablen im Datensatz21
  • 1.4 Aufgaben24
  • 1.5 R-Code27
  • 2 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen29
  • 2.1 Histogramme30
  • 2.1.1 Beschreibung der Methode30
  • 2.1.2 Bestimmung der Klassen31
  • 2.2 Kerndichteschätzung33
  • 2.2.1 Die grundlegende Idee der Kerndichteschätzung34
  • 2.2.2 Kernfunktionen34
  • 2.2.3 Berechnung für Stützstellen37
  • 2.2.4 Verfahren der Bandweitenwahl38
  • 2.2.5 Auswirkung von Bandweiten- und Kernfunktionswahl38
  • 2.2.6 Bestimmung des Modus39
  • 2.3 Aufgaben41
  • 2.4 R-Code42
  • 3 Charakterisierungen von Häufigkeitsverteilungen45
  • 3.1 Verteilungsfunktion46
  • 3.2 Quantilsfunktion47
  • 3.3 Maßzahlen49
  • 3.3.1 Lagemaße50
  • 3.3.2 Streuungsmaße53
  • 3.3.3 Schiefe- und Wölbungsmaße55
  • 3.4 Approximationen mit klassierten Daten59
  • 3.4.1 Approximation des Modus59
  • 3.4.2 Approximation des Zentralwerts59
  • 3.4.3 Approximation des arithmetischen Mittels61
  • 3.4.4 Approximation der Standardabweichung61
  • 3.5 Aufgaben63
  • 3.6 R-Code66
  • 4 Konzentrationsmessung71
  • 4.1 Einleitung72
  • 4.2 Maßzahlen der absoluten Konzentration72
  • 4.2.1 Die Konzentrationsrate72
  • 4.2.2 Die Konzentrationskurve73
  • 4.2.3 Der Rosenbluth-Koeffizient74
  • 4.2.4 Der Hirschman-Herfindahl-Koeffizient75
  • 4.3 Maßzahlen der relativen Konzentration76
  • 4.3.1 Der Variationskoeffizient77
  • 4.3.2 Die Lorenzkurve und der Gini-Koeffizient77
  • 4.4 Aufgaben83
  • 4.5 R-Code85
  • 5 Strukturanalysen89
  • 5.1 Einleitung90
  • 5.2 Maßzahlen für Strukturunterschiede90
  • 5.2.1 Strukturdifferenz und normierte Strukturdifferenz91
  • 5.2.2 Euklidische Norm92
  • 5.3 Additive Komponentenzerlegung92
  • 5.3.1 Standardisierung94
  • 5.3.2 Niveau- und Struktureffekt95
  • 5.3.3 Niveau-, Struktur- und Mischeffekt96
  • 5.4 Multiplikative Komponentenzerlegung99
  • 5.5 Aufgaben101
  • 5.6 R-Code103
  • 6 Preis- und Mengenindizes107
  • 6.1 Einleitung108
  • 6.2 Transaktionen, Mengen und Preise108
  • 6.3 Preisindizes auf Basis von Warenkorbvergleichen109
  • 6.4 Messziffernmittelung112
  • 6.5 Repräsentativgewichtung: Einzelpreise und Ausgabenanteile114
  • 6.6 Konstruktion von Indexziffern115
  • 6.6.1 Der Verbraucherpreisindex116
  • 6.6.2 Entwicklung der Verbraucherpreise seit 1881119
  • 6.7 Kettenindizes121
  • 6.7.1 Definition von Kettenindizes122
  • 6.7.2 Vor- und Nachteile von Kettenindizes122
  • 6.7.3 Deflationierung mit Kettenindizes123
  • 6.8 Aufgaben125
  • 6.9 R-Code127
  • 7 Mehrdimensionale Variablen, bedingte Häufigkeiten und Streuungszerlegung129
  • 7.1 Mehrdimensionale Variablen130
  • 7.2 Bedingte Häufigkeiten131
  • 7.3 Streuungszerlegung133
  • 7.4 Aufgaben136
  • 7.5 R-Code138
  • 8 Korrelation: Metrische Variablen141
  • 8.1 Einleitung142
  • 8.2 Eine zweidimensionale Variable142
  • 8.3 Die Kovarianz143
  • 8.3.1 Ein Zahlenbeispiel144
  • 8.3.2 Eigenschaften der Kovarianz144
  • 8.4 Der Korrelationskoeffizient von Pearson146
  • 8.4.1 Eigenschaften des Korrelationskoeffizienten147
  • 8.4.2 Die Kovarianz standardisierter Variablen148
  • 8.4.3 Ausbildungsjahre und Einkommen149
  • 8.5 Aufgaben150
  • 8.6 R-Code152
  • 9 Korrelation: Ordinale und nominale Variablen155
  • 9.1 Spearmans Rangkorrelationskoeffizient156
  • 9.1.1 Ordinale Variablen und Ränge156
  • 9.1.2 Ein Rangkorrelationskoeffizient157
  • 9.1.3 Eigenschaften157
  • 9.1.4 Eine vereinfachte Rechenmethode158
  • 9.2 Zusammenhangsmaße für nominale Variablen158
  • 9.2.1 Empirische und hypothetische Häufigkeiten159
  • 9.2.2 Kontingenzkoeffizient161
  • 9.3 Aufgaben163
  • 9.4 R-Code165
  • 10 Einfache Regressionsrechnung169
  • 10.1 Einleitung170
  • 10.2 Methode der kleinsten Quadrate171
  • 10.2.1 Grundlagen171
  • 10.2.2 Berechnung der Parameter172
  • 10.2.3 Achsentransformation174
  • 10.2.4 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsma175
  • 10.2.5 Ausbildungsjahre und Stundenlöhne176
  • 10.3 Aufgaben178
  • 10.4 R-Code181
  • 11 Multiple Regressionsanalyse183
  • 11.1 Das multiple Regressionsmodell184
  • 11.1.1 Anpassungskriterium und Zielfunktion184
  • 11.2 Das multiple Regressionsmodell in Matrixnotation186
  • 11.3 Eine multiple Lohnregression189
  • 11.4 Partielle Regressionskoeffizienten und Residuenregressionen190
  • 11.5 Interaktionen erklärender Variablen191
  • 11.6 Aufgaben193
  • 11.7 R-Code194
  • 12 Zeitreihen197
  • 12.1 Einleitung198
  • 12.2 Komponenten von Zeitreihen200
  • 12.3 Trendermittlung201
  • 12.3.1 Trendfunktionen202
  • 12.3.2 Gleitende Durchschnitte203
  • 12.4 Saisonbereinigung205
  • 12.4.1 Periodogrammverfahren206
  • 12.4.2 Census- und Berliner Verfahren209
  • 12.5 Aufgaben211
  • 12.6 R-Code214
  • Formelsammlung219
  • Probeklausuren227
  • Lösungshinweise233
  • Index253