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Statistik verstehen und sinnvoll nutzen
Jörg-D. Meißner
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Anwendungsorientierte Einführung für Wirtschaftler
出版Walter de Gruyter GmbH & Co KG, 2014-12-11
主題Business & Economics / StatisticsBusiness & Economics / Economics / GeneralBusiness & Economics / Business MathematicsMathematics / Probability & Statistics / GeneralBusiness & Economics / General
ISBN34867819289783486781922
URLhttp://books.google.com.hk/books?id=aJgYCgAAQBAJ&hl=&source=gbs_api
EBookSAMPLE
註釋das Buch ist als einführendes Lehrbuch konzipiert. Hauptadressaten sind Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge und Praktiker aus der Wirtschaft, die sich mit grundlegenden Arbeits- und Methodengebieten der quantitativen Datenanalyse vertraut machen wollen. Häufig ist beiden Zielgruppen die Statistik nicht leicht zugänglich. Hier setzt das vorliegende Lehrbuch an, das den Lernprozess durch eine Reihe von Maßnahmen gezielt erleichtern soll:
  • Stoffauswahl: für Wirtschaftler typische Anwendungsgebiete und in der Praxis verwendete und bewährte statistische Methoden.
  • Kapitelgliederung: systematisch mit Einführung, typischem Praxisbeispiel, Lösungsansätze, Methodenbeschreibung, Ergebnisinterpretation, Würdigung, Formelzusammenstellung, Übung.
  • Methodenbeschreibung: systematisch mit Konzept (in Worten), Operationalisierung und Formalisierung (in Symbolen), Durchführung am Einführungsbeispiel (in Zahlen).
  • Formeln: Entwicklung von Formeln aus Methodenbeschreibung, mathematische Ableitungen nur dort, wo unverzichtbar.
  • Abbildungen : Tabellen, Diagramme und Bilder zur Veranschaulichung.
  • Übungen: kapitelweise mit Fragen, Aufgaben und Musterlösungen.

Aus dem Inhalt:
  1. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Präsentation und Auswertung (Kenngrößen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Längsschnittdatenanalyse mit Maß- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse.
  2. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung.
  3. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgrößen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen.
  4. Schließende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schätzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhängen.