Statistische Methodenlehre für Wirtschaftswissenschaftler:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Gabler
2000
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| Ausgabe: | 10., durchges. und erg. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Lehrbuch
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| Beschreibung: | Erg. bildet: Reichardt, Ágnes: Übungsprogramm zur statistischen Methodenlehre |
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
I. Mathematische Grundbegriffe 11
1. Mengen 11
1.1 Definitionen 11
1.2 Zahlenmengen 12
1.3 Mengenoperationen 14
1.4 Produkte von Mengen 16
1.5 Der euklidische Raum 16
2. Abbildungen 17
2.1 Definitionen 17
2.2 Variablen 18
2.3 Spezielle Abbildungen 18
3. Folgen und Reihen 21
3.1 Folgen 21
3.2 Zahlenfolgen und Punktfolgen 22
3.3 Das Summenzeichen 24
3.4 Unendliche Reihen 25
4. Kontinuierliche reelle Funktionen 26
4.1 Konvergenz von Funktionen 26
4.2 Ableitungen 28
4.3 Maxima und Minima 30
4.4 Stammfunktionen 31
4.5 Flächeninhalt und bestimmtes Integral 31
4.6 Funktionen von n Variablen 34
4.7 Mehrfache Integrale 37
5. Kombinatorik 39
5.1 Fakultät 39
5.2 Binomialkoeffizienten 39
5.3 Permutationen 40
5.4 Kombinationen 41
II. Deskriptive Statistik 43
1. Statistische Massen 43
1.1 Definitionen 43
1.2 Statistische Massen im Zeitablauf 44
2. Häufigkeitsverteilungen 50
2.1 Definitionen 50
2.2 Gemeinsame Häufigkeiten 51
2.3 Quantitative Merkmale 53
2.4. Kumulierte Häufigkeiten 55
2.5 Gruppierte Daten 56
2.6 Konzentrationskurven 60
3. Mittelwerte 61
3.1 Definitionen 61
3.2 Mittelwerte 62
3.3 Das arithmetische Mittel 64
4. Streuungsmaße 67
4.1 Definitionen 67
4.2 Streuungsmaße 67
4.3 Die mittlere quadratische Abweichung 68
4.4 Rechenregeln 70
5. Korrelation 72
5.1 Definitionen 72
5.2 Der Korrelationskoeffizient von Fechner 73
5.3 Der Korrelationskoeffizient von Bravais-Pearson 75
5.4 Der Rangkorrelationskoeffizient 77
6. Lineare Regression 78
6.1 Einfache Regression 78
6.2 Multiple Regression 82
7. Zeitreihenanalyse 82
7.1 Definitionen 82
7.2 Trendbestimmung 87
7.3 Reihenglättung 91
7.4 Saisonbereinigung 92
8. Indexzahlen 98
8.1 Meßzahlen 98
8.2 Indexzahlen 99
III. Wahrscheinlichkeitsrechnung 107
I.Einleitung 107
1.1 Wahrscheinlichkeit als Maß für Ungewißheit 107
1.2 Die klassische Definition der Wahrscheinlichkeit 109
2. Wahrscheinlichkeitsfelder 112
2.1 Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit 112
2.2 Folgerungen aus den Axiomen 115
2.3 Unabhängige Ereignisse 117
2.4 Bedingte Wahrscheinlichkeit 120
2.5 Die Formel von Bayes 121
3. Zufallsvariablen 123
3.1 Definitionen 123
3.2 Diskrete Verteilungen 128
3.3 Kontinuierliche Verteilungen 131
3.4 Mehrdimensionale Verteilungen 134
3.5 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen 139
3.6 Funktionen von Zufallsvariablen 141
3.7 Funktionen von normalverteilten Zufallsvariablen 144
3.8 Approximation von Verteilungen 149
4. Erwartungswerte 149
4.1 Definitionen 149
4.2 Erwartungswert und Varianz 153
4.3 Erwartungswerte einiger spezieller Verteilungen 156
5. Folgen von Zufallsvariablen 157
5.1 Die Ungleichung von Tschebyscheff 157
5.2 Das Gesetz der großen Zahl 158
5.3 Der zentrale Grenzwertsatz 159
IV. Analytische Statistik 161
1. Stichproben 161
1.1 Grundgesamtheiten und Zufallsauswahlen 161
1.2 Verteilungen von Grundgesamtheiten 163
1.3 Einfache Zufallsstichproben vom Umfang n 164
1.4 Stichprobenverteilungen und Parameter 166
2. Schätzen von Parametern 167
2.1 Schätzfunktionen 167
2.2 Spezielle Schätzfunktionen 170
2.3 Kleinst-Quadrate-Schätzungen 172
2.4 Konfidenzintervalle 176
2.5 Spezielle Konfidenzintervalle 177
3. Signifikanztests 183
3.1 Grundbegriffe 183
3.2 Gauß-Tests 185
3.3t-Tests 188
3.4 x2-Test für die Varianz 192
3.5 F-Test für Varianzen 193
3.6 Approximative Gauß-Tests 194
3.7 Einfache Varianzanalyse 200
3.8 x2-Anpassungstest 203
3.9 Kolmogorow-Smirnow-Anpassungstest 204
3.10 Kontingenztest 206
3.11 Verteilungsfreie Tests 209
4. Stichproben aus endlichen Grundgesamtheiten 214
4.1 Stichproben ohne Zurücklegen 214
4.2 Geschichtete Stichproben 215
4.3 Klumpenstichproben 218
4.4 Hochrechnung 219
Verzeichnis der wichtigsten Symbole 221
Verzeichnis der Tabellen 225
Tabellenanhang 227
Register 256
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