Beschreibende Statistik:
Gespeichert in:
Späterer Titel: | Schulze, Peter M. Statistik |
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1. Verfasser: | |
Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Oldenbourg
2007
|
Ausgabe: | 6., korr. und aktualisierte Aufl. |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Beschreibung für Leser Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | XI, 419 S. graph. Darst. |
ISBN: | 9783486582208 |
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT V
INHALTSVERZEICHNIS VII
1 EINFÜHRUNG 1
1.1 Gegenstand der Statistik 1
1.2 Grundbegriffe 7
1.3 Datengewinnung 11
2 EINDIMENSIONALE HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 19
2.1 Häufigkeitsverteilung und graphische Darstellung 19
2.1.1 Nominalskalierte Merkmale 20
2.1.2 Ordinalskalierte Merkmale 23
2.1.3 Metrisch skalierte Merkmale 24
2.1.4 Typisierung von Häufigkeitsverteilungen 32
2.1.5 Zusammenfassung 33
2.2 MAßZAHLEN VON HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 34
2.2.1 Mittelwerte 35
2.2.1.1 Modus 36
2.2.1.2 Zentralwert und Quantile 43
2.2.1.3 Arithmetisches Mittel 50
2.2.1.4 Geometrisches Mittel 57
2.2.1.5 Harmonisches Mittel 61
2.2.1.6 Zusammenfassung 64
2.2.2 Streuungsmaße 64
2.2.2.1 Spannweite 65
2.2.2.2 Quartilsabstand 67
2.2.2.3 Mittlere absolute Abweichung 68
2.2.2.4 Empirische Standardabweichung 70
2.2.2.5 Variationskoeffizient 80
2.2.2.6 Zusammenfassung 81
2.2.3 Formparameter 82
2.2.3.1 Schiefemaße 83
2.2.3.2 Wölbungsmaße 89
2.2.3.3 Zusammenfassung 93
VIII
2.2.4 Konzentrationsmaße 94
2.2.4.1 Absolute Konzentration %
2.2.4.2 Relative Konzentration 103
2.2.4.3 Zusammenfassung 113
3 ZWEIDIMENSIONALEHÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 115
3.1 Darstellungsweise und Grundbegriffe 115
3.2 Korrelationsanalyse 124
3.2.1 Koeffizienten für nominalskalierte Merkmale 125
3.2.1.1 Quadratische Kontingenz 125
3.2.1.2 Phi Koeffizient 126
3.2.1.3 Kontingenzkoeffizient 127
3.2.2 Koeffizienten für ordinalskalierte Merkmale 130
3.2.2.1 Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 130
3.2.2.2 Rangkorrelationskoeffizient nach Kendall 131
3.2.2.3 Rangkorrelationskoeffizient nach Goodman Kruskal 134
3.2.3 Koeffizienten für metrisch skalierte Merkmale 134
3.2.3.1 Empirische Kovarianz 136
3.2.3.2 Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais Pearson 137
3.2.4 Zusammenfassung 142
3.3 Regressionsanalyse 143
3.3.1 Lineare Einfachregression bei ungruppiertem Datenmaterial 144
3.3.1.1 Berechnung der Regressionsgeraden 146
3.3.1.2 Determinationskoeffizient 153
3.3.2 Lineare Einfachregression bei gruppiertem Datenmaterial 158
3.3.3 Nichtlineare Regression 163
3.3.4 Zusammenfassung 164
4 MULTIVARIATE ANALYSE 167
4.1 Darstellungsweise und Grundbegriffe 168
4.1.1 Datenmatrix 168
4.1.2 Standardisierte Datenmatrix 171
4.1.3 Varianz Kovarianz Matrix und Korrelationsmatrix 172
4.1.4 Distanzmessung 175
4.1.5 Linearkombinationen 178
4.2 DlSKRIMINANZANALYSE 181
4.2.1 Fragestellung 181
4.2.2 Lineare Diskriminanzanalyse im Zwei Gruppen Zwei Merkmalsfall 182
4.2.2.1 Bestimmung der Diskriminanzfunktion 183
IX
4.2.2.2 Zuordnungen mit Hilfe der Diskriminanzwerte 187
4.2.3 Zusammenfassung 193
4.3 Hauptkomponenten und Faktorenanalyse 194
4.3.1 Hauptkomponentenanalyse 195
4.3.1.1 Datengrundlagen 195
4.3.1.2 Bestimmung der Hauptkomponenten 196
4.3.2 Faktorenanalyse 205
4.3.2.1 Fragestellung 205
4.3.2.2 Vollständige Faktorenlösung 206
4.3.2.3 Reduzierte Faktorenlösung 211
4.3.3 Zusammenfassung 217
4.4 Clusteranalyse 218
4.4.1 Fragestellung 218
4.4.2 Ähnlichkeits und Distanzmaße 220
4.4.3 Fusionsalgorithmen 224
4.4.4 Zahl und Beschreibung der Klassen 233
4.4.5 Zusammenfassung 234
4.5 Multiple Regressionsanalyse 235
5 ZEITREIHENANALYSE 241
5.1 Grundlagen 241
5.1.1 Gegenstand 241
5.1.2 Graphische Darstellung 242
5.1.3 Komponenten von Zeitreihen und ihre Verknüpfung 244
5.1.4 Empirische Autokorrelation 250
5.2 Komponentenmodelle 257
5.2.1 Bestimmung der glatten Komponente bzw. des Trends 257
5.2.1.1 Gleitende Durchschnitte 258
5.2.1.2 Trendfunktionen 262
5.2.1.3 Linearer Trend und Exponentialtrend 265
5.2.1.4 Trends mit Obergrenzen 275
5.2.1.5 Zusammenfassung 289
5.2.2 Bestimmung der Saisonkomponenten 290
5.2.2.1 Saisonbereinigung bei konstanter Saisonfigur 292
5.2.2.2 Saisonbereinigung bei variabler Saisonfigur 296
5.2.2.3 Zusammenfassung 298
5.2.3 Trend und Saisonschätzung im Globalmodell 299
5.2.4 Hinweise auf weitere Verfahren 306
X
6 INDEXZAHLEN 309
6.1 Grundlagen 309
6.2 Gewogene Preis , Mengen und Wertindizes 312
6.2.1 Preisindizes 313
6.2.1.1 Grundgedanke 313
6.2.1.2 Preisindex nach Laspeyres 315
6.2.1.3 Preisindex nach Paasche 316
6.2.1.4 Vergleich zwischen den Preisindizes nach Laspeyres
und Paasche 318
6.2.1.5 Weitere Preisindizes 319
6.2.2 Mengenindizes 320
6.2.3 Wertindizes 322
6.3 Indexzahlprobleme 323
6.3.1 Probleme der Indexkonstruktion 323
6.3.1.1 Wahl des Indextyps 323
6.3.1.2 Wahl der Basisperiode 324
6.3.1.3 Wahl der Art und Zahl der Güter im Warenkorb 324
6.3.1.4 Wahl des Wägungsschemas und des Durchschnittswertes 325
6.3.1.5 Indexkriterien 326
6.3.2 Indexumrechnungen 330
6.3.2.1 Umbasierung 330
6.3.2.2 Verknüpfung 331
6.3.2.3 Verkettung 334
6.3.2.4 Preisbereinigung 335
6.4 Beispiele für Indexzahlen 337
6.4.1 Indizes aus dem Bereich der Produktion 337
6.4.1.1 Produktionsindex für das Produzierende Gewerbe 337
6.4.1.2 Produktivitätsindizes 340
6.4.2 Indizes aus dem Bereich des Verbrauchs 342
6.4.2.1 Verbraucherpreisindex 342
6.4.2.2 Harmonisierter Verbraucherpreisindex 346
6.4.2.3 Indizes zum Kaufkraftvergleich 348
6.4.3 Indizes aus dem Bereich der Außenwirtschaft 352
6.4.3.1 Mengenindizes, Durchschnittswertindizes und Indizes der
tatsächlichen Werte 352
6.4.3.2 TermsofTrade 354
6.4.4 Aktienindizes 355
6.5 Zusammenfassung 359
XI
7 BEVÖLKERUNGSSTATISTIK 361
7.1 Grundlagen 361
7.1.1 Gegenstand 361
7.1.2 Datenerhebungen 362
7.2 Statistik des Bevölkerungsstandes 364
7.2.1 Bevölkerung, Haushalte, Familie 364
7.2.2 Altersgliederung 366
7.2.3 Gliederung nach dem Geschlecht 370
7.2.4 Gliederung nach der Beteiligung am Erwerbsleben und dem
überwiegenden Lebensunterhalt 372
7.3 Statistik der Bevölkerungsbewegungen [Demographische
Prozesse] 376
7.3.1 Sterblichkeit [Mortalität] 377
7.3.2 Fruchtbarkeit [Fertilität] 389
7.3.3 Wanderung [Migration] 393
7.4 Bevölkerungsmodelle und Vorausschätzungen 396
7.4.1 Unstrukturiertes Bevölkerungsbestandsmodell 396
7.4.2 Modelle der stabilen und stationären Bevölkerung 400
7.4.3 Komponentenmethode 401
7.5 Zusammenfassung 405
LITERATURVERZEICHNIS 407
SYMBOL VERZEICHNIS 409
SACHWORTREGISTER 413 |
adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT V
INHALTSVERZEICHNIS VII
1 EINFÜHRUNG 1
1.1 Gegenstand der Statistik 1
1.2 Grundbegriffe 7
1.3 Datengewinnung 11
2 EINDIMENSIONALE HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 19
2.1 Häufigkeitsverteilung und graphische Darstellung 19
2.1.1 Nominalskalierte Merkmale 20
2.1.2 Ordinalskalierte Merkmale 23
2.1.3 Metrisch skalierte Merkmale 24
2.1.4 Typisierung von Häufigkeitsverteilungen 32
2.1.5 Zusammenfassung 33
2.2 MAßZAHLEN VON HÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 34
2.2.1 Mittelwerte 35
2.2.1.1 Modus 36
2.2.1.2 Zentralwert und Quantile 43
2.2.1.3 Arithmetisches Mittel 50
2.2.1.4 Geometrisches Mittel 57
2.2.1.5 Harmonisches Mittel 61
2.2.1.6 Zusammenfassung 64
2.2.2 Streuungsmaße 64
2.2.2.1 Spannweite 65
2.2.2.2 Quartilsabstand 67
2.2.2.3 Mittlere absolute Abweichung 68
2.2.2.4 Empirische Standardabweichung 70
2.2.2.5 Variationskoeffizient 80
2.2.2.6 Zusammenfassung 81
2.2.3 Formparameter 82
2.2.3.1 Schiefemaße 83
2.2.3.2 Wölbungsmaße 89
2.2.3.3 Zusammenfassung 93
VIII
2.2.4 Konzentrationsmaße 94
2.2.4.1 Absolute Konzentration %
2.2.4.2 Relative Konzentration 103
2.2.4.3 Zusammenfassung 113
3 ZWEIDIMENSIONALEHÄUFIGKEITSVERTEILUNGEN 115
3.1 Darstellungsweise und Grundbegriffe 115
3.2 Korrelationsanalyse 124
3.2.1 Koeffizienten für nominalskalierte Merkmale 125
3.2.1.1 Quadratische Kontingenz 125
3.2.1.2 Phi Koeffizient 126
3.2.1.3 Kontingenzkoeffizient 127
3.2.2 Koeffizienten für ordinalskalierte Merkmale 130
3.2.2.1 Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 130
3.2.2.2 Rangkorrelationskoeffizient nach Kendall 131
3.2.2.3 Rangkorrelationskoeffizient nach Goodman Kruskal 134
3.2.3 Koeffizienten für metrisch skalierte Merkmale 134
3.2.3.1 Empirische Kovarianz 136
3.2.3.2 Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais Pearson 137
3.2.4 Zusammenfassung 142
3.3 Regressionsanalyse 143
3.3.1 Lineare Einfachregression bei ungruppiertem Datenmaterial 144
3.3.1.1 Berechnung der Regressionsgeraden 146
3.3.1.2 Determinationskoeffizient 153
3.3.2 Lineare Einfachregression bei gruppiertem Datenmaterial 158
3.3.3 Nichtlineare Regression 163
3.3.4 Zusammenfassung 164
4 MULTIVARIATE ANALYSE 167
4.1 Darstellungsweise und Grundbegriffe 168
4.1.1 Datenmatrix 168
4.1.2 Standardisierte Datenmatrix 171
4.1.3 Varianz Kovarianz Matrix und Korrelationsmatrix 172
4.1.4 Distanzmessung 175
4.1.5 Linearkombinationen 178
4.2 DlSKRIMINANZANALYSE 181
4.2.1 Fragestellung 181
4.2.2 Lineare Diskriminanzanalyse im Zwei Gruppen Zwei Merkmalsfall 182
4.2.2.1 Bestimmung der Diskriminanzfunktion 183
IX
4.2.2.2 Zuordnungen mit Hilfe der Diskriminanzwerte 187
4.2.3 Zusammenfassung 193
4.3 Hauptkomponenten und Faktorenanalyse 194
4.3.1 Hauptkomponentenanalyse 195
4.3.1.1 Datengrundlagen 195
4.3.1.2 Bestimmung der Hauptkomponenten 196
4.3.2 Faktorenanalyse 205
4.3.2.1 Fragestellung 205
4.3.2.2 Vollständige Faktorenlösung 206
4.3.2.3 Reduzierte Faktorenlösung 211
4.3.3 Zusammenfassung 217
4.4 Clusteranalyse 218
4.4.1 Fragestellung 218
4.4.2 Ähnlichkeits und Distanzmaße 220
4.4.3 Fusionsalgorithmen 224
4.4.4 Zahl und Beschreibung der Klassen 233
4.4.5 Zusammenfassung 234
4.5 Multiple Regressionsanalyse 235
5 ZEITREIHENANALYSE 241
5.1 Grundlagen 241
5.1.1 Gegenstand 241
5.1.2 Graphische Darstellung 242
5.1.3 Komponenten von Zeitreihen und ihre Verknüpfung 244
5.1.4 Empirische Autokorrelation 250
5.2 Komponentenmodelle 257
5.2.1 Bestimmung der glatten Komponente bzw. des Trends 257
5.2.1.1 Gleitende Durchschnitte 258
5.2.1.2 Trendfunktionen 262
5.2.1.3 Linearer Trend und Exponentialtrend 265
5.2.1.4 Trends mit Obergrenzen 275
5.2.1.5 Zusammenfassung 289
5.2.2 Bestimmung der Saisonkomponenten 290
5.2.2.1 Saisonbereinigung bei konstanter Saisonfigur 292
5.2.2.2 Saisonbereinigung bei variabler Saisonfigur 296
5.2.2.3 Zusammenfassung 298
5.2.3 Trend und Saisonschätzung im Globalmodell 299
5.2.4 Hinweise auf weitere Verfahren 306
X
6 INDEXZAHLEN 309
6.1 Grundlagen 309
6.2 Gewogene Preis , Mengen und Wertindizes 312
6.2.1 Preisindizes 313
6.2.1.1 Grundgedanke 313
6.2.1.2 Preisindex nach Laspeyres 315
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6.2.1.4 Vergleich zwischen den Preisindizes nach Laspeyres
und Paasche 318
6.2.1.5 Weitere Preisindizes 319
6.2.2 Mengenindizes 320
6.2.3 Wertindizes 322
6.3 Indexzahlprobleme 323
6.3.1 Probleme der Indexkonstruktion 323
6.3.1.1 Wahl des Indextyps 323
6.3.1.2 Wahl der Basisperiode 324
6.3.1.3 Wahl der Art und Zahl der Güter im Warenkorb 324
6.3.1.4 Wahl des Wägungsschemas und des Durchschnittswertes 325
6.3.1.5 Indexkriterien 326
6.3.2 Indexumrechnungen 330
6.3.2.1 Umbasierung 330
6.3.2.2 Verknüpfung 331
6.3.2.3 Verkettung 334
6.3.2.4 Preisbereinigung 335
6.4 Beispiele für Indexzahlen 337
6.4.1 Indizes aus dem Bereich der Produktion 337
6.4.1.1 Produktionsindex für das Produzierende Gewerbe 337
6.4.1.2 Produktivitätsindizes 340
6.4.2 Indizes aus dem Bereich des Verbrauchs 342
6.4.2.1 Verbraucherpreisindex 342
6.4.2.2 Harmonisierter Verbraucherpreisindex 346
6.4.2.3 Indizes zum Kaufkraftvergleich 348
6.4.3 Indizes aus dem Bereich der Außenwirtschaft 352
6.4.3.1 Mengenindizes, Durchschnittswertindizes und Indizes der
tatsächlichen Werte 352
6.4.3.2 TermsofTrade 354
6.4.4 Aktienindizes 355
6.5 Zusammenfassung 359
XI
7 BEVÖLKERUNGSSTATISTIK 361
7.1 Grundlagen 361
7.1.1 Gegenstand 361
7.1.2 Datenerhebungen 362
7.2 Statistik des Bevölkerungsstandes 364
7.2.1 Bevölkerung, Haushalte, Familie 364
7.2.2 Altersgliederung 366
7.2.3 Gliederung nach dem Geschlecht 370
7.2.4 Gliederung nach der Beteiligung am Erwerbsleben und dem
überwiegenden Lebensunterhalt 372
7.3 Statistik der Bevölkerungsbewegungen [Demographische
Prozesse] 376
7.3.1 Sterblichkeit [Mortalität] 377
7.3.2 Fruchtbarkeit [Fertilität] 389
7.3.3 Wanderung [Migration] 393
7.4 Bevölkerungsmodelle und Vorausschätzungen 396
7.4.1 Unstrukturiertes Bevölkerungsbestandsmodell 396
7.4.2 Modelle der stabilen und stationären Bevölkerung 400
7.4.3 Komponentenmethode 401
7.5 Zusammenfassung 405
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