Statistik II: Induktive Statistik
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Heidelberg
Physica-Verlag HD
1990
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| Series: | Physica-Lehrbuch
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| Item Description: | Das vorliegende Lehrbuch ist der 2. Band einer 2-teiligen Einführung in die Statistik. Es wendet sich an Studienanfänger und soll die inhaltlichen Probleme, die hinter der statistischen Begriffsbildung stehen, vermitteln und das Verständnis der mathematischen Bezüge fördern. Band 2 behandelt die Grundlagen der induktiven Statistik. Er geht auf die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten und der Objektivisten ein. Neben Beispielen für parametrische Klassen werden auch das Konzept suffizienter Statistiken, natürlich konjugierte a-priori-Verteilungen und objektivistische Testtheorien in verständlicher Weise erläutert. Abschließend behandelt der Band das Schätzproblem, Modelle in der Ökonomie sowie verallgemeinerte lineare Modelle. Dieses 2-bändige Lehrbuch liefert das Grundwissen der Statistik in anschaulicher Weise |
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| 505 | 0 | |a 10. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten -- 10.1. Der Wettansatz der Subjektivisten -- 10.2. Der Begriff der Austauschbarkeit -- 10.3. Gemischte Verteilungen und das Lernen aus Erfahrung -- 10.4. Ein Beispiel zum Lernen aus Erfahrung -- 10.5. Die Konzepte a — priori -, a — posteriori — Verteilung und Likelihood -- 10.6. Gleiche Erfahrungen führen zu gleichen Wahrscheinlichkeitsbewertungen -- 10.7. Das Wissenschaftsprogramm der Subjektivisten -- 10.8. Gemischte Verteilungen -- 11. Beispiele für parametrische Klassen -- 11.1. Binomial — Verteilung und Poisson — Verteilung -- 11.2. Rechteckverteilung -- 11.3. Negative Binomialverteilung -- 11.4. n — dimensionale Normalverteilung -- 11.5. Eindimensionale Normalverteilung -- 11.6. Beta(r, s) — Verteilung -- 11.7. 21352 (n) — Verteilung mit Parameter n ?? -- 11.8. ? — Verteilung -- 11.9. Inverse ? — Verteilung -- 11.10. Fisher’s F — Verteilung -- 11.11. Student’s t — Verteilung -- | |
| 505 | 0 | |a 11.12. Nicht — zentrale Verteilungen -- 11.13. Zusammenfassung -- 12. Das Konzept suffizienter (erschöpfender) Statistiken -- 12.1. Einleitung -- 12.2. Definition suffizienter Statistiken -- 12.3. Beispiele -- 13. Natürlich konjugierte a — proiri — Verteilungen als Konzept der mathematisch leichten Durchführbarkeit des Lernens aus Erfahrung -- 13.1. Überlegungen zur Wahl der a — priori — Verteilung -- 13.2. Beispiele -- 13.3. Kritik am Subjektivismus -- 14. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Objektivisten -- 14.1. Einige einleitende Bemerkungen -- 14.2. Die Wahrscheinlichkeitsauffassungen verschiedener Objektivisten -- 14.3. Diskussion der Möglichkeiten der Beantwortung verschiedener Fragen aus objektivistischer Sicht -- 14.4. Likelihood als komparatives Stützungsmaß -- 15. Objektivistische Testtheorien -- 15.1. Klassifikation der objektivistischen Testtheorien -- 15.2. Die Testtheorie von Neyman — Pearson -- | |
| 505 | 0 | |a 15.3. Testprobleme bei mehrparametrischen Klassen von Verteilungen -- 15.4. Tests ohne explizite Formulierung der Gegenhypothese -- 16. Das Schätzproblem -- 16.1. Modell und Struktur -- 16.2. Das Schätzproblem -- 16.3. Ziele der Schätzung -- 16.4. Eigenschaften von Schätzern -- 17. Modelle in der Ökonomie -- 17.1. Das klassische Regressionsmodell -- 17.2. Verallgemeinerte lineare Modelle -- 17.3. Ein Beispiel zur Regressionsanalyse -- A1. Multiple — Choice — Aufgaben -- A2. Tabellen -- A3. Abbildungen -- A4. Literaturverzeichnis -- A5. Stichwortverzeichnis | |
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| spelling | Dillmann, Roland Verfasser aut Statistik II Induktive Statistik von Roland Dillmann Heidelberg Physica-Verlag HD 1990 1 Online-Ressource (XIV, 253S. 3 Abb) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Physica-Lehrbuch Das vorliegende Lehrbuch ist der 2. Band einer 2-teiligen Einführung in die Statistik. Es wendet sich an Studienanfänger und soll die inhaltlichen Probleme, die hinter der statistischen Begriffsbildung stehen, vermitteln und das Verständnis der mathematischen Bezüge fördern. Band 2 behandelt die Grundlagen der induktiven Statistik. Er geht auf die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten und der Objektivisten ein. Neben Beispielen für parametrische Klassen werden auch das Konzept suffizienter Statistiken, natürlich konjugierte a-priori-Verteilungen und objektivistische Testtheorien in verständlicher Weise erläutert. Abschließend behandelt der Band das Schätzproblem, Modelle in der Ökonomie sowie verallgemeinerte lineare Modelle. Dieses 2-bändige Lehrbuch liefert das Grundwissen der Statistik in anschaulicher Weise 10. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten -- 10.1. Der Wettansatz der Subjektivisten -- 10.2. Der Begriff der Austauschbarkeit -- 10.3. Gemischte Verteilungen und das Lernen aus Erfahrung -- 10.4. Ein Beispiel zum Lernen aus Erfahrung -- 10.5. Die Konzepte a — priori -, a — posteriori — Verteilung und Likelihood -- 10.6. Gleiche Erfahrungen führen zu gleichen Wahrscheinlichkeitsbewertungen -- 10.7. Das Wissenschaftsprogramm der Subjektivisten -- 10.8. Gemischte Verteilungen -- 11. Beispiele für parametrische Klassen -- 11.1. Binomial — Verteilung und Poisson — Verteilung -- 11.2. Rechteckverteilung -- 11.3. Negative Binomialverteilung -- 11.4. n — dimensionale Normalverteilung -- 11.5. Eindimensionale Normalverteilung -- 11.6. Beta(r, s) — Verteilung -- 11.7. 21352 (n) — Verteilung mit Parameter n ?? -- 11.8. ? — Verteilung -- 11.9. Inverse ? — Verteilung -- 11.10. Fisher’s F — Verteilung -- 11.11. Student’s t — Verteilung -- 11.12. Nicht — zentrale Verteilungen -- 11.13. Zusammenfassung -- 12. Das Konzept suffizienter (erschöpfender) Statistiken -- 12.1. Einleitung -- 12.2. Definition suffizienter Statistiken -- 12.3. Beispiele -- 13. Natürlich konjugierte a — proiri — Verteilungen als Konzept der mathematisch leichten Durchführbarkeit des Lernens aus Erfahrung -- 13.1. Überlegungen zur Wahl der a — priori — Verteilung -- 13.2. Beispiele -- 13.3. Kritik am Subjektivismus -- 14. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Objektivisten -- 14.1. Einige einleitende Bemerkungen -- 14.2. Die Wahrscheinlichkeitsauffassungen verschiedener Objektivisten -- 14.3. Diskussion der Möglichkeiten der Beantwortung verschiedener Fragen aus objektivistischer Sicht -- 14.4. Likelihood als komparatives Stützungsmaß -- 15. Objektivistische Testtheorien -- 15.1. Klassifikation der objektivistischen Testtheorien -- 15.2. Die Testtheorie von Neyman — Pearson -- 15.3. Testprobleme bei mehrparametrischen Klassen von Verteilungen -- 15.4. Tests ohne explizite Formulierung der Gegenhypothese -- 16. Das Schätzproblem -- 16.1. Modell und Struktur -- 16.2. Das Schätzproblem -- 16.3. Ziele der Schätzung -- 16.4. Eigenschaften von Schätzern -- 17. Modelle in der Ökonomie -- 17.1. Das klassische Regressionsmodell -- 17.2. Verallgemeinerte lineare Modelle -- 17.3. Ein Beispiel zur Regressionsanalyse -- A1. Multiple — Choice — Aufgaben -- A2. Tabellen -- A3. Abbildungen -- A4. Literaturverzeichnis -- A5. Stichwortverzeichnis Statistics Distribution (Probability theory) Economics / Statistics Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance Probability Theory and Stochastic Processes Statistik Wirtschaft https://doi.org/10.1007/978-3-642-61533-7 Verlag Volltext |
| spellingShingle | Dillmann, Roland Statistik II Induktive Statistik 10. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten -- 10.1. Der Wettansatz der Subjektivisten -- 10.2. Der Begriff der Austauschbarkeit -- 10.3. Gemischte Verteilungen und das Lernen aus Erfahrung -- 10.4. Ein Beispiel zum Lernen aus Erfahrung -- 10.5. Die Konzepte a — priori -, a — posteriori — Verteilung und Likelihood -- 10.6. Gleiche Erfahrungen führen zu gleichen Wahrscheinlichkeitsbewertungen -- 10.7. Das Wissenschaftsprogramm der Subjektivisten -- 10.8. Gemischte Verteilungen -- 11. Beispiele für parametrische Klassen -- 11.1. Binomial — Verteilung und Poisson — Verteilung -- 11.2. Rechteckverteilung -- 11.3. Negative Binomialverteilung -- 11.4. n — dimensionale Normalverteilung -- 11.5. Eindimensionale Normalverteilung -- 11.6. Beta(r, s) — Verteilung -- 11.7. 21352 (n) — Verteilung mit Parameter n ?? -- 11.8. ? — Verteilung -- 11.9. Inverse ? — Verteilung -- 11.10. Fisher’s F — Verteilung -- 11.11. Student’s t — Verteilung -- 11.12. Nicht — zentrale Verteilungen -- 11.13. Zusammenfassung -- 12. Das Konzept suffizienter (erschöpfender) Statistiken -- 12.1. Einleitung -- 12.2. Definition suffizienter Statistiken -- 12.3. Beispiele -- 13. Natürlich konjugierte a — proiri — Verteilungen als Konzept der mathematisch leichten Durchführbarkeit des Lernens aus Erfahrung -- 13.1. Überlegungen zur Wahl der a — priori — Verteilung -- 13.2. Beispiele -- 13.3. Kritik am Subjektivismus -- 14. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Objektivisten -- 14.1. Einige einleitende Bemerkungen -- 14.2. Die Wahrscheinlichkeitsauffassungen verschiedener Objektivisten -- 14.3. Diskussion der Möglichkeiten der Beantwortung verschiedener Fragen aus objektivistischer Sicht -- 14.4. Likelihood als komparatives Stützungsmaß -- 15. Objektivistische Testtheorien -- 15.1. Klassifikation der objektivistischen Testtheorien -- 15.2. Die Testtheorie von Neyman — Pearson -- 15.3. Testprobleme bei mehrparametrischen Klassen von Verteilungen -- 15.4. Tests ohne explizite Formulierung der Gegenhypothese -- 16. Das Schätzproblem -- 16.1. Modell und Struktur -- 16.2. Das Schätzproblem -- 16.3. Ziele der Schätzung -- 16.4. Eigenschaften von Schätzern -- 17. Modelle in der Ökonomie -- 17.1. Das klassische Regressionsmodell -- 17.2. Verallgemeinerte lineare Modelle -- 17.3. Ein Beispiel zur Regressionsanalyse -- A1. Multiple — Choice — Aufgaben -- A2. Tabellen -- A3. Abbildungen -- A4. Literaturverzeichnis -- A5. Stichwortverzeichnis Statistics Distribution (Probability theory) Economics / Statistics Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance Probability Theory and Stochastic Processes Statistik Wirtschaft |
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