Statistik II

Induktive Statistik
1990
ISBN: 978-3-7908-0470-6
Verlag: Physica-Verlag HD

Buch, Deutsch, 253 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 417 g

Reihe: 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.

Zielgruppe

Lower undergraduate

Autoren/Hrsg.

Dillmann, Roland

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Sozialwissenschaften Pädagogik Lehrerausbildung, Unterricht & Didaktik Allgemeine Didaktik Wirtschaftswissenschaften (Unterricht & Didaktik)

Inhaltsverzeichnis

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.