Buch, Deutsch, 624 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1950 g
Datenanalysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung:
Buch, Deutsch, 624 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1950 g
Reihe: Statistik und ihre Anwendungen
ISBN: 978-3-540-21677-3
Verlag: Springer
Das Buch führt in die wichtigsten statistischen Methoden von der Datenerhebung über beschreibende Techniken hin zur schließenden Analyse einschließlich multivariater Verfahren ein. Besonderer Wert wird in der Darstellung des Stoffes darauf gelegt, dass die Eigenschaften und Zusammenhänge der statistischen Verfahren deutlich werden. Zahlreiche Beispiele und Abbildungen illustrieren die Anwendung der vorgestellten Verfahren und tragen so zur weiteren Verständlichkeit des Textes bei.
Durch die Integration der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Einführung multivariater Verfahren ist das Buch nicht nur als Lehrtext sondern gleichzeitig auch als ein Kompendium zur Statistik zu benutzen.
Zielgruppe
Upper undergraduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
Weitere Infos & Material
Deskriptive Statistik.- Grundlagen.- Datenerhebung und Erhebungsarten.- Eindimensionale Datenanalyse.- Zweidimensionale Datenanalyse.- Lineare Regression.- Verhältnis- und Indexzahlen.- Schließende Statistik.- Kombinatorik.- Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsfunktion.- Gemeinsame Verteilung von Zufallsvariablen.- Normalverteilung.- Bernoulli-verwandte Zufallsvariablen.- Stichproben.- Parameterschätzung.- Statistische Tests.- Statistische Tests für kategoriale Merkmale.- Einführung in die multivariaten Verfahren.- Überblick über verschiedene multivariate Verfahren.- Varianzanalyse.- Diskriminanzanalyse.- Grundlagen der hierarchischen Clusteranalyse.