Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktive Statistik: Grundlagen - Methoden - Beispiele

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Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktiven Statistik. Anhand zahlreicher Beispiele werden die statistischen Methoden nicht nur anschaulich dargestellt, sondern ihre Ergebnisse auch ausführlich interpretiert. Somit eignet sich das Buch hervorragend als Begleitlektüre und zum selbstständigen Nacharbeiten einer Vorlesung oder auch zum gezielten Nachschlagen bestimmter Fragestellungen. Es empfiehlt sich auch für Praktiker, beispielsweise aus der Markt- und Meinungsforschung und dem Controlling, die sich über die Durchführung und Interpretation von statistischen Tests sowie die Berechnung von Konfidenzintervallen informieren wollen.
 

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Contents

Einleitung
1
Kombinatorik
17
Totale Wahrscheinlichkeit und Satz von Bayes
37
Wahrscheinlichkeitsfunktion
53
Erwartungswert und Varianz einer Zufallsvariablen
73
Spezielle diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
89
Geometrische Verteilung
105
ChiQuadratVerteilung
131
Konkrete Konfidenzintervalle
208
Varianz
214
Parametrische Tests
221
Parametrische Einstichprobentests
237
Varianz ChiQuadratTest für Varianzen
244
hinterlegt Angaben zu den im Buchhandel erschienenen Aufgabensammlungen
248
Zusammenfassung
259
KolmogorovSmirnoffAnpassungstest KSATest
267

Dichtefunktion von zwei Zufallsvariablen
147
Gesetz der großen Zahlen
160
Approximation von Verteilungen
175
Insbesondere wurde darauf Wert gelegt den Inhalt auf einem aktuellen Stand
183
Eigenschaften von Punktschätzern
188
Intervallschätzung Konfidenzintervalle
201
13 UTest
273
Rechenregeln für Erwartungswert Varianz
279
Tabellen
285
Literaturverzeichnis
301
HansFriedrich Eckey
310
Copyright

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Common terms and phrases

Abbildung Annahmebereich Anteilswert Anzahl Approximation Arbeitsschritte zur Durchführung arithmetische Mittel asymptotisch Aufgrund Augenzahl ausgewählt bedingte Wahrscheinlichkeit beiden Berechnung Bernoulli-Verteilung bestimmten beträgt bezeichnet binomialverteilte Zufallsvariable Binomialverteilung Chi-Quadrat-Verteilung Dichtefunktion diskrete Zufallsvariable Durchschnitt Elemente empirischer Wert Ereignisse Ergebnismenge Ergebnisse ergibt erhält erwarteten Häufigkeiten Erwartungstreue Erwartungswert Fall folgende Formel Fortsetzung von Beispiel Freiheitsgraden Funktionsvorschrift gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten Gesetz der großen gesuchte Wahrscheinlichkeit gezogen gibt gilt Grafische Darstellung Grundgesamtheit hypergeometrischen Verteilung Induktiven Statistik Intervall kleiner oder gleich Konfidenzintervall Konfidenzniveau konkrete Konfidenzintervall Kovarianz Kritischer Wert Kugeln kumulierten Wahrscheinlichkeiten lässt lichkeit liegt Lösungsweg Merkmal Möglichkeiten Normalverteilung null Nullhypothese p-Wert P(BA Poisson-Verteilung Prüfgröße Quantile Realisation relativen Häufigkeiten Renditen Schätzfunktion scheinlichkeit Schnittmenge Signifikanzniveau Standardabweichung Standardnormalverteilung stetige Zufallsvariable Stichprobe Stichprobenumfang Stichprobenvariablen stochastisch t-Verteilung Tabelle B4 Testentscheidung unabhängig unbekannten Parameter unterhalb der Dichtefunktion unterschiedliche Urne Var(X variablen Varianz Venn-Diagramm verteilten Zufallsvariablen Verteilungsfunktion Verwendung Wahrscheinlichkeitsfunktion Wiederholung Würfelwurf Zahlen Zentralen Grenzwertsatz Zentrales Schwankungsintervall Ziehen Ziehung Zufalls Zufallsauswahl Zufallsexperiment Zurücklegen zwei zweiseitigen Test Zweistichprobentest

Popular passages

Page 302 - J. (2005): Statistische Methoden der VWL und BWL - Theorie und Praxis, 2. Aufl., München 2005.

About the author (2005)

Univ.-Prof. Dr. Hans-Friedrich Eckey ist Leiter des Fachgebiets Empirische Wirtschaftsforschung und konometrie an der Universit t Kassel. Prof. Dr. Reinhold Kosfeld vertritt das Fachgebiet Statistik an der Universit t Kassel. Dipl.-Oec. Matthias T rck, M.A., ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachgebiet Empirische Wirtschaftsforschung an der Universit t Kassel.

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