Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL - Methoden - Beispiele - Anwendungen

Vorwort

Inhalt

I Deskriptive Statistik

1 Grundlagen

1.1 Aufgaben der deskriptiven Statistik

1.2 Grundgesamtheit und Stichprobe

1.3 Merkmale und Skalenniveaus

1.4 Listen und Tabellen

1.5 Übungen zum Kapitel 1

2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen

2.1 Häufigkeitsverteilungen bei diskreten Merkmalen

2.1.1 Absolute und relative Häufigkeitsverteilung

2.1.2 Graphische Darstellung

2.2 Häufigkeitsverteilungen bei stetigen Merkmalen

2.2.1 Prinzip der Klassenbildung

2.2.2 Stamm-Blatt-Diagramme und Histogramme

2.3 Empirische Verteilungsfunktion

2.4 Statistische Maßzahlen

2.4.1 Lagemaße

2.4.2 Streuungsmaße

2.4.3 Formmaße

2.4.4 Box-Plots

2.5 Konzentrationsmessung

2.5.1 Lorenzkurve

2.5.2 Gini-Koeffizient

2.6 Übungen zum Kapitel 2

3 Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen

3.1 Kontingenztabelle

3.2 Graphische Darstellung

3.3 Bedingte Häufigkeiten

3.4 Kontingenzkoeffizient

3.4.1 Pearsons X^2-Statistik

3.4.2 Kontingenzmaß nach Cramer

3.4.3 Kontingenzkoeffizient nach Pearson

3.5 Korrelationsanalyse

3.5.1 Kovarianz

3.5.2 Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

3.5.3 Korrelationskoeffizient nach Spearman

3.5.4 Praxisbeispiel

3.6 Regressionsanalyse

3.6.1 Schätzung der Regressionskoeffizienten

3.6.2 Prognose

3.6.3 Güte der Anpassung

3.7 Übungen zum Kapitel 3

4 Indizes

4.1 Praxisbeispiel

4.2 Messzahlen

4.3 Preisindizes

4.3.1 Preisindex nach Laspeyres

4.3.2 Preisindex nach Paasche

4.4 Mengenindizes

4.4.1 Mengenindex nach Laspeyres

4.4.2 Mengenindex nach Paasche

4.5 Wertindex

4.6 Subindizes

4.7 Umbasierung

4.8 Verknüpfung von Indizes

4.9 Preisbereinigung

4.10 Kaufkraftparität

4.11 Übungen zum Kapitel 4

II Wahrscheinlichkeitstheorie

5 Das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten

5.1 Zufallsvorgänge und deren Beschreibung

5.2 Die Verknüpfung von Ereignissen

5.3 Die Axiome von Kolmogoroff

5.4 Die Laplace-Wahrscheinlichkeit

5.5 Statistische und subjektive Wahrscheinlichkeit

5.6 Zufallsauswahl und Kombinatorik

5.7 Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten

5.8 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit von Ereignissen

5.9 Totale Wahrscheinlichkeit

5.10 Der Satz von Bayes

5.11 Übungen zum Kapitel 5

6 Diskrete Zufallsvariable

6.1 Bedeutung und Definition einer diskreten Zufallsvariablen

6.2 Verteilung einer diskreten Zufallsvariablen

6.2.1 Wahrscheinlichkeitsfunktion

6.2.2 Verteilungsfunktion

6.3 Unabhängigkeit von diskreten Zufallsvariablen

6.3.1 Gemeinsame Verteilung von unabhängigen Zufallsvariablen

6.3.2 Rechnen mit Zufallsvariablen

6.4 Parameter von diskreten Zufallsvariablen

6.4.1 Erwartungswert

6.4.2 Varianz

6.5 Spezielle diskrete Verteilungen

6.5.1 Die Binomialverteilung

6.5.2 Die Poisson-Verteilung

6.5.3 Die hypergeometrische Verteilung

6.6 Übungen zum Kapitel 6

7 Stetige Zufallsvariable

7.1 Definition und Verteilung

7.2 Unabhängigkeit von stetigen Zufallsvariablen

7.3 Parameter von stetigen Zufallsvariablen

7.3.1 Erwartungswert stetiger Zufallsvariablen

7.3.2 Varianz stetiger Zufallsvariablen

7.3.3 Quantile stetiger Verteilungen

7.4 Die Normalverteilung

7.5 Die Exponentialverteilung

7.6 Sätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung

7.6.1 Ungleichung von Tschebyscheff

7.6.2 Gesetz der großen Zahlen

7.6.3 Zentraler Grenzwertsatz

7.7 Prüfverteilungen

7.8 Übungen zum Kapitel 7

8 Zweidimensionale Zufallsvariablen

8.1 Diskrete zweidimensionale Zufallsvariablen

8.2 Stetige zweidimensionale Zufallsvariablen

8.3 Eigenschaften zweidimensionaler Zufallsvariablen

8.3.1 Unabhängigkeit

8.3.2 Kovarianz

8.3.3 Korrelationskoeffizient

8.4 Zweidimensionale Normalverteilung

8.5 Übungen zum Kapitel 8

III Induktive Statistik

9 Punktschätzung von Parametern

9.1 Der Begriff der Punktschätzung

9.2 Kriterien zur Güte einer Schätzung

9.2.1 Eigenschaften von Schätzfunktionen

9.2.2 Vergleich von Schätzfunktionen

9.2.3 Asymptotische Gütekriterien

9.3 Spezielle Schätzfunktionen

9.3.1 Schätzen von Anteilswerten

9.3.2 Schätzen von Mittelwerten

9.3.3 Schätzen der Varianz

9.4 Übungen zum Kapitel 9

10 Intervallschätzung

10.1 Bedeutung des Konfidenzintervalls

10.2 Konfidenzintervalle für den Erwartungswert

10.2.1 Konfidenzintervall für µ bei bekanntem s^2

10.2.2 Konfidenzintervall für µ bei unbekanntem s^2

10.2.3 Approximatives Konfidenzintervall für µ

10.3 Konfidenzintervall für die Varianz

10.4 Konfidenzintervalle für eine Wahrscheinlichkeit

10.5 Einseitige Konfidenzintervalle

10.6 Übungen zum Kapitel 10

11 Das Prinzip eines statistischen Tests

11.1 Der Binomial-Test und Gaußtest

11.1.1 Binomial-Test

11.1.2 Gaußtest

11.2 Fehlentscheidungen

11.3 Statistische Tests und Konfidenzintervalle

11.4 Gütefunktion

11.5 Übungen zum Kapitel 11

12 Spezielle Testverfahren

12.1 t-Tests (Lagetests)

12.1.1 Einfacher t-Test

12.1.2 Doppelter t-Test

12.1.3 t-Test für verbundene Stichproben

12.2 Einfaktorielle Varianzanalyse

12.3 Testen von Anteilswerten

12.3.1 Test eines Anteilswerts

12.3.2 Test auf Gleichheit zweier Anteilswerte

12.4 Vorzeichentest für eine Stichprobe

12.5 Vorzeichentest für verbundene Stichproben

12.6 Anpassungstest

12.7 Unabhängigkeitstest

12.8 Übungen zum Kapitel 12

A Tabellen

A.1 Binomialverteilung

A.1.1 Verteilungsfunktion

A.1.2 Wahrscheinlichkeitsfunktion

A.2 Poisson-Verteilung

A.3 Standardnormalverteilung

A.4 X^2-Verteilung

A.5 t-Verteilung

A.6 F-Verteilung

Literatur

Sachwortverzeichnis