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Über dieses Buch

Dieses Lehrbuch zeichnet sich durch eine verbale und leicht verständliche Beschreibung der in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften verwendeten statistischen Verfahren aus. Zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustrieren und betonen die immer stärker werdende Bedeutung der Datenanalyse für den Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Die anwendungsbezogene Darstellung gliedert sich in drei Teile, der beschreibenden und der schließenden Statistik sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung als Bindeglied. Das Buch deckt den Stoff eines einjährigen Kurses ab und ist damit besonders für die Bachelorausbildung in Statistik geeignet.

Die vorliegende dritte Auflage ist eine korrigierte und in einigen Teilen überarbeitete Neufassung der zweiten Auflage. So wird der wesentliche Lernstoff eines jeden Kapitels anfangs motiviert und am Ende noch einmal übersichtlich zusammengefasst.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Deskriptive Statistik

Frontmatter

Kapitel 1. Einführung

Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden die grundlegenden statistischen Begriffe vorgestellt, die dann später weiterverwendet werden.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 2. Eindimensionale empirische Verteilungen

Zusammenfassung
Dieses Kapitel führt eindimensionale empirische Verteilungen ein. Es werden die Häufigkeitsverteilungen und die empirische Verteilungsfunktion für diskrete und stetige Merkmale vorgestellt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 3. Eindimensionale Maßzahlen

Zusammenfassung
Dieses Kapitel stellt die gängigsten Lage- und Streuungsmaße für empirische Verteilungen vor.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 4. Konzentrationsmessung

Zusammenfassung
Die Konzentrationsmessung untersucht die Verteilung von Größen wie Einkommen und Umsätze auf einem Markt zwischen den Individuen beziehungsweise Unternehmen. Maße für die relative und die absolute Konzentration werden eingeführt und diskutiert.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 5. Zweidimensionale Maßzahlen

Zusammenfassung
Im Kapitel zu zweidimensionalen Maßzahlen wird untersucht, ob zwei Merkmalsträger einen Zusammenhang zueinander aufweisen. Verschiedene Maßzahlen zur Messung dieser Abhängigkeit werden in diesem Kapitel vorgestellt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 6. Einfache lineare Regression

Zusammenfassung
Die einfache lineare Regression beschreibt den linearen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen. In diesem Kapitel werden die Grundbegriffe der linearen Regression eingeführt und beschrieben, wie sich eine lineare Ausgleichgerade berechnet und die Modellgüte gemessen werden kann.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 7. Verhältniszahlen

Zusammenfassung
Das Kapitel Verhältniszahlen stellt verschiedene Ansätze zur Berechnung der Preisentwicklung von Gütern vor.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Frontmatter

Kapitel 8. Wahrscheinlichkeitsrechnung

Zusammenfassung
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit den grundlegenden Konzepten der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Es werden Zufallsexperimente definiert und Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten gegeben und bedingte Wahrscheinlichkeiten erläutert.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 9. Eindimensionale theoretische Verteilungen

Zusammenfassung
Dieses Kapitel stellt die grundlegenden Konzepte eindimensionaler empirischer Verteilungen vor. Es werden stetige wie diskrete Verteilungsmodelle besprochen und auf Quantile wie auf Schwankungsintervalle eingegangen. Zudem werden theoretische Lage- und Streuungsmaße vorgestellt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 10. Spezielle Verteilungen

Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden verschiedene stetige und diskrete Verteilungsmodelle vorgestellt. Das beinhaltet die Normal- du Binomialverteilung aber auch Verteilungsmodelle, die später für statistische Tests verwendet werden. Zudem werden einige andere in der Praxis wichtige Verteilungen aufgeführt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Induktive Statistik

Frontmatter

Kapitel 11. Grundlagen der induktiven Statistik

Zusammenfassung
Dieses Kapitel führt in die Grundlagen der induktiven Statistik ein. Es stellt Grundanforderungen an Stichproben vor und erläutert Begriffe wie Stichprobenfunktionen. Zudem wird die Ungleichung von Tschebyscheff eingeführt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 12. Punktschätzung

Zusammenfassung
In dem Kapitel Punktschätzung werden die grundlegenden Konzepte der Punktschätzung vorgestellt. Es werden Schätzfunktionen für den Erwartungswert und die Varianz diskutiert und das Prinzip der Maximum Likelihood Schätzung erläutert.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 13. Intervallschätzung

Zusammenfassung
In dem Kapitel Intervallschätzung werden Konfidenzintervalle eingeführt. Dabei werden Konfidenzintervalle sowohl für den unbekannten Erwartungswert als auch für unbekannte Anteile und die unbekannte Varianz erläutert.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 14. Hypothesentests

Zusammenfassung
Dieses Kapitel widmet sich statistischen Hypothesentests. Nach einer Einführung in die grundlegenden Konzepte des statistischen Testens werden Testverfahren für Hypothesen auf den Erwartungswert vorgestellt. Zudem werden Testverfahren für Hypothesen auf Anteile und Verteilungsannahmen diskutiert. Auch der Vergleich zweier Stichproben wird in diesem Kapitel thematisiert. Zur Überprüfung der Qualität der Testverfahren wird die Gütefunktion eingeführt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 15. Zweidimensionale theoretische Verteilungen

Zusammenfassung
Dieses Kapitel beschäftigt sich mit zweidimensionalen Verteilungen. Es werden die grundlegenden Konzepte eingeführt und Maßzahlen zur Messung von Abhängigkeiten vorgestellt. Zudem werden Hypothesentests für diese Maßzahlen vorgestellt.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Kapitel 16. Das lineare Regressionsmodell

Zusammenfassung
In diesem Abschnitt wird das lineare Regressionsmodell aus Kap. 6 erweitert. Die grundlegenden Konzepte des Modells werden vorgestellt und die Schätzung der Modellparameter wird genauso diskutiert we die Berechnung von Konfidenzintervallen und das Schätzen von Hypothesen auf die Modellparameter. Zudem wird auf Prognosen mit dem linearen Regressionsmodell eingegangen.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Anhang A

Frontmatter

Kapitel 17. A.1–A.6

Zusammenfassung
In diesem Anhang befinden sich Tabellen für die wichtigsten in diesem Buch verwendeten Verteilungen.
Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Backmatter

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