Statistik ist vielen ein Graus, doch keine Sorge! Thomas Krickhahn und Dominik Poß erklären Ihnen verständlich, aber kompakt zusammengefasst, worauf es in der Statistik ankommt: vom arithmetischen Mittel über Regressionsanalyse, Normalverteilung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bis zum Hypothesentest. Dank erläuternder Beispiele sind auch schwierigere Formeln gut nachvollziehbar und so gelingt es Ihnen schnell, ein gutes Verständnis für die Grundlagen der Statistik zu gewinnen. So kann die nächste Prüfung kommen!
表中的内容
Einleitung 19
Teil I: Ein paar statistische Grundlagen 25
Kapitel 1: Was Statistik ist und warum sie benötigt wird 27
Kapitel 2: Auf den Charakter kommt es an: die Charakterisierung von Daten 37
Teil II: Die beschreibende Statistik 47
Kapitel 3: In jeder Zeitung zu finden: Tabellen und Diagramme 49
Kapitel 4: Mitten drin – zentrale Lagemaße 65
Kapitel 5: Drumherum – Streuungsmaße 87
Kapitel 6: Alles in einer Zahl 113
Kapitel 7: Zusammenhangsmaße 125
Kapitel 8: Es geht auch ohne die Kristallkugel – Vorhersagen mit der Regressionsanalyse 149
Teil III: Die schließende Statistik 163
Kapitel 9: Nichts ist sicher, aber wahrscheinlich – die Wahrscheinlichkeitsrechnung 165
Kapitel 10: Auf die Verteilung kommt es an – Wahrscheinlichkeitsverteilungen 189
Kapitel 11: Noch mehr Diskretion bitte – die Binomialverteilung und ihre Freunde 201
Kapitel 12: Alles im Fluss: kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen 217
Kapitel 13: Vom Teil aufs Ganze schließen 233
Kapitel 14: Schätzverfahren 243
Kapitel 15: These, Antithese, Hypothesentest 261
Teil IV: Der Top-Ten-Teil 283
Kapitel 16: Die zehn wichtigsten Schritte für den Praktiker 285
Abbildungsverzeichnis 295
Stichwortverzeichnis 297
关于作者
Dr. Thomas Krickhahn ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Methoden empirischer Sozialforschung und Wirtschaftsethik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.
Dr. Dominik Poß promovierte an der Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn über funktionale Datenanalyse und ist seit 2019 in der Abteilung für Quantitative Risikomodellierung der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (Ba Fin) tätig.
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