Das Studium der Wirtschaftswissenschaften ist ohne Formeln nicht zu meistern.
Diese überarbeitete und erweiterte Auflage zeigt die relevanten Formeln auf, die Ihnen bei der Vorbereitung auf die Mathe- und Statistikprüfung helfen.
In der Mathematik zählen dazu unter anderem Formeln zu linearen Gleichungssystemen, Vektoren und Matrizen und in der Analysis zu Folgen und Reihen, Funktionen einer Variablen sowie der Differential- und Integralrechnung einer und mehrerer Variablen. Schließlich geht diese Formelsammlung auch auf die lineare und nichtlineare Optimierung ein.
In der Statistik werden Formeln der Datendeskription und -exploration sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließenden Statistik aufgegriffen. Zahlreiche Verteilungen und ihre Eigenschaften sind in Tabellenform dargestellt, ebenso
statistische Tests in Ein- und Zweistichprobenmodellen und Verfahren der Regressions-, Varianz- und Kovarianzanalyse. Die Anwendung dieser Tests wird durch umfangreiche Quantiltabellen unterstützt. Wichtige R-Befehle, die Ihnen beim Umgang mit der Statistiksoftware helfen, schließen das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Studium der Wirtschaftswissenschaften ist ohne Formeln nicht zu meistern.
Diese überarbeitete und erweiterte Auflage zeigt die relevanten Formeln auf, die Ihnen bei der Vorbereitung auf die Mathe- und Statistikprüfung helfen.
In der Mathematik zählen dazu unter anderem Formeln zu linearen Gleichungssystemen, Vektoren und Matrizen und in der Analysis zu Folgen und Reihen, Funktionen einer Variablen sowie der Differential- und Integralrechnung einer und mehrerer Variablen. Schließlich geht diese Formelsammlung auch auf die lineare und nichtlineare Optimierung ein.
In der Statistik werden Formeln der Datendeskription und -exploration sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließenden Statistik aufgegriffen. Zahlreiche Verteilungen und ihre Eigenschaften sind in Tabellenform dargestellt, ebenso
statistische Tests in Ein- und Zweistichprobenmodellen und Verfahren der Regressions-, Varianz- und Kovarianzanalyse. Die Anwendung dieser Tests wird durch umfangreiche Quantiltabellen unterstützt. Wichtige R-Befehle, die Ihnen beim Umgang mit der Statistiksoftware helfen, schließen das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Es vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt es auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet.
Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Es vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt es auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet.
Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Es vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt es auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet.
Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Bachelorstudierende der BWL und VWL zu den Kernkompetenzen.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch die Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes werden erklärt. Übungen mit Lösungen, Musterklausuren und ein Formelteil runden das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Bachelorstudierende der BWL und VWL zu den Kernkompetenzen.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch die Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes werden erklärt. Übungen mit Lösungen, Musterklausuren und ein Formelteil runden das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Studium der Wirtschaftswissenschaften ist ohne Formeln nicht zu meistern.
Diese überarbeitete und erweiterte Auflage zeigt die relevanten Formeln auf, die Ihnen bei der Vorbereitung auf die Mathe- und Statistikprüfung helfen.
In der Mathematik zählen dazu unter anderem Formeln zu linearen Gleichungssystemen, Vektoren und Matrizen und in der Analysis zu Folgen und Reihen, Funktionen einer Variablen sowie der Differential- und Integralrechnung einer und mehrerer Variablen. Schließlich geht diese Formelsammlung auch auf die lineare und nichtlineare Optimierung ein.
In der Statistik werden Formeln der Datendeskription und -exploration sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließenden Statistik aufgegriffen. Zahlreiche Verteilungen und ihre Eigenschaften sind in Tabellenform dargestellt, ebenso
statistische Tests in Ein- und Zweistichprobenmodellen und Verfahren der Regressions-, Varianz- und Kovarianzanalyse. Die Anwendung dieser Tests wird durch umfangreiche Quantiltabellen unterstützt. Wichtige R-Befehle, die Ihnen beim Umgang mit der Statistiksoftware helfen, schließen das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-06-28
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Die praktische Kurzeinführung und Referenz für die Statistik-Software R
Aktualisiert: 2023-06-11
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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten.
Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten.
Themen des Buchs sind:
- Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung
- Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen
- Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren
- Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen
- Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle
- Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren
Aktualisiert: 2023-06-11
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Erfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Rohdaten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen können. Dieses Buch führt Sie ein in R und RStudio sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data-Science-Fragestellungen schnell und effektiv zu erledigen. R für Data Science ist auch für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse geeignet und ermöglicht Ihnen, Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis anzuwenden.
Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse präsentieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.
Themen des Buchs sind:
Erkunden – Daten untersuchen, Hypothesen generieren und sie schnell testen
Aufbereiten – Datenmengen in eine für die Analyse zweckmäßige Form transformieren
Programmieren – Leistungsfähige R-Tools kennenlernen, um Datenprobleme leichter zu lösen
Modellieren – Eine Zusammenfassung eines Datensatzes erstellen, die echte »Signale« in Ihrer Datenmenge erfasst
Kommunizieren – R Markdown kennenlernen, um Text, Code und Ergebnisse zusammen darzustellen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Bachelorstudierende der BWL und VWL zu den Kernkompetenzen.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch die Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes werden erklärt. Übungen mit Lösungen, Musterklausuren und ein Formelteil runden das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Das Studium der Wirtschaftswissenschaften ist ohne Formeln nicht zu meistern.
Diese überarbeitete und erweiterte Auflage zeigt die relevanten Formeln auf, die Ihnen bei der Vorbereitung auf die Mathe- und Statistikprüfung helfen.
In der Mathematik zählen dazu unter anderem Formeln zu linearen Gleichungssystemen, Vektoren und Matrizen und in der Analysis zu Folgen und Reihen, Funktionen einer Variablen sowie der Differential- und Integralrechnung einer und mehrerer Variablen. Schließlich geht diese Formelsammlung auch auf die lineare und nichtlineare Optimierung ein.
In der Statistik werden Formeln der Datendeskription und -exploration sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließenden Statistik aufgegriffen. Zahlreiche Verteilungen und ihre Eigenschaften sind in Tabellenform dargestellt, ebenso
statistische Tests in Ein- und Zweistichprobenmodellen und Verfahren der Regressions-, Varianz- und Kovarianzanalyse. Die Anwendung dieser Tests wird durch umfangreiche Quantiltabellen unterstützt. Wichtige R-Befehle, die Ihnen beim Umgang mit der Statistiksoftware helfen, schließen das Buch ab.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten.
Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Es vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt es auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet.
Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Die praktische Kurzeinführung und Referenz für die Statistik-Software R
Aktualisiert: 2023-05-11
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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten.
Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten.
Themen des Buchs sind:
- Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung
- Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen
- Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren
- Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen
- Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle
- Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren
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Erfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Rohdaten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen können. Dieses Buch führt Sie ein in R und RStudio sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data-Science-Fragestellungen schnell und effektiv zu erledigen. R für Data Science ist auch für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse geeignet und ermöglicht Ihnen, Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis anzuwenden.
Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse präsentieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.
Themen des Buchs sind:
Erkunden – Daten untersuchen, Hypothesen generieren und sie schnell testen
Aufbereiten – Datenmengen in eine für die Analyse zweckmäßige Form transformieren
Programmieren – Leistungsfähige R-Tools kennenlernen, um Datenprobleme leichter zu lösen
Modellieren – Eine Zusammenfassung eines Datensatzes erstellen, die echte »Signale« in Ihrer Datenmenge erfasst
Kommunizieren – R Markdown kennenlernen, um Text, Code und Ergebnisse zusammen darzustellen
Aktualisiert: 2023-05-11
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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten.
Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten.
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- Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle
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Aktualisiert: 2023-05-08
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Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten.
Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten.
Themen des Buchs sind:
- Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung
- Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen
- Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren
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- Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle
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In Zeiten von Data Mining und künstlicher Intelligenz ist die Verarbeitung großer Datenmengen ein Thema, dessen Bedeutung enorm zugenommen hat. Die beliebte Open-Source-Software R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung, die auf die numerische und graphische Datenanalyse spezialisiert ist. Dieses Buch hat das Ziel, Sie schnell und effizient mit R vertraut zu machen und Ihnen die prinzipielle Funktionsweise und die Möglichkeiten, die diese Sprache bietet, zu vermitteln. R – kurz & gut richtet sich an diejenigen, die sich bereits mit statistischen Grundbegriffen auskennen und möglichst schnell mit R produktiv starten möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die Arbeit mit der Entwicklungsumgebung und vermittelt einen Überblick über die R-Syntax. Eine kompakte Referenz der zentralen statistischen und programmatischen Funktionen, die zum Basispaket von R gehören, ermöglichen Ihnen ein schnelles Nachschlagen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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