Das Lehrbuch beinhaltet neben den grundlegenden statistischen Verfahren zur Aufbereitung, Darstellung und Analyse von Daten auch einzelne Aspekte der Wirtschaftsstatistik und der multiplen Regression. Die dargestellten Verfahren begründet der Autor ausführlich. Die beispielhaften Auswertungen zahlreicher realer Datensätze aus verschiedenen Wissensbereichen befähigen den Leser, die statistischen Methoden selbstständig anzuwenden.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Statistik-Lehrbuch für das sozialwissenschaftliche Studium!
Aktualisiert: 2023-05-29
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MARINELL: STAT. AUSWERTUNG 3.A E-BOOK
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Lehrbuch enthält das komplette Statistikwissen, das für ein Studium benötigt wird: beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Inferenz. Zudem zeichnet sich das Buch durch einen hohen Anwendungsbezug aus. So sind die Übungsaufgaben am Ende eines Kapitels, welche der Festigung des Lernstoffs dienen, nicht konstruiert, sondern behandeln konkrete Fragestellungen einer fiktiven Firma.In die zweite Auflage wurden Wahrscheinlichkeitsplots und drei Tests zur Erkennung der in der Statistik so wichtigen Normalverteilung aufgenommen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Lehrbuch bietet dem Leser eine übersichtliche und umfassende Einführung in die statistische Methodenlehre und in die Datenanalyse mit Excel und SPSS.Zur Anwendung und weiteren Vertiefung der statistischen Methoden ist, in Ergänzung zu diesem Lehrbuch, das Buch „Statistik verstehen mit Excel – Interaktiv lernen und anwenden“ mit kostenlosen Zusatzmaterial in Form von Übungen erschienen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch beinhaltet mit der beschreibenden (deskriptiven) und der schließenden Statistik (Wahrscheinlichkeitstheorie) das Basiswissen der Statistik. Gegenüber der 2. Auflage wurden einige Neuerungen im Bereich der Testtheorie (Wahrscheinlichkeitstheorie) eingearbeitet. Besonders hervorzuheben sind im Bereich der Dependenzanalyse die Tests von unabhängigen und abhängigen Stichproben von Mittelwerten. Bei unabhängigen Stichproben werden der t-Test, U-Test, die einfaktorielle Varianzanalyse und der H-Test erläutert. Bei abhängigen Stichproben sind es ebenfalls der t-Test, sowie der Wilcoxon- und Vorzeichentest.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Bewährtes Lehrbuch für Ökonomen
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse, unter Nutzung der Programmiersprache R, in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form.Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird geeignet vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Bei den Beispielen wird der zugehörige R-Code jeweils angegeben und kommentiert. Die selbst geschriebenen Funktionen werden in einem eigenen R-Paket zur Verfügung gestellt. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.Für die Neuauflage wurde der Text aktualisiert und einzelne Kapitel wurden erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch beinhaltet mit der beschreibenden (deskriptiven) und der schließenden Statistik (Wahrscheinlichkeitstheorie) das Basiswissen der Statistik. Gegenüber der 2. Auflage wurden einige Neuerungen im Bereich der Testtheorie (Wahrscheinlichkeitstheorie) eingearbeitet. Besonders hervorzuheben sind im Bereich der Dependenzanalyse die Tests von unabhängigen und abhängigen Stichproben von Mittelwerten. Bei unabhängigen Stichproben werden der t-Test, U-Test, die einfaktorielle Varianzanalyse und der H-Test erläutert. Bei abhängigen Stichproben sind es ebenfalls der t-Test, sowie der Wilcoxon- und Vorzeichentest.
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Dieses Lehrbuch bietet dem Leser – dem Studierenden und dem praktischen Anwender der Statistik – eine übersichtliche und umfassende Einführung in die statistische Methodenlehre und in die Datenanalyse mit EXCEL und SPSS. Die statistischen Methoden sind mit konkreten Berechnungsbeispielen und zahlreichen grafischen Darstellungen anschaulich beschrieben. Zu Beginn jedes Kapitels bereiten Leitfragen das aktive Erlernen der Formeln und Methoden vor. Ein Master-Projekt, das die einzelnen Kapitel und Abschnitte in Form von Berechnungsbeispielen wie ein roter Faden durchläuft, verdeutlicht Ziele, Inhalt und praktische Anwendung der statistischen Methoden. Die zahlreichen Erläuterungen und Hinweise zum Einsatz von EXCEL und SPSS erleichtern den Zugang zur Statistik. Zur Anwendung und Vertiefung der statistischen Methoden ist – in Ergänzung zu diesem Lehrbuch – ebenfalls bei Oldenbourg das Übungsbuch "Statistik verstehen mit Excel – Interaktiv lernen und anwenden" mit kostenlosen Downloads (siehe www.oldenbourg.de) erschienen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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In nahezu allen empirisch orientierten Wissenschaften nehmen statistische Methoden zur Auswertung und Interpretation von Daten einen unverzichtbaren Platz ein. Diese stellen nicht nur wegen ihrer teils erheblichen Komplexität, sondern häufig auch aufgrund unzureichender Grundkenntnisse potenzieller Anwender eine große Verständnishürde dar. Das vorliegende Lehrbuch trägt diesem Umstand Rechnung und bietet eine sehr ausführliche Einführung in die mathematisch-methodischen Grundlagen des Faches Statistik. Zum einen geschieht dies durch eine tief gehende Behandlung zahlreicher „Standardthemen", zum anderen durch Hinzunahme von Themen und Aspekten, die trotz ihrer Nützlichkeit und Wichtigkeit häufig vernachlässigt oder gänzlich unbehandelt bleiben. Besonderer Wert wurde auf eine integrierte und in sich konsistente Darstellung und Ausdeutung der drei eng miteinander verbundenen Teile „Deskriptive Statistik", „Wahrscheinlichkeitsrechnung" und „Induktive Statistik" gelegt. Insgesamt wird mit diesem Buch eine solide Grundlage geschaffen, die auch einen nahtlosen Übergang zu möglichen weiterführenden Lehrveranstaltungen im quantitativen Bereich sicherstellt.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form. Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend anhand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Die umfassende Erfahrung des Autors auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse fließt an vielen Stellen in Form von Anwendungstipps ein. Dieser Text zur Zeitreihenanalyse ist der erste im deutschsprachigen Bereich, der auf der freien statistischen Programmierumgebung R basiert. In einem eigenen Kapitel wird eine kurze Einführung gegeben. Bei den Beispielen wird der zugehörige Code jeweils angegeben und kommentiert. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete. Die Neuauflage wurde akualisiert und unter anderem um ein Kapitel zu der Long-Memory-Prozessen erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Lehrbuch bietet dem Leser eine übersichtliche und umfassende Einführung in die statistische Methodenlehre und in die Datenanalyse mit Excel und SPSS.Zur Anwendung und weiteren Vertiefung der statistischen Methoden ist, in Ergänzung zu diesem Lehrbuch, das Buch „Statistik verstehen mit Excel – Interaktiv lernen und anwenden“ mit kostenlosen Zusatzmaterial in Form von Übungen erschienen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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In nahezu allen empirisch orientierten Wissenschaften nehmen statistische Methoden zur Auswertung und Interpretation von Daten einen unverzichtbaren Platz ein. Diese stellen nicht nur wegen ihrer teils erheblichen Komplexität, sondern häufig auch aufgrund unzureichender Grundkenntnisse potenzieller Anwender eine große Verständnishürde dar. Das vorliegende Lehrbuch trägt diesem Umstand Rechnung und bietet eine sehr ausführliche Einführung in die mathematisch-methodischen Grundlagen des Faches Statistik. Zum einen geschieht dies durch eine tief gehende Behandlung zahlreicher „Standardthemen", zum anderen durch Hinzunahme von Themen und Aspekten, die trotz ihrer Nützlichkeit und Wichtigkeit häufig vernachlässigt oder gänzlich unbehandelt bleiben. Besonderer Wert wurde auf eine integrierte und in sich konsistente Darstellung und Ausdeutung der drei eng miteinander verbundenen Teile „Deskriptive Statistik", „Wahrscheinlichkeitsrechnung" und „Induktive Statistik" gelegt. Insgesamt wird mit diesem Buch eine solide Grundlage geschaffen, die auch einen nahtlosen Übergang zu möglichen weiterführenden Lehrveranstaltungen im quantitativen Bereich sicherstellt.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch bringt dem Anwender von SPSS die verschiedenen Regressionsverfahren anhand vieler Beispiele nahe. Dabei wird auf häufige Fehler genauso eingegangen wie auf detaillierte Beschreibungen und Informationen zu SPSS-Ausgaben und -Syntax. Die Neuauflage enthält nicht nur Anpassungen an die neueste Programmversion (IBM SPSS Statistics V21), sondern wurde auch um weitere Regressionsansätze erweitert.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieses Buch präsentiert die wichtigsten Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse, unter Nutzung der Programmiersprache R, in einer für Studierende und Anwender leicht zugänglichen Form.Der Schwerpunkt liegt auf dem Zeitbereich; speziell werden explorative Methoden, ARMA-Modelle mit ihren Erweiterungen, Prognosemethoden und Zeitreihenregressionen behandelt. Auch der Frequenzbereich wird geeignet vorgestellt. Weiter werden multivariate Zeitreihen, Zustandsraummodelle und Modelle für Heteroskedastizität behandelt.Die Methoden werden überwiegend an Hand einfacher Situationen verdeutlicht und mittels zahlreicher realer Beispiele illustriert. Die Beispiele stammen aus den Bereichen Wirtschaftswissenschaften, Biologie, Geologie, Medizin und Meteorologie. Bei den Beispielen wird der zugehörige R-Code jeweils angegeben und kommentiert. Die selbst geschriebenen Funktionen werden in einem eigenen R-Paket zur Verfügung gestellt. Zudem enthält jedes Kapitel eine Übersicht über die entsprechenden R-Funktionen der verschiedenen R-Pakete.Für die Neuauflage wurde der Text aktualisiert und einzelne Kapitel wurden erweitert.
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Dieses Lehrbuch enthält das komplette Statistikwissen, das für ein Studium benötigt wird: beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Inferenz. Zudem zeichnet sich das Buch durch einen hohen Anwendungsbezug aus. So sind die Übungsaufgaben am Ende eines Kapitels, welche der Festigung des Lernstoffs dienen, nicht konstruiert, sondern behandeln konkrete Fragestellungen einer fiktiven Firma.In die zweite Auflage wurden Wahrscheinlichkeitsplots und drei Tests zur Erkennung der in der Statistik so wichtigen Normalverteilung aufgenommen.
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Dieses Buch bietet eine Einführung in das Datenanalysepaket Stata und ist zugleich das einzige Buch über Stata, das auch Anfängern eine ausreichende Erklärung statistischer Verfahren liefert. „Datenanalyse mit Stata" ist kein Befehls-Handbuch sondern erläutert alle Schritte einer Datenanalyse an praktischen Beispielen. Die Beispiele beziehen sich auf Themen der öffentlichen Diskussion oder der direkten Umgebung der meisten Leser. Damit eignet sich diese Buch als Einstieg in Data Analytics in allen Disziplinen.Die neue Auflage bietet einen systematischeren Zugang zum Datenmanagement in Gegenwart von „Missing Values" und behandelt die in der Stata-Programmversion 14 implementierte Unicode-Codierung.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch beinhaltet mit der beschreibenden (deskriptiven) und der schließenden Statistik (Wahrscheinlichkeitstheorie) das Basiswissen der Statistik. Gegenüber der 2. Auflage wurden einige Neuerungen im Bereich der Testtheorie (Wahrscheinlichkeitstheorie) eingearbeitet. Besonders hervorzuheben sind im Bereich der Dependenzanalyse die Tests von unabhängigen und abhängigen Stichproben von Mittelwerten. Bei unabhängigen Stichproben werden der t-Test, U-Test, die einfaktorielle Varianzanalyse und der H-Test erläutert. Bei abhängigen Stichproben sind es ebenfalls der t-Test, sowie der Wilcoxon- und Vorzeichentest.
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Bewährtes Lehrbuch für Ökonomen
Aktualisiert: 2023-05-29
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