Die Wahrscheinlichkeitstheorie gehört zu den Kerndisziplinen der modernen Mathematikausbildung. Sie ist die Grundlage für alle Modelle, die „Risiko" und „Unsicherheit" einbeziehen. Dieses Lehrbuch gibt einen direkten, verlässlichen und modernen Zugang zu den wichtigsten Ergebnissen der mathematischen Wahrscheinlichkeitstheorie. Aufbauend auf dem Band „Maß & Integral" werden zunächst elementare Fragen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Zufallsvariable, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten und charakteristische Funktionen – bis hin zu einfachen Grenzwertsätzen behandelt. Diese Themen werden dann um das Studium von Summen unabhängiger Zufallsvariablen – Gesetze der Großen Zahlen, Null-Eins-Gesetze, random walks, zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Feller – ergänzt. Allgemeine bedingte Erwartungen, Anwendungen von charakteristischen Funktionen und eine Einführung in die Theorie unendlich teilbarer Verteilungen und der großen Abweichungen runden die Darstellung ab. In gleicher Ausstattung erscheint der Folgeband „Martingale & Prozesse". Lösungen zu den im Buch befindlichen Übungsaufgaben unter: http://www.motapa.de/stoch/index.shtml
Aktualisiert: 2023-05-29
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Trotz Qualitätskontrolle bei technischen Messungen und Datenerhebungen sind das Datenmaterial und die eingesetzten Modelle häufig unvollkommen. In diesem Lehrbuch werden daher Methoden zum Schutz gegen Modellschwächen und Datenfehler behandelt. In zahlreichen Anwendungen kann sofort ein robustes Schätzverfahren eingesetzt werden, dieses muss dann aber sehr sorgfältig und der Datenqualität entsprechend ausgewählt werden. Das Buch bietet dem Leser eine fundierte Darstellung der Methoden zur Identifizierung von Ausreißern im Datenmaterial, zur Aufdeckung von Modellschwächen und zur Gewinnung brauchbarer Schätzungsergebnisse bei fehlerhafter Datengrundlage. Verfahren zur Extraktion geometrischer Strukturen aus Bilddaten und Punktwolken werden ebenfalls vorgestellt.
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DÜCK: NUMERISCHE METHODEN DER WIRTSCHAFTSMATH MLM1 18 E-BOOK
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieser Band ist der dritte Teil der „Modernen Stochastik". Als Fortsetzung der „Wahrscheinlichkeit" werden nun dynamische stochastische Phänomene anhand stochastischer Prozesse in diskreter Zeit betrachtet. Die erste Hälfte des Buchs gibt eine Einführung in die Theorie der diskreten Martingale – ihr Konvergenzverhalten, optional sampling & stopping, gleichgradige Integrierbarkeit und Martingalungleichungen. Die Stärke der Martingaltechniken wird in den Kapiteln über Anwendungen in der klassischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und über die Burkholder-Davis-Gundy-Ungleichungen illustriert. Die zweite Hälfte des Buchs beschäftigt sich mit Irrfahrten auf dem Gitter ℤd und auf ℝd, ihrem Fluktuationsverhalten, Rekurrenz und Transienz. Die letzten beiden Kapitel geben einen Einblick in die probabilistische Potentialtheorie sowie einen Ausblick auf die Brownsche Bewegung: Donskers Invarianzprinzip. Contents Fair Play Bedingte Erwartung Martingale Stoppen und Lokalisieren Konvergenz von Martingalen L2-Martingale Gleichgradig integrierbare Martingale Einige klassische Resultate der W-Theorie Elementare Ungleichungen für Martingale Die Burkholder–Davis–Gundy Ungleichungen Zufällige Irrfahrten auf ℤd – erste Schritte Fluktuationen einer einfachen Irrfahrt auf ℤ Rekurrenz und Transienz allgemeiner Irrfahrten Irrfahrten und Analysis Donskers Invarianzprinzip und die Brownsche Bewegung
Aktualisiert: 2023-05-29
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Frontmatter -- Inhaltsverzeichnis -- 1. Einführung -- 2. Binäre Logit-Analyse -- 3. Polytome Logit-Analyse -- 4. Konzeptionelle Grundlagen der Logit-Analyse -- 5. Konditionale Logit-Analyse -- 6. Anhang -- Literatur -- Sach-Index -- Backmatter
Aktualisiert: 2023-05-29
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Frontmatter -- Vorwort zur zweiten Auflage -- Vorwort zur ersten Auflage -- Inhalt -- Kapitel 1. Einführung -- Kapitel 2. Mehrdimensionale Zufallsvariablen und Verteilungen -- Kapitel 3. Grundlegende multivariate Schätz- und Testprobleme -- Kapitel 4. Regressionsanalyse -- Kapitel 5. Varianz- und Kovarianzanalyse -- Kapitel 6. Kategoriale und generalisierte lineare Regression -- Kapitel 7. Regressionsmodelle zur Analyse von Verweildauern -- Kapitel 8. Diskriminanzanalyse -- Kapitel 9. Clusteranalyse -- Kapitel 10. Zusammenhangsanalysen in mehrdimensionalen Kontingenztabellen - das loglineare Modell -- Kapitel 11. Modelle mit latenten Variablen: Faktorenanalyse, Latent-Structure- Analyse und LISREL-Analyse -- Kapitel 12. Grundlagen der mehrdimensionalen Skalierung -- Anhang A. Grundbegriffe der Matrix-Algebra -- Anhang B. Tabellen -- Literatur -- Wichtige Programmpakete und Programmierumgebungen -- Register -- Backmatter
Aktualisiert: 2023-05-29
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Frontmatter -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis der Erster Band -- Druckfehlerberichtigung zum ersten Band -- Inhaltsverzeichnis der Zweiter Band -- Erster Band -- A. Geschichte, Bedeutung, Organisation und Technik der deutschen Statistik -- I. Geschichte der deutschen Statistik -- II. Die Statistik in der Wissenschaft -- III. Die Bedeutung der Statistik in der Praxis -- IV. Organisation des statistischen Dienstes -- V. Die Aufnahme-, Aufbereitungs- und Tabellierungstechnik -- VI. Graphische Darstellungen -- B. Bevölkerungsstatistik -- VII. Methode und Umfang der deutschen Volkszählungen -- VIII. Die räumliche Verteilung und Dichtigkeit der Bevölkerung -- IX. Familienstatistik -- X. Sprachenstatistik -- XI. Religionsstatistik -- XII. Rekrutierungsstatistik -- XIII. Morbiditätsstatistik -- XIV. Berufliche Morbiditätsstatistik -- XV. Statistik der Gebrechen -- VI. Eheschließungen, Geburten und Sterbefälle -- XVII. Säuglings- und Säuglingssterblichkeits- Statistik -- XVIII. Sterbetafeln -- XIX. Wanderungsstatistik -- C. Kulturstatistik -- XX. Statistik des Unterrichtswesens -- XXI. Übrige Bildungsstatistik -- XXII. Zivilrechtsstatistik -- XXIII. Moralstatistik -- XXIV. Sportswesen -- XXV. Militärstatistik -- XXVI. Wahlstatistik -- XXVII. Finanzstatistik
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in Massen gefertigte Produkte können unmöglich einzeln auf ihre Qualität hin getestet werden. Um Aussagen über Zuverlässigkeit der Produktionsabläufe oder Qualität der Produkte zu treffen, bedarf es statistischer Methoden, die den Schluss von einer Stichprobe auf die gesamte Produktion erlauben. Mathematische Methoden der Zuverlässigkeitsanalyse und Qualitätssicherung kommen nicht nur in der industriellen Praxis, sondern auch in Forschung und Entwicklung zum Einsatz. Ein Schwerpunkt des Buches liegt in der exakten Darstellung der mathematischen Grundlagen. Aus den Formeln werden Methoden für die direkte Anwendung entwickelt. Die große Anzahl an Beispielen wird von den Eingabeparametern bis zu den Ergebnissen nachvollziehbar präsentiert und viele können als Vorlage für eine unmittelbare Umsetzung in die Praxis dienen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Bewährtes Lehrbuch für Ökonomen
Aktualisiert: 2023-05-29
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Der Trend in der Statistik heißt Renaissance der datenorientierten Betrachtungsweise. Hierzu das aktuelle Statistik-Lehrwerk! Einführung. Durchführung einer Untersuchung. Graphische Darstellung univariater Daten. Maßzahlen univariater Verteilungen. Transformation von Daten. Graphische Darstellungen multivariater Daten. Lage, Streuung und Zusammenhangsanalyse multivariater Daten. Korrelationsanalyse. Weitere Verfahren der Regression. Zeitreihenanalyse.
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Einführendes Lehrbuch und Manual für die Datenanalyse mit SPSS für Windows.
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Die Wahrscheinlichkeitstheorie gehört zu den Kerndisziplinen der modernen Mathematikausbildung. Sie ist die Grundlage für alle Modelle, die „Risiko" und „Unsicherheit" einbeziehen. Dieses Lehrbuch gibt einen direkten, verlässlichen und modernen Zugang zu den wichtigsten Ergebnissen der mathematischen Wahrscheinlichkeitstheorie. Aufbauend auf dem Band „Maß & Integral" werden zunächst elementare Fragen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Zufallsvariable, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten und charakteristische Funktionen – bis hin zu einfachen Grenzwertsätzen behandelt. Diese Themen werden dann um das Studium von Summen unabhängiger Zufallsvariablen – Gesetze der Großen Zahlen, Null-Eins-Gesetze, random walks, zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Feller – ergänzt. Allgemeine bedingte Erwartungen, Anwendungen von charakteristischen Funktionen und eine Einführung in die Theorie unendlich teilbarer Verteilungen und der großen Abweichungen runden die Darstellung ab. In gleicher Ausstattung erscheint der Folgeband „Martingale & Prozesse". Lösungen zu den im Buch befindlichen Übungsaufgaben unter: http://www.motapa.de/stoch/index.shtml
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Die nichtparametrische Statistik ist ein wichtiges Teilgebiet der statistischen Methodenlehre. Kennzeichnend für die Verfahren der nichtparametrischen Statistik sind vor allem Verteilungs-Freiheit, Robustheit und Einfachheit, woraus sich eine hohe Praxisrelevanz ergibt. Dieses Lehrbuch führt verständlich in nichtparametrische Tests ein; besondere Berücksichtigung finden Permutations- und Bootstrap-Tests, die seit der zweiten Hälfte der 1990er mehr und mehr in den Vordergrund rücken und inzwischen in zahlreichen statistischen Programmsystemen implementiert wurden. Auf die Vorstellung der verschiedenen Testverfahren folgt die Bearbeitung konkreter, beispielhafter Testprobleme. Zudem werden Programme umfassend vorgestellt, so dass der Leser in der Lage ist, die Verfahren selbst anzuwenden.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Einführung in die Methoden der Bestimmung des Stichprobenumfangs auf einem verständlichen Niveau, bei dem die Leser Schritt für Schritt ihr Wissen erweitern und immer neue Facetten das Problems entdecken können. Beispiele aus der Praxis demonstrieren die Anwendung der Methoden und zeigen die Probleme auf, die während der Planung auftauchen können.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Bruno de Finetti gehört zu den wichtigsten Vertretern der sogenannten subjektiven Wahrscheinlichkeitstheorie. Hier finden Sie die zusammenfassende Darstellung dieser Theorie auf ihrem neuesten Stand.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieser Band ist der dritte Teil der „Modernen Stochastik". Als Fortsetzung der „Wahrscheinlichkeit" werden nun dynamische stochastische Phänomene anhand stochastischer Prozesse in diskreter Zeit betrachtet. Die erste Hälfte des Buchs gibt eine Einführung in die Theorie der diskreten Martingale – ihr Konvergenzverhalten, optional sampling & stopping, gleichgradige Integrierbarkeit und Martingalungleichungen. Die Stärke der Martingaltechniken wird in den Kapiteln über Anwendungen in der klassischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und über die Burkholder-Davis-Gundy-Ungleichungen illustriert. Die zweite Hälfte des Buchs beschäftigt sich mit Irrfahrten auf dem Gitter ℤd und auf ℝd, ihrem Fluktuationsverhalten, Rekurrenz und Transienz. Die letzten beiden Kapitel geben einen Einblick in die probabilistische Potentialtheorie sowie einen Ausblick auf die Brownsche Bewegung: Donskers Invarianzprinzip. Contents Fair Play Bedingte Erwartung Martingale Stoppen und Lokalisieren Konvergenz von Martingalen L2-Martingale Gleichgradig integrierbare Martingale Einige klassische Resultate der W-Theorie Elementare Ungleichungen für Martingale Die Burkholder–Davis–Gundy Ungleichungen Zufällige Irrfahrten auf ℤd – erste Schritte Fluktuationen einer einfachen Irrfahrt auf ℤ Rekurrenz und Transienz allgemeiner Irrfahrten Irrfahrten und Analysis Donskers Invarianzprinzip und die Brownsche Bewegung
Aktualisiert: 2023-05-29
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Diese Einführung entstand aus Vorlesungen des Verfassers an der Universität Münster. Unter Berücksichtigung von Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie, der mathematischen Statistik und verwandter Gebiete werden zunächst Grundbegriffe aus der Maß- und Integrationstheorie vorgestellt. Der Aspekt der endlichen Additivität der zugrundeliegenden Mengenfunktionen wird vertieft behandelt. Neuere Forschungsergebnisse, zum Beispiel im Zusammenhang mit Fortsetzungen von Wahrscheinlichkeitsinhalten und Kennzeichnungen der Suffizienz und Vollständigkeit von Teil-sigma-Algebren aus schätztheoretischer Sicht, bereichern das Buch.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Komplementärer Text zu vielen Statistik-Lehrbüchern unter dem Aspekt rascher Rezeption des Stoffes.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieser Band ist der dritte Teil der „Modernen Stochastik". Als Fortsetzung der „Wahrscheinlichkeit" werden nun dynamische stochastische Phänomene anhand stochastischer Prozesse in diskreter Zeit betrachtet. Die erste Hälfte des Buchs gibt eine Einführung in die Theorie der diskreten Martingale – ihr Konvergenzverhalten, optional sampling & stopping, gleichgradige Integrierbarkeit und Martingalungleichungen. Die Stärke der Martingaltechniken wird in den Kapiteln über Anwendungen in der klassischen Wahrscheinlichkeitsrechnung und über die Burkholder-Davis-Gundy-Ungleichungen illustriert. Die zweite Hälfte des Buchs beschäftigt sich mit Irrfahrten auf dem Gitter ℤd und auf ℝd, ihrem Fluktuationsverhalten, Rekurrenz und Transienz. Die letzten beiden Kapitel geben einen Einblick in die probabilistische Potentialtheorie sowie einen Ausblick auf die Brownsche Bewegung: Donskers Invarianzprinzip. Contents Fair Play Bedingte Erwartung Martingale Stoppen und Lokalisieren Konvergenz von Martingalen L2-Martingale Gleichgradig integrierbare Martingale Einige klassische Resultate der W-Theorie Elementare Ungleichungen für Martingale Die Burkholder–Davis–Gundy Ungleichungen Zufällige Irrfahrten auf ℤd – erste Schritte Fluktuationen einer einfachen Irrfahrt auf ℤ Rekurrenz und Transienz allgemeiner Irrfahrten Irrfahrten und Analysis Donskers Invarianzprinzip und die Brownsche Bewegung
Aktualisiert: 2023-05-29
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Dieser Titel aus dem De Gruyter-Verlagsarchiv ist digitalisiert worden, um ihn der wissenschaftlichen Forschung zugänglich zu machen. Da der Titel erstmals im Nationalsozialismus publiziert wurde, ist er in besonderem Maße in seinem historischen Kontext zu betrachten. Mehr erfahren Sie .>
Aktualisiert: 2023-05-29
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