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Statistik verstehen, nicht rechnen. / Frank Siegmann.

Deckblatt -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Auch dieses Vorwort sollte man lesen -- 0 Statistik ist überall - eine Einführung -- 0.0 Prolog: Binomialkoeffizient und Co. -- 0.1 Warum man nicht einfach nur zählen kann: die Abgrenzung der Schließenden von der Beschreibenden Statistik... Full description

PPN (Catalogue-ID): 897492889
Personen: Siegmann, Frank [VerfasserIn]
Format: eBook eBook
Language: German
Published: Stuttgart, [Germany], Verlag W. Kohlhammer, 2017
Edition: 1. Auflage.
RVK:

SK 800: Mathematik -- Monographien -- Wahrscheinlichkeitstheorie

QH 231: Wirtschaftswissenschaften -- Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung -- Statistik -- Theoretische Statistik -- Einführende Lehrbücher

Subjects:

Industrial management (Statistical methods)

Electronic books

Inferenzstatistik

Formangabe: Lehrbuch
Physical Description: 1 online resource (177 pages)
ISBN: 978-3-17-031018-6
978-3-17-031017-9

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520 |a Deckblatt -- Titelseite -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Auch dieses Vorwort sollte man lesen -- 0 Statistik ist überall - eine Einführung -- 0.0 Prolog: Binomialkoeffizient und Co. -- 0.1 Warum man nicht einfach nur zählen kann: die Abgrenzung der Schließenden von der Beschreibenden Statistik -- 0.2 Warum man manchmal nicht alle Daten untersuchen kann: das Ziel der Schließenden Statistik -- 0.3 Nur ein Teil vom Ganzen: Warum man Stichproben zieht -- 0.4 Was man denn nun wirklich untersucht: Repräsentativität der Daten -- 0.5 Wer mit wem: Kombinatorik und Stichprobenmodelle -- 1 So wird es vermutlich sein - Wahrscheinlichkeiten -- 1.1 Was denn so vorkommen kann: Elementarereignisse und Ereignisse -- 1.2 Objektiv, ausprobieren oder subjektiv: Arten der Wahrscheinlichkeitsrechnung -- 1.3 Unabhängig oder nicht: Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten -- 1.4 Wahrscheinlichkeiten in der Praxis -- 2 Was es alles so geben kann - denkbare Verteilungsfunktionen -- 2.1 Welche Ergebnisse grundsätzlich möglich sind: die Zufallsvariable -- 2.2 Wie ist denn hier die Mitte und die Streuung: Erwartungswert und Varianz -- 2.3 Tot oder nicht tot: die Binomialverteilung -- 2.4 Es gibt mehr Möglichkeiten als nur gut und böse: die Multinomialverteilung -- 2.5 Tausend Mann im Stadion und ich kriech den Ball vorn Kopp: die Poisson-Verteilung -- 2.6 Die Grundgesamtheit wird kleiner: die Hypergeometrische Verteilung -- 2.7 Letztendlich ist alles wunderbar normal: die stetige Normalverteilung -- 2.8 Es geht noch normaler: die Standardnormalverteilung -- 2.9 Verteilungen in der Praxis -- 3 Wie sieht es in der Grundgesamtheit aus - Schätzverfahren -- 3.1 Wann sie gut ist: Eigenschaften einer Schätzfunktion -- 3.2 Zwischen diesen Grenzen müssen sie liegen: Intervallschätzungen von Parametern der Grundgesamtheit -- 3.3 Schätzverfahren in der Praxis. 
520 |a 4 Die Vermutung stimmt, oder nicht - Hypothesentests -- 4.1 Ob das auch in der Grundgesamtheit so ist: Parametertests -- 4.2 So sind die Werte verteilt, oder nicht: Anpassungstests -- 4.3 Das hat doch nichts miteinander zu tun: Unabhängigkeitstest -- 4.4 Hypothesentests in der Praxis -- 5 Epilog: Das Ziegenproblem und einige Schlussbemerkungen zur Schließenden Statistik -- Anhang 1: Einige Berechnungen zur Kombinatorik -- Anhang 2: Einige Berechnungen von Wahrscheinlichkeiten -- Anhang 3: Einige vollständige Berechnungen von Verteilungsfunktionen -- Anhang 4: Einige vollständige Parameterschätzungen -- Anhang 5: Zwei vollständige Hypothesentests -- Stichwortverzeichnis 
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