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By Ansgar Steland

In diesem Buch werden in kompakter shape mithilfe zahlreicher Beispiele die üblichen Modelle und Methoden der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik dargestellt. Es ist daher insbesondere für angehende Wirtschaftswissenschaftler, Ingenieure und Informatiker geeignet, welchen auch das didaktische Konzept des Buchs entgegenkommt: Verständnisfragen und Aufgaben in shape von „Meilensteinen“ erleichtern das eigenständige Überprüfen des Lernfortschritts. Ein ausführlicher mathematischer Anhang „Mathematik kompakt“ stellt die wichtigsten Ergebnisse aus research und linearer Algebra zum effizienten Nachschlagen zur Verfügung. Ein Glossar mit den wichtigsten englischen Begriffen sowie Tabellen der statistischen Testverteilungen runden die Darstellung ab.

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Grenzen der Medizin : Zur diskursiven Konstruktion medizinischen Wissens über Lebensqualität

Thomas Schübel untersucht die Gründe für die Erfolgsgeschichte des Lebensqualitätsthemas in der Medizin. Diskursanalytisch rekonstruiert er „Lebensqualität“ als Inszenierung von Rationalität angesichts medizinischer Entscheidungen, die rational eigentlich gar nicht mehr getroffen werden können. In der Folge lässt sich die Etablierung des Lebensqualitätsthemas in der Medizin als Immunisierungsstrategie einer um Deutungsmacht ringenden Disziplin interpretieren.

Kleist-Jahrbuch 2016

Das aktuelle Jahrbuch dokumentiert die Verleihung des Kleist-Preises 2015 mit den Reden der Preisträgerin Monika Rinck, der Vertrauensperson der Jury Heinrich Detering und des Präsidenten der Heinrich-von-Kleist-Gesellschaft Günter Blamberger. Darüber hinaus enthält das Jahrbuch Beiträge zu Kleists Werken und Rezensionen wissenschaftlicher Neuerscheinungen zu Kleist.

Erfolg mit konsistenten Partnern: Identifikation und Selektion von Kooperationspartnern für Unternehmen

Die von Christian Junker neu entwickelte Methode „Consistency Map“ hilft Unternehmen dabei, strukturiert die companion zu finden oder zu selektieren, mit denen sie erfolgreich sein werden. Sie greift dabei auf empirische Erkenntnisse zurück und rückt damit häufig überraschend andere Partnertypen ins Blickfeld als die, nach denen Unternehmen zunächst gesucht haben.

Regulierung von Investitionsprojekten in Russland: Normativ-rechtliche Anforderungen im Anlagenbau

Julia Krause präsentiert eine präzise Darstellung der Vorgehensweisen beim administration von großen Anlagenbauprojekten in Russland. Sie analysiert den Prozess angefangen von der Lizensierung der Projektierungstätigkeit bis zur Inbetriebnahme der überwachungsbedürftigen Anlagen. Dabei berücksichtigt sie aktuelle Reformen und Änderungen auf dem Gebiet der Technischen Regulierung, Standardisierung und Überwachung.

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Hat man einen Datensatz x1 ; : : : ; xn eines intervall- oder ratioskalierten Merkmals < gkC1 gruppiert und die geeignet in k Klassen mit Gruppengrenzen g1 < zugehörigen relativen Häufigkeiten f1 ; : : : ; fk ermittelt, dann ist es nahe liegend, über den Gruppen Rechtecke zu zeichnen, die diese relativen Häufigkeiten visualisieren. Wir wollen uns überlegen, wie hoch die Rechtecke sein müssen, damit dem Prinzip der Flächentreue Genüge getan ist. 8. Zeichnet man über den Klassen Rechtecke mit Höhen l1 ; : : : ; lk , wobei lj D fj ; bj so erhält man das Histogramm.

Es ist deutlich erkennbar, dass der Gauß-Kern eine glattere Dichteschätzung liefert als der Gleichverteilungs-Kern. Die rechte Grafik in Abb. 4 zeigt ein Histogramm der CEO-Daten und zum Vergleich eine Kerndichteschätzung mit Gauß-Kern (Bandbreite h D 75). Kumulierte Häufigkeitsverteilung, Empirische Verteilungsfunktion Angenommen, im Rahmen einer empirischen Studie wird der Umsatz von Unternehmen untersucht. Es ist nahe liegend nach der Anzahl beziehungsweise dem Anteil der Unternehmen zu fragen, die einen Umsatz von höchstens x Euro erreichen.

Die Zusammenstellung des Minimums xmin , des ersten Quartils, Q1 D xQ 0:25 , des Medians Q2 D xmed , des dritten Quartils Q3 sowie des Maximums xmax bezeichnet man als Fünf–Punkte–Zusammenfassung. Diese 5 Kennzahlen verraten schon vieles über die Daten: Die Daten liegen innerhalb des Messbereichs Œxmin ; xmax ; der Median ist ein robustes Lagemaß, das den Datensatz in zwei gleichgroße Hälften teilt. Die Mitten dieser Hälften sind die Quartile Q1 und Q3 . Die Fünf–Punkte–Zusammenfassung liefert somit bereits ein grobes Bild der Verteilung.

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