Statistik gehört zum Grundstudium vieler Fachrichtungen. Wegen des abstrakten und mathematisch begründeten Vorgehens haben Studenten Probleme statistische Methoden zu verstehen. Dieses Arbeitsbuch ergänzt die Lehrbücher von Helge Toutenburg Deskriptive Statistik und Induktive Statistik, deren voller Stoffumfang klausurrelevant für Haupt- und Nebenfachstudenten ist. Es ist eine effektive Lernhilfe für die Vorlesungen Statistik I und II. Jedes Kapitel besteht aus einem anschaulich geschriebenen Lehrteil mit klar strukturierten Beispielen, der Studenten die wichtigsten Zusammenhänge erklärt. Darauf folgt ein ausführlicher und kommentierter Aufgabenteil. Neue und originelle Beispiele unterstützen die Didaktik. Datensätze im Internet können zur Übung und zu speziellen Aufgaben mit SPSS genutzt werden.

Mit zahlreichen klar strukturierten, originellen Beispielen und einem ausführlichen, gut kommentierten Aufgabenteil inklusive Lösungen Extras im Web: Datensätze zur Übung allgemein und zu speziellen Aufgaben mit SPSS Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext
Helge Toutenburg studierte (1961-1966) und promovierte (1969) in Berlin, habilitierte in Dortmund (1989). Er ist seit 1991 Professor für Statistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München.

Zusammenfassung

Aus den Rezensionen:

"... Der Stoffumfang ist der eines zweisemestrigen Einführungskurses für Wirtschaftswissenschaftler. Die Begriffe und Sachverhalte werden in knapper Form präsentiert ... Jedes Kapitel schließt mit einem Aufgabenabschnitt; auch Lösungen werden mitgeteilt. Spezielle Anfgaben [sic] zielen auf den Einsatz von SPSS."

(R. Schlittgen, in: Zentralblatt MATH, 2007, Vol. 1099, Issue 1)

Inhalt
Grundlagen.- Häufigkeitsverteilungen.- Maßzahlen für eindimensionale Merkmale.- Analyse des Zusammenhangs zweier Merkmale.- Lineare Regression.- Kombinatorik.- Elemente der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Zufallsvariablen.- Diskrete und stetige Standardverteilungen.- Schätzung von Parametern.- Prüfen statistischer Hypothesen.- Nichtparametrische Tests.- Multiple lineare Regression.- Analyse von Kontingenztafeln.- Datenanalyse.- Multiple-Choice Aufgaben.