Dieses Lehrbuch enthält das komplette Statistikwissen, das für ein Studium benötigt wird: beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und die statistische Inferenz. In der beschreibenden Statistik wird gezeigt, wie man umfangreiche Datensätze übersichtlich durch Abbildungen und Parameter darstellen kann. Hierzu gehören auch die Beschreibung von Zusammenhängen zwischen Merkmalen und die Regression. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist kein Selbstzweck, sondern wird für die statistische Inferenz gebraucht. Dort wird die Information einer Stichprobe mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsaussagen auf die Grundgesamtheit übertragen. Dies erfolgt in Form von Parameterschätzungen und Hypothesentests. 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. Die Lösungen der Aufgaben sind nur online über das Downloadportal des Verlages verfügbar.

Autorentext

Prof. Dr. Katja Specht hat 1989 bis 1994 an der Justus-Liebig-Universität Gießen Ökonomie studiert. An der dortigen Professur für Statistik und Ökonometrie schloss sie 1999 ihre Promotion ab, das Thema der Dissertation lautete "Modelle zur Schätzung der Volatilität". Im Jahr 2004 bekam sie die venia legendi für das Fachgebiet "Statistik und Ökonometrie" vom Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Justus-Liebig-Universität Gießen zuerkannt. Die Habilitationsschrift befasste sich mit dem Thema "Zeitreihenanalytische Verfahren in der Portfoliooptimierung". Zum Wintersemester 2004/2005 wurde sie auf die Professur für Wirtschaftsmathematik und Operations Research an der Hochschule Pforzheim, Bereich Wirtschaft und Recht, berufen. Seit Oktober 2011 ist sie an der Technischen Hochschule Mittelhessen und lehrt Statistik, Operations Research und Logistik.

Klappentext

Dieses Lehrbuch enthält das komplette Statistikwissen, das für ein Studium benötigt wird: beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und die statistische Inferenz. In der beschreibenden Statistik wird gezeigt, wie man umfangreiche Datensätze übersichtlich durch Abbildungen und Parameter darstellen kann. Hierzu gehören auch die Beschreibung von Zusammenhängen zwischen Merkmalen und die Regression. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist kein Selbstzweck, sondern wird für die statistische Inferenz gebraucht. Dort wird die Information einer Stichprobe mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsaussagen auf die Grundgesamtheit übertragen. Dies erfolgt in Form von Parameterschätzungen und Hypothesentests. 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. Die Lösungen der Aufgaben sind nur online über das Downloadportal des Verlages verfügbar.

Inhalt
Grundbegriffe und grundlegende Konzepte, Auswertung univariater Datensätze, Auswertung bivariater Datensätze, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariablen, Spezielle Verteilungen, Schätztheorie, Testtheorie