Mit diesem Lehrbuch werden die grundlegenden Konzepte der Deskriptiven Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie, der Induktiven Statistik und der Statistischen Entscheidungstheorie vorgestellt. Entwickelt wird so ein Referenzmodell für empirische Arbeit. Jeder Abschnitt eines jeden Kapitels gliedert sich in einen Kerntext, den Aufgabenteil und "Ergänzungen und Bemerkungen". Die dargebotenen Methoden sollen den Leser befähigen, sich auch weitere statistische Teilgebiete in selbständigem Studium zu erarbeiten. Dazu ist eine aktive Auseinandersetzung mit den Aufgaben unumgänglich. Hier finden sich auch zahlreiche Hinweise auf gesamtwirtschaftliche und gesellschaftliche Rahmendaten sowie Datenquellen. Zum Weiterlesen finden sich vielfältige Anregungen in den "Ergänzungen und Bemerkungen", die jeden Abschnitt abschließen. Im Vergleich zur ersten Auflage wurde Teil 1 (Einführung und Grundbegriffe der deskriptiven Statistik) und Teil 2 (Wahrscheinlichkeitsverteilungen) wesentlich erweitert. Die Aufgabenteile und die Teile 3 - 5 wurden völlig überarbeitet.

Inhalt
1 Einführung und Grundbegriffe der deskriptiven Statistik.- 1.1 Statistische Fragestellungen.- 1.2 Grundbegriffe statistischer Erhebungen.- 1.3 Methoden zur Beschreibung univariater Datensätze.- 1.4 Methoden zur Beschreibung bivariater Datensätze.- 1.5 Datenreduktion.- 2 Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung und ausgewählte Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 2.2 Eindimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.3 Mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.4 Maßzahlen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.- 2.5 Binomialverteilungen.- 2.6 Negative Binomialverteilungen.- 2.7 Hypergeometrische Verteilungen.- 2.8 Poisson-Verteilungen.- 2.9 Multinomialverteilungen.- 2.10 Normalverteilungen.- 2.11 Exponential-, Weibull- und Gammaverteilungen.- 2.12 Chi-Quadrat-, Student- und F-Verteilungen.- 2.13 Zweidimensionale Normalverteilungen.- 2.14 Grenzwertsätze.- 3 Statistische Inferenz: Einstichprobenfall und univariate Datensätze.- 3.1 Grundlagen der Stichprobentheorie.- 3.2 Bedeutung der Grenzwertsätze für die Inferenzstatistik.- 3.3 Punktschätzverfahren: Begriff und Methoden.- 3.4 Punktschätzverfahren: Gütekriterien.- 3.5 Intervallschätzung für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 3.5.1 Heterograde Fragestellung.- 3.6 Intervallschätzungen für die Varianz.- 3.7 Grundlagen der Testtheorie.- 3.8 Signifikanztests für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 3.9 Signifikanztests für die Varianz.- 3.10 Inferenz bei Vorliegen einer kleinen Stichprobe.- 3.11 Anpassungstests.- 4 Statistische Inferenz: Zweistichprobenfall und bivariate Datensätze.- 4.1 Schätzung von Mittel- bzw. Anteilswertdifferenzen.- 4.2 Differenzentests für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 4.5 Grundlagen der Varianzanalyse.- 4.6 Lineare Regression: Schätz- undTestprobleme.- 4.7 Korrelation: Punktschätzung für ?.- 5 Entscheidungstheorie und Statistik.- 5.1 Entscheidungstheoretische Modelle.- 5.2 Statistische Entscheidungstheorie.- 5.3 Entscheidungen unter Risiko.- 5.4 Entscheidungen unter Ungewißheit.- A Zusätzliche Übungsaufgaben.- B Lösungshinweise zu den Übungsaufgaben.- C Tabellen.- D Symbolverzeichnis.