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Statistik hautnah: 27 persönliche Einblicke in eine faszinierende Wissenschaft
by Walter KrämerWie funktioniert Statistik als Wissenschaft in Deutschland? Wer gibt den Ton an und wo findet der wissenschaftliche Fortschritt statt? Und wer sind die Menschen, die die Statistik in Deutschland in den letzten Jahrzehnten geprägt und angetrieben haben? In diesem Buch kommen 27 von ihnen in persönlichen Interviews zu Wort. Dabei wird schnell klar: Die Wege in die wissenschaftliche Statistik sind sehr vielfältig – und in aller Regel ungeplant. Dies macht es aber umso spannender, sich damit zu beschäftigen! Der inhaltliche Schwerpunkt des Buchs liegt auf Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften, doch natürlich erhält auch die mathematische Statistik als Lieferant der nötigen Werkzeuge einen Ehrenplatz. Wie kann Statistik helfen, Kapital- und Arbeitsmärkte, unser Renten- und Sozialsystem, die demographische Herausforderung oder die Einkommensverteilung besser zu verstehen? Wie und wo bekommt man die nötigen Daten her? Und welche neuen Chancen eröffnen sich durch das Vordringen der Informatik in dieser Wissenschaft? Hier öffnen die zuständigen Experten ihren persönlichen Erfahrungsschatz! Die Interviews – beginnend mit Heinz Grohmann im Jahr 2014 – wurden in unregelmäßigen Abständen in AStA Wirtschafts- und sozialstatistisches Archiv, einer der beiden Vereinszeitschriften der Deutschen Statistischen Gesellschaft, veröffentlicht. Für dieses Buch wurden sie thematisch geclustert und aus heutiger Perspektive erläutert und eingeordnet, so dass sich ein vergleichsweise umfassender und dennoch persönlicher Einblick ergibt. Drei ganz aktuelle Interviews sind exklusiv für diesen Band geführt worden.
Statistik im Bachelor-Studium: Eine Einführung Für Wirtschaftswissenschaftler (Studienbücher Wirtschaftsmathematik Ser.)
by Uwe HasslerDieses Buch umfasst genau den Stoff, der typischerweise in Klausuren zu Einführungsvorlesungen "Statistik" an wirtschaftswissenschaftlichen Fachbereichen abgeprüft wird. Es enthält mehr als 100 ehemalige Klausuraufgaben mit Lösungen auf der Verlagsseite, die das Klausurtraining erleichtern sollen. Weiterhin finden sich über 60 vollständig durchgerechnete und ausformulierte Beispiele und Fallstudien.
Statistik in Deutschland
by Walter Krämer Heinz Grohmann Almut StegerDer Band bietet eine allgemein verständliche Übersicht über 100 Jahre Deutsche Statistische Gesellschaft (DStatG). In 17 Kapiteln schildern anerkannte Experten, wie die DStatG zur Begründung und Fortentwicklung der deutschen Wirtschafts- und Sozialstatistik und zu methodischen Innovationen wie neuere Zeitreihen-, Preisindex- oder Stichprobenverfahren beigetragen hat. Weitere Themen sind die Rolle der DStatG bei der Zusammenführung der Ost- und Weststatistik sowie die Vorbereitung und Durchführung der letzen und der aktuellen Volkszählung.
Statistik kompakt für Dummies (Für Dummies)
by Thomas KrickhahnStatistik ist vielen ein Graus, doch keine Sorge! Thomas Krickhahn erklärt Ihnen verständlich, aber kompakt zusammengefasst, worauf es in der Statistik ankommt: vom arithmetischen Mittel über Regressionsanalyse, Normalverteilung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bis zum Hypothesentest. Dank erläuternden Beispielen sind auch schwierigere Formeln gut nachvollziehbar und so gelingt es Ihnen schnell, ein gutes Verständnis für die Grundlagen der Statistik zu gewinnen. So kann die nächste Prüfung kommen.
Statistik kompakt für Dummies (Für Dummies)
by Thomas KrickhahnStatistik ist vielen ein Graus, doch keine Sorge! Thomas Krickhahn und Dominik Poß erklären Ihnen verständlich, aber kompakt zusammengefasst, worauf es in der Statistik ankommt: vom arithmetischen Mittel über Regressionsanalyse, Normalverteilung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bis zum Hypothesentest. Dank erläuternder Beispiele sind auch schwierigere Formeln gut nachvollziehbar und so gelingt es Ihnen schnell, ein gutes Verständnis für die Grundlagen der Statistik zu gewinnen. So kann die nächste Prüfung kommen!
Statistik mit R für Dummies (Für Dummies)
by Joseph SchmullerAls angehender Wissenschaftler, Manager oder Unternehmensberater sind Sie darauf angewiesen, Daten mit statistischen Methoden fehlerfrei auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend darzustellen? Statistik ist allerdings nicht gerade Ihr Fachgebiet? Dann ist dieses Buch genau richtig für Sie. In jedem Kapitel führt der Autor eine statistische Methode vor und erklärt, was man an den Ergebnissen ablesen kann und was nicht. Unmittelbar im Anschluss beschreibt er, wie man die Methode in R implementiert. Denn R lässt mit den dazugehörigen Paketen keine Wünsche in der Statistik offen. In der Regel genügen wenige Zeilen Programmcode. Und das Beste ist: Die statistischen Pakete von R sind kostenlos. Dieses Buch hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Datenmüll zu vermeiden.
Statistik mit R für Dummies (Für Dummies)
by Joseph SchmullerSie sind darauf angewiesen, Daten mit statistischen Methoden professionell auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend darzustellen? Statistik ist allerdings nicht gerade Ihr Fachgebiet? Dann ist dieses Buch genau richtig für Sie. In jedem Kapitel führt der Autor eine statistische Methode vor und erklärt, was man an den Ergebnissen ablesen kann und was nicht. Unmittelbar im Anschluss beschreibt er, wie man die Methode in R implementiert. Denn R lässt mit den dazugehörigen Paketen keine Wünsche in der Statistik offen. In der Regel genügen wenige Zeilen Programmcode. Und das Beste ist: Die statistischen Pakete von R sind kostenlos. Dieses Buch hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Datenmüll zu vermeiden.
Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies (Für Dummies)
by Jürgen FaikReale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.
Statistik mit SPSS Alles in einem Band für Dummies (Für Dummies)
by Jürgen FaikReale Sachverhalte statistisch zu erschließen und zu analysieren ist eine hohe Kunst. Das Programmpaket SPSS ist dafür ein mächtiges Werkzeug. In diesem Buch lernen Sie anhand zahlreicher Beispiele, welche statistischen Verfahren es überhaupt gibt und wann welches Verfahren angemessen ist. Gleich im Anschluss erfahren Sie, wie diese Verfahren in SPSS implementiert sind und wie Sie sie in Ihrem Fachgebiet nutzen können. So finden Sie Zusammenhänge in Ihren Daten, die statistisch signifikant sind.
Statistik mit „R“ für Nicht-Mathematiker: Praktische Tipps für die quantitativ-empirische Bachelor-, Master- und Doktorarbeit (essentials)
by Karl-Heinz FittkauDas Schreiben einer quantitativ-empirischen Graduierungsarbeit ist wie das Kochen in einer Mensa. Es sollte schnell gehen, das Essen schmecken, gesund und kostengünstig sein. Um das zu erreichen, müssen Rezepte eingehalten werden. Ohne Leidenschaft, aber professionell. Dieses essential gibt Ihnen solche Rezepte an die Hand, die Sie nur nachkochen müssen. Wie ist eine solche Arbeit aufgebaut? Wie formuliere ich Hypothesen und wie überprüfe ich diese korrekt? Es wird der Umgang mit der kostenfreien Statistiksoftware „R“ erklärt. Die benötigte Syntax finden Sie im essential. Sie müssen sie lediglich kopieren.
Statistik ohne Albträume
by Helmut Van Emden Michael KnorrenschildHelmuth van Emden gelang es hier eine leicht verdauliche, doch fundierte Grundlage der Statistik für die Biowissenschaften zu kreieren. Michael Knorrenschild, ein Mathematiker mit viel Lehrerfahrung in Deutschland übersetzte und adaptierte das Buch für den deutschen Markt.
Statistik und Forschungsmethoden für Psychologen und Sozialwissenschaftler für Dummies (Für Dummies)
by Donncha Hanna Martin DempsterDieses Buch enthält alles, was Sie über Statistik wissen sollten. Regression, Korrelation und Varianzanalyse werden Ihnen bald sehr vertraut sein. Und die mathematischen Grundlagen dafür werden Ihnen gleich mitgeliefert. Sie brauchen also kein Vorwissen. Außerdem erhalten Sie eine kurze Einführung in SPSS und lernen die für Sie wichtigen Funktionen dieses umfangreichen Programms kennen. Und dann ist das Buch auch noch eine Einführung in Forschungsmethoden. Es begleitet Sie von der Wahl des Forschungsdesigns bis zur Präsentation der Ergebnisse. Mit dieser Rundum-Versorgung ist die nächste Prüfung fast ein Klacks.
Statistik und maschinelles Lernen: Eine mathematische Einführung in klassische und moderne Methoden
by Markus Reiß Mathias Trabs Moritz Jirak Konstantin KrenzDieses Lehrbuch liefert einen Einstieg in die mathematische Statistik und baut systematisch eine Brücke zum maschinellen Lernen. Dabei werden sowohl klassische und bis heute wichtige Verfahren untersucht als auch moderne Klassifikationsmethoden des statistischen Lernens. Diese werden mathematisch präzise analysiert und anhand von lebensnahen Beispielen illustriert. Das Buch verschafft den Leserinnen und Lesern einen Überblick über statistische Methoden der Datenanalyse und deren mathematischen Grundprinzipien. Der Fokus auf nicht-asymptotische Resultate erlaubt den Zugang zu modernen Anwendungen und führt an aktuelle Forschungsfragen heran. Aufgaben am Kapitelende runden das Buch ab.
Statistik – wie und warum sie funktioniert: Ein mathematisches Lesebuch mit einer Einführung in R
by Jörg BewersdorffTypische Argumentationen der Mathematischen Statistik werden exemplarisch erläutert: Warum kann aus den Ergebnissen einer Stichprobenuntersuchung auf die Gesamtheit geschlossen werden? Welche Ungenauigkeiten und Unsicherheiten sind dabei möglich? Wie und warum können zufallsbedingte Abweichungen mit mathematischen Methoden analysiert werden? Das Buch ist nicht im klassischen Satz-Beweis-Stil geschrieben. Aufgaben und Schaubilder verdeutlichen die möglichst weitgehend verbal beschriebenen Gedankengänge. "Symbol-Gräber" gibt es nicht. Wichtige Sachverhalte werden mehrfach wiederholt. Einführende Motivationen und abschließende Resümees runden die Darstellungen ab.
Statistik-Formeln für Dummies (Für Dummies)
by Timm SiggStatistisch gesehen sind 30% der Studenten schon mal durch eine Statistik-Klausur gefallen. Das kann Ihnen mit diesem handlichen Buch nicht passieren. Es ist das perfekte Nachschlagewerk für die Hosentasche und enthält alle wichtigen Begriffe und Formeln der Statistik, die Sie benötigen, ganz egal, ob Sie Psychologie studieren oder in einer Bank Risikomanager sind. Und damit Sie auch verstehen, wozu die Formeln gut sind, liefert Timm Sigg zu jeder Formel auch gleich noch ein anschauliches Beispiel mit, in dem Sie die Anwendung der Formel sehen und verstehen können.
Statistik: Der Weg zur Datenanalyse
by Iris Pigeot Gerhard Tutz Ludwig Fahrmeir Christian Heumann Rita KünstlerDas Buch bietet eine umfassende Einführung in die Statistik. Die Autoren liefern eine integrierte Darstellung der deskriptiven Statistik, der modernen Methoden der explorativen Datenanalyse und der induktiven Statistik, einschließlich der Regressions- und Varianzanalyse. Zahlreiche Beispiele mit realen Daten veranschaulichen den Text. Geeignet als vorlesungsbegleitender Text, aber auch zum Selbststudium für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie anderer Anwendungsdisziplinen und als Einführung für Studenten der Statistik.
Statistik: Eine kurze Einführung für Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften (Was ist eigentlich …?)
by Felix Naumann Markus BühnerDieses kleine Lehrbuch aus der Reihe „Was ist eigentlich …?“ gibt eine kurze Einführung in die grundlegenden Methoden der quantitativen Statistik in sozialwissenschaftlichen Fächern. Sie will Studierenden der Psychologie, Sozialwissenschaften oder verwandter Fächer zu Beginn des Studiums bei einer Orientierung in dieser Teildisziplin verhelfen. Sie bietet aber auch für Fachfremde, die an psychologischen Methoden interessiert sind, einen ersten Einblick in die deskriptive Statistik, Inferenzstatistik sowie statistische Modellierung.
Statistik: Einführung Für Wirtschafts- Und Sozialwissenschaftler (Springer-lehrbuch Ser.)
by Philipp Sibbertsen Hartmut LehneDieses Lehrbuch zeichnet sich durch eine verbale und leicht verständliche Beschreibung der in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften verwendeten statistischen Verfahren aus. Zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustrieren und betonen die immer stärker werdende Bedeutung der Datenanalyse für den Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Die anwendungsbezogene Darstellung gliedert sich in drei Teile, der beschreibenden und der schließenden Statistik sowie der Wahrscheinlichkeitsrechnung als Bindeglied. Das Buch deckt den Stoff eines einjährigen Kurses ab und ist damit besonders für die Bachelorausbildung in Statistik geeignet. <P><P> Die vorliegende dritte Auflage ist eine korrigierte und in einigen Teilen überarbeitete Neufassung der zweiten Auflage. So wird der wesentliche Lernstoff eines jeden Kapitels anfangs motiviert und am Ende noch einmal übersichtlich zusammengefasst.
Statistik: Theorie und Praxis im Dialog
by Michael Messer Gaby SchneiderDieses Lehrbuch ebnet Mathematik-Studierenden einen Weg in die Statistik, bei dem Theorie und Praxis statistischer Methoden gleichermaßen berücksichtigt werden: Anspruchsvolle mathematische Formulierungen werden konsequent dargestellt und im Rahmen von Beispielanalysen mit praktischen Anwendungen in Verbindung gebracht. Durch unterhaltsame und lehrreiche Dialoge zwischen theoretischen Statistikern und Anwendern (etwa Biologen) wird die Materie lebendig. Das Buch liefert zahlreiche Beispiele unterschiedlichen Detailgrads, bleibt aber trotz der theoretischen Tiefe übersichtlich und sprengt den Rahmen einer Einführung nicht.
Statistische Daten erheben und auswerten für Dummies (Für Dummies)
by Daniela Weber Daniela KellerSie müssen Arbeit mit statistischem Anteil schreiben und wissen nicht recht wie Sie vorgehen sollen, auch wenn Sie über theoretische Kenntnisse in Statistik verfügen? Dann hilft Ihnen dieses Buch. Daniela Weber und Daniela Keller erklären Ihnen Schritt für Schritt wie Sie vorgehen sollten. Sie starten mit den Fragen, die Sie sich schon zu Beginn stellen sollten, erklären dann einige Grundbegriffe und Methoden und erläutern dann wie Sie an die nötigen Daten kommen und diese schließlich auswerten. Zum Schluss erklären Ihnen die Autorinnen wie Sie Ihre Ergebnisse richtig beschreiben. So hilft Ihnen dieses Buch Ihrer Arbeit eine valide statistische Grundlage zu geben.
Statistische Hypothesentests: Bausteine der Künstlichen Intelligenz (essentials)
by Siegfried WeinmannDieses Essential führt über die formale Methode des statistischen Entscheidens hinaus und klärt die Frage, mit welcher Gewissheit der Ausgang eines Tests ein Problem lösen kann. Wer sich in kurzer Zeit ein Grundverständnis der Beurteilenden Statistik erwerben will, kommt an diesem Buch nicht vorbei. Es setzt am Ursprung der Stichprobentheorie an, erklärt die Bayes-Evidenzmaße des Hypothesentests und diskutiert ihre Wirksamkeit an allgemeingültigen Fällen. Der Stoff des Essentials bildet einen wissenschaftlichen Pfad zur Künstlichen Intelligenz, der dem Leser in origineller Weise den objektorientierten Entwurf eines künstlichen Entscheidungsagenten darlegt und Einblicke in den Bau von Softwarekomponenten bietet.
Statistische Testverfahren, Signifikanz und p-Werte: Allgemeine Prinzipien verstehen und Ergebnisse angemessen interpretieren (essentials)
by Irasianty FrostDieses essential erklärt das grundlegende Prinzip statistischer Testverfahren. Dabei stehen die Bedeutung der statistischen Signifikanz sowie des p-Wertes im Fokus. Häufig anzutreffende Fehlinterpretationen werden angesprochen. Dadurch wird ersichtlich, was ein signifikantes Ergebnis aussagt und, was es nicht aussagt. Der Leser wird somit befähigt, adäquat mit Testergebnissen umzugehen.
Statistische Unsicherheit in der industriellen Produktion: Grundlagen und Methoden der modernen Qualitätssicherung
by Stefan ProrokDieses Buch stellt statistischen Verfahren und Kennzahlen vor, um Unsicherheiten in der industriellen Produktion zu analysieren und einzuschätzen. Der Autor legt hierbei einen besonderen Fokus auf die Fallstricke der einzelnen Verfahren. Für alle im Buch vorgestellten Verfahren werden neben den mathematischen Formeln auch Auswerteblätter und Nomogrammen vorgestellt. Auf diese Weise können Anwender im Problemfall eine schnelle Bewertung der Ausgangssituation vorzunehmen.Die vorgestellten Verfahren sollen den Leser in die Lage versetzen, die Hauptquellen für Unsicherheit in Prozessen zu ermitteln. Der Einsatz statistischer Verfahren zur Definition und Wirksamkeitsprüfung von Verbesserungsmaßnahmen ist ein Kernthema dieses Buches.Das Vorgehen wird anhand praktischer Beispiele und Handlungsempfehlungen dargelegt.
Statistische und mathematische Methoden in der Wirtschaft: Ein maschinen-generierter Literaturüberblick
by Vaibhavi AherDieses Buch vermittelt Wissen über die statistischen und mathematischen Methoden in der Wirtschaft und beinhaltet die Themenschwerpunkte Analyse, Schätzung und Vorhersage. In jedem Kapitel gibt es ein breites Spektrum an Forschungsarbeiten, die einen Einblick über das Thema geben sowie Beispiele für die Anwendung der Ökonometrie in realen Situationen. Das Buch enthält einen systematischen Literaturüberblick auf der Grundlage maschinell generierter Inhalte. Fragen und zugehörige Schlüsselwörter wurden für die Maschine vorbereitet, die sie abgefragt, entdeckt, zusammengestellt und durch Clustering mit künstlicher Intelligenz (KI) strukturiert hat. Springer Nature hat in den letzten Jahren viel zu dem Thema in Zeitschriften veröffentlicht, so dass die Herausforderung für die Maschine darin bestand, die relevantesten Inhalte zu identifizieren und sie in einer strukturierten Weise zu präsentieren. Die automatisch generierten Literaturzusammenfassungen dienen Wissenschaftlern und Studenten, um sich einen Überblick über die aktuelle Entwicklung des Themas zu verschaffen und Forschungsfragen zu entwickeln, aber auch Personen aus der Praxis erhalten Anregungen und Impulse.
Statistisches und maschinelles Lernen: Gängige Verfahren im Überblick
by Stefan RichterDieses Buch verschafft Ihnen einen Überblick über einige der bekanntesten Verfahren des maschinellen Lernens aus der Perspektive der mathematischen Statistik. Nach der Lektüre kennen Sie die jeweils gestellten Forderungen an die Daten sowie deren Vor- und Nachteile und sind daher in der Lage, für ein gegebenes Problem ein geeignetes Verfahren vorzuschlagen. Beweise werden nur dort ausführlich dargestellt oder skizziert, wo sie einen didaktischen Mehrwert bieten – ansonsten wird auf die entsprechenden Fachartikel verwiesen. Für die praktische Anwendung ist ein genaueres Studium des jeweiligen Verfahrens und der entsprechenden Fachliteratur nötig, zu der Sie auf Basis dieses Buchs aber schnell Zugang finden. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik höheren Semesters, die bereits Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie besitzen. Behandelt werden sowohl Methoden des Supervised Learning und Reinforcement Learning als auch des Unsupervised Learning. Der Umfang entspricht einer einsemestrigen vierstündigen Vorlesung. Die einzelnen Kapitel sind weitestgehend unabhängig voneinander lesbar, am Ende jedes Kapitels kann das erworbene Wissen anhand von Übungsaufgaben und durch Implementierung der Verfahren überprüft werden. Quelltexte in der Programmiersprache R stehen auf der Springer-Produktseite zum Buch zur Verfügung.