Specificaties
ISBN13:9783527710140
Taal:Duits
Bindwijze:paperback
Aantal pagina's:240
Uitgever:John Wiley & Sons
Hoofdrubriek:Algemeen management, Algemeen management
Serie:Für Dummies
Lezersrecensies
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Inhoudsopgave
Einleitung 17
<p>Teil I Formeln aus der beschreibenden Statistik 23</p>
<p>Kapitel 1 Was genau beschreibt die beschreibende Statistik? 25</p>
<p>Erste Daten werden erhoben, erste Stichproben genommen 25</p>
<p>Einteilung der Merkmale 26</p>
<p>Quantitative Merkmale zählen und messen 26</p>
<p>Qualitative Merkmale beschreiben und bestaunen 27</p>
<p>Kapitel 2 Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte: Diagramme 29</p>
<p>Nicht schön, aber nützlich: Häufigkeitstabellen 29</p>
<p>Himbeer– oder Käsesahne? Kreis– oder Tortendiagramme? 30</p>
<p>Umrechnungsformel zwischen absoluter Häufigkeit und Winkel im Tortendiagramm 31</p>
<p>Verhältnis der Radien zweier Kreisdiagramme mit unterschiedlich großen Grundmengen 32</p>
<p>Diagramme mit Säulen, Balken und Stäben 33</p>
<p>Vorteile von Säulen– oder Stabdiagrammen 33</p>
<p>Histogramm: ein ganz besonderes Säulendiagramm 33</p>
<p>Punktewolken für zweidimensionale Darstellungen 36</p>
<p>Kapitel 3 Formeln zu eindimensionalen Stichproben 39</p>
<p>Häufigkeiten und empirische Verteilungsfunktion 39</p>
<p>Absolute und relative Häufigkeit 39</p>
<p>Summenhäufigkeiten 41</p>
<p>Häufigkeits– und Verteilungsfunktion 42</p>
<p>Die Lage peilen mit den Lagemaßen 43</p>
<p>Arithmetisches Mittel und empirischer Median 44</p>
<p>Allerhand über Quantile, Quartile und Perzentile 45</p>
<p>Boxplots haben nichts mit Boxen zu tun, sind aber schlagkräftig 47</p>
<p>Jetzt wird′s solide: Robuste Mittelwerte 48</p>
<p>Weitere Maße, die Streumaße 51</p>
<p>Nicht nur Vögel haben eine Spannweite 51</p>
<p>Empirische Varianz und Standardabweichung 52</p>
<p>Kapitel 4 Formeln zu zweidimensionalen Stichproben 55</p>
<p>Korreliert Ihre Lesedauer mit Ihrem Spaß an der Statistik? 55</p>
<p>Zweidimensionale Messreihen 55</p>
<p>Kovarianz und Korrelationskoeffizient 57</p>
<p>Regressionen aller Arten 62</p>
<p>Die beste aller Geraden die Regressionsgerade 63</p>
<p>Die besten aller Funktionen die Regressionsfunktion 66</p>
<p>Teil II Formeln aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung 69</p>
<p>Kapitel 5 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung 71</p>
<p>Ein Klassiker: Die klassische Wahrscheinlichkeit 71</p>
<p>Ereignisse sind Mengen, schon gewusst? 71</p>
<p>Gerechter geht′s nicht: Laplace–Experimente 74</p>
<p>Der Zusammenhang zwischen Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten 76</p>
<p>Elementare Rechenregeln mit Wahrscheinlichkeiten 78</p>
<p>Der Abschnitt für die Erbsenzähler: Kombinatorik 81</p>
<p>Das fundamentale Zählprinzip 83</p>
<p>Geordnete Stichprobe ohne Zurücklegen 84</p>
<p>Ungeordnete Stichprobe ohne Zurücklegen 86</p>
<p>Geordnete Stichprobe mit Zurücklegen 87</p>
<p>Ungeordnete Stichprobe mit Zurücklegen 88</p>
<p>Zusammenfassung der kombinatorischen Formeln 90</p>
<p>Bezug der Kombinatorik zur Wahrscheinlichkeit die Pfadregel 90</p>
<p>Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 92</p>
<p>Bedingte Wahrscheinlichkeit 93</p>
<p>Unabhängigkeit 96</p>
<p>Multiplikationssatz 98</p>
<p>Die totale Wahrscheinlichkeit 99</p>
<p>Einmal andersrum: Formel von Bayes 102</p>
<p>Kapitel 6 Diskrete Zufallsvariable 105</p>
<p>Der Begriff der Zufallsvariablen 105</p>
<p>Ein Hauptdarsteller: Die diskrete Zufallsvariable 108</p>
<p>Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder auch diskrete Dichte 108</p>
<p>Verteilungsfunktion 110</p>
<p>Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung 112</p>
<p>Der Erwartungswert 112</p>
<p>Varianz und Standardabweichung 114</p>
<p>Kovarianz und Korrelationskoeffizient 116</p>
<p>Weitere Formeln für Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelationskoeffizient 117</p>
<p>Formeln im Falle der Unabhängigkeit zweier Zufallsvariablen 118</p>
<p>Bekannte Verteilungen diskreter Zufallsvariablen 119</p>
<p>Diskrete Gleichverteilung lauter gleiche Wahrscheinlichkeiten 120</p>
<p>Binomialverteilung ungeordnet mit Zurücklegen 121</p>
<p>Hypergeometrische Verteilung ungeordnet ohne Zurücklegen 125</p>
<p>Geometrische Verteilung auf den ersten Erfolg warten 128</p>
<p>Poissonverteilung seltene Ereignisse 130</p>
<p>Kapitel 7 Stetige Zufallsvariable 135</p>
<p>Dichte und Verteilungsfunktion stetiger Zufallsvariablen 135</p>
<p>Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung 140</p>
<p>Der Erwartungswert 140</p>
<p>Varianz 141</p>
<p>Standardabweichung 142</p>
<p>Bekannte Verteilungen stetiger Zufallsvariablen 142</p>
<p>Stetige Gleichverteilung alles gleichwahrscheinlich 143</p>
<p>Exponentialverteilung Warten aufs nächste Ereignis 144</p>
<p>Normalverteilung das Nonplusultra 146</p>
<p>Testverteilungen: Chi–Quadrat–Verteilung, t–Verteilung, F–Verteilung 158</p>
<p>Kapitel 8 Gesetze der großen Zahlen 161</p>
<p>Zentraler Grenzwertsatz 161</p>
<p>Schwaches Gesetz der großen Zahlen 161</p>
<p>Teil III Formeln aus der schließenden Statistik 163</p>
<p>Kapitel 9 Punktschätzer 165</p>
<p>Die Brücke zwischen Teil I und Teil II 165</p>
<p>Punktschätzer schätzen punktgenau 166</p>
<p>Kapitel 10 Zufallsstreubereiche und Konfidenzintervalle 169</p>
<p>Zufallsstreubereiche und die Signifikanz 169</p>
<p>Zufallsstreubereich einer normalverteilten Zufallsvariablen 172</p>
<p>Zufallsstreubereich für den Mittelwert normalverteilter Zufallsvariablen 173</p>
<p>Konfidenzintervalle schaffen Vertrauen 175</p>
<p>Konfidenzintervalle für den Erwartungswert bei bekannter Varianz 176</p>
<p>Konfidenzintervalle für den Erwartungswert bei unbekannter Varianz 178</p>
<p>Konfidenzintervalle für die Differenz zweier Erwartungswerte 180</p>
<p>Konfidenzintervalle für eine Wahrscheinlichkeit 183</p>
<p>Wann nimmt man Zufallsstreubereiche, wann Konfidenzintervalle? 185</p>
<p>Kapitel 11 Parametertests 187</p>
<p>So gehen Sie bei einem Parametertest vor 187</p>
<p>Parametertests für Erwartungswerte 189</p>
<p>Test für den Erwartungswert bei bekannter Varianz: der Gauß–Test 191</p>
<p>Test für den Erwartungswert bei unbekannter Varianz: der t–Test 194</p>
<p>Test für die Differenz zweier Erwartungswerte: der Zweistichproben–t–Test 197</p>
<p>Parametertests von Varianzen 201</p>
<p>Parametertest einer Wahrscheinlichkeit 203</p>
<p>Kapitel 12 Chi–Quadrat–Tests 207</p>
<p>Anpassungstests: alles eine Frage der Anpassung 209</p>
<p>Anpassungstest von Wahrscheinlichkeiten 209</p>
<p>Der Chi–Quadrat–Anpassungstest 213</p>
<p>Der Chi–Quadrat–Unabhängigkeitstest 218</p>
<p>Teil IV Der Top–Ten–Teil 223</p>
<p>Kapitel 13 Zehn typische Fehler, die Sie vermeiden sollten 225</p>
<p>Fehlerquelle 1: Im Allgemeinen gilt nicht P(A B) = P(A) · P(B) 225</p>
<p>Fehlerquelle 2: Im Allgemeinen gilt nicht P(A B) = P(A) + P(B) 225</p>
<p>Fehlerquelle 3: Intervalle sind nicht gleich groß 226</p>
<p>Fehlerquelle 4: Ausreißer haben zu großes Gewicht 227</p>
<p>Fehlerquelle 5: Rundungsfehler verfälschen die Sache 227</p>
<p>Fehlerquelle 6: Korrelation bedeutet nicht zwingend Kausalität 227</p>
<p>Fehlerquelle 7: Geeignete Wahl der Grundmenge 228</p>
<p>Fehlerquelle 8: Falsche Schlüsse aus den Testergebnissen 228</p>
<p>Fehlerquelle 9: Die Voraussetzungen stimmen nicht 228</p>
<p>Fehlerquelle 10: »Traue keiner Statistik, 229</p>
<p>Anhang Tabellen 231</p>
<p>Stichwortverzeichnis 239</p>
<p>Teil I Formeln aus der beschreibenden Statistik 23</p>
<p>Kapitel 1 Was genau beschreibt die beschreibende Statistik? 25</p>
<p>Erste Daten werden erhoben, erste Stichproben genommen 25</p>
<p>Einteilung der Merkmale 26</p>
<p>Quantitative Merkmale zählen und messen 26</p>
<p>Qualitative Merkmale beschreiben und bestaunen 27</p>
<p>Kapitel 2 Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte: Diagramme 29</p>
<p>Nicht schön, aber nützlich: Häufigkeitstabellen 29</p>
<p>Himbeer– oder Käsesahne? Kreis– oder Tortendiagramme? 30</p>
<p>Umrechnungsformel zwischen absoluter Häufigkeit und Winkel im Tortendiagramm 31</p>
<p>Verhältnis der Radien zweier Kreisdiagramme mit unterschiedlich großen Grundmengen 32</p>
<p>Diagramme mit Säulen, Balken und Stäben 33</p>
<p>Vorteile von Säulen– oder Stabdiagrammen 33</p>
<p>Histogramm: ein ganz besonderes Säulendiagramm 33</p>
<p>Punktewolken für zweidimensionale Darstellungen 36</p>
<p>Kapitel 3 Formeln zu eindimensionalen Stichproben 39</p>
<p>Häufigkeiten und empirische Verteilungsfunktion 39</p>
<p>Absolute und relative Häufigkeit 39</p>
<p>Summenhäufigkeiten 41</p>
<p>Häufigkeits– und Verteilungsfunktion 42</p>
<p>Die Lage peilen mit den Lagemaßen 43</p>
<p>Arithmetisches Mittel und empirischer Median 44</p>
<p>Allerhand über Quantile, Quartile und Perzentile 45</p>
<p>Boxplots haben nichts mit Boxen zu tun, sind aber schlagkräftig 47</p>
<p>Jetzt wird′s solide: Robuste Mittelwerte 48</p>
<p>Weitere Maße, die Streumaße 51</p>
<p>Nicht nur Vögel haben eine Spannweite 51</p>
<p>Empirische Varianz und Standardabweichung 52</p>
<p>Kapitel 4 Formeln zu zweidimensionalen Stichproben 55</p>
<p>Korreliert Ihre Lesedauer mit Ihrem Spaß an der Statistik? 55</p>
<p>Zweidimensionale Messreihen 55</p>
<p>Kovarianz und Korrelationskoeffizient 57</p>
<p>Regressionen aller Arten 62</p>
<p>Die beste aller Geraden die Regressionsgerade 63</p>
<p>Die besten aller Funktionen die Regressionsfunktion 66</p>
<p>Teil II Formeln aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung 69</p>
<p>Kapitel 5 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung 71</p>
<p>Ein Klassiker: Die klassische Wahrscheinlichkeit 71</p>
<p>Ereignisse sind Mengen, schon gewusst? 71</p>
<p>Gerechter geht′s nicht: Laplace–Experimente 74</p>
<p>Der Zusammenhang zwischen Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten 76</p>
<p>Elementare Rechenregeln mit Wahrscheinlichkeiten 78</p>
<p>Der Abschnitt für die Erbsenzähler: Kombinatorik 81</p>
<p>Das fundamentale Zählprinzip 83</p>
<p>Geordnete Stichprobe ohne Zurücklegen 84</p>
<p>Ungeordnete Stichprobe ohne Zurücklegen 86</p>
<p>Geordnete Stichprobe mit Zurücklegen 87</p>
<p>Ungeordnete Stichprobe mit Zurücklegen 88</p>
<p>Zusammenfassung der kombinatorischen Formeln 90</p>
<p>Bezug der Kombinatorik zur Wahrscheinlichkeit die Pfadregel 90</p>
<p>Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 92</p>
<p>Bedingte Wahrscheinlichkeit 93</p>
<p>Unabhängigkeit 96</p>
<p>Multiplikationssatz 98</p>
<p>Die totale Wahrscheinlichkeit 99</p>
<p>Einmal andersrum: Formel von Bayes 102</p>
<p>Kapitel 6 Diskrete Zufallsvariable 105</p>
<p>Der Begriff der Zufallsvariablen 105</p>
<p>Ein Hauptdarsteller: Die diskrete Zufallsvariable 108</p>
<p>Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder auch diskrete Dichte 108</p>
<p>Verteilungsfunktion 110</p>
<p>Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung 112</p>
<p>Der Erwartungswert 112</p>
<p>Varianz und Standardabweichung 114</p>
<p>Kovarianz und Korrelationskoeffizient 116</p>
<p>Weitere Formeln für Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelationskoeffizient 117</p>
<p>Formeln im Falle der Unabhängigkeit zweier Zufallsvariablen 118</p>
<p>Bekannte Verteilungen diskreter Zufallsvariablen 119</p>
<p>Diskrete Gleichverteilung lauter gleiche Wahrscheinlichkeiten 120</p>
<p>Binomialverteilung ungeordnet mit Zurücklegen 121</p>
<p>Hypergeometrische Verteilung ungeordnet ohne Zurücklegen 125</p>
<p>Geometrische Verteilung auf den ersten Erfolg warten 128</p>
<p>Poissonverteilung seltene Ereignisse 130</p>
<p>Kapitel 7 Stetige Zufallsvariable 135</p>
<p>Dichte und Verteilungsfunktion stetiger Zufallsvariablen 135</p>
<p>Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung 140</p>
<p>Der Erwartungswert 140</p>
<p>Varianz 141</p>
<p>Standardabweichung 142</p>
<p>Bekannte Verteilungen stetiger Zufallsvariablen 142</p>
<p>Stetige Gleichverteilung alles gleichwahrscheinlich 143</p>
<p>Exponentialverteilung Warten aufs nächste Ereignis 144</p>
<p>Normalverteilung das Nonplusultra 146</p>
<p>Testverteilungen: Chi–Quadrat–Verteilung, t–Verteilung, F–Verteilung 158</p>
<p>Kapitel 8 Gesetze der großen Zahlen 161</p>
<p>Zentraler Grenzwertsatz 161</p>
<p>Schwaches Gesetz der großen Zahlen 161</p>
<p>Teil III Formeln aus der schließenden Statistik 163</p>
<p>Kapitel 9 Punktschätzer 165</p>
<p>Die Brücke zwischen Teil I und Teil II 165</p>
<p>Punktschätzer schätzen punktgenau 166</p>
<p>Kapitel 10 Zufallsstreubereiche und Konfidenzintervalle 169</p>
<p>Zufallsstreubereiche und die Signifikanz 169</p>
<p>Zufallsstreubereich einer normalverteilten Zufallsvariablen 172</p>
<p>Zufallsstreubereich für den Mittelwert normalverteilter Zufallsvariablen 173</p>
<p>Konfidenzintervalle schaffen Vertrauen 175</p>
<p>Konfidenzintervalle für den Erwartungswert bei bekannter Varianz 176</p>
<p>Konfidenzintervalle für den Erwartungswert bei unbekannter Varianz 178</p>
<p>Konfidenzintervalle für die Differenz zweier Erwartungswerte 180</p>
<p>Konfidenzintervalle für eine Wahrscheinlichkeit 183</p>
<p>Wann nimmt man Zufallsstreubereiche, wann Konfidenzintervalle? 185</p>
<p>Kapitel 11 Parametertests 187</p>
<p>So gehen Sie bei einem Parametertest vor 187</p>
<p>Parametertests für Erwartungswerte 189</p>
<p>Test für den Erwartungswert bei bekannter Varianz: der Gauß–Test 191</p>
<p>Test für den Erwartungswert bei unbekannter Varianz: der t–Test 194</p>
<p>Test für die Differenz zweier Erwartungswerte: der Zweistichproben–t–Test 197</p>
<p>Parametertests von Varianzen 201</p>
<p>Parametertest einer Wahrscheinlichkeit 203</p>
<p>Kapitel 12 Chi–Quadrat–Tests 207</p>
<p>Anpassungstests: alles eine Frage der Anpassung 209</p>
<p>Anpassungstest von Wahrscheinlichkeiten 209</p>
<p>Der Chi–Quadrat–Anpassungstest 213</p>
<p>Der Chi–Quadrat–Unabhängigkeitstest 218</p>
<p>Teil IV Der Top–Ten–Teil 223</p>
<p>Kapitel 13 Zehn typische Fehler, die Sie vermeiden sollten 225</p>
<p>Fehlerquelle 1: Im Allgemeinen gilt nicht P(A B) = P(A) · P(B) 225</p>
<p>Fehlerquelle 2: Im Allgemeinen gilt nicht P(A B) = P(A) + P(B) 225</p>
<p>Fehlerquelle 3: Intervalle sind nicht gleich groß 226</p>
<p>Fehlerquelle 4: Ausreißer haben zu großes Gewicht 227</p>
<p>Fehlerquelle 5: Rundungsfehler verfälschen die Sache 227</p>
<p>Fehlerquelle 6: Korrelation bedeutet nicht zwingend Kausalität 227</p>
<p>Fehlerquelle 7: Geeignete Wahl der Grundmenge 228</p>
<p>Fehlerquelle 8: Falsche Schlüsse aus den Testergebnissen 228</p>
<p>Fehlerquelle 9: Die Voraussetzungen stimmen nicht 228</p>
<p>Fehlerquelle 10: »Traue keiner Statistik, 229</p>
<p>Anhang Tabellen 231</p>
<p>Stichwortverzeichnis 239</p>
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