Diese Vorlesungsmitschrift beschäftigt sich mit der statistischen Analyse und führt in die grundlegenden Modelle wie Varianz, Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation ein. Weiterhin werden die typischen Verteilungen Bernoulli, Binomial, Poisson und Hypergeometrisch sowie die Normal- und Standardnormalverteilung behandelt und anhand zahlreicher Beispiele angewendet. Als Vorlesungstranskript in den Vorlesungen entstanden und durch Sekundärliteratur (u.a. von John Rice) erweitert, eignet es sich nicht nur für die Universitäts-Klausurenvorbereitung, sondern auch für den Schulunterricht und die Marktforschung. Neben vielen Graphen, welche das theoretische noch einmal veranschaulichen sollen, sind am Ende auch sehr ausführliche Übungsaufgaben angehängt, selbstredend mit Lösungen. Nichtsdestotrotz werden bei der Einführung der verschiedenen Verteilungen und Themengebiete immer auch detaillierte (Praxis-)Beispiele musterhaft bearbeitet. Diese Arbeit ist somit auch für unerfahrene Leser leicht verständlich und nachzuvollziehen.
Inhaltsverzeichnis
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Mengen und Ereignisse
- Wahrscheinlichkeiten
- Kombinatorik
- Bedingte Wahrscheinlichkeiten
- Unabhängigkeit von Ereignissen
- Zufallsvariablen
- Zweidimensionale Verteilungen
- Erwartungswerte
- Grenzsätze
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieses Vorlesungstranskript führt in die grundlegenden Modelle der statistischen Analyse ein und behandelt Themen wie Varianz, Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation. Es behandelt außerdem wichtige Verteilungen wie Bernoulli, Binomial, Poisson und Hypergeometrisch sowie die Normal- und Standardnormalverteilung. Das Skript dient nicht nur der Klausurenvorbereitung an der Universität, sondern auch als Lehrmaterial für den Schulunterricht und die Marktforschung.
- Einführung in die statistische Analyse und deren Modellierung
- Grundlegende statistische Konzepte wie Varianz, Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation
- Behandlung wichtiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Anwendung der statistischen Modelle anhand von Beispielen
- Veranschaulichung der theoretischen Konzepte durch Graphen und Übungsaufgaben
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel behandelt die Wahrscheinlichkeitsrechnung, einschließlich Mengen und Ereignisse, Wahrscheinlichkeiten, Kombinatorik, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit von Ereignissen. Es werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie erläutert, die für die weitere Analyse von Daten und Modellen unerlässlich sind.
Das zweite Kapitel beleuchtet das Konzept der Zufallsvariablen und unterscheidet zwischen diskreten und stetigen Variablen. Es werden Beispiele für die verschiedenen Arten von Variablen gegeben, um die Unterscheidung zu verdeutlichen.
Schlüsselwörter
Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Varianz, Erwartungswert, Kovarianz, Korrelation, Bernoulli, Binomial, Poisson, Hypergeometrisch, Normalverteilung, Standardnormalverteilung, Datenanalyse, Modellierung, Marktforschung, Übungsaufgaben.
- Quote paper
- Mike G. (Author), 2017, Einführung in die statistische Methodik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/366934
