
Elementare Stochastik
by Andreas Büchter; Hans-Wolfgang Henn-
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Summary
Table of Contents
Einleitung | p. 3 |
Warum dieses Buch? | p. 3 |
Was ist "Elementare Stochastik"? | p. 5 |
Klassische Probleme und typische Fragen | p. 5 |
Historische Bemerkungen | p. 7 |
Zum Umgang mit diesem Buch | p. 8 |
Beschreibende Statistik | p. 13 |
Verschiedene Arten von Daten | p. 15 |
Daten gewinnen als Messvorgang | p. 15 |
Skalenniveaus: Nominal, ordinal und metrisch | p. 16 |
Skalenniveaus und Transformationen | p. 21 |
Reduktion und Darstellung von Daten | p. 23 |
Absolute und relative Häufigkeiten sowie ihre Darstellung.23 | |
Kumulierte Häufigkeiten und empirische Verteilungsfunktion | p. 28 |
Klassierte Daten und darauf basierende Darstellungen | p. 31 |
Weitere graphische Darstellungen | p. 37 |
Was ist eine gute Darstellung? | p. 40 |
Kennwerte von Datenreihen | p. 50 |
"Wo ist die Mitte der Welt?": Mittelwerte | p. 50 |
Vergleich der Mittelwerte | p. 60 |
Mittelwerte für klassierte Daten und gewichtete Mittelwerte | p. 63 |
Mittelwerte anwenden | p. 66 |
Nicht nur die Mitte ist interessant: Weitere Lagemaße | p. 67 |
Verteilung von Daten um die Mitte: Streuungsmaße | p. 69 |
Die Tschebyscheff'sche Ungleichung für Datenreihen | p. 75 |
Darstellung von Datenreihen mit Kennwerten | p. 77 |
Datenreihen vergleichen: Standardisierung | p. 83 |
Wie verhalten sich Kennwerte bei Transformationen? | p. 84 |
Standardisierung von Datenreihen | p. 86 |
Normierung von Datenreihen | p. 91 |
Spezielle Kennwerte: Indexzahlen | p. 93 |
Zusammenhänge zweier Merkmale: Korrelation und Regression | p. 99 |
Linearer Gleichklang zweier Merkmale: Korrelationsrechnung | p. 100 |
Grenzen der Korrelationsrechnung | p. 109 |
Ursache-Wirkungs-Vermutungen: Regressionsrechnung.112 | |
Nichtlineare Regression | p. 117 |
Das kann doch nicht wahr sein! Paradoxes | p. 120 |
Grenzen der beschreibenden Statistik | p. 124 |
Weitere Übungen zu Kapitel 2 | p. 125 |
Wahrscheinlichkeitsrechnung | p. 133 |
Entwicklung des Wahrscheinlichkeitsbegriffs | p. 134 |
Zufallsexperimente | p. 134 |
Laplace-Wahrscheinlichkeiten | p. 139 |
Frequentistische Wahrscheinlichkeiten | p. 143 |
Subjektive Wahrscheinlichkeiten | p. 149 |
Vergleich der Ansätze | p. 151 |
Axiomatisierung für endliche Ergebnismengen | p. 152 |
Erweiterung auf abzählbar unendliche Ergebnismengen.155 | |
Ausblick auf überabzählbare Ergebnismengen | p. 157 |
Stochastische Modellbildung | p. 164 |
Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten | p. 166 |
Bedingte Wahrscheinlichkeiten | p. 166 |
Stochastische Unabhängigkeit | p. 170 |
Baumdiagramme und Pfadregeln | p. 173 |
Satz von Bayes | p. 180 |
Hilfsmittel aus der Kombinatorik | p. 190 |
Toto 11er-Wette | p. 191 |
Rennquintett | p. 192 |
Lotto | p. 193 |
Das Gummibärchen-Orakel | p. 197 |
Kombinatorische Formeln | p. 198 |
Tücken der stochastischen Modellbildung | p. 203 |
Stochastische Modellbildung | p. 203 |
Stochastische Paradoxa | p. 206 |
Schau genau hin: Interpretation von Fragestellungen | p. 215 |
Naheliegende, aber untaugliche Modellbildungen | p. 221 |
Lösungsansätze bei Urnen-Aufgaben | p. 223 |
Die Genueser Lotterie und die Keno-Lotterie | p. 225 |
Zufallsvariable | p. 229 |
Einführung von Zufallsvariablen | p. 229 |
Erwartungswert und Varianz von Zufallsvariablen | p. 234 |
Verknüpfungen von Zufallsvariablen | p. 241 |
Stochastische Unabhängigkeit von Zufallsvariablen | p. 243 |
Erwartungswert und Varianz von verknüpften Zufallsvariablen | p. 245 |
Standardisierte Zufallsvariable | p. 248 |
Korrelationsrechnung für Zufallsvariable | p. 249 |
Verteilungen von Zufallsvariablen | p. 251 |
Binomialverteilung | p. 251 |
Multinomialverteilung | p. 257 |
Hypergeometrische Verteilung | p. 258 |
Geometrische Verteilung | p. 260 |
Poisson-Verteilung | p. 261 |
Gesetze der großen Zahlen | p. 267 |
Die Tschebyscheff'sche Ungleichung fur Zufallsvariable | p. 267 |
Das Bernoulli'sche Gesetz der großen Zahlen | p. 268 |
Empirisches und Bernoulli'sches Gesetz der großen Zahlen | p. 270 |
Normalverteilung und Grenzwertsätze | p. 271 |
Lokaler Grenzwertsatz von de Moivre und Laplace | p. 272 |
Beweisidee des lokalen Grenzwertsatzes | p. 278 |
Stetige Zufallsvariable | p. 282 |
Zentraler Grenzwertsatz | p. 287 |
s-Regeln für die Normalverteilung | p. 292 |
Zufall und Pseudozufall | p. 293 |
Was ist "Zufall"? | p. 293 |
Computererzeugte Pseudozufallszahlen | p. 294 |
Zufallszahlen und Simulation | p. 299 |
Weitere Übungen zu Kapitel 3 | p. 301 |
Beurteilende Statistik | p. 309 |
Parameterschätzungen | p. 311 |
Stichprobenkennwerte als Zufallsvariablen | p. 312 |
Punktschätzungen: Maximum-Likelihood-Methode | p. 318 |
Gütekriterien für Punktschätzungen | p. 323 |
Intervällschatzungen: Konfidenzintervalle für Parameter | p. 325 |
Hypothesentests | p. 337 |
Klassische Hypothesentests | p. 337 |
Hypothesentests anwenden | p. 347 |
Historische und wissenschaftstheoretische Bemerkungen | p. 356 |
Tests mit der Chi-Quadrat-Verteilung | p. 360 |
Bayes-Statistik | p. 366 |
Bayes'sche Hypothesentests | p. 367 |
Bayes'sche Parameterschätzungen | p. 374 |
Klassische und Bayes'sche Sichtweise im Vergleich | p. 377 |
Weitere Übungen zu Kapitel 4 | p. 380 |
Statistik anwenden | p. 385 |
Unterschiede in den Anwendungsdisziplinen | p. 386 |
Exploratives und hypothesengeleitetes Vorgehen | p. 388 |
Untersuchungsplanung und -auswertung | p. 389 |
Erhebungsdesign | p. 390 |
Grundgesamtheit und Stichprobe | p. 391 |
Auswahl der Auswertungsverfahren | p. 393 |
Darstellung und Interpretation der Ergebnisse | p. 393 |
Lösungen der Aufgaben | p. 399 |
Aufgaben aus Kapitel 2 | p. 399 |
Aufgaben aus Kapitel 3 | p. 413 |
Aufgaben aus Kapitel 4 | p. 430 |
Literaturverzeichnis | p. 441 |
Index | p. 447 |
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