Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 3.Auflage by Karl Mosler, Friedrich Schmid

By Karl Mosler, Friedrich Schmid

Das Buch bietet eine Einf?hrung in die wichtigsten Methoden der beschreibenden Statistik und ausgew?hlte Kapitel der Wirtschaftsstatistik, insbesondere in die Indexzahlen und die Messung von Konzentration und Disparit?t. Die Darstellung zielt auf klare Begriffe, nachvollziehbare Verfahren und Motivation aus den Wirtschaftswissenschaften. Sie enth?lt zahlreiche durchgerechnete Beispiele, zum Teil mit aktuellen realen Wirtschaftsdaten. Anleitungen zur Datenanalyse am machine mit Excel® erg?nzen den textual content. Das Lehrbuch richtet sich an Studierende insbesondere der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften im Grundstudium. Es ist auch zum Selbststudium geeignet.

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Unter Verwendung der Eigenschaft 5 mit a = 300 and b = 1, 2 ergibt sich YD,, = 300 + 1, 2 . 2300 = 3060 . Berechnung aus diskret klassierten Daten Die Berechnung von x kann auch ohne Ruckgriff auf die einzelnen Daten der Urliste erfolgen . Es mussen lediglich die Haufigkeiten bekannt sein, mit denen die Merkmalswerte 1 > . . , bJ in den Daten vorkommen . Gegeben seien die absoluten Haufigkeiten (e1, nl), (~2, n2), . . , (~ J, nJ) oder, alternativ, die relativen Haufigkeiten (S1, f1), (S2, f2), .

Wens wie in diesem Beispiel das Histogramm sein globales Maximum in genau einer Klasse oder in mehreren benachbarten Klassen annimmt and keine weitere Klasse existiert, bei der die empirische Dichte emn lokales Maximum besitzt, nennt man das Histogramm and die zugehorige stetige Klassierung unimodal . Der Mittelpunkt der Klasse(n) mit globalem Maximum heiRt dann Modus des Histogramme . h . sie sind gleich den relatives Haufigkeiten der Klassen . 56 2 . fj x~ J (x~ - x~ =1 . j=1 • Die relevanten Groflen bei einem Histogramm sind also die Rechtecksflachen fiber den Klassen .

AUSWERTUNG VON EINDIMENSIONALEN DATEN Jeder Summand stellt den quadrierten Abstand zweier Beobachtungen xi and xj dar . Die Varianz ist also proportional dem quadrierten Abstand von je zwei Beobachtungen . 4 . Seien a and b Zahlen in R . Die Daten x i mogen durch die afhn-lineare Transformation fur i = 1, . ,n yi = a + bxi zu den Daten yi transformiert werden, i = 1, . . , n . Dann gilt 2 22 BY = b SX , sy = UI SX . Die Varianz and die Standardabweichung werden demnach von der,,Verschiebung" um a nicht beeinflusst .

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