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Statistik mit R

2018•Koleksi Perpustakaan

Viele statistischen Modelle und Datenanalysen können schwierig zu erfassen und anzuwenden sein. Oft ist zur Erlangung von nützlichen Ergebnissen der Einsatz einer Software notwendig. R ist eine Open-Source-Software, die speziell für statistische Anwendungen programmiert wurde. Entstanden ist sie aus der Programmiersprache S, die später zu S-PLUS weiterentwickelt worden ist. Seit 1995 steht R unter der GNU General Public Licence. Sie ist auf vielen Plattformen verfügbar und gilt im akademischen Bereich heute als statistische Standardsoftware. Michael J. Crawley stellt in seiner Einführung in die Statistik für Nebenfachstudenten die grafische Interpretation von Daten mit R in den Mittelpunkt und hilft durch anschauliche Schritt-für-Schritt-Anleitungen, methodologische Grundlagen zu erarbeiten. Für die Einarbeitung mit dieser Einführung sind Vorkenntnisse in den Bereichen Mathematik, Statistik oder Programmierung nicht zwingend erforderlich. Dies ermöglicht, dass das Buch in vielen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt werden kann.

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Einführung in Die Mathematische Statistik

2018•Koleksi Perpustakaan

Die Frage nach dem Aufgabenkreis der Statistik im allgemeinen kann nicht mit wenigen Worten umrissen werden. Wenn man etwas näher auf die geschichtliche Entwicklung des Begriffes Statistik eingeht\ so findet man, daß lange Zeit darunter nur die Beschrei bung von "Staatsmerkwürdigkeiten" (wie Bevölkerungszahl, Bo denbeschaffenheit, Sammlung wirtschaftlicher Daten) verstanden wurde. Erst in neuerer Zeit drang die statistische Betrachtungsweise auch in die Naturwissenschaften ein (BOLTZMANN, GIBBS, MAx WELL). Fußend auf dem Boden der seit Beginn dieses Jahrhunderts sich rasch entwickelnden Wahrscheinlichkeitstheorie hat dann ins besondere in den letzten dreißig Jahren auch die mathematische Statistik einen unerhörten Aufschwung genommen und die Metho den der statistischen Analyse mit einer kaum zu übersehenden Fülle von Gedanken bereichert. Statistische Überlegungen treten heute in den verschiedensten Wissensgebieten auf. Es genügt, wenn wir neben den Wirtschaftswissenschaften als Beispiele die Astronomie, die Biologie, die Medizin, die Psychologie, die Physik und die Soziologie anführen. Wenn es also, wie gesagt, nicht leicht ist, den allgemeinen Be griff der Statistik kurz zu charakterisieren, so geht man doch wohl nicht fehl, wenn man feststellt, daß sich die Statistik mit dem Studium von Erscheinungen befaßt, die entweder eine große Zahl von Individuen betreffen, oder sonst in irgendeiner Weise eine Viel falt von Einzelerscheinungen zusammenfassen. Man kann somit als ein Charakteristikum der Statistik das Studium der Massen erscheinungen betrachten. Es ist eine Erfahrungstatsache, daß bei Massenerscheinungen Gesetzmäßigkeiten nachgewiesen werden können, die bei Einzelerscheinungen kein Gegenstück haben. Das 1 Vgl. W. WrNKLER, Grundriß der Statistik I, 2.

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Nichtparametrische Statistik

2018•Koleksi Perpustakaan

Häufig sind Sozialwissenschaftler mit der Tatsache konfron tiert, daß die von Ihnen zu analysierenden Daten nicht den Annahmen genügen, die in den zur Anwendung vorgesehenen statistischen Verfahren explizit als Modellvoraussetzungen formuliert sind. Dies gilt insbesondere für die klassischen statistischen Modelle. Als Ausweg bieten sich hier eine Viel zahl von Verfahren an, die in ihrer Gesamtheit recht global und oft auch ungenau mit der Bezeichnung nichtparametrische oder auch verteilungsfreie Statistik belegt werden. Zwar gelten auch hier jeweils spezifische Modellvoraussetzungen, diese sind in der Regel weniger einschränkend und damit der besonderen Datenlage der Sozialwissenschaften angemessener. Der vorliegende Band handelt von diesen statistischen Ver fahren. Das besondere didaktische Konzept der Darstellung ergibt sich aus der vorgefundenen allgemeinen Lehrbuchliteratur zu dem in Frage stehenden Sachbereich. Diese zeichnet sich ent weder aus durch rigorose mathematische Abstraktion auf ho hem Niveau oder begnügt sich mit rezeptartiger Präsentation einzelner Verfahren. Ubersteigt die erstgenannte Darstellungs form bei weitem die Notwendigkeiten sozialwissenschaftlicher Datenanalyse, so kann die zweite Form erst recht nicht be friedigen. Zwar haben sich die vorhandenen "Kochbücher" mit der in ihnen enthaltenen Vielzahl von Tests und anderen Ver fahren als Kompendien für den praktisch Forschenden durchaus bewährt, beim Novizen des Bereichs der nichtparametrischen Statistik hinterlassen sie jedoch eher Verwirrung als Ein sicht in die Zusammenhänge. Letztlich ist eine solche Ein sicht aber das einzige Mittel gegen eine falsche Anwendung statistischer Verfahren. 6 Demgegenüber soll hier ein Kompromiß zwischen diesen beiden Darstellungsformen versucht werden. Nicht alle möglichen nichtparametrischen Verfahren werden behandelt.

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Der Verkauf von Non Performing Loans

2018•Koleksi Perpustakaan

Markus Dick analysiert den Verkauf ausgefallener Kredite (NPL) aus Sicht der Verkäufer. Er geht den Fragen nach, warum Banken NPL verkaufen bzw. mit welchen Problembereichen sie dabei konfrontiert sind und wie der Kapitalmarkt auf den Verkauf reagiert.

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Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

2018•Koleksi Perpustakaan

Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

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