Statistische Auswertungen

Standardmethoden und Alternativen mit ihrer Durchführung in R

Rainer Schlittgen

• Verlag: De Gruyter Oldenbourg
• Jahr: 2014
• ISBN drucken:
  9783486576160
• eBook-ISBN:
  9783486836264
• Thema: Volkswirtschaftslehre
• Thema: Wirtschaftsmathematik

Statistik-Lehrbuch in Verbindung mit der Software R.

Die ersten beiden Kapitel geben eine recht knappe Einführung in die wesentlichen Aspekte der Datenanalyse und statistischen Schlussweisen. In den folgenden Kapiteln wird sukzessive von einfacheren Fragestellungen zu komplexeren fortgeschritten und die Methoden vorgestellt.

Inhaltsverzeichnis

• 1 Empirische und theoretische Verteilungen
• 1 Explorative Datenanalyse
• 1.1 Daten
• 1.2 Darstellung der Daten
• 1.3 Maßzahlen der Lage und Streuung
• 1.4 Bivariate Daten
• 2 Zufallsvariablen und Verteilungen
• 2.1 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• 2.2 Gestaltparameter von Verteilungen
• 2.3 Zufallsvektoren
• 2.4 Der zentrale Grenzwertsatz
• 2.5 Signal & Rauschen-Modelle
• 2.6 Die multivariate Normalverteilung
• 3 Aufgaben
• 2 Inferenzprobleme
• 1 Ein Modell einer Zufallsstichprobe
• 2 Parameterschätzung
• 2.1 Punktschätzung
• 2.2 Intervallschätzung
• 3 Tests
• 4 Aufgaben
• 3 Eine Stichprobe
• 1 Normalverteilungstheorie
• 2 Abweichungen von den Annahmen
• 2.1 Abweichungen von der Normalverteilung
• 2.2 Abhängigkeit
• 2.3 Transformationen
• 3 Nichtparametrische und robuste Verfahren
• 3.1 Nichtparametrische Tests
• 3.2 Nichtparametrische Konfidenzintervalle
• 3.3 Bootstrap-Verfahren
• 3.4 Robuste Verfahren
• 4 Aufgaben
• 4 Zwei Stichproben
• 1 Parallelisierte und unabhängige Stichproben
• 2 Normalverteilungstheorie
• 3 Abweichungen von den Annahmen
• 3.1 Ungleiche Varianzen
• 3.2 Effekte von Nichtnormalverteilungen
• 4 Nichtparametrische Zweistichprobentests
• 4.1 Relative Effekte
• 4.2 Rangtests
• 4.3 Permutationstests
• 5 Aufgaben
• 5 Einweg-Varianzanalyse
• 1 Normalverteilungstheorie
• 1.1 Modellformulierung
• 1.2 Parameterschätzungen
• 1.3 Der F-Test
• 2 Abweichungen von den Annahmen
• 2.1 Effekte von Nichtnormalverteilungen
• 2.2 Ungleiche Varianzen
• 3 Multiple Vergleiche
• 3.1 Grundlagen
• 3.2 Simultane Konfidenzintervalle
• 3.3 Multiple Tests
• 4 Monotone Alternativen
• 5 Theoretische Ergänzungen
• 5.1 Quadratische Formen
• 5.2 Das restringierte Zellenmittelmodell
• 5.3 Zu den Scheffé-Intervallen
• 6 Nichtparametrische Verfahren
• 7 Zufällige Effekte
• 8 Aufgaben
• 6 Zweiweg-Varianzanalyse
• 1 Grundlegendes
• 2 ANOVA bei Normalverteilung
• 2.1 Balancierte Versuche
• 2.2 Unbalancierte Versuche
• 2.3 Modellbildung
• 2.4 Multiple Vergleiche
• 3 Abweichungen von den Annahmen
• 3.1 Effekt und Erkennung von Nichtnormalverteilung
• 3.2 Alternativen
• 4 Nichtparametrische Verfahren
• 5 Gemischte Effekte
• 6 Aufgaben
• 7 Lineare Regression
• 1 Normalverteilungstheorie
• 1.1 Schätzung der Koeffizienten
• 1.2 Konfidenzintervalle und Tests
• 1.3 Variablenselektion
• 2 Abweichungen von den Annahmen
• 2.1 Die Residuen
• 2.2 Nichtlinearität
• 2.3 Ungleiche Varianzen
• 2.4 Nichtnormalverteilung und extreme Beobachtungen
• 2.5 Abhängigkeit
• 3 Kollinearität
• 3.1 Das Kollinearitätsproblem
• 3.2 Varianzinflationsfaktor
• 3.3 Ridge-Regression
• 4 Aufgaben
• 8 Kovarianzanalyse
• 1 Allgemeine Achsenabschnitte
• 2 Multiple Vergleiche
• 3 Horizontale Abstände
• 4 Nichtparametrische Verfahren
• 5 Aufgaben
• 9 Einführung in R
• 1 Erste Schritte
• 2 Datentypen und Objekte
• 3 Operatoren und Funktionen
• 4 Bibliotheken und Programmierung
• 5 Einlesen und Exportieren von Daten
• 6 Grafik
• 7 Statistische Modelle in R
• 8 Tabellen wichtiger Funktionen
• R-Code im Text
• Literatur
• Sachindex