Siarssy: ein Modell zur Simulation von städtischen und regionalen Systemen
In: Sozioökonomische Forschungen 10
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In: Sozioökonomische Forschungen 10
In: Lecture notes in operations research and mathematical economics 7
In: Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Economics 7
In: Ifo-Studien zur Innovationsforschung 1
In: Springer-Lehrbuch
Statistische Methoden finden heute in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften breite Anwendung, statistische Grundkenntnisse werden bereits im Grundstudium vermittelt. Das vorliegende Buch gibt eine Einführung in statistische Schlußweisen und in die ihnen zugrunde liegenden Teile der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Es ist gegliedert in vier Abschnitte: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schätzen, Testen, Regressionsanalyse sowie einen tabellarischen und mathematischen Anhang. Der Vertiefung des Stoffes dienen die jedem Teil angefügten Aufgaben mit Lösungen. Der Text basiert auf Vorlesungen und Übungen der Autoren an den Universitäten Göttingen, Mannheim und München
In: Heidelberger Taschenbücher 195
Im ersten Teil dieses Lehrbuchs werden Aufgabenstellung, Arbeitsprogramm undOrganisation der amtlichen Statistik in der Bundesrepublik erl{utert. Der zweite Teil behandelt die f}r die Praxis besonders wichtigen Teile der beschreibenden Methodenlehre; jedem Abschnitt sind Aufgaben mit L|sungen angef}gt
In: Heidelberger Taschenbücher 177
Wahrscheinlichkeitsrechnung -- 1. Zufallsexperimente und Wahrscheinlichkeiten -- 2. Zufallsvariablen -- 3. Momente von Zufallsvariablen -- 4. Spezielle diskrete Verteilungen -- 5. Normalverteilte Zufallsvariablen und Zentraler Grenzwertsatz -- Schätzen -- 1. Punktschätzung -- 2. Intervallschätzung -- 3. Aufgaben -- Auswahlverfahren und Schätzung -- 1. Uneingeschränkte Zufallsauswahl -- 2. Geschichtetes Stichprobenverfahren -- 3. Berücksichtigung von Vorkenntnissen in der Schätzfunktion -- 4. Aufgaben -- Testen -- 1. Grundbegriffe -- 2. Hypothesen über Erwartungswerte -- 3. Hypothesen über Wahrscheinlichkeiten und Massefunktionen -- 4. Aufgaben -- Regressionsanalyse -- 1. Problemstellung -- 2. Lineares Modell mit einer erklärenden Variablen -- 3. Methode der kleinsten Quadratsumme -- 4. Effiziente lineare Schätzfunktionen für die Regressionskoeffizienten -- 5. Konfidenzintervalle für die Regressionskoeffizienten -- 6. Prüfung von Hypothesen über die Regressionskoeffizienten -- 7. Aufgaben -- 1. Mathematische Hilfsmittel -- 1.1 Mengen -- 1.2 Zahlentupel -- 1.3 Summenzeichen -- 2. Tabellen -- 2.1 Dekadische Logarithmen von n! -- 2.2 Zufallszahlen -- 2.3 POISSON-Verteilungen -- 2.4 Standardnormalverteilung -- 2.5 STUDENT-t-Verteilungen -- 2.7 F-Verteilungen -- Literatur -- Häufig Verwendete Symbole und Approximationen -- Stichwortverzeichnis.
In: Bank- und finanzwirtschaftliche Forschungen 179