Overview

In dem vorliegenden statistischen Grundkurs fUr Wirt- schafts- und Sozialwissenschaftler: Wahrscheinlichkeits- theorie und induktive Statistik werden Stoffgebiete be- handelt, die fUr Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler zur Standardausbildung im Bereich der statistischen Metho- denlehre gehoren. Der Stoff ist auf zwei Bande verteilt, wobei der erste Band die Darstellung wahrscheinlichkeits- theoretischer Grundbegriffe und der zweite Band die Behand- lung von Problemgebieten der induktiven Statistik aufnimmt. Der Inhalt und die Darstellungsweise des vorliegenden er- sten Bandes sind ausgerichtet auf das Ziel, wahrscheinlich- keitstheoretische Grundlagen fUr die induktive Statistik, also fUr den Stoff des zweiten Bandes zu legen. Dabei wurde Wert darauf gelegt, Herleitungen moglichst weitgehend in den Text einzubeziehen. Soweit Herleitungen wUnschenswert, aber fUr den Textteil zu umfangreich erschienen, wurden sie in Form von Aufgaben gekleidet und in den Aufgabenteil verwie- sen. Losungswege zu den Aufgaben finden sich dann im Lo- sungsanhang. Die Darstellung im Textteil ist intensiver und stofflich umfassender als Ublicherweise in den Lehrveranstal- tungen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften fUr die Studienanfanger.

Full Product Details

Author:   S. Maass
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   1983 ed.
Volume:   232
Dimensions:   Width: 14.00cm , Height: 2.30cm , Length: 21.60cm
Weight:   1.170kg
ISBN:  

9783540128397

ISBN 10:   3540128395
Pages:   403
Publication Date:   01 September 1983
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print  
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Language:   German

Table of Contents

1. Mathematische Grundlagen.- 1.1. Das Rechnen mit dem Summenzeichen und dem Produktzeichen.- 1.2. Das Beweisprinzip der vollständigen Induktion.- 1.3. Grundzüge der Mengenlehre.- 1.4. Elemente der Kombinatorik.- 1.5. Die Betafunktion und Gammafunktion.- Aufgaben zu Kapitel 1.- 2. Wahrscheinlichkeitsräume.- 2.1. Zufallsvorgänge.- 2.2. Der Stichprobenraum (Ergebnisraum).- 2.3. Ereignissysteme.- 2.4. Wahrscheinlichkeiten.- Aufgaben zu Kapitel 2.- 3. Bedingte Wahrscheinlichkeit; stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen.- 3.1. Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 3.2. Die stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen.- 3.3. Folgen unabhängiger Zufallsvorgänge.- Aufgaben zu Kapitel 3.- 4. Zufallsvariablen und ihre Verteilungen.- 4.1. Eindimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen.- 4.2. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen.- 4.3. Bemerkungen zur Betrachtung von n-dimensionalen Zufallsvariablen.- Aufgaben zu Kapitel 4.- 5. Maßzahlen von Zufallsvariablen bezüglich ihrer Verteilungen.- 5.1. Maßzahlen für eindimensionale Zufallsvariablen.- 5.2. Maßzahlen für zweidimensionale Zufallsvariablen.- Aufgaben zu Kapitel 5.- 6. Das schwache Gesetz der großen Zahlen; Konvergenzbegriffe.- 6.1. Einführung.- 6.2. Das schwache Gesetz der großen Zahlen.- 6.3. Die Konvergenz der Verteilung nach.- 7. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 7.1. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen.- 7.2. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen.- Aufgaben zu Kapitel 7.- Anhang: Lösungshinweise zu den Aufgaben.- Literaturhinweise.

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