Einführung in die statistische Methodik

Statistik I Vorlesungstranskript

Diese folgende Arbeit beschäftigt sich mit der statistischen Analyse und führt in die grundlegenden Modelle wie Varianz, Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation ein. Weiterhin werden die typischen Verteilungen Bernoulli, Binomial, Poisson und Hypergeometrisch sowie die Normal- und Standardnormalverteilung behandelt und anhand zahlreicher Beispiele angewendet. Als Vorlesungstranskript in den Vorlesungen entstanden und durch Sekundärliteratur (u.a. von John Rice) erweitert, eignet es sich nicht nur für die Universitäts-Klausurenvorbereitung, sondern auch für den Schulunterricht und die Marktforschung. Neben vielen Graphen, welche das theoretische noch einmal veranschaulichen sollen, sind am Ende auch sehr ausführliche Übungsaufgaben angehängt, selbstredend mit Lösungen. Nichtsdestotrotz werden bei der Einführung der verschiedenen Verteilungen und Themengebiete immer auch detaillierte (Praxis-)Beispiele musterhaft bearbeitet. Diese Arbeit ist somit auch für unerfahrene Leser leicht verständlich und nachzuvollziehen.

Themenübersicht

◦ Die Themen Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariablen, zweidimensionale Verteilungen, Erwartungswerte und Grenzsätze bilden die sog. Grundgesamtheit.

▪ Ist eine Theorie, nicht in der Realität zu beobachten, Modelle dienen der Abstraktion der Realität.

▪ Körpergröße-Modell mit einer nationalen Wahrscheinlichkeit ist nur theoretisch, da die Bezugswerte dynamisch und nicht statisch sind (Migration, Wachstum, Sterben).

→ Wir treffen die Annahme, dass wir alle Größen fassen könnten.

▪ Modelle werden in der Statistik I herausgearbeitet, in Statistik II werden repräsentative Daten zur Nutzung dieser Modelle gesammelt / erhoben.

1. Wahrscheinlichkeitsrechnung.

◦ 1.1 Mengen und Ereignisse.

◦ 1.2 Wahrscheinlichkeiten.

◦ 1.3 Kombinatorik.

◦ 1.4 Bedingte Wahrscheinlichkeiten.

◦ 1.5 Unabhängigkeit von Ereignissen.

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