| 书目名称 | Statistik-Praktikum mit Excel | | 副标题 | Grundlegende quantit | | 编辑 | Jörg Meißner,Tilo Wendler | | 视频video | http://file.papertrans.cn/877/876922/876922.mp4 | | 概述 | Der spannende Einstieg in die Statistik mit Excel mit realistischen Praxisbeispielen.Fachgerechte Durchführung quantitativer Analysen realistischer Wirtschaftsdaten.Bei der Neuauflage Änderung der Inh | | 丛书名称 | Studienbücher Wirtschaftsmathematik | | 图书封面 |  | | 描述 | .An typischen und realitätsnahen Beispielen aus der Wirtschaftspraxis zeigt dieses „Statistik-Praktikum“, wie man grundlegende statistische Analysen mit einem gängigen Werkzeug unterstützt. Dies mit dem Ziel, aus den zu dem Thema verfügbaren Daten Informationen zu gewinnen, die im Sach- bzw. Entscheidungszusammenhang sinn- und wertvoll sind. Dabei ist der numerische Veredelungsprozess durch statistische Analysen in der Praxis nur der Kern eines umfangreicheren Transferprozesses, der ergänzend noch Übersetzungen, Interpretationen und Bewertungen erfordert..Das Statistik-Praktikum deckt systematisch und schrittweise stets den vollständigen Transferprozess ab, beginnend mit der „Übersetzung“ des Business-Falls in statistische Aufgabenstellungen bis hin zur abschließenden Würdigung der verwendeten Ansätze und Ergebnisse. So lernt man, statistische Analysen selbständig und erfolgreich durchzuführen sowie Ansätze und Ergebnisse kompetent zu vertreten. Microsoft Excel wird dabei als Werkzeug genutzt, jedoch nicht exzessiv in seinen Funktionalitäten ausgereizt..Die zweite Auflage wurde überarbeitet und ergänzt. Die Themengebiete „Konzentrationsanalysen“ und „Finanzstatistik“ wurden neu auf | | 出版日期 | Textbook 2015Latest edition | | 关键词 | Häufigkeitsanalysen; Indexzahlen; Kenngrößenanalysen; Studienbücher Wirtschaftsmathematik; Wahrscheinlic | | 版次 | 2 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-04187-8 | | isbn_softcover | 978-3-658-04186-1 | | isbn_ebook | 978-3-658-04187-8Series ISSN 2627-2032 Series E-ISSN 2627-2040 | | issn_series | 2627-2032 | | copyright | Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 |
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Front Matter |
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Analyseziele und -gebiete |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
.: Kleine Business-Cases mit typischen Wirtschaftsthemen, konkreten Sach- bzw. Entscheidungssituationen, realistischen Daten, plausiblen Erkenntnisinteressen und konkreten Fragestellungen, deren Beantwortung in der Regel die Verwendung mehrerer gängiger Ansätze erfordert...: Der vollständige „Lösungsprozess“ enthält als Kern natürlich die sachgerechte Anwendung und Ausführung statistischer Methoden mit umfangreicher Excel-Unterstützung, jedoch zusätzlich stets die begründete Auswahl der verwendeten Ansätze/Methoden/Maßgrößen, die sachgerechte Interpretation der Analyseergebnisse und die abschließende kritische Würdigung von Ergebnissen und benutzten Verfahren...:Sie enthalten die nötigen Erläuterungen, Notationen, Formeln, Arbeitstabellen und Diagramme, um die Lösungsprozesse und ihre Ergebnisse zu verstehen und zu reproduzieren. Ergänzend gibt es Übungsaufgaben zur selbständigen Durchführung der Analysen mit Lösungen als Excel-Dateien. Die Excel-Musterlösungen aller Aufgaben sind als Excel- und als PDF-Dateien online verfügbar unter www.wiwistat.de.
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Univariate Häufigkeitsanalysen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Die Ermittlung und Visualisierung von Häufigkeiten in einem Massensachverhalt ist wohl die bekannteste und am meisten benutzte statistische Analyse überhaupt und gleichzeitig die Basis vieler weiterer Analysen. In ihrer einfachsten Form ist sie univariat, d.h. es wird nur eine Eigenschaft des Massensachverhalts betrachtet, z.B. das Alter von Mitarbeitern. Ermittelt wird stets die . – die Anzahl – und die . – der Anteil. Ergänzend kann man Häufigkeiten systematisch aufsummieren und erhält ., die Auskunft über Wertebereiche geben, z.B. über den Anteil junger Mitarbeiter, die höchstens 30 Jahre alt sind..Hat die interessierende Eigenschaft unüberschaubar viele Werte – wie z.B. das Monatsentgelt von Mitarbeitern mit 2 Stellen hinter dem Komma - so muss man die Daten durch . verdichten, um zu eineraussagefähigen Häufigkeitsverteilung zu kommen. Excel unterstützt die Ermittlung von absoluten Häufigkeiten mit statistischen Funktionen, die Visualisierung der ermittelten Häufigkeitsverteilungen mit gängigen Diagrammtypen und die vollautomatische Ermittlung und Visualisierung von klassierten Häufigkeitsverteilungen mit einer Analysefunktion.
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Univariate Kenngrößenanalysen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Die Kenngrößenanalyse hat die Aufgabe, . einer Masse in Maßzahlen zu quantifizieren, die in der Fachsprache . genannt werden. Zielsetzung ist, mit Hilfe möglichst weniger, aber besonders geeigneter Maßzahlen zu einem zutreffenden Bild der Masse zu gelangen, ohne sie insgesamt genauer analysieren zu müssen. Für eindimensionale Häufigkeitsverteilungen können ihre . und . charakteristisch sein, deren gängige Maßzahlen hier als . behandelt werden. Neben der Kenngrößenermittlung werden auch ihre sachgerechte Interpretation und ihre systematische und gut begründete Auswahl behandelt. .Excel unterstützt die Ermittlung vieler Kenngrößen durch statistische Funktionen und die vollautomatische Ermittlung eines Kenngrößen-Reports mit einer Analysefunktion. Dies allerdings nur dann, wenn die Beobachtungswerte des betrachteten Merkmals vorliegen. Deshalb wird hier zusätzlich ein Analysefall behandelt, in dem die Ausgangsdaten schon als Häufigkeitsverteilung aufbereitet vorliegen, so dass man die Kenngrößen durch geeigneteFormeln ermitteln muss.
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Konzentrationsanalysen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
In der Wirtschaft kommt dem Phänomen der Konzentration eine immer größere Bedeutung zu. Aktuelle Diskussionen um Gerechtigkeitslücken etwa bei . sowie um Marktbeherrschung und Beschäftigungsabbau durch . auf Märkten machen dies deutlich. Behandelt werden die grundlegenden Ansätze der relativen und absoluten Konzentration, die auch in der Wirtschaftsstatistik Standard sind. Die . enthält die . und den ., die . und den .. Ergänzend zu den eigentlichen Analysen werden Zeit- und Ortsvergleiche durchgeführt, Ergebnisse interpretiert und verglichen, sowie die Eignung und Güte der verwendeten Ansätze diskutiert..Excel unterstützt die Analysen durch Diagramme und die Ausführung nötiger Berechnungen.
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Verhältnis- und Indexzahlen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Verhältniszahlen entstehen durch Teilen zweier Zahlen - sind also sehr einfach zu ermitteln - und werden vielfältig und umfänglich in der Praxis benutzt, insbesondere für Vergleiche. . sind Verhältniszahlen, bei denen die Größen oder Massen im Zähler und Nenner inhaltlich und dimensionsmäßig unterschiedlich sind. Die meisten betriebs- undwirtschaftsstatistischen Kennzahlen sind Beziehungszahlen, wie etwa Produktivität, Wirtschaftlichkeit und Rentabilität. Sind nicht nur zwei, sondern viele art- und dimensionsmäßig unterschiedliche Größen und ihre Werte zusammenzufassen, so sind dafür . und die . grundlegend. Will man die zeitliche Entwicklung einer Eigenschaft bei einer Vielzahl von Objekten zusammenfassen, so benutzt man dazu .. Die meisten Indices der Wirtschaftsstatistik - wie etwa der DAX oder der Lebenshaltungskostenindex – sind Dynamikindices. .Excel unterstützt die Ermittlung von Beziehungszahlen und Indices durch die Ausführung von Berechnungen und die Visualisierung von Ausgangsdaten und Ergebnissen.
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Zusammenhangsanalysen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Häufig interessieren an einem Massensachverhalt mehrere Eigenschaften und insbes. die Frage, ob zwischen ihnen eventuell ein Zusammenhang besteht. Im einfachsten Fall beschränkt man sich auf nur zwei Variablen im Rahmen .. Voraussetzung jeder Zusammenhangsanalyse ist, dass die Zusammenhangsvermutung sachlogisch gut begründet ist. Mit geeigneten Analysearten kann man dann verschiedene Aspekte des Zusammenhangs quantitativ analysieren, nämlich .. Behandelt werden die grundlegenden statistischen Analysearten dazu, nämlich . & Korrelation sowie Regression. Bei der . werden die Maß- und die Rangkorrelation, bei der Regression die . und verschiedenen Varianten . Zusammenhangsmuster verwendet. Die Regression ist die informativste Art der Zusammenhangsanalyse und ermöglicht weitere gängige Auswertungen sowie die Bestimmung der . von Regressionsfunktionen (Modellfit). Letztere wird an Hand der Ergebnisse der Auswertungsanalysen breiter diskutiert..Excel unterstützt alle Analysen durch Visualisierung der Ausgangsdaten und Ergebnisse sowie Korrelations- und Regressionsanalysen durch statistische und grafische Funktionen.
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Zeitreihenanalysen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Die quantitative Untersuchung von Zeitreihen dient in der Regel der ., Erklärung oder Prognose. Die Beschreibung charakterisiert die tatsächlich stattgefundene Entwicklung in Diagrammen und Maßzahlen. Behandelt werden die gängigen . der ., des . und der .. .Bei der . werden die Zeitreihenwerte hinsichtlich ihres Zustandekommens auf wesentliche . (Determinanten) zurückgeführt. Behandelt wird ein . mit den Komponenten ., die additiv verknüpft sind. Verwendet werden ., eine ., das Grundmodell der . und eine visuelle und quantitative .. .Bei ausreichender Güte kann man das Analysemodell als . nutzen und damit . machen. Für . benutzt man in der Praxis meist einfache . (ohne explizites Modell). Von diesen wird hier die . in ihrer einfachsten Variante behandelt. Die Prognosen der beiden Verfahren werden verglichen und ein ausführlicher . gemacht. .Excel unterstützt Zeitreihenuntersuchungen durch Visualisierung von Ausgangsdaten, Zwischen- und Endergebnissen sowie durch statistische und grafische Funktionen.
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Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung dient zur Handhabung und Quantifizierung der Unsicherheit von möglichen Ereignissen. Die dabei verwendete . besteht in der Entwicklung eines geeigneten formalen und quantitativen Modells (Modellentwicklung) und der Nutzung des Modells zur Beantwortung von Fragen nach weiteren interessierenden möglichen Ereignissen und deren Wahrscheinlichkeiten (Modellanwendung)..Bei der . sind die schwerpunktmäßig betrachteten . aus dem Sachstand in geeigneter Weise zu extrahieren und . zu notieren. Ihre Wahrscheinlichkeiten erhält man durch Verwendung eines .. Zusätzlich ist die . des Modells sinnvoll, da ein geeignetes Diagramm in der Regel erheblich zum Verständnis beiträgt und auch die Modellanwendungen unterstützt..Im Sachzusammenhang . sind in der Regel durch geeignete . der modellierten Ereignisse zugänglich und ihre Wahrscheinlichkeiten lassen sich im Allgemeinen mit den grundlegender . (Additions- und Multiplikationssätze) berechnen..Excel bietet insgesamt keine wesentliche Unterstützung.
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Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Kann eine . oder . nur . von Werten annehmen, ist sie .. Ihre einzelnen möglichen Werte treten mit Wahrscheinlichkeiten auf und ergeben insgesamt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung..Zur Ermittlung von . gibt es zwei grundlegende Wege: die . und die Modellnutzung. Zur Eigenentwicklung wird hier der empirische Wahrscheinlichkeitsbegriff benutzt und eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aus einer Häufigkeitsverteilung entwickelt. Bei der . werden zwei grundlegende diskrete Verteilungsmodelle der Statistik verwendet, nämlich die . und die .. Ergänzend wird die . von H durch B behandelt. .Eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung hat . große . mit der . einer quantitativen, diskreten und metrisch skalierten empirischen Variablen, so dass man umfänglich auf dort ausführlich behandeltes . zurückgreifen kann..Excel unterstützt die Visualisierung numerischer Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit Diagrammen und die Ermittlung der numerischen Wahrscheinlichkeiten insbesondere bei der Modellnutzung durch statistische Funktionen.
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Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Kann eine . oder . eine . von Werten - zumindest in dem interessierenden relevanten Wertebereich - annehmen, ist sie . oder .. Die Wege zu ihrer numerischen Wahrscheinlichkeitsverteilung sind prinzipiell die Gleichen wie bei einer diskreten Variablen..Behandelt wird die grundlegende Vorgehensweise der . einer stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung durch geeignete quantitative Analysen einer klassierten Häufigkeitsverteilung: der Weg von den . und von dort zur ., die die . enthält..Bei der . wird hier nur das wichtigste und bekannteste Verteilungsmodell der Statistik verwendet, die .. Behandelt wird ihre Verwendung als . einer diskreten Verteilung (Approximationsbedingungen) und einer unbekannten Verteilung (Zentraler Grenzwertsatz ZGS). .Excel unterstützt die Visualisierung von Ausgangsdaten, Zwischenergebnissen und ermittelten Verteilungen durch Diagramme und die Ermittlung und Nutzung der numerischen Normalverteilung mit statistischen Funktionen.
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Testen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Beim Testen wird eine Aussage über einen wichtigen Aspekt einer Grundgesamtheit – eine sog. . - daraufhin überprüft, ob sie mit dem in einer Zufallsstichprobe realisierten Befund ausreichend übereinstimmt, oder ob sie davon mehr als zufallsbedingt – nämlich wesentlich oder signifikant – abweicht .. Behandelt werden grundlegende Parametertests und nicht-parametrische Tests. .Mit Parametertests werden wichtige . überprüft, hier der . und der .. Gezeigt wird die allen Signifikanztests ., die Bestimmung der möglichen . und die Ermittlung und Verbesserung der .. Beim Mittelwerttest werden die Normalverteilung . und die Studentverteilung . verwendet. .Mit . werden andere wichtige Eigenschaften von Grundgesamtheiten überprüft. Bei . Verteilungen ist dies insbes. ., bei . vor allem die . der beiden Größen .. Eine in diesem Zusammenhang grundlegende Prüfgröße ist . mit seiner gleichnamigen Verteilung..Excel unterstützt die Ermittlung und Nutzung der numerischen Prüfverteilungen mit statistischen Funktionen und deren Visualisierung mit geeigneten Diagrammen.
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Parameterschätzungen |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Beim statistischen Schätzen werden . von Grundgesamtheiten aus den Befunden von Zufallsstichproben quantitativ abgeschätzt .. Behandelt werden . und ...Verwendet wird die allen Parameterschätzungen gemeinsame grundlegende .: die Auswahl einer ., die einen Schätzer liefert; die ex-ante ., um einen möglichst guten Ansatz sicherzustellen; die Verwendung des ausgewählten Schätzers zu . und deren sachgerechte Interpretation; die . der Schätzergebnisse. .Eine in der Praxis- wenn immer möglich - verwendete grundlegende Maßnahme, um Parameterschätzungen möglichst hoher Güte zu erreichen, ist die Verwendung von .. Bei der Anteilschätzung wird sie - ergänzend zur gängigen ungeschichteten Zufallsauswahl – verwendet und die Verbesserung der Güte der Schätzergebnisse durch den sogen. . quantifiziert. .Excel unterstützt die Ermittlung von numerischen Schätzverteilungen und von Intervallschätzungen durch statistische Funktionen.
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Statistik in der Wertpapieranalyse |
Jörg Meißner,Tilo Wendler |
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Abstract
Dieses Kapitel thematisiert die vielfältige und umfangreiche Nutzung statistischer Analysen bei der Analyse von Finanzinstrumenten. Behandelt werden die grundlegenden . zur finanzwirtschaftlichen Charakterisierung, Bewertung und Gestaltung volatiler Wertpapieranlagen am ...Grundlage sind .. Deren Ergebnisse sind in der Regel die Basis zur Abschätzung zukünftiger Entwicklungen. Da Finanzmärkte größeren Schwankungen und Krisen unterliegen, sind für den Anleger neben . vor allem . von besonderem Interesse. Behandelt werden die . und die Nutzung des . zur Bestimmung von Mindestrenditen und maximal möglichen Verlusten mit vorgegebenen Wahrscheinlichkeiten. Ergänzend wird der grundlegende Weg zur . durch mehrere Anlageprodukte -der . – behandelt..Excel unterstützt die quantitativen Untersuchungen durch univariate Häufigkeits-und Kenngrößenanalysen, Zusammenhangsanalysen, Zeitreihenanalysen, Wahrscheinlichkeitsanalysenund Testverfahren.
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Back Matter |
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Abstract
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GMT+8, 2025-7-18 07:17
发表于 2025-3-21 16:16:01
