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Statistik II: Induktive Statistik: Physica-Lehrbuch

Autor Roland Dillmann
de Limba Germană Paperback – 21 mar 1990
Das vorliegende Lehrbuch ist der 2. Band einer 2-teiligen Einführung in die Statistik. Es wendet sich an Studienanfänger und soll die inhaltlichen Probleme, die hinter der statistischen Begriffsbildung stehen, vermitteln und das Verständnis der mathematischen Bezüge fördern. Band 2 behandelt die Grundlagen der induktiven Statistik. Er geht auf die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten und der Objektivisten ein. Neben Beispielen für parametrische Klassen werden auch das Konzept suffizienter Statistiken, natürlich konjugierte a-priori-Verteilungen und objektivistische Testtheorien in verständlicher Weise erläutert. Abschließend behandelt der Band das Schätzproblem, Modelle in der Ökonomie sowie verallgemeinerte lineare Modelle. Dieses 2-bändige Lehrbuch liefert das Grundwissen der Statistik in anschaulicher Weise.
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Din seria Physica-Lehrbuch

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Specificații

ISBN-13: 9783790804706
ISBN-10: 3790804703
Pagini: 272
Ilustrații: XIV, 253 S. 1 Abb.
Dimensiuni: 155 x 235 x 14 mm
Greutate: 0.39 kg
Ediția:1990
Editura: Physica-Verlag HD
Colecția Physica
Seria Physica-Lehrbuch

Locul publicării:Heidelberg, Germany

Public țintă

Lower undergraduate

Cuprins

10. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten.- 10.1. Der Wettansatz der Subjektivisten.- 10.2. Der Begriff der Austauschbarkeit.- 10.3. Gemischte Verteilungen und das Lernen aus Erfahrung.- 10.4. Ein Beispiel zum Lernen aus Erfahrung.- 10.5. Die Konzepte a — priori -, a — posteriori — Verteilung und Likelihood.- 10.6. Gleiche Erfahrungen führen zu gleichen Wahrscheinlichkeitsbewertungen.- 10.7. Das Wissenschaftsprogramm der Subjektivisten.- 10.8. Gemischte Verteilungen.- 11. Beispiele für parametrische Klassen.- 11.1. Binomial — Verteilung und Poisson — Verteilung.- 11.2. Rechteckverteilung.- 11.3. Negative Binomialverteilung.- 11.4. n — dimensionale Normalverteilung.- 11.5. Eindimensionale Normalverteilung.- 11.6. Beta(r, s) — Verteilung.- 11.7. 21352 (n) — Verteilung mit Parameter n ??.- 11.8. ? — Verteilung.- 11.9. Inverse ? — Verteilung.- 11.10. Fisher’s F — Verteilung.- 11.11. Student’s t — Verteilung.- 11.12. Nicht — zentrale Verteilungen.- 11.13. Zusammenfassung.- 12. Das Konzept suffizienter (erschöpfender) Statistiken.- 12.1. Einleitung.- 12.2. Definition suffizienter Statistiken.- 12.3. Beispiele.- 13. Natürlich konjugierte a — proiri — Verteilungen als Konzept der mathematisch leichten Durchführbarkeit des Lernens aus Erfahrung.- 13.1. Überlegungen zur Wahl der a — priori — Verteilung.- 13.2. Beispiele.- 13.3. Kritik am Subjektivismus.- 14. Die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Objektivisten.- 14.1. Einige einleitende Bemerkungen.- 14.2. Die Wahrscheinlichkeitsauffassungen verschiedener Objektivisten.- 14.3. Diskussion der Möglichkeiten der Beantwortung verschiedener Fragen aus objektivistischer Sicht.- 14.4. Likelihood als komparatives Stützungsmaß.- 15. Objektivistische Testtheorien.- 15.1.Klassifikation der objektivistischen Testtheorien.- 15.2. Die Testtheorie von Neyman — Pearson.- 15.3. Testprobleme bei mehrparametrischen Klassen von Verteilungen.- 15.4. Tests ohne explizite Formulierung der Gegenhypothese.- 16. Das Schätzproblem.- 16.1. Modell und Struktur.- 16.2. Das Schätzproblem.- 16.3. Ziele der Schätzung.- 16.4. Eigenschaften von Schätzern.- 17. Modelle in der Ökonomie.- 17.1. Das klassische Regressionsmodell.- 17.2. Verallgemeinerte lineare Modelle.- 17.3. Ein Beispiel zur Regressionsanalyse.- A1. Multiple — Choice — Aufgaben.- A2. Tabellen.- A3. Abbildungen.- A4. Literaturverzeichnis.- A5. Stichwortverzeichnis.