Beschreibende Statistik / / Peter M. Schulze, Daniel Porath.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DGBA Business and Economics 2000 - 2014
• VerfasserIn: Schulze, Peter M.,; Porath, Daniel,
• Place / Publishing House: Berlin ;, Boston : : Oldenbourg Wissenschaftsverlag, , [2011]; ©2007
• Year of Publication: 2011
• Edition: 6., korr. und akt. Aufl.
• Language: German
• Physical Description: 1 online resource (419 p.)
• Other title: Front Matter --; 1 Einführung --; 2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilung --; 3 Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung --; 4 Multivariate Analyse --; 5 Zeitreihenanalyse --; 6 Indexzahlen --; 7 Bevölkerungsstatistik --; Back Matter
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783486710731; 9783110635737
• DOI: 10.1524/9783486710731
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Peter M. Schulze, Daniel Porath.

Obwohl – oder gerade weil – heute eine Vielzahl der bei einer statistischen Analyse notwendigen Berechnungen von Computern übernommen werden, ist das grundlegende Verständnis und die Kenntnis von Möglichkeiten und Grenzen statistischer Verfahren umso wichtiger. Dieses Buch trägt dazu im wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich bei. Es wurde daher Wert auf eine Darstellung der Verfahren gelegt, die es dem Leser ermöglicht, die jeweiligen Ableitungen bzw. Rechengänge selbstständig nachzuvollziehen. Mit vielen ausführlichen Beispielen aus dem wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich! Das Buch richtet sich an Studierende und Absolventen aus wirtschaftswissenschaftlichen Fächern. Darüber hinaus an Statistiker, Wirtschaftsingenieure und Personen, die z. B. in Banken, Versicherungen, Finanz- und Wertpapieranalyse häusern, Unternehmensberatungen, Stiftungen und internationalen Wirtschaftsorganisationen mit der quantitativen Analyse von Datensätzen betraut sind.Für Anwender ist insbesondere interessant, dass dieses Buch von Grund auf in die Software einführt, damit das Erlernen im Selbststudium ermöglicht und gleichzeitig einen Überblick über die den Berechnungen zugrunde liegenden statistisch-ökonometrischen Hintergrund liefert.