Einführung in die Statistik : Theorie und Praxis mit R Vorwort Teil I Grundlagen 1 Grundbegriffe 2 Eine kleine Einführung in R Teil II Deskriptive Statistik 3 Univariate Analyse 4 Multivariate Analyse 5 Wahrscheinlichkeitsrechnung Teil III Induktive Statistik 6 Univariate Zufallsvariablen 7 Verteilungsparameter 8 Multivariate Zufallsvariablen 9 Parameter multivariater Verteilungen 10 Verteilungsmodelle 11 Stichproben 12 Stichprobenfunktionen 13 Schätzung von Parametern 14 Grundbegriffe statistischer Tests 15 Einstichprobenproblem 16 Zweistichprobenproblem 17 Einfaktorielle Varianzanalyse 18 Unabhängigkeit und Homogenität 19 Lineares Modell Anhang: Tabellen Literaturverzeichnis Sachverzeichnis. Dieses Lehrbuch motiviert und erklärt die Inhalte der deskriptiven und induktiven Statistik indem es die mathematischen Grundlagen der Statistik mit vielfältigen leicht nachvollziehbaren Anwendungen und Beispielen verbindet: Durch überschaubare Beispiele die mit Papier und Stift durchgerechnet werden können (und sollten!) gewinnt der Leser zunächst Verständnis und einen routinierten Umgang mit den zentralen Formeln. Für größere Beispiele kommt die frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz welche die Berechnungen schnell und verlässlich auch für große Datensätze umsetzt. Die Autoren Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit Anwendungsbezug Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007. Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. 2016 wurde er für seine Lehrveranstaltungen mit zwei Preisen ausgezeichnet. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Anwendung nicht und semiparametrischer Verfahren in der Ökonometrie.