Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktive Statistik : Grundlagen — Methoden — Beispiele 1. Einleitung 2. Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie 2.1 Zufallsexperiment und Ereignisse 2.2 Operationen mit Ereignissen 2.3 Wahrscheinlichkeiten 3. Kombinatorik 3.1 Anordnungsprobleme (Permutationen) 3.2 Auswahlprobleme 4. Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten 4.1 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung 4.2 Einige Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten 4.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten 4.4 Totale Wahrscheinlichkeit und Satz von Bayes 4.5 Stochastische Unabhängigkeit 5. Zufallsvariable und ihre Verteilung 5.1 Zufallsvariable 5.2 Wahrscheinlichkeitsfunktion 5.3 Dichtefunktion 5.4 Verteilungsfunktion 5.5 Erwartungswert und Varianz einer Zufallsvariablen 5.6 Eigenschaften von Erwartungswert und Varianz 5.7 Momente und Schiefe 6. Spezielle diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 6.1 Diskrete Gleichverteilung 6.2 Bernoulli Verteilung 6.3 Binomialverteilung 6.4 Hypergeometrische Verteilung 6.5 Geometrische Verteilung 6.6 Poisson Verteilung 7. Spezielle stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen 7.1 Stetige Gleichverteilung 7.2 Exponentialverteilung 7.3 Normalverteilung 7.4 Chi Quadrat Verteilung 7.5 t Verteilung 7.6 F Verteilung 8. Mehrdimensionale Zufallsvariablen 8.1 Wahrscheinlichkeitsfunktion von zwei Zufallsvariablen 8.2 Dichtefunktion von zwei Zufallsvariablen 8.3 Parameter mehrdimensionaler Verteilungen 9. Grenzwertsätze und Approximation von Verteilungen 9.1 Tschebyscheffsche Ungleichung 9.2 Gesetz der großen Zahlen 9.3 Grenzwertsätze 9.4 Approximation von Verteilungen 10. Stichproben 10.1 Grundgesamtheit und Stichprobe 10.2 Zufallsauswahl 10.3 Stichprobenvariablen und funktionen 10.4 Eigenschaften von Punktschätzern 10.5 Schätzmethoden für Punktschätzer 11. Intervallschätzung (Konfidenzintervalle) 11.1 Prinzip des Konfidenzintervalls 11.2 Konkrete Konfidenzintervalle 11.3 Notwendiger Stichprobenumfang 12. Parametrische Tests 12.1 Einführung 12.2 Parametrische Einstichprobentests 12.3 Parametrische Zweistichprobentests 12.4 Zusammenfassung 13. Nichtparametrische Tests 13.1 Chi Quadrat Anpassungstest 13.2 Kolmogorov Smirnoff Anpassungstest (KSA Test) 13.3 Chi Quadrat Unabhängigkeitstest 13.4 U Test Anhang A: Rechenregeln für Erwartungswert Varianz und Kovarianz A.1 Erwartungswert A.2 Varianz A.3 Kovarianz Anhang B: Tabellen. Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktiven Statistik wie sie in den Wirtschafts und Sozialwissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen gelehrt werden. Anhand zahlreicher Beispiele werden die statistischen Methoden nicht nur anschaulich dargestellt sondern ihre Ergebnisse auch ausführlich interpretiert. Somit eignet sich das Buch hervorragend als Begleitlektüre und zum selbstständigen Nacharbeiten einer Vorlesung oder auch zum gezielten Nachschlagen bestimmter Fragestellungen. Das Buch wendet sich an Studenten und Dozenten der Volks und Betriebswirtschaftslehre sowie angrenzender Studienrichtungen. Es empfiehlt sich gleichermaßen für Praktiker beispielsweise aus der Markt und Meinungsforschung und dem Controlling die sich über die Durchführung und Interpretation von statistischen Tests sowie die Berechnung von Konfidenzintervallen informieren wollen. Univ. Prof. Dr. Hans Friedrich Eckey ist Leiter des Fachgebiets Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie an der Universität Kassel. Prof. Dr. Reinhold Kosfeld vertritt das Fachgebiet Statistik an der Universität Kassel. Dipl. Oec. Matthias Türck M.A. ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachgebiet Empirische Wirtschaftsforschung an der Universität Kassel.