Download e-book for kindle: Statistik in der Betriebswirtschaftslehre by Ulli Guckelsberger, Fritz Unger (auth.)

By Ulli Guckelsberger, Fritz Unger (auth.)

ISBN-10: 3409122303

ISBN-13: 9783409122306

ISBN-10: 3663059316

ISBN-13: 9783663059318

"Statistik in der Betriebswirtschaftslehre" stellt alle wichtigen, klausurrelevanten Methoden anschaulich und komprimiert vor. Jedes Verfahren wird anhand eines Beispieles aus der betriebswirtschaftlichen Praxis Schritt für Schritt durchgerechnet. Ausführlich gehen die Autoren auf die Voraussetzungen und Einsatzmöglichkeiten ein. Mathematische Beweisführungen sind dabei auf das notwendige Mindestmaß begrenzt. Aufgrund des breiten Spektrums der Verfahren geht "Statistik in der Betriebswirtschaftslehre" weit über den Charakter eines einführenden Lehrbuches hinaus. Leicht verständlich motiviert es dazu, sich auch mit komplexeren Fragen auseinanderzusetzen.

Mit "Statistik in der Betriebswirtschaftslehre" können sich Studierende der Wirtschaftswissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen selbständig und gezielt auf ihre Klausuren vorbereiten. Praktiker erhalten einen anwendungsbezogenen Überblick über alle wichtigen Verfahren.

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Dem Vorteil der einfachen Berechnung steht der entscheidende Nachteil eines deutlichen Informationsverlustes entgegen. Aus der Gesamtzahl der Merkmalsausprägungen werden lediglich zwei in die Berechnung aufgenommen. Eine aufwendigere Maßzahl ist die durchschnittliche absolute Abweichung der Einzelwerte vom Mittelwert. Dieses Maß wird aber, trotz guter Interpretierbarkeit, nicht häufig benutzt, da die Betragsfunktion nicht differenzierbar ist. 2 Varianz und Standardabweichung Die am häufigsten in der Praxis fur metrisch skalierte Daten berechneten Abweichungsmaße sind die Varianz und die Standardabweichung.

2§ 1200 1000 Das Beispiel zeigt noch zwei Besonderheiten. Erstens kann es sein, daß die letzte Klasse nach oben offen ist, also kein Höchstwert angegeben wird. Zweitens können Klassenbreiten, wie oben bereits gesagt, unterschiedlich sein. h. eine Klasse sollte nicht so klein gewählt werden, daß kaum Beobachtungen in sie fallen, sie sollte andererseits aber auch nicht so groß sein, daß sie fast alle Beobachtungen aufuimmt. Schließlich soll ja eine Verteilung sichtbar werden! Die graphische Darstellung einer klassierten Häufigkeitsverteilung erfolgt als Histogramm.

3 Absolute SHF aus Beispiel 2. 6 1000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - I r--- 800 - I I - 600 - - -~ r--- , r--- 400 - - 200 - I ~ I I I I I 2 3 4 5 6 Der zweite Fall behandelt die Sachlage, daß eine sehr große Zahl von unterschiedlichen Merkmalsausprägungen möglich ist, so daß auch bei einer großen Zahl von 18 Kapitel 2 Merkmalsträgern u. U. jeder Merkmalsträger eine andere Merkmalsausprägung aufweist. In diesem Fall ist die obige Definition der Häufigkeitsverteilung nicht brauchbar. Statt Einzelwerte zu beobachten definiert man Klassen, und zählt nur noch die Merkmalsträger, die eine Merkmalsausprägung aufweisen, die in eine bestimmte Klasse hinein fallt.

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by Robert
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