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Elementare Einführung in die angewandte Statistik by Karl Bosch

24 February 2017 adminProbability Statistics

By Karl Bosch

Dieses intestine eingeführte Lehrbuch liegt inzwischen in der nine. Auflage vor. Behandelt werden die Grundbegriffe der Statistik, speziell elementare Stichprobentheorie, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Testtheorie, Regression und Korrelation sowie die Varianzanalyse. Das Ziel des Autors ist es, die einzelnen Verfahren nicht nur zu beschreiben, sondern auch zu begründen, warum sie benutzt werden dürfen. Dabei wird die entsprechende Theorie elementar und möglichst anschaulich beschrieben. Manchmal wird auf ein Ergebnis aus der "Elementaren Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung" des Autors verwiesen. Die Begriffsbildung und die entsprechende Motivation werden zu Beginn eines Abschnitts in anschaulichen Beispielen vorgenommen. Weitere Beispiele und durchgerechnete Übungsaufgaben sollen zum besseren Verständnis beitragen, welches guy in den enthaltenen Aufgaben mit Lösungen direkt anwenden kann. Für die nine. Auflage hat der Autor zusätzlich eine Übersicht über die wichtigsten Formeln erarbeitet.

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Zi zi = Yi - 1450 (Transformation) - 25 33 -126 7 40 ~ ßizi -1950 4059 - 17640 1071 10320 nizl , (ni- 1)si" 48750 245 245 133947 416874 2222640 296765 7497 786600 412800 1 563 331 -4140= nz 2825 634 3308815 2. Zufallsstichproben 34 und die Standardabweichung sx =90,21. • Bemerkung: Der (empirische) Mittelwert einer aus den Stichproben Yl> Y2, ... ,YM zusammengesetzten Stichprobe x ist wegen M L ni)Ti . 1 M n· x=~= Li)Ti i=1 eine Linearkombination der M Stichprobenwerte )TI, )T2, ... , )TM . Da L -;n.

S~M gegeben. Die Stichprobe x sei ferner aus allen M Stichproben y" Y2, ... ,YM zusammengesetzt. Dann besitzt die Stichprobe x die (empirische) Varianz CL M M M (n. -1)s2. + " n. -y7 1 YI L.. 1 1 i=1 i=1 = n_1_ [~ X - 1 L.. 32) ~ = ni 2 M "\' mit n = M I ni und i=1 x - L.. 1 gilt flir den (empirischen) Mittelwert der gesamten Stichprobe x =~ M M L ni Yi mit n = L ni (= Stichprobenumfang von x). 2, ... , Yi,ni flir i = 1,2, ... , M. 32 1. 6 erhält man (n-l)s~ = fi. nM 02 L (YI,j_X)2+ j=1 L (Y2,j_X)2+ ...

Wir notieren die Ergebnisse als n-Tupel, in dem an der i-ten Stelle A oder Ä steht,je nachdem ob beim i-ten Versuch das Ereignis A oder Ä eingetreten ist, i = 1, 2, ... , n. Das Ereignis A sei in dieser Versuchsreihe insgesamt ko·mal vorgekommen. 16) 46 3. h. die Wahrscheinlichkeit fiir das eingetretene Ereignis, maximal wird. Differentiation nach p liefert dazu die Bedingung d~~) = kopko-l (1- p)O-kO-(n - k o) pko(1- p)o-kO-1 = = p ko-I(1- p)O-kO-1 [k o(1- p) -(n - ko)p] = O. Hieraus folgt k o - kop - np + kop = k o - np = 0 mit der Lösung p= k : = ro (A) (= relative Häufigkeit des Ereignisses A).

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