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By Philipp Sibbertsen, Hartmut Lehne

Immer stärker basieren Unternehmensentscheidungen auf der Auswertung wirtschaftswissenschaftlicher Daten. Ökonomen und Sozialwissenschaftler sehen sich daher mit immer größeren Datenmengen konfrontiert, die mit statistischen Methoden geordnet und analysiert werden müssen. Daher kommt der Ausbildung in diesen Methoden eine immer stärkere Bedeutung zu. Da viele Studierende Statistik aufgrund der mathematischen Ausrichtung als schwierig empfinden, setzen die Autoren dieses Buches insbesondere auf verbale und leicht zugängliche Beschreibungen der Verfahren, um so auch beim weniger mathematisch orientierten Leser das Interesse und den Spaß an der Statistik zu wecken. Zahlreiche praxisrelevante Beispiele betonen die Bedeutung der statistischen Methoden für den Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Durch die anwendungsbezogene und umfassende Darstellung ist das Buch besonders für die neue Bachelorausbildung in Statistik geeignet. Es deckt den Stoff eines einjährigen Kurses ab.

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Statistik: Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler

Immer stärker basieren Unternehmensentscheidungen auf der Auswertung wirtschaftswissenschaftlicher Daten. Ökonomen und Sozialwissenschaftler sehen sich daher mit immer größeren Datenmengen konfrontiert, die mit statistischen Methoden geordnet und analysiert werden müssen. Daher kommt der Ausbildung in diesen Methoden eine immer stärkere Bedeutung zu.

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Quantil eines diskreten Merkmals Das w-Quantil xw (0 < w ≤ 1) des Datensatzes x1 , . . xn ist der kleinste x-Wert, der die Bedingung Fˆ (x) ≥ w erfüllt: xw = min(x|Fˆ (x) ≥ w). 9 lässt sich auch wie folgt formulieren: Das w-Quantil ist der x-Wert, für den Fˆ (x) den gegebenen Anteil w genau erreicht oder das erste Mal überschreitet. 23. 19 beantworten: x0,3 = 2, da Fˆ (1) = 0, 2 < 0, 3 und Fˆ (2) = 0, 52 ≥ 0, 3. 30% der kleinsten Haushalte weisen höchstens eine Größe von 2 auf, denn die Größe 1 wird nur von 20% der Haushalte erreicht.

3: Nulleigenschaft und quadrierte Abweichungen Es ergibt sich für a = x¯ ein Minimum, da die zweite Ableitung d2 S(a) = 2n > 0 für n > 0. 3 zurückkommen. 7. 3 können Sie folgendes ablesen: - 25 (xi − x ¯)2 = 29141464 mit x ¯ = 2708, 8 (vgl. 4); i=1 - 25 (xi − x0,5 )2 = 30231400 mit x0,5 = 2500 (vgl. 24). h. die Summe der quadrierten Abweichungen vom arithmetischen Mittel ist kleiner als die Summe der quadrierten Abweichungen vom Median. 6 sagt Ihnen, dass dies auch gilt, wenn wir anstelle des Medians einen anderen Wert oder eine andere Maßzahl gewählt hätten, die ungleich x ¯ ist.

Da 25 · 0, 25 = 6, 25 und 25 · 0, 75 = 18, 75 ist, ist das untere Quartil x0,25 = x[7] = 2050 und x0,75 = x[19] = 2900. Zwischen diesen beiden Werten liegen 50% der mittleren Beobachtungen. 5 haben wir Ihnen die Quantile vorgestellt, die eine Möglichkeit darstellen, eine Verteilung mit wenigen Werten zu skizzieren. Das gleiche Ziel verfolgen auch die Maßzahlen oder Parameter einer empirischen Verteilung. Es ist Ihnen sicher schon deutlich geworden, dass der Datensatz, der ursprünglich als Urliste vorliegt, übersichtlicher und transparenter gemacht werden muss.

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