Grundwissen Deskriptive Statistik

Behr, Andreas Prof. Dr. Andreas Behr lehrt Statistik an der Universität Duisburg-Essen.

Inhaltsverzeichnis9

1 Einführung 15

1.1 Einleitung 16

1.2 Variablen und Häufigkeiten 17

1.3 Ein Beispiel mit Einkommensdaten 20

1.4 Aufgaben24

1.5 R-Code 27

2 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen 29

2.1 Histogramme 30

2.2 Kerndichteschätzung 33

2.3 Aufgaben 41

2.4 R-Code 42

3 Charakterisierungen von Häufigkeitsverteilungen 45

3.1 Verteilungsfunktion 46

3.2 Quantilsfunktion 47

3.3 Maßzahlen 49

3.4 Approximationen mit klassierten Daten 59

3.5 Aufgaben 63

3.6 R-Code66

4 Konzentrationsmessung 71

4.1 Einleitung 72

4.2 Maßzahlen der absoluten Konzentration 72

4.3 Maßzahlen der relativen Konzentration 76

4.4 Aufgaben 83

4.5 R-Code 85

5 Strukturanalysen 89

5.1 Einleitung 90

5.2 Maßzahlen für Strukturunterschiede 90

5.3 Additive Komponentenzerlegung 92

5.4 Multiplikative Komponentenzerlegung 99

5.5 Aufgaben 101

5.6 R-Code 103

6 Preis- und Mengenindizes 107

6.1 Einleitung 108

6.2 Transaktionen, Mengen und Preise 108

6.3 Preisindizes auf Basis von Warenkorbvergleichen 109

6.4 Messziffernmittelung 112

6.5 Repräsentativgewichtung: Einzelpreise und Ausgabenanteile 114

6.6 Konstruktion von Indexziffern 115

6.7 Kettenindizes 121

6.8 Aufgaben 125

6.9 R-Code 127

7 Mehrdimensionale Variablen, bedingte Häufigkeiten und Streuungszerlegung 129

7.1 Mehrdimensionale Variablen 130

7.2 Bedingte Häufigkeiten 131

7.3 Streuungszerlegung 133

7.4 Aufgaben 136

7.5 R-Code 138

8 Korrelation: Metrische Variablen 141

8.1 Einleitung 142

8.2 Eine zweidimensionale Variable 142

8.3 Die Kovarianz 143

8.4 Der Korrelationskoeffizient von Pearson 146

8.5 Aufgaben 150

8.6 R-Code152

9 Korrelation: Ordinale und nominale Variablen 155

9.1 Spearmans Rangkorrelationskoeffizient 156

9.2 Zusammenhangsmaße für nominale Variablen 158

9.3 Aufgaben 163

9.4 R-Code 165

10 Einfache Regressionsrechnung 169

10.1 Einleitung 170

10.2 Methode der kleinsten Quadrate 171

10.3 Aufgaben 178

10.4 R-Code 181

11 Multiple Regressionsanalyse 183

11.1 Das multiple Regressionsmodell 184

11.2 Das multiple Regressionsmodell in Matrixnotation 186

11.3 Eine multiple Lohnregression 189

11.4 Partielle Regressionskoeffizienten und Residuenregressionen 190

11.5 Interaktionen erklärender Variablen 191

11.6 Aufgaben 193

11.7 R-Code 194

12 Zeitreihen 197

12.1 Einleitung 198

12.2 Komponenten von Zeitreihen 200

12.3 Trendermittlung 201

12.4 Saisonbereinigung 205

12.5 Aufgaben 211

12.6 R-Code 214

Formelsammlung 219

Probeklausuren 227

Lösungshinweise 233

Index 253