Deskriptive Statistik by Professor Dr. Walter Assenmacher (auth.)

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Langer erwerbstatig — aber wie?: Mit einer Einfuhrung von Gerhard Naegele und Winfried Schmahl

Die Arbeitnehmer und Arbeitnehmerinnen sollen zukünftig länger erwerbstätig sein. Die gesetzliche Anhebung der Altersgrenze zum Renteneintritt und finanzielle Verschlechterung bei einem frühzeitigen Berufsausstieg bewirken jedoch nicht, daß die Beschäftigten auch länger arbeiten können. Die Arbeits- und Beschäftigungsbedingungen, die Erwerbsverläufe, die Arbeitszeit und die Arbeitsanforderungen müßten auch entsprechend "altersgerecht" organisiert und gestaltet werden.

Allgemeine Diagnostik und Therapie der Hautkrankheiten: Als Einführung in die Dermatologie für Studierende und Praktiker

Angesichts der vielen dermatologischen Lehrbiicher, die schon bestehen, ist meines Erachtens ein Wort der Entschuldigung am Platze, wenn guy ihre Anzahl weiter vermehrt. Die Entschuldigung kann nur darin liegen, daB das neue Lehrbuch sich von den bisherigen wesentlich unterscheidet, in erster Linie durch eine besondere didaktische Idee, die ihm zugrunde liegt.

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11 aIs Differenz der Ordinatenwerte N(X5) - N(X4) bzw. H(X5) - H(X4) links bzw. rechts der Ordinate ablesen. Die absolute Haufigkeitssummenfunktion und die empirische Verteilungsfunktion werden für stetige und diskrete Merkmale auf gleiche Weise erstellt. Sie unterscheiden sich jedoch dadurch, dass bei stetigen statistischen Variablen die Sprungstellen haufiger vorkommen und die Ànderungen der Ordinatenwerte an diesen 50 Stellen im Allgemeinen geringer aIs bei diskreten statistischen Variabien ausfallen.

Bis ... ] [von ... bis unter ... ) [10,12): 1 (10,12]: III [12,14) : --Htr (12,14] : --Htr [ 14, 16) : --Htr III (14,16]: --Htr III [16,18) : --Htr (16,18]: [18,20): 1 III 1 Aufteilung der Beobachtungen auf die Klassen beeinfiussen. Bei der Klassenbildung "von ... bis unter. " entsteht der Eindruck einer symmetrischen Datenstruktur; besser mit der nicht symmetrischen Verteilung des Urmaterials stimmt hier die für die Klassierung "über. bis ... " gewonnene Strichliste überein. Da in vielen FtiJlen die weitere Aufbereitung des Urmaterials bei rechtsgeschlossener leichter aIs bei linksgeschlossener Intervallbildung faUt, werden im Folgenden Klassen stets nach dem Prinzip (X~_l'X~] gebildet.

Der jetzt aus n Beobachtungen Xj, j = 1, ... , n bestehende Datensatz enthiilt m E IN verschie- dene Auspriigungen Xi, i = 1, ... , m. Da Beobachtungen im Gegensatz zu den Auspriigungen gleich sein k6nnen, gilt immer m ::; n. Bei einer statistischen Masse liisst sich nicht nur eine statistische Variable, sondern mehrere statistische Variablen beobachten, die zwecks Unterscheidung jetzt mit XI, X 2 , ••• , X g bezeichnet werden. Jeder Merkmalstriiger Wj,j = 1, ... , n weist für jede Variable eine Beobachtung auf, es liegen somit insgesamt ng Beobachtungen vor.

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