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Was bedeuten Hypothesentests?
Hypothesentests sind statistische Verfahren, die verwendet werden, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population oder Stichprobe zutrifft. Dabei wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Zusammenhang gibt. Anschließend wird anhand der vorliegenden Daten geprüft, ob diese Nullhypothese abgelehnt werden kann. Hypothesentests helfen dabei, statistisch fundierte Aussagen über die Realität zu treffen und Schlussfolgerungen auf Basis von Daten zu ziehen. **
Was sind statistische Hypothesentests?
Statistische Hypothesentests sind Verfahren, die verwendet werden, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population auf Basis von Stichproben-Daten unterstützt wird. Dabei wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Effekt gibt. Anschließend wird geprüft, ob die vorliegenden Daten ausreichend Evidenz liefern, um die Nullhypothese abzulehnen und eine alternative Hypothese anzunehmen. Statistische Hypothesentests helfen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und Schlussfolgerungen über die zugrunde liegende Population zu ziehen. **
Ähnliche Suchbegriffe für Hypothesentests
Produkte zum Begriff Hypothesentests:
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
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Preis: 474.81 € | Versand*: 0.00 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 € -
Suchmaschinen-Optimierung (Erlhofer, Sebastian)
Suchmaschinen-Optimierung , Das Handbuch bietet Einsteigern und Fortgeschrittenen fundierte Informationen zu allen relevanten Bereichen der Suchmaschinen-Optimierung. Neben ausführlichen Details zur Planung und Erfolgsmessung reicht das Spektrum von der Keyword-Recherche, der Onpage-Optimierung über erfolgreiche Methoden des Linkbuildings bis hin zu Ranktracking und Monitoring. Anschauliche Beispiele ermöglichen Ihnen die schnelle Umsetzung in der Praxis, z. B. im Bereich Ladezeitoptimierung und Responsive Webdesign. Aus dem Inhalt: Überblick über SEO Suchmaschinen verstehen Funktionsweisen von Google Keyword-Recherche Website-Struktur optimieren Planung und Durchführung Google-Ranking erhöhen Ziele und KPIs Gewichtung und Relevanz Zentrale Onpage-Faktoren Linkbuilding Duplicate Content Spam-Vermeidung Suchmaschinen-optimierte Texte schreiben CMS, Weblogs und Online-Shops Tracking Web Analytics und Controlling Usability und SEO Content Marketing , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 11. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230203, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Erlhofer, Sebastian, Edition: REV, Auflage: 23011, Auflage/Ausgabe: 11. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 1232, Themenüberschrift: COMPUTERS / Web / Search Engines, Keyword: E-Commerce; Keywords; Onpage-Offpage-Optimierung; Definition; Ranking; Usability; Content-Marketing; Conversions; AdWords Ads; Web-Analytics; Hand-Buch Bücher lernen Grundlagen Kurse Tipps Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Google Search Console, Fachschema: EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik~Maschine / Suchmaschine~Suchmaschine~Electronic Marketing - Online-Marketing~Marketing / Electronic Commerce~Internet / Suchmethoden, Spezielle Anwender, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Informatik~Internetrecherche, Suchmaschinen, Sprache: Deutsch, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Online-Marketing, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Breite: 184, Höhe: 65, Gewicht: 2142, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2763175
Preis: 49.90 € | Versand*: 0 € -
Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 €
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Wie werden Hypothesentests in der statistischen Analyse verwendet und was sind ihre grundlegenden Prinzipien?
Hypothesentests werden verwendet, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population auf Basis von Stichproben-Daten unterstützt wird. Die grundlegenden Prinzipien sind die Formulierung von Null- und Alternativhypothesen, die Festlegung eines Signifikanzniveaus und die Berechnung eines p-Werts zur Entscheidung über die Nullhypothese. Ein Hypothesentest kann entweder parametrisch (z.B. t-Test) oder nicht-parametrisch (z.B. Wilcoxon-Test) sein, abhängig von den Annahmen über die Verteilung der Daten. **
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Was sind die grundlegenden Schritte für die Durchführung eines Hypothesentests und wie können sie bei der Analyse von Daten helfen?
Die grundlegenden Schritte für die Durchführung eines Hypothesentests sind: Formulierung der Null- und Alternativhypothese, Festlegung des Signifikanzniveaus und Auswahl des geeigneten Testverfahrens. Durch die Analyse von Daten mittels Hypothesentests können statistische Unterschiede zwischen Gruppen oder Zusammenhänge zwischen Variablen aufgedeckt werden, was zu fundierten Schlussfolgerungen führt. Hypothesentests ermöglichen es, wissenschaftliche Theorien zu überprüfen, Entscheidungen zu treffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. **
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Was ist der Zweck eines Hypothesentests und wie wird er in der statistischen Analyse verwendet?
Der Zweck eines Hypothesentests ist es, eine statistische Aussage über eine Population auf Basis von Stichproben zu treffen. Er wird verwendet, um zu überprüfen, ob eine Annahme über die Population aufrechterhalten werden kann oder ob es signifikante Unterschiede gibt. Der Hypothesentest liefert eine statistische Evidenz dafür, ob eine Nullhypothese abgelehnt oder beibehalten werden sollte. **
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Was ist der Zweck eines Hypothesentests und wie wird er in der statistischen Analyse angewendet?
Der Zweck eines Hypothesentests ist es, eine statistische Aussage über eine Population auf Basis von Stichproben zu treffen. Er wird angewendet, indem eine Nullhypothese aufgestellt wird, die dann anhand der Stichprobendaten entweder abgelehnt oder nicht abgelehnt wird. Dies ermöglicht es, Schlussfolgerungen über die Population zu ziehen. **
Was sind die grundlegenden Schritte für die Durchführung eines Hypothesentests in den Bereichen Statistik, Wissenschaft und Forschung?
1. Formuliere eine Nullhypothese, die besagt, dass es keinen Effekt oder Zusammenhang gibt, und eine Alternativhypothese, die besagt, dass es einen Effekt oder Zusammenhang gibt. 2. Wähle ein angemessenes Signifikanzniveau, das angibt, wie sicher du sein möchtest, dass die Nullhypothese abgelehnt wird. 3. Sammle Daten und führe den entsprechenden statistischen Test durch, um zu prüfen, ob die Daten signifikant genug sind, um die Nullhypothese abzulehnen. 4. Interpretiere die Ergebnisse des Tests und ziehe Schlussfolgerungen darüber, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann oder nicht. **
Wie kann man mithilfe eines Hypothesentests die Signifikanz einer Vermutung in statistischen Daten bestimmen?
Man formuliert eine Nullhypothese, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied gibt. Dann sammelt man Daten und berechnet einen Testwert. Anhand des Testwertes und eines Signifikanzniveaus kann man entscheiden, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann. **
Produkte zum Begriff Hypothesentests:
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Smart Energy Controller SEC1000S Hybrid für Analyse von Daten, GoodWe
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Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Was bedeuten Hypothesentests?
Hypothesentests sind statistische Verfahren, die verwendet werden, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population oder Stichprobe zutrifft. Dabei wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Zusammenhang gibt. Anschließend wird anhand der vorliegenden Daten geprüft, ob diese Nullhypothese abgelehnt werden kann. Hypothesentests helfen dabei, statistisch fundierte Aussagen über die Realität zu treffen und Schlussfolgerungen auf Basis von Daten zu ziehen. **
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Was sind statistische Hypothesentests?
Statistische Hypothesentests sind Verfahren, die verwendet werden, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population auf Basis von Stichproben-Daten unterstützt wird. Dabei wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Effekt gibt. Anschließend wird geprüft, ob die vorliegenden Daten ausreichend Evidenz liefern, um die Nullhypothese abzulehnen und eine alternative Hypothese anzunehmen. Statistische Hypothesentests helfen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und Schlussfolgerungen über die zugrunde liegende Population zu ziehen. **
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Wie werden Hypothesentests in der statistischen Analyse verwendet und was sind ihre grundlegenden Prinzipien?
Hypothesentests werden verwendet, um zu überprüfen, ob eine Annahme über eine Population auf Basis von Stichproben-Daten unterstützt wird. Die grundlegenden Prinzipien sind die Formulierung von Null- und Alternativhypothesen, die Festlegung eines Signifikanzniveaus und die Berechnung eines p-Werts zur Entscheidung über die Nullhypothese. Ein Hypothesentest kann entweder parametrisch (z.B. t-Test) oder nicht-parametrisch (z.B. Wilcoxon-Test) sein, abhängig von den Annahmen über die Verteilung der Daten. **
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Was sind die grundlegenden Schritte für die Durchführung eines Hypothesentests und wie können sie bei der Analyse von Daten helfen?
Die grundlegenden Schritte für die Durchführung eines Hypothesentests sind: Formulierung der Null- und Alternativhypothese, Festlegung des Signifikanzniveaus und Auswahl des geeigneten Testverfahrens. Durch die Analyse von Daten mittels Hypothesentests können statistische Unterschiede zwischen Gruppen oder Zusammenhänge zwischen Variablen aufgedeckt werden, was zu fundierten Schlussfolgerungen führt. Hypothesentests ermöglichen es, wissenschaftliche Theorien zu überprüfen, Entscheidungen zu treffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. **
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Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Induktive Statistik
Prüfungstraining Induktive Statistik , Alle notwendigen Grundlagen der induktiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Zufallsexperiment und Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeitsgesetze, Unabhängigkeit von Ereignissen Diskrete Zufallsvariablen Binomialverteilung, geometrische, hypergeometrische und Poisson-Verteilung Stetige Zufallsvariablen Gleichverteilung, Exponential- und Normalverteilung Statistische Schätz- und Testverfahren Erwartungswerte und Vertrauensintervall Unabhängigkeitstests Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Deskriptive Statistik
Prüfungstraining Deskriptive Statistik , Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Was ist der Zweck eines Hypothesentests und wie wird er in der statistischen Analyse verwendet?
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