Statistik Einführung mit praktischen Beispielen

Um diese auswerten zu können und sich Zugang zu komplizierteren Verfahren zu verschaffen (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence), müssen zunächst die statistischen Kerninhalte verstanden werden.Begleitet von einer darauf abgestimmten Kleinen Formelsammlung hilft diese erweiterte und überarbeitete 13.

Knapp, verständlich und effizient präsentiert dieses Standardwerk die Grundlagen der Statistik. Zum einen ist es als Begleitliteratur für das Grundstudium ausgerichtet und behandelt die Beschreibende Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Schließende Statistik. Zum anderen wendet es sich an Praktikerinnen und Praktiker, die mit immer größeren Datensätzen konfrontiert werden (Big Data). Um diese auswerten zu können und sich Zugang zu komplizierteren Verfahren zu verschaffen (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence), müssen zunächst die statistischen Kerninhalte verstanden werden.
Begleitet von einer darauf abgestimmten Kleinen Formelsammlung hilft diese erweiterte und überarbeitete 13. Auflage mit vielen Beispielen und Lösungen bei der praktischen Umsetzung und Festigung des statistischen Instrumentariums.
Der Inhalt

• Beschreibende Statistik
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Schließende Statistik
• Beispiele und Multiple-Choice-Fragen mit Lösungen

Der AutorProf. Dr. Josef Puhani ist emeritierter Professor für Statistik und Volkswirtschaftslehre an der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft, Ludwigshafen am Rhein. Als Unternehmensberater führte er auch Seminare zur Statistik und Prognosetechnik durch.

Knapp, verständlich und effizient präsentiert dieses Standardwerk die Grundlagen der Statistik. Zum einen ist es als Begleitliteratur für das Grundstudium ausgerichtet und behandelt die Beschreibende Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Schließende Statistik. Zum anderen wendet es sich an Praktikerinnen und Praktiker, die mit immer größeren Datensätzen konfrontiert werden (Big Data). Um diese auswerten zu können und sich Zugang zu komplizierteren Verfahren zu verschaffen (Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Artificial Intelligence), müssen zunächst die statistischen Kerninhalte verstanden werden.

Begleitet von einer darauf abgestimmten Kleinen Formelsammlung hilft diese erweiterte und überarbeitete 13. Auflage mit vielen Beispielen und Lösungen bei der praktischen Umsetzung und Festigung des statistischen Instrumentariums.