Deskriptive Statistik by Prof. Dr. Walter Assenmacher (auth.)
By Prof. Dr. Walter Assenmacher (auth.)
Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden ?berblick ?ber Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse erg?nzt wurden. Die zahlreichen statistischen M?glichkeiten zur Quantifizierung empirischer Ph?nomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so da? Notwendigkeit und Nutzen der Vorgehensweise deutlich hervortreten. Dadurch soll ein fundiertes Verst?ndnis f?r statistische Methoden geweckt werden. Dieses wird durch repr?sentative Beispiele unterst?tzt. ?bungsaufgaben mit L?sungen erg?nzen den textual content.
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Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, examine und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.
Dieses Lehrbuch gibt einen umfassenden ? berblick ? ber Methoden der deskriptiven Statistik, die durch einige Verfahren der explorativen Datenanalyse erg? nzt wurden. Die zahlreichen statistischen M? glichkeiten zur Quantifizierung empirischer Ph? nomene werden problemorientiert dargestellt, wobei ihre Entwicklung schrittweise erfolgt, so da?
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Soll im vorliegenden Beispiel für den Stamm 3 eine Klassierung mit der Breite 50 vorgenommen werden, erscheint der Stamm 3 zweimal untereinander. Hinter der ersten 3 sind die Blätter 0 bis 4, hinter der zweiten 3 die Blätter 5 bis 9 einzutragen. 7 in zwei Zeilen über: 3 044 3 55577 Soll diese Aufteilung auch für die übrigen Stämme gelten, verfährt man analog hierzu. Das Stemleaf-Diagramm besteht dann aus 20 Stämmen. 10 sind die behandelten Möglichkeiten der grafischen Wiedergabe von Häufigkeiten in Abhängigkeit der Skalierung des Merkmals zusammengefaßt: Abb.
32 linksoffener Klassenbildung die beiden nachstehenden Strichlisten: Abb. 2: Strichliste bei Klassierung von . bis unter ... mr über ... bis ... mr 111 (16,18]: 111 I Die gewählte Klassierung kann - wie hier - sowohl die Anzahl K der Klassen als auch die Aufteilung der Beobachtungen auf die Klassen beeinflussen. Bei der Klassenbildung "von... bis unter ... " entsteht der Eindruck einer symmetrischen Datenstrukturj besser mit der Verteilung des Urmaterials stimmt hier die mit der Klassierung "über ...
3 Welche der folgenden Merkmale sind intensiv, extensiv, manifest, latent oder häufbar? Einkommen, Zensuren, Kosten, Körpergröße, Haarfarbe, Studienfach. 2 Messen und Skalieren Die Festlegung der beobachtbaren Merkmalsausprägungen geschieht in der Statistik unabhängig von der Art des Merkmals durch Zählen oder Messen. Unter Messen versteht man die nach einer angegebenen Regel vorgenommene eindeutige Zuordnung von Zahlen zu den Merkmalsausprägungen. Damit nach dem Messen dieselbe Ordnung der Merkmalsträger gemäß ihrer Merkmalsausprägungen vorliegt, muß eine Skala verwendet werden.