By Helge Toutenburg
Statistische Verfahren werden in allen Naturwissenschaften, in der Wirtschaft, in der Technik und sogar zum Teil in den Geisteswissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, gibt der Autor in dem vorliegenden Buch eine anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Er beschreibt anhand praxisnaher Beispiele die Ideen und Methoden des modernen Datenmanagements. Der Leser kann mittels der vielen Übungsaufgaben sein Wissen vertiefen, wobei die Musterlösungen ihm zeigen, wie eine Übung gelöst werden könnte. SPSS, die Statistik-Software, kommt in diesem Buch zum Einsatz.
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Innovationsprozeß im Mittelstand: Teamorientierte Arbeitsformen zur Förderung von Innovationen
Mittelständische Unternehmen verfügen oftmals nicht über die für ein erfolgreiches Innovationsmanagement notwendigen Ressourcen. Der Einsatz zeitgemäßer Teamorganisationsformen kann mittelständischen Unternehmen helfen, diese Ressourcenengpässe zu überwinden. Sven H. A. Siemers charakterisiert einzelne Innovationsdimensionen und Innovationsphasenkonzepte.
Aus pharmazeutischer Vorzeit in Bild und Wort: Erster Band
Seit jeher beschäftigten sich die Menschen mit Bereichen der Pharmazie. Der Gegenstand des Faches gehört zwar zu den ältesten akademischen Lehrfächern (Materia medica), als eigenständige Disziplin ist die heutige Pharmazie aber eine relativ junge Wissenschaft, die erst im 17. /18. Jahrhundert langsam entstand.
Das Klimasystem und seine Modellierung: Eine Einführung
Das Buch bietet eine Einführung in die moderne Klimatologie mit ihren Prognose- und Interpretationsmodellen. Es gibt einen Überblick über die Vorstellungen, die guy heute vom Klima und von klimarelevanten Prozessen hat, und wie guy diese konzeptionell und quantitativ - additionally mit Modellen - zu beschreiben versucht.
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- Wissenschaft und demokratische Regierung: Kernpunkte der Vierten Parlamentarisch-Wissenschaftlichen Konferenz in Florenz 1975
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Obige Tabelle). 131 Offene Klassen. Bisher sind wir davon ausgegangen, dass alle KlassengrenZen angegeben werden konnen. Im obigen Beispiel der Examensklausur konnten z. B. minimal 0 und maximal 100 Punkte erreicht werden. Es gibt jedoch auch Anwendungsbeispiele, bei denen dies nicht ohne weiteres moglich ist. Betrachten wir z. B. das Merkmal 'monatliches Einkommen9 einer Person, so ist zwar als untere Grenze Null fest gegeben, eine Beschrankung nach oben ist jedoch nicht vorhanden. 2 Empirische Verteilungsfunktion 25 die oberste Klasse durch Angaben wie 'mehr als 100 000 EUR' bestimmt.
Empirische Verteilungsfunktion des ordinalskalierten Merkmals 'Klausurnote' bei der Statistik I Klausur (Noten als X-Achsen-Skala) 27 Abb. 4. Empirische Verteilungsfunktion des ordinalskalierten Merkmals 'Klausurnote' bei der Statistik I Klausur (Punktewerte als X-AchsenSkala) ihrer Abstande willkurlich. 4 wird die empirische Verteilungsfunktion des Merkmals 'Klausurnote' fiir zwei unterschiedliche Skalierungen auf der X-Achse dargestellt. 4 benutzt fur die Abstande auf der X-Achse die den Notenwerten zugrundeliegenden Punktezahlen (vgl.
5: In einer medizinischen Untersuchung wurde an einer Gruppe von 200 Personen eine Schlankheitsdiat getestet. Das Ergebnis der Diat ist in der folgenden Tabelle festgehalten: . 00 a) Berechnen Sie die absoluten Haufigkeiten des Merkmals 'Gewichtsverlust'. b) Wieviel % der Personen haben mindestens 9 Pfund pro Monat abgenommen? c) Wieviel % der Personen haben zwischen 2 und 6 Pfund pro Monat abgenommen? 6: Eine empirisch ermittelte Verteilung der Dauer von Telefongesprachen im Stadtbereich, welche nicht langer als 8 Minuten dauern, ist in folgender Abbildung dargestellt: Abb.