Deskriptive Statistik: Grundlagen - Methoden - Beispiele - Aufgaben, Ausgabe 6
Jul 2016 · Springer-Verlag
Ebook
336
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About this ebook
Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Deskriptiven Statistik, wie sie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an Universitäten und Fachhochschulen gelehrt werden. Ein besonderer Akzent liegt auf einer möglichst wenig formalen Darstellung sowie auf vielen Beispielen und der Interpretation der Ergebnisse. Somit eignet sich das Buch hervorragend als Begleitlektüre und zum selbstständigen Nacharbeiten einer Vorlesung oder auch zum gezielten Nachschlagen bestimmter Fragestellungen. Die 6. Auflage wurde korrigiert und überarbeitet. Außerdem wurden Übungsaufgaben und Musterlösungen zu den behandelten statistischen Methoden ergänzt.
Das Buch wendet sich an Studierende und Dozierende der Volks- und Betriebswirtschaftslehre sowie angrenzender Studienrichtungen. Es empfiehlt sich gleichermaßen für Praktiker, beispielsweise aus der Markt- und Meinungsforschung und dem Controlling, die sich Grundlagen aneignen oder über die Interpretation von bestimmten Kennzahlen informieren wollen.
Das Buch wendet sich an Studierende und Dozierende der Volks- und Betriebswirtschaftslehre sowie angrenzender Studienrichtungen. Es empfiehlt sich gleichermaßen für Praktiker, beispielsweise aus der Markt- und Meinungsforschung und dem Controlling, die sich Grundlagen aneignen oder über die Interpretation von bestimmten Kennzahlen informieren wollen.
About the author
Prof. Dr. Reinhold Kosfeld ist Leiter des Fachgebiets Statistik an der Universität Kassel.
Univ.-Prof. em. Dr. Hans-Friedrich Eckey hat lange Zeit das Fachgebiet Empirische Wirtschaftsforschung an der Universität Kassel geleitet.
Dr. Matthias Türck ist Risk Controller bei Siemens Financial Services in München.
Univ.-Prof. em. Dr. Hans-Friedrich Eckey hat lange Zeit das Fachgebiet Empirische Wirtschaftsforschung an der Universität Kassel geleitet.
Dr. Matthias Türck ist Risk Controller bei Siemens Financial Services in München.
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