quatember andreas (41 Ergebnisse)

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Taschenbuch. Zustand: Gut. 2. Auflage. Andreas Quatember, Statistik ohne Angst vor Formeln - Ein Lehrbuch für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, Pearson Studium Verlag, Broschur, 2. Auflage 2008, 197 Seiten, gebraucht, leichte Gebrauchsspuren, Leserillen am Buchrücken, Ecken z.T. bestoßen, kleiner Knick im Rückeinband (unten links), sonst aber guter gebrauchter Zustand, keine Eintragungen oder Markierungen . Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 600.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Broschiert. Zustand: Gut. 115 S. : graph. Darst. ; Der Erhaltungszustand des hier angebotenen Werks ist trotz seiner Bibliotheksnutzung sehr sauber. Es befindet sich neben dem Rückenschild lediglich ein Bibliotheksstempel im Buch; ordnungsgemäß entwidmet. Einbandkanten sind leicht bestoßen. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 170.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Alternative Wahrheiten' beeinträchtigen jeden faktenbasierten Diskurs - egal ob im Fernsehen, in Zeitungen oder in den sozialen Medien. Oft werden dafür datengestützte (Schein-)Argumente vorgebracht und es stellt sich ganz automatisch die Frage nach der Qualität dieser Informationen.Dieses Buch zeigt anhand vieler Beispiele, wie Sie mit einer grundlegenden Statistical Literacy sowohl bewusste statistische Fälschungen als auch unbewusste Irrtümer aufdecken können. Denn beides hat denselben Effekt: Sie werden fehlinformiert, wo Sie sich informiert glauben. Begleiten Sie die Autoren auf einem Ausflug in die spannende Welt der Daten und trainieren Sie Ihre statistischen Kompetenzen im kritischen Umgang mit diesen: Hinterfragen Sie Statistiken, bewerten Sie deren Qualität, lernen Sie das korrekte Interpretieren und faktengerechte Argumentieren mit Daten. Die zu beschreitenden Pfade sind gut beschildert; die Autoren demonstrieren eindrücklich, dasssich eine Basismethodenkompetenz auch mit überschaubaren Mathematikkenntnissen erreichen lässt. Die abwechslungsreichen Themen und Darstellungen bieten auch Anregungen für weitere eigene Exkursionen.

Bündel. Zustand: Neu. Neuware - Statistik ohne Angst vor Formeln: Ein aktuelles und praxisnahes Lehrbuch für Studierende, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler:innen und alle Anwender:innen statistischer Methoden im beruflichen Alltag. Dieses Buch bietet eine verständliche Einführung in alle grundlegenden statistischen Methoden. Ohne besondere Vorkenntnisse vorauszusetzen, werden die Inhalte anschaulich und verständnisorientiert dargestellt.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Zustand: Gut. 2. Auflage, 2015, Bibliotheksexemplar, überarbeitete Auflage - Einband: leichte Lagerspuren - Seiten: leichte Lesespuren.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen:Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R) Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen Wie kompensiert man Nonresponse Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gestützt. Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzufälligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software Rangeleitet wird.

Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut - Gepflegter, sauberer Zustand. Außen: Buchschnitt verkürzt. | Seiten: 148 | Sprache: Englisch | Produktart: Sonstiges.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book emphasizes that artificial or pseudo-populations play an important role in statistical surveys from finite universes in two manners: firstly, the concept of pseudo-populations may substantially improve users' understanding of various aspects in the sampling theory and survey methodology; an example of this scenario is the Horvitz-Thompson estimator. Secondly, statistical procedures exist in which pseudo-populationsactually have to be generated. An example of such a scenario can be found in simulation studies in the field of survey sampling, where close-to-reality pseudo-populations are generated from known sample and population data to form the basis for the simulation process. The chapters focus on estimation methods, sampling techniques, nonresponse, questioning designs and statistical disclosure control. This book is a valuable reference in understanding the importance of the pseudo-populationconcept andapplying it in teaching and research.