Einleitung

• In dieser Vorlesung werden Begriffe und Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik weiter vertieft, die teilweise bereits im Grundkurs "Stochastik für Wirtschaftswissenschaftler" eingeführt worden sind.
• Das Ziel der Vorlesung Wirtschaftsstatistik besteht vor allem darin, solche Begriffe und Methoden der
  • beschreibenden Statistik
  sowie der
  • beurteilenden Statistik
  auf anschauliche Weise zu behandeln, die bei der Gewinnung, Darstellung und Beschreibung von Wirtschaftsdaten sowie bei deren Analyse, Bewertung und Interpretation nützlich sind.
• Die beschreibende Statistik (auch deskriptive Statistik bzw. explorative Datenanalyse genannt) befasst sich hauptsächlich damit,
  • Daten, die aus der Beobachtung von interessierenden Sachverhalten, Objekten bzw. Vorgängen gewonnen werden, in geeigneter Form darzustellen und zu beschreiben.
• Bei der Untersuchung von großen Datenmengen geht es dabei oft um eine geeignete Strukturierung der Daten, beispielsweise um eine geeignete Zusammenfassung/Komprimierung von Teildatensätzen bzw. deren graphische Darstellung, um somit wesentliche Eingenschaften der Daten stärker hervorzuheben (und Nebensächliches in den Hintergrund zu rücken).
• Die beurteilende Statistik (auch schließende, induktive bzw. inferentielle Statistik genannt) nutzt
  • Begriffe und Methoden der mathematischen Stochastik.
• Hierdurch wird eine wesentlich tiefergehende Analyse, Bewertung und Interpretation der Daten ermöglicht.

Die Vorlesung Wirtschaftsstatistik besteht aus zwei Teilen:

1. Grundideen der beschreibenden Statistik, insbesondere
   • Methoden der Datengewinnung (Datenerhebung, experimentelle Datengewinnung, Monte-Carlo-Simulation),
   • Kenngrößen zur Beschreibung von univariaten Daten (Maßzahlen für Lage und Streuung der Daten, Konzentrationsmaße, relative Häufigkeiten, empirische Verteilungsfunktion),
   • Kenngrößen zur Beschreibung von bivariaten Daten (Kontingenztafeln, Zusammenhangsmaße)
2. Regressions- und Varianzanalyse, insbesondere
   • einfache bzw. multiple lineare Regression (Schätzen und Testen von Modellparametern; Prognose von Zielgrößen)
   • einfaktorielle bzw. mehrfaktorielle Varianzanalyse (mit festen Effekten)

Die folgende Liste von einführenden Lehrbüchern umfasst lediglich eine kleine Auswahl von Texten, die neben dem Vorlesungsskript für ein ergänzendes und vertiefendes Studium empfohlen werden können.

• Bamberg, G. und Baur, F., Statistik. Oldenburg-Verlag, München, 2001.
• Bosch, K., Elementare Einführung in die angewandte Statistik. Vieweg-Verlag, Braunschweig, 2000.
• Bosch, K., Statistik-Taschenbuch (3. Aufl.). Oldenbourg-Verlag, München, 1998
• Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G., Statistik: Der Weg zur Datenanalyse (4. Aufl.). Springer-Verlag, Berlin, 2002.
• Hartung, J., Elpelt, B. und Klösener, K.-H., Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg-Verlag, München, 2002.
• Kazmier, L.J., Wirtschaftsstatistik. McGraw-Hill, London, 1996.
• Mosler, K. und Schmid, F., Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. Springer-Lehrbuch, Berlin 2003.
• Schlittgen, R. und Streitberg, B., Zeitreihenanalyse. Oldenbourg-Verlag, München, 1999.
• Storm, R., Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und Qualitätskontrolle. Hanser-Fachbuchverlag, Leipzig, 2001.