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This introductory statistics textbook conveys the essential concepts and tools needed to develop and nurture statistical thinking. It presents descriptive, inductive and explorative statistical methods and guides the reader through the process of quantitative data analysis. In the experimental sciences and interdisciplinary research, data analysis has become an integral part of any scientific study. Issues such as judging the credibility of data, analyzing the data, evaluating the reliability of the obtained results and finally drawing the correct and appropriate conclusions from the results are vital. The text is primarily intended for undergraduate students in disciplines like business administration, the social sciences, medicine, politics, macroeconomics, etc. It features a wealth of examples, exercises and solutions with computer code in the statistical programming language R as well as supplementary material that will enable the reader to quickly adapt all methods to their own applications.

Statistics. --- Econometrics. --- Macroeconomics. --- Statistical Theory and Methods. --- Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance. --- Macroeconomics/Monetary Economics//Financial Economics. --- Mathematical statistics. --- Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance. --- Mathematics --- Statistical inference --- Statistics, Mathematical --- Statistics --- Probabilities --- Sampling (Statistics) --- Economics --- Economics, Mathematical --- Statistical analysis --- Statistical data --- Statistical methods --- Statistical science --- Econometrics --- Statistics . --- R (Computer program language). --- GNU-S (Computer program language) --- Domain-specific programming languages --- R (Computer program language)

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This introductory statistics textbook conveys the essential concepts and tools needed to develop and nurture statistical thinking. It presents descriptive, inductive and explorative statistical methods and guides the reader through the process of quantitative data analysis. In the experimental sciences and interdisciplinary research, data analysis has become an integral part of any scientific study. Issues such as judging the credibility of data, analyzing the data, evaluating the reliability of the obtained results and finally drawing the correct and appropriate conclusions from the results are vital. The text is primarily intended for undergraduate students in disciplines like business administration, the social sciences, medicine, politics, macroeconomics, etc. It features a wealth of examples, exercises and solutions with computer code in the statistical programming language R as well as supplementary material that will enable the reader to quickly adapt all methods to their own applications.

Statistical science --- Macroeconomics --- Quantitative methods (economics) --- Mathematical statistics --- Business economics --- statistiek --- macro-economie --- econometrie --- gegevensanalyse --- statistisch onderzoek

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Forest canopies --- Forest health --- Measurement. --- Monitoring

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Das Fach Statistik gehört in vielen Fachrichtungen zum Grundstudium. Wegen des teilweise abstrakten und mathematisch begründeten Vorgehens haben Studenten häufig Probleme im Verständnis der statistischen Methoden. Das Arbeitsbuch ist eine Ergänzung zu den beiden Lehrbüchern von Helge Toutenburg Deskriptive Statistik und Induktive Statistik, deren voller Stoffumfang klausurrelevant für Haupt- und Nebenfachstudenten an deutschsprachigen Universitäten ist. Es ist eine effektive Lernhilfe für die Vorlesungen Statistik I und II. Jedes Kapitel des Arbeitsbuches besteht aus einem anschaulich geschriebenen, überschaubaren Lehrteil, der den Studenten die wichtigsten Zusammenhänge anhand klar strukturierter Beispiele näher bringt, sowie einem ausführlichen und gut kommentierten Aufgabenteil. Das didaktische Anliegen des Buches wird durch eine Vielzahl neuer und origineller Beispiele unterstützt. Datensätze im Internet können zusätzlich zur Übung allgemein und zu speziellen Aufgaben mit SPSS genutzt werden.

Statistics . --- Economic theory. --- Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance. --- Statistics for Social Sciences, Humanities, Law. --- Economic Theory/Quantitative Economics/Mathematical Methods. --- Statistics. --- Economics.

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Six Sigma ist im deutschsprachigen Raum stark im Kommen. Doch was ist Six Sigma? Six Sigma ist eine wissenschaftliche Managementmethode mit dem Ziel, Kundenbedürfnisse vollständig und profitabel zu erfüllen. Mit Hilfe von Six Sigma werden Prozesse optimiert, aus Kundensicht relevante Fehler reduziert und die Profitabilität des Unternehmens gesteigert. In jeder Phase eines Six-Sigma-Projektes werden statistische Methoden angewendet, um auf Basis objektiver Daten fundierte und faktenbasierte Entscheidungen treffen zu können. „Six Sigma – Methoden und Statistik für die Praxis“ vereint praxisnahes Expertenwissen aus Anwendung, Consulting und Wissenschaft. Es verfügt über zwei Schwerpunkte: DMAIC – die Six-Sigma-Methode zur Verbesserung von Prozessen – sowie Statistik. Beide Themen sind wissenschaftlich fundiert, anwendungsorientiert sowie durch Beispiele miteinander verknüpft. Das Buch richtet sich an alle, die Six Sigma bei der Bearbeitung von Projekten oder in Lehrveranstaltungen einsetzen wollen.

Management. --- Organization. --- Planning. --- Six sigma (Quality control standard) --- Total quality management.