Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen.
Dazu gehören:
Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes
Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen
Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen
Formelsammlung
Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern.
Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen.
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Klausur- und Prüfungsvorbereitung Wirtschaftsmathematik
Praktische Lösungswege für alle typischen Aufgabenstellungen
Anwendungsaufgaben mit Lösungen
Komplette Musterklausuren für die effiziente Prüfungsvorbereitung
Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Verhältnis- und Indexzahlen u.v.m. - optimal für die Prüfungsvorbereitung vermittelt anhand von Anwendungsaufgaben, Musterklausuren und Lösungen.
Kompakte Prüfungsvorbereitung Wirtschaftsmathematik: Deskriptive Statistik
Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen.
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Vorteile
Aktuelles
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Prof. Dr. Ulrike Schuldenzucker, Professorin für Mathematik und Statistik an der Fresenius Hochschule Köln; davor tätig als Wissenschaftlerin und Dozentin an der Universität Bonn, beim AKAD Institut für Erwachsenenbildung und bei der Forschungsstiftung caesar in Bonn.
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