Grundlagen Bearbeiten

Einführende Literatur, allgemein Bearbeiten

Deutsch
Englisch
  • David A. Freedman, Robert Pisani, Roger Purves: Statistics. 3. Auflage. Norton, New York, ISBN 0-393-97121-X.
  • Bernard W. Lindgren: Statistical Theory. 4. Auflage. Chapmann & Hall, New York 1993, ISBN 0-412-04181-2.
Französisch
  • Michel Volle: Le métier de statisticien. 2. Auflage. Economica, Paris 1984, ISBN 2-7178-0824-8.

Einführende Literatur, fachspezifisch Bearbeiten

Deutsch
Englisch
  • Daniel Dorling, Stephen C. Simpson (Hrsg.): Statistics in Society. The Arithmetic of Politics (Arnold Applications of Statistics Series). Hodder Arnold, London 1998, ISBN 0-340-71994-X.

Lexika, Enzyklopädien, Nachschlagewerke Bearbeiten

Deutsch
Englisch
Französisch
  • Yadolah Dodge: Statistique – Dictionnaire encyclopédique. Springer-Verlag France, Paris 2007, ISBN 978-2-287-72093-2.

Mehrsprachige Glossare Bearbeiten

Bibliographien zur Statistik Bearbeiten

  • Stefan Huschens: Literaturauswahl zur Statistik. 2017, DNB 1130092801 (nbn-resolving.org).
  • Hans Kellerer: Bibliographie der seit 1928 in Buchform erschienenen deutschsprachigen Veröffentlichungen über theoretische Statistik und einige ihrer Anwendungsgebiete. Physica-Verlag, Würzburg 1969, ISBN 978-3-525-13163-3.
  • H. O. Lancaster: A Bibliography of Statistical Bibliographies: A Fourteenth List. In: International Statistical Review. Band 50, Nr. 2, 1982, JSTOR:140261.
  • Günter Menges: Bibliographie zur statistischen Entscheidungstheorie 1950 -1967. Westdeutscher Verlag, Köln 1968, ISBN 978-3-663-00459-2.
  • Jürgen Wilke: Bibliographie zu Verfahren der multivariaten Statistik, der mehrdimensionalen Klassifikation und ihre Anwendungen in Natur- und Gesellschaftswissenschaften, 1901-1975; Faktoranalyse, Hauptkomponentenanalyse, multidimensionale Skalierung, Clusteranalyse, numer. Taxonomie, automat. Muster- oder Gestalt- oder Zeichenerkennung (Pattern recognition). Akademie-Verlag, Berlin 1978, DNB 550357483.

Geschichte der Statistik Bearbeiten

Deutsch
  • Otto Behre: Geschichte der Statistik in Brandenburg-Preussen bis zur Gründung des Königlichen Statistischen Bureaus. Carl Heymann, Berlin 1905.
  • Alain Desrosières: Die Politik der großen Zahlen. Eine Geschichte der statistischen Denkweise. Springer, Berlin 2005, ISBN 3-540-20655-8.
  • Gerd Gigerenzer, Zeno Swijtink, Theodore Porter, Lorraine Daston, John Beatty, Lorenz Krüger: Das Reich des Zufalls. Wissen zwischen Wahrscheinlichkeiten, Häufigkeiten und Unschärfen. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg/Berlin 1999, ISBN 978-3-8274-0101-4 (amerikanisches Englisch: The Empire of Chance: How Probability Changed Science and Everyday Life.).
Englisch
  • Herbert A. David: First (?) Occurence of Common Terms in Mathematical Statistics. In: The American Statistician. Band 49, Nr. 2, 1995, S. 121–133, JSTOR:2684625.
  • Herbert A. David, Anthony W.F. Edwards: Annotated Readings in the History of Statistics. Springer, Berlin 2001, ISBN 0-387-98844-0.
  • Hans Fischer: A History of the Central Limit Theorem – From Classical to Modern Probability Theorem (= Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences). Springer, New York / Dordrecht / Heidelberg / London 2011, ISBN 978-0-387-87857-7, doi:10.1002/0471667196.
  • Ian Hacking: The Emergence of Probability: A Philosophical Study of Early Ideas about Probability, Induction and Statistical Inference. Cambridge University Press, Cambridge/London/New York 1975, ISBN 978-0-521-20460-6.
  • Anders Hald: A History of Mathematical Statistics from 1750 to 1930. Wiley, London 1998, ISBN 0-471-17912-4.
  • Anders Hald: A History of Probability and Statistics and Their Applications Before 1750. Wiley, London 2003, ISBN 0-471-47129-1.
  • Anders Hald: A History of Parametric Statistical Inference from Bernoulli to Fischer, 1713-1935 (= Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences). Springer, New York 2007, ISBN 978-1-4419-2363-9, doi:10.1007/978-0-387-46409-1.
  • Norman L. Johnson, Eric Ed. Johnson: Leading Personalities in Statistical Sciences: From the Seventeenth Century to the Present. Wiley, London 1997, ISBN 0-471-16381-3.
  • Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume I – Foundations and Basic Theory. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1992, ISBN 3-540-94039-1, doi:10.1007/978-1-4612-0919-5.
  • Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume II – Methodology and Distribution. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1992, ISBN 3-540-94037-5, doi:10.1007/978-1-4612-4380-9.
  • Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume III. Springer, New York 1997, ISBN 978-0-387-94989-5, doi:10.1007/978-1-4612-0667-5.
  • Lorenz Krüger, Lorraine J. Daston, Michael Heidelberger (Hrsg.): The Probabilistic Revolution. Vol. 1: Ideas in History. MIT Press, Cambridge/MA 1987, ISBN 0-262-11118-7.
  • Lorenz Krüger, Gerd Gigerenzer, Mary S. Morgan (Hrsg.): The Probabilistic Revolution. Vol. 2: Ideas in the Sciences. MIT Press, Cambridge/MA 1990, ISBN 0-262-61063-9.
  • Johann Pfanzagl: Mathematical Statistics – Essays on History and Methodology. Springer, Berlin, Heidelberg 2017, ISBN 978-3-642-31083-6, doi:10.1007/978-3-642-31084-3 (E-Book-ISBN 978-3-642-31084-3).
  • Theodore M. Porter: The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900. Princeton University Press, Princeton/NJ 1988, ISBN 0-691-02409-X.
  • Theodore M. Porter: Karl Pearson. The Scientific Life in a Statistical Age. Princeton University Press, Princeton/NJ 2006, ISBN 0-691-12635-6.
  • David Salsburg: The Lady Tasting Tea – How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century. Freeman, New York 2001, ISBN 978-0-8050-7134-4.
  • Libby Schweber: Disciplining Statistics. Demography and Vital Statistics in France and England, 1830/1885. Duke University Press, Durham 2006, ISBN 0-8223-3814-9.
  • Stephen M. Stigler: Statistics on the Table. The History of Statistical Concepts and Methods. Harvard University Press, Cambridge / London 1999, ISBN 0-674-00979-7.
  • Stephen M. Stigler: The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty Before 1900. Harvard University Press, Cambridge, Ma. 1990, ISBN 0-674-40340-1.
  • Stephen M. Stigler: The Seven Pillars of Statistical Wisdom. Harvard University Press, Cambridge, Ma. 2016, ISBN 978-0-674-08891-7.
Historische Texte
  • Joseph C. Bisinger: Vergleichende Darstellung der Grundmacht oder der Staatskräfte aller europäischen Monarchien und Republiken. C.A.Hartleben, Pesth und Wien 1823 (archive.org).

Populärliteratur Bearbeiten

Methodische Teilgebiete Bearbeiten

Mathematische Statistik Bearbeiten

Deutsch
Englisch

Asymptotik Bearbeiten

  • Lucien Le Cam, Grace Lo Young: Asymptotics in Statistics - Some Basic Concepts. 2. Auflage. Springer, New York 2000, ISBN 0-387-95036-2.
  • Anirban DasGupta: Asymptotic Theory of Statistics and Probability. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-75970-8, doi:10.1007/978-0-387-75971-5.
  • Pál Révész: Die Gesetze der Grossen Zahlen (= Lehrbücher und Monographien aus dem Gebiete der exakten Wissenschaften. Band 35). Birkhäuser, Basel 1980, ISBN 978-3-0348-6941-6, doi:10.1007/978-3-0348-6940-9 (Originalausgabe: The Laws of Large Numbers, Budapest 1967, übersetzt von Eva Vas).
  • Robert J. Serfling: Approximation Theorems of Mathematical Statistics. Wiley, New York 1980, ISBN 0-471-21927-4.
  • Aad W. van der Vaart: Asymptotic Statistics (= Cambridge Series in Statistics and Probabilistic Mathematics). Cambridge University Press, Cambridge 1998, ISBN 978-0-521-78450-4.

Statistische Inferenz Bearbeiten

  • Robert V. Hogg, Elliot A. Tanis, Dale L. Zimmermann: Probability and Statistical Inference. 9. Auflage. Pearson, Boston 2013, ISBN 978-0-321-92327-1.
  • Nitis Mukhopadhyay: Probability and Statistical Inference (= Statistics: Textbooks and Monographs. Band 162). Dekker, New York / Basel 2000, ISBN 0-8247-0379-0.
  • Larry Wasserman: All of Statistics – A Concise Course in Statistical Inference. Springer, New York 2004, ISBN 978-1-4419-2322-6, doi:10.1007/978-0-387-21736-9.

Statistische Schätzverfahren Bearbeiten

Statistische Testverfahren Bearbeiten

Zu Multiplen Testverfahren siehe Spezialgebiete: Multiples Testen, zu Nichtparametrischen Testverfahren siehe Nichtparametrische Statistik.

Multivariate Statistische Methoden Bearbeiten

Nichtparametrische Statistik Bearbeiten

Stichproben aus endlichen Grundgesamtheiten Bearbeiten

Dieses Teilgebiet der Statistik, das auch als Survey-Statistik bezeichnet wird, wird typischerweise in Standardwerken der mathematischen Statistik nicht behandelt.

Deutsch
Englisch
Artikel und Buchkapitel
  • Herbert Basler: Zur Definition von Zufallsstichproben aus endlichen Grundgesamtheiten. In: Metrika. Band 26, 1979, S. 219–236, doi:10.1007/BF01893490.
  • Günter Menges, Heinz J. Skala: Grundriß der Statistik. Teil 2: Daten. Westdeutscher Verlag, Opladen 1973, ISBN 3-531-11093-4, Kap. 3 Datengewinnung: Beobachtungen, S. 85–135.
  • Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Auflage. Harri Deutsch, Frankfurt am Main 2008, ISBN 978-3-8171-1827-4, Teil D, Kap. 4: Stichprobentheorie, S. 721–736.
  • Horst Stenger: Mehrstufige Auswahlverfahren. In: Metrika. Band 21, 1974, S. 7–18, doi:10.1007/BF01893889.
  • Leopold Schmetterer: Zur Theorie der Stichproben aus endlichen Gesamtheiten. In: Kurt Schröder (Hrsg.): Internationale Tagung über mathematische Statistik und ihre Anwendungen. Akademie-Verlag, 1964, S. 117–120, doi:10.1515/9783112648889-027.

Statistische Berechnungen Bearbeiten

R
SPSS
  • Achim Bühl: SPSS. Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. 16. Auflage. Pearson Studium, 2018, ISBN 978-3-86894-371-9.

Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen Bearbeiten

Hier finden sich Bücher auf einem gemäßigten mathematischen Niveau und solche, die sich explizit an Statistiker richten. Für weitere Bücher zur Wahrscheinlichkeitstheorie, oft mit gehobenem mathematischen Niveau, siehe Abschnitt Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie.

Deutsch
Englisch

Spezialgebiete Bearbeiten

Hier finden sich methodische Spezialgebiete. Für Anwendungen der Statistik in inhaltlichen Bereichen siehe Abschnitt Anwendungsbereiche.

Ausreißer Bearbeiten

  • Vic Barnett, Toby Williams: Outliers in Statistical Data (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 3. Auflage. Wiley, Chichester 1994, ISBN 0-471-93094-6.

Bayessche Netze Bearbeiten

  • Marco Scutari, Jean-Baptiste Denis: Bayesian Networks – Withs Examples in R. 2. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2022, ISBN 978-0-367-36651-3.

Bayessche Statistik Bearbeiten

  • Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald R. Rubin: Bayesian Data Analysis. 3. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2014, ISBN 978-1-4398-4095-5.

Extremwerttheorie Bearbeiten

Monte-Carlo-Methoden, Simulation Bearbeiten

Multiples Testen Bearbeiten

  • Alexei Dimitrenko, Jason C. Hsu: Multiple Testing in Clinical Trials. In: Samuel Kotz et al. (Hrsg.): Encyclopedia of Statistical Sciences. 2. Auflage. Wiley, New York 2006, ISBN 978-0-471-15044-2, S. 5111–5117, doi:10.1002/0471667196.
  • Jason C. Hsu: Multiple Comparisons – Theory and Methods. Chapman and Hall, London 1996, ISBN 978-0-412-98281-1, doi:10.1201/b15074 (E-Book-ISBN 9780429170874).
  • E. L. Lehmann, Joseph P. Romano: Testing Statistical Hypothesis. 4. Auflage. Springer, Cham 2022, ISBN 978-3-03070577-0, Chapter 9: Multiple Testing and Simultaneous Inference, doi:10.1007/978-3-030-70578-7 (E-Book-ISBN 978-3-030-70578-7).
  • Bernhard Rüger: Test- und Schätztheorie, Band II: Statistische Tests. Oldenbourg, München 2002, ISBN 3-486-25130-9, Abschnitt 3.3.7: Multiple Testverfahren.
  • Xinping Ciu, Thorsten Dickhaus, Ying Ding, Jason C. Hsu (Hrsg.): Handbook of Multiple Comparisons. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton 2021, ISBN 978-0-367-14067-0, doi:10.1201/9780429030888 (E-Book-ISBN: 978-0-429-03088-8).
  • Artikel
    • Ralf Bender, St. Lange, A. Ziegler: Multiples Testen. Artikel Nr. 12 der Statistik-Serie in DMW. In: Deutsche Medizinische Wochenschrift. Band 127, 2002, S. T4–T7 (thieme-connect.de [PDF]).
    • Yoav Benjamini, D. Yekutieli: The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency. In: Annals of Statistics. Band 28, 2001, S. 1165–1189.
    • Yoav Benjamini, Yosef Hochberg: Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. In: Journal of the Royal Statistical Society Series B. Band 57, 1995, S. 289–300 (tau.ac.il [PDF]).
    • Yosef Hochberg: A sharper Bonferroni procedure for multiple test of significance. In: Biometrika. Band 75, 1988, S. 800–802.
    • Mark Rubin: When to adjust alpha during multiple testing: a consideration of disjunction, conjunction, and individual testing. In: Synthese. Band 199, 2021, S. 10969–11000, doi:10.1007/s11229-021-03276-4.
    • R. J. Siemes: An improved Bonferroni procedure for multiple test of significance. In: Biometrika. Band 73, 1986, S. 751–754.
    • Anja Victor, Amelie Elsäßer, Gerhard Hommel, Maria Blettner: How to Contend With The Problem of Multiple Testing. Part 10 of a Series on Evaluation of Scientic Publications. In: Deutsches Ärzteblatt International. Band 107, Nr. 4, 2010, S. 50–56, doi:10.3238/arztebl.2010.0050 (aerzteblatt.de – Deutsche Fassung: Wie bewertet man die p-Wert-Flut? Hinweise zum Umgang mit dem multiplen Testen. Teil 10 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen, aerzteblatt.de).
  • Graue Literatur
    • Thorsten Dickhaus: Multiples Testen – Skript zur Lehrveranstaltung. Hrsg.: Universität Bremen, Institut für Statistik. Bremen 2022 (uni-bremen.de [PDF; abgerufen am 11. Januar 2023] Version: 8. April 2022).

Mustererkennung Bearbeiten

  • Christopher M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, Oxford 1995, ISBN 0-19-853864-2.
  • Brian D. Ripley: Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press, Cambridge 2008, ISBN 0-521-71770-1.

Räumliche Statistik Bearbeiten

Regression Bearbeiten

Risikoquantifizierung Bearbeiten

Robustheit Bearbeiten

  • Herbert Büning: Robuste und Adaptive Tests. Walter de Gruyter, Berlin/New York 1991, ISBN 3-11-012827-6.
  • Frank Hampel, Elvezio M. Ronchetti, Peter J. Rousseeuw, Werner A. Stahel: Robust statistics. The approach based on influence functions. Wiley, New York 2011, ISBN 978-1-118-15068-9.
  • Peter J. Huber, Elvezio M. Ronchetti: Robust Statistics. 2. Auflage. Wiley, Hoboken 1986, ISBN 978-0-470-12990-6.
  • Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin, Victor J. Yohai: Robust Statistics – Theory and Methods (= Wiley Series in Probability and Statics). Wiley, Chichester 2006, ISBN 978-0-470-01092-1.
  • Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin, Victor J. Yohai, Matías Salibián-Barrera: Robust Statistics – Theory and Methods (With R) (= Wiley Series in Probability and Statics). 2. Auflage. Wiley, Hoboken 2019, ISBN 978-1-119-21468-7.
  • Robustheit statistischer Verfahren. In: P. H. Müller (Hrsg.): Lexikon der Stochastik – Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik. 5. Auflage. Akademie-Verlag, Berlin 1991, ISBN 978-3-05-500608-1, S. 338–343.

Statistische Klassifikationsverfahren, Diskriminanzanalyse Bearbeiten

  • K. V. Mardia, J. T. Kent und J. M. Bibby: Multivariate Analysis. Academic Press, Amsterdam 1979, ISBN 0-12-471252-5, Kap. 11: Discrimant Analysis, S. 300-332.
  • Alvin C. Rencher, William F. Christensen: Methods of Multivariate Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-0-470-17896-6, Kap. 8: Discriminant Analysis: Description of Group Separation, S. 281–308.
  • Alvin C. Rencher, William F. Christensen: Methods of Multivariate Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-0-470-17896-6, Kap. 9: Classification Analysis: Allocation of Observations to Groups, S. 309–337.

Statistisches Lernen Bearbeiten

  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and Prediction (= Springer Series in Statistics). 2. Auflage. Springer, New York 2009, ISBN 978-0-387-84857-0, doi:10.1007/978-0-387-84858-7.
  • Garet James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (= Springer Texts in Statistics). 2. Auflage. Springer, New York 2021, ISBN 978-1-07-161417-4, doi:10.1007/978-1-0716-1418-1 (Ohne Literaturverzeichnis und Quellenangaben).

Zeitreihenanalyse Bearbeiten

Zu den wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen der Zeitreihenanalyse siehe Abschnitt Stochastische Prozesse.

Zuverlässigkeitstheorie Bearbeiten

Randgebiete Bearbeiten

Graphische Präsentation Bearbeiten

  • Edward Tufte: Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Graphics Press, USA 1997, ISBN 0-9613921-2-6.
  • Edward Tufte: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, USA 2001, ISBN 0-9613921-4-2.

Maschinelles Lernen Bearbeiten

  • Robert B. Gramacy: Surrogates – Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Siences (= Texts in Statistical Science). CRC Press, Boca Raton / London / New York 2020, ISBN 978-1-03-224255-2 (gramacy.com [PDF]).
  • Carl Edward Rasmussen, Christopher K. I. Williams: Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, Cambridge / London 2006, ISBN 0-262-18253-X (gaussianprocess.org [PDF]).

Verallgemeinerungen des Wahrscheinlichkeitskonzeptes Bearbeiten

  • Thomas Augustin, Frank P. A. Coolen, Gert de Cooman, Matthias C. M. Troffaes (Hrsg.): Introduction to Imprecise Probabilities (= Wiley Series in Probability and Statistics). Wiley, New York 2014, ISBN 978-0-470-97381-3.
  • Peter Walley: Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities (= Monographs on Statistics and Applied Probability. Band 42). Chapman and Hall, London 1991, ISBN 0-412-28660-2.
  • Anton Wallner: Beiträge zur Theorie der Intervallwahrscheinlichkeit: der Blick über Kolmogorov und Choquet hinaus (= Schriftenreihe Beiträge zur Mathematik. Band 1). Kovač, Hamburg 2002, ISBN 978-3-8300-0758-6 (Zugl. München, Univ., Diss. 2002).
  • Kurt Weichselberger: Elementare Grundbegriffe einer allgemeineren Wahrscheinlichkeitsrechnung I – Intervallwahrscheinlichkeit als umfassendes Konzept. Unter Mitarbeit von Thomas Augustin und Anton Wallner. Springer, Berlin/Heidelberg 2001, ISBN 978-3-642-63304-1, doi:10.1007/978-3-642-57583-9 (E-Book-ISBN 978-3-642-57583-9).

Anwendungsbereiche Bearbeiten

Biologie und Medizin Bearbeiten

  • Holger Behrendt, Klaus Runggaldier: Statistik für den Rettungsdienst. Eine allgemeine Einführung. Stumpf und Kossendey, Edewecht 2005, ISBN 3-938179-01-5.
  • Jürg Hüsler, Heinz Zimmermann: Statistische Prinzipien für medizinische Projekte. 5., überarbeitete und erweiterte Auflage. Hans Huber, Bern 2017, ISBN 978-3-456-84868-6.
  • Wilhelm Gaus, Rainer Muche: Medizinische Statistik – Angewandte Biometrie für Ärzte und Gesundheitsberufe. 2., überarbeitete Auflage. Schattauer, Stuttgart 2017, ISBN 978-3-7945-3241-4 (E-Book-ISBN 978-3-7945-9072-8).
  • Matthias Rudolf, Wiltrud Kuhlisch: Biostatistik. Eine Einführung für Bio- und Umweltwissenschaftler. 2. Auflage. Pearson, München 2021, ISBN 978-3-86894-404-4 (E-Book-ISBN 978-3-86326-300-3).

Geographie Bearbeiten

  • Gerhard Bahrenberg, Ernst Giese, Josef Nipper: Statistische Methoden in der Geographie. Teubner, Stuttgart 1999, ISBN 3-443-07101-5.

Physik Bearbeiten

Sport Bearbeiten

  • Jay Bennett (Hrsg.): Statistics in Sport (Arnold Applications of Statistics Series). Arnold, London 1998, ISBN 0-340-70072-6.

Technik Bearbeiten

  • Edgar Dietrich, Alfred Schulze: Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation. 4. Auflage. Hanser, München 2003, ISBN 3-446-22077-1.
  • Volker Rausch: Bediensysteme der Instandhaltung: Eine Verknüpfung von mathematisch-statistischen Methoden und der Bedientheorie. SVH Verlag, Saarbrücken 2010, ISBN 3-8381-1492-2.

Versicherungsmathematik Bearbeiten

Wirtschaftswissenschaften Bearbeiten

  • Josef Bleymüller, Günther Gehlert, Herbert Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. 15. Auflage. Vahlen, München 2008, ISBN 3-8006-3529-1.
  • David M. Levine, David F. Stephan, Mark L. Berenson: Statistics for Managers Using Microsoft Excel. Prentice Hall, Upper Saddle River/NJ 1999, ISBN 0-13-021218-0.
  • Paul Newbold, William L. Carlson, Betty Thorne: Statistics for Business and Economics. 6. Auflage. Prentice Hall, Upper Saddle River/NJ 2006, ISBN 0-13-220384-7.
  • Volker Oppitz, Volker Nollau: Taschenbuch Wirtschaftlichkeitsrechnung – quantitative Methoden der ökonomischen Analyse. Hanser, Leipzig 2003, ISBN 3-446-22463-7.

Entscheidungstheorie Bearbeiten

Finanzmarktstochastik und Risikomanagement Bearbeiten

Ökonometrie Bearbeiten

Wirtschaftsstatistik Bearbeiten

Mathematische Grundlagen der Statistik Bearbeiten

Analysis Bearbeiten

Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie Bearbeiten

Allgemein Bearbeiten

Deutsch

Englisch

Gauß-Maße Bearbeiten

Gegenbeispiele Bearbeiten

  • Joseph P. Romano, Andrew F. Siegel: Counterexamples in Probability and Statistics. Chapman & Hall, New York / London 1986, ISBN 0-412-98901-8.
  • Jordan Stoyanov: Counterexamples in Probability. 2. Auflage. John Wiley & Sons, Chichester 1997, ISBN 0-471-96538-3.
  • Jordan Stoyanov: Counterexamples in Probability (= Dover Books on Mathematics). 3. Auflage. Dover Publications, New York 2013, ISBN 978-0-486-49998-7.
  • Gary L. Wise, Eric B. Hall: Counterexamples in Probability and Real Analyses. Oxford University Press, New York 1993, ISBN 0-19-507068-2.

Grenzwertsätze Bearbeiten

  • Valentin V. Petrov: Limit Theorems of Probability Theory – Sequences of Independent Random Variables (= Oxford Studies in Probability. Band 4). Clarendon Press, Oxford 1995, ISBN 0-19-853499-X.

Stochastische Differentialgleichungen und stochastische Integration Bearbeiten

  • Bernt Øksendal: Stochastic Differential Equations. An Introduction with Applications (= Universitext). 6. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2003, ISBN 978-3-540-04758-2, doi:10.1007/978-3-642-14394-6 (6th corrected printing 2013).
  • Philip E. Protter: Stochastic Integration and Differential Equations (= Stochastic Modelling and Applied Probability. Band 21). 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2005, ISBN 978-3-540-00313-7, doi:10.1007/978-3-662-10061-5 (corrected printing 2005).

Stochastische Folgen Bearbeiten

Stochastische Matrizen Bearbeiten

Stochastische Prozesse Bearbeiten

Maß- und Integrationstheorie Bearbeiten

Matrix-Algebra Bearbeiten

Buchkapitel

Verschiedene tangierende Gebiete Bearbeiten

Funktionalanalysis Bearbeiten

Geometrie Bearbeiten

Konvexe Analysis Bearbeiten

Mathematisches Denken Bearbeiten

Mathematische Logik Bearbeiten

Mengenlehre Bearbeiten

Operations Research Bearbeiten

Optimierung Bearbeiten

Reelle Funktionen Bearbeiten

  • I. P. Natanson: Theorie der Funktionen einer reellen Veränderlichen. 4. Auflage. Harri Deutsch, Thun 1981, ISBN 3-87144-217-8 (Unveränderter Nachdruck der 4. Aufl., Akademie-Verlag, Berlin 1975).

Sammelwerke Bearbeiten

Zeitschriften Bearbeiten

Sammelbände Bearbeiten

Sankt-Petersburg-Paradoxon Bearbeiten

  • Daniel Bernoulli: Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk. In: Econometrica. Band 22, 1954, S. 23–36, doi:10.2307/1909829 (Übersetzung aus dem Lateinischen).
  • Daniel Bernoulli: Versuch einer neuen Theorie der Wertbestimmung von Glücksfällen (Specimen Theoriae novae de Mensura Sortis) (= Lujo Brentano, Emanuel Leser [Hrsg.]: Sammlung älterer und neuerer staats-wissenschaftlicher Schriften des In- und Auslandes. Band 9). Duncker & Humblot, Leipzig 1896 (Mit einer Einleitung von Luwig Fick, aus dem Lateinischen übersetzt und kommentiert von Alfred Pringsheim).
  • Karl Menger: Das Unsicherheitsmoment in der Wertlehre – Betrachtungen im Anschluß an das sogenannte Petersburger Spiel. In: Zeitschrift für Nationalökonomie. Band 5, 1934, S. 459–485, doi:10.1007/BF01311578.
  • Christian Seidl: The St. Petersburg Paradox at 300. In: Journal of Risk and Uncertainty. Band 46, 2013, S. 247–264, doi:10.1007/s11166-013-9165-9.

COVID-19 Bearbeiten

Verschiedenes Bearbeiten

  • Jonathan J. Koehler: The influence of prior beliefs on scientific judgments of evidence quality. In: Organizational Behavior and Human Decision Processes. Band 56, 1993, S. 17–67.