Axiomatic method and the law

Whether an axiomatic approach to law is possible and useful today has to be perceived as unanswered. Perception of the axiomatic method among lawyers, however, is clouded by misunderstanding. Clarifying them may generate new discussion about the axiomatization of legal theories

Free will, robots, and the axiom of choice

There are quite a number of similarities between the moral concept of choice and the mathematical axiom of choice. These similarities shed light on how to adapt law to solve cases that arise with the increasing “autonomy” of robots

Regulation of choice behavior : an experiment investigating the hypothesis that people bundle sequences of expected rewards

This thesis discusses reward bundling as a process that enables decision makers to self-regulate their choice behavior. Most empirical work on intertemporal choice has focused on analyzing impulsive choice. Less effort has been dedicated to explanations of how individuals manage to overcome self-defeating behavior. This thesis evaluates the theory of reward bundling. It presents a set of econometric tools that can be employed to investigate whether actual choice behavior is consistent with the theory of bundling. It reports an experiment with human subjects. Reward bundling has been demonstrated in experiments with pigeons and rats. However, no empirical study using salient rewards and sound econometric model estimation has ever been carried out with humans. The present experiment is, therefore, the first that meets the methodological standards of experimental economics and finds evidence consistent with the presence of reward bundling

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung: eine Einführung für Wirtschaftswissenschaftler

Das Lehrbuch ist als Vorlesungs­begleit­text zu einem einsemestrigen Modul 'Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung' für Studierende Wirtschaftswissenschaftliche Bachelor-Studiengänge an der Universität Leipzig konzipiert. Der Text beinhaltet eine Einführung in die Deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Induktive Statistik. Darüber hinaus werden einige ausgewählte Aspekte thematisiert, die über den üblichen Inhalt einer Anfänger-Vorlesung hinaus­gehen, und interessierten Studierenden als Brücke zu Fortgeschrittenen-Kursen, insbesondere im Bereich Ökonometrie, dienen sollen.:1. Grundbegriffe der Statistik 1.1 Statistik und Wirtschaftswissenschaften 1.1.1 Bedeutung des Begriffs Statistik 1.1.2 Statistik als Hilfswissenschaft in den einzelnen ökonomischen Disziplinen 1.2 Statistische Daten und ihre Erhebung 1.2.1 Statistische Einheiten, statistische Massen und Merkmale 1.2.2 Daten, Merkmalsvariablen, Skalen 1.2.2.1 Klassifikationen von Variablen 1.2.2.2 Variablentransformationen 1.2.3 Aspekte der Datengewinnung 1.2.4 Klassifikation von Datensätzen 2. Deskription univariater Datensätze 2.1 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 2.1.1 Häufigkeitsverteilungen bei diskreten Variablen (unklassierte Häufigkeitsverteilungen) 2.1.2 Klassierte Häufigkeitsverteilungen bei stetigen und quasistetigen Variablen 2.1.3 Empirische Verteilungsfunktion 2.1.4 Stem and Leaf Display 2.1.5 Typische Häufigkeitsverteilungen 2.2 Lagemaße 2.2.1 Modus 2.2.2 Median und weitere Quantile 2.2.3 Mittelwerte 2.2.3.1 Arithmetischer Mittelwert 2.2.3.2 Geometrischer und harmonischer Mittelwert 2.2.4 Weitere Eigenschaften der Lagemaße 2.2.4.1 Lagemaße und Transformationen 2.2.4.2 Ausreißer und Robustheit 2.2.4.3 Asymmetrische Verteilungen 2.3 Streuungsmaße 2.3.1 Spannweite und Quartilsabstand 2.3.2 Mittlere Abstände (mittlere absolute Abweichungen) 2.3.3 Varianz und Standardabweichung 2.3.4 Zusammenfassung (Aggregation) von statistischen Reihen 2.3.5 Streuungsmaße und Lineartransformationen 2.3.6 Relative Streuungsmaße (Variationskoeffizient) 2.4 Momente und Schiefemaße 2.4.1 Empirische Momente 2.4.2 Schiefemaße 2.5 Box-Plots und Vergleiche von Datensätzen 2.6 Konzentrationsmessung 2.6.1 Aufgabenstellungen der Konzentrationsmessung 2.6.2 Maße der relativen Konzentration 2.6.2.1 Lorenzkurve 2.6.2.2 Gini-Koeffizient 2.6.2.3 Variationskoeffizient 2.6.2.4 Kritik an den relativen Konzentrationsmaßen 2.6.3 Maße der absoluten Konzentration 2.6.3.1 Konzentrationsverhältnis und Konzentrationskurve 2.6.3.2 Herfindahl- und Rosenbluth-Koeffizient 3. Deskription bivariater Datensätze 3.1 Bivariate Häufigkeitsverteilungen und Randverteilungen 3.2 Bedingte Verteilungen 3.3 Maßzahlen für bivariate Verteilungen (Korrelationsrechnung) 3.3.1 Kovarianz und Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient 3.3.2 Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 3.3.3 Kontingenzkoeffizient nach Pearson 3.3.4 Lineartransformationen und Linearkombinationen zweier Variablen 4 Mess- und Indexzahlen 4.1 Messzahlen und Änderungsraten 4.2 Indexzahlen 4.2.1 Preisindizes 4.2.2 Mengenindizes 4.2.3 Wertindex 4.2.4 Gesamtindex und Teilindizes 4.2.5 Neubasierung, Umbasierung und Verkettung 5 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung 5.1 Wahrscheinlichkeit 5.1.1 Zufallsvorgang, Ergebnis, Ereignis 5.1.2 Ereignisfeld 5.1.3 Wahrscheinlichkeitsmaß, Wahrscheinlichkeitsraum 5.2 Wahrscheinlichkeitskonzeptionen 5.2.1 Gleichmöglichkeitsmodell von Laplace 5.2.2 Statistische Wahrscheinlichkeit 5.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 5.3.1 Bedingte Wahrscheinlichkeit 5.3.2 Theorem von Bayes 5.3.3 Unabhängigkeit von Ereignissen 6 Eindimensionale Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen 6.1 Zufallsvariable 6.2 Messbarkeit, Induziertes W-Maß 6.3 Verteilungsfunktion 6.4 Arten von Zufallsvariablen 6.5 Maßzahlen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung 6.5.1 Mittelwert und Varianz 6.5.2 Momente einer Wahrscheinlichkeitsverteilung 6.5.3 Quantile 6.5.4 Lineartransformationen von Zufallsvariablen 7 Mehrdimensionale Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen 7.1 Zufallsvektor und gemeinsame Verteilungsfunktion 7.2 Diskrete und stetige Zufallsvektoren 7.3 Randverteilungen von Zufallsvektoren und unabhängige Zufallsvariablen 7.4 Momente eines Zufallsvektors 7.5 Bedingte Verteilungen 7.6 Linearkombinationen mehrerer Zufallsvariablen 8 Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungsmodelle 8.1 Diskrete Verteilungsmodelle 8.1.1 Binomialverteilung 8.1.2 Poisson-Verteilung 8.1.3 Geometrische Verteilung 8.1.4 Hypergeometrische Verteilung 8.2 Stetige Verteilungsmodelle 8.2.1 Exponentialverteilung 8.2.2 Normalverteilung oder Gauss-Verteilung 8.2.2.1 Definition und Eigenschaften der Normalverteilung 8.2.2.2 Bedeutung der Normalverteilung 8.2.2.3 Verteilungsfunktion 8.2.2.4 Quantile und zentrale Schwankungsintervalle 8.2.2.5 Zentraler Grenzwertsatz 8.2.3 Multivariate Normalverteilung 8.2.4 Stichprobenverteilungen 8.2.5 Exkurs: Zwei nützliche Beweishilfsmittel 8.2.5.1 Ungleichung von Tschebyscheff 8.2.5.2 Momenterzeugende Funktion 8.3 Tabellarische Übersicht einiger Verteilungsmodelle 9 Einfache Zufallsstichproben, Stichprobenfunktionen und Gesetze der großen Zahlen 9.1 Einfache Zufallsstichproben 9.2 Stichprobenfunktionen und Gesetze der großen Zahlen 10 Schätzen der Kenngrößen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen 10.1 Punktschätzung 10.1.1 Kriterien für die Wahl einer Schätzfunktion 10.1.2 Rao-Cramér-Ungleichung 10.1.3 Gewinnung von Schätzfunktionen 10.1.3.1 Methode der Momente 10.1.3.2 Maximum-Likelihood-Methode 10.2 Intervallschätzung 10.2.1 Konfidenzintervalle für die Parameter einer Normalverteilung 10.2.1.1 Konfidenzintervall für den Mittelwert 10.2.1.2 Konfidenzintervall für die Varianz 10.2.2 Approximative Konfidenzintervalle für den Mittelwert nicht normalverteilter, insbesondere dichotomer Grundgesamtheiten 10.2.3 Anmerkungen zur Wahl des Konfidenzniveaus und zur Planung von Stichprobenerhebungen 11 Testen von Hypothesen 11.1 Parametertests 11.1.1 Grundaufbau eines Parametertests 11.1.2 Tests über die Parameter normalverteilter Grundgesamtheiten 11.1.2.1 Tests über den Mittelwert bei bekannter Varianz (Gauss-Test) 11.1.2.2 Tests über den Mittelwert bei unbekannter Varianz (t-Test) 11.1.2.3 Tests über die Varianz (Chi-Quadrat-Streuungstest) 11.1.3 Approximative Tests über den Mittelwert nicht normalverteilter, insbesondere dichotomer Grundgesamtheiten (approximative Gauss-Tests) 11.1.4 Kenngrößenvergleiche auf der Basis zweier unabhängiger Stichproben 11.1.4.1 Mittelwertvergleiche bei normalverteilten Grundgesamtheiten (Zwei-Stichproben- t-Test, Welch-Test) 11.1.4.2 Varianzvergleich bei normalverteilten Grundgesamtheiten (Zwei-Stichproben-F-Test) 11.1.4.3 Approximative Mittelwertvergleiche bei beliebig verteilten Grundgesamtheiten (approximative Zwei-Stichproben-Gauss-Tests) 11.1.5 Mittelwertvergleich auf der Basis zweier verbundener Stichproben 11.1.6 Gütefunktionen von Parametertests 11.2 Anpassungstests 11.2.1 Chi-Quadrat-Anpassungstest 11.2.2 Q-Q-Plot 12 Regressionsanalyse (Lineare Einfachregression) 12.1 Deskriptive Regression 12.1.1 Anpassung der Regressionsgeraden mittels Kleinste-Quadrate-(KQ)-Methode 12.1.2 Eigenschaften der empirischen Regressionsgeraden 12.1.3 Streuungszerlegung und Bestimmtheitsmaß 12.1.4 Lineare Regression in Matrixform 12.1.5 Nichtlineare Zusammenhänge 12.2 Das (klassische) lineare Regressionsmodell 12.2.1 Kleinste-Quadrate-Schätzung der Modellparameter 12.2.2 Konfidenzintervalle und Tests 12.2.3 Punkt- und Intervallprognosen 12.2.4 Theoretische Hintergründe 12.2.5 Ausblick: Lineare Mehrfachregression Literaturverzeichni

Do People Bundle Sequences of Choices? An Experimental Investigation

Economists and psychologists have sought to model and explain both impulsive behavior and the costly but often successful mechanisms by which people control it. Ainslie [1975][1992][2001] suggests that self-control is often achieved on account of a phenomenon he calls “choice bundling.” This refers to re-framing of series of discrete choices as single choices over whole series. Whereas other core elements of Ainslie’s account of self-regulation, such as hyperbolic discounting and intrapersonal bargaining among temporally distinguished selves have been subject to extensive modeling by economists, choice bundling has been absent from the economic literature because it has never been empirically isolated in a controlled setting that meets the methodological requirements of the discipline. We report a laboratory experiment that fills this gap. Subjects made choices between smaller, sooner and larger, later real monetary rewards under experimental treatments that allowed us to discriminate between choice bundling, reliance on pre-commitment, and possible magnitude effects on intertemporal discounting. Risk preference measures were used to obtain accurate discounting estimates, based on estimation of mixture models that incorporate exponential, hyperbolic and quasi-hyperbolic discounting functions. We use structural econometric procedures which are well established in the literature on binary choice and find strong support for the hypothesis that subjects bundled choices when conditions allowed them to do so, and consequently exhibited different discounting behavior in these conditions

Two years COVID-19 pandemic: Development of university students' mental health 2020–2022

BackgroundThe literature indicates a negative impact on the mental health of university students during the COVID-19 pandemic. It remains unclear if this negative impact persists even after lockdown measures are lifted. The current study therefore investigates the mental health status of students by drawing on two previous studies the present study seeks to investigate differences in the mental health status across three time points.MethodsA cross-sectional, anonymous online survey among students of six universities was conducted between April and May 2022 (N = 5,510). Symptoms of depression, anxiety, hazardous alcohol use and eating disorders as well as social and emotional variables were assessed utilizing standardized instruments. Risk- and protective factors for severity of depressive and anxiety symptoms were investigated using multiple regression models. Differences in e.g., symptoms of depression across three time points were assessed with one-way analysis of variance.ResultsMore than one third of students exhibited clinically relevant symptoms of depression (35.5%), hazardous alcohol use (33.0–35.5% depending on gender) or anxiety disorder (31.1%). Taken together, almost two out of three (61.4%) students reported clinically relevant symptoms in at least one of the aforementioned symptom patterns, while almost one fifth of students reported suicidal ideation or thoughts of self-harm (19.6%). Higher perceived stress and loneliness significantly predicted higher levels of depressive symptoms, while resilience and social support were identified as protective factors. Compared to 2020 and 2021, levels of depressive symptoms were significantly reduced in 2022, levels of hazardous alcohol consumption showed a small but significant increase from 2021 to 2022. Worryingly, prevalence of suicidal ideation was the highest yet, being significantly higher than in 2020 (14.5%) and 2021 (16.5%).ConclusionThese results confirm previous results that the pandemic had and still has a negative impact on the mental health of university students. The present study broadens this view by the fact that some areas seem to recover quicker, while others seem to increase worryingly. Especially the persistent rise in suicidal ideation from 2020 to 2021 and to 2022, a constant reduction in reported social support and associated perceived loneliness is concerning. The claim for low-threshold and accessible mental health support for university students remains the same as in the beginning of the pandemic

The role of acyl-coenzyme A carboxylase complex in lipstatin biosynthesis of Streptomyces toxytricini

Streptomyces toxytricini produces lipstatin, a specific inhibitor of pancreatic lipase, which is derived from two fatty acid moieties with eight and 14 carbon atoms. The pccB gene locus in 10.6 kb fragment of S. toxytricini chromosomal DNA contains three genes for acyl-coenzyme A carboxylase (ACCase) complex accA3, pccB, and pccE that are presumed to be involved in secondary metabolism. The pccB gene encoding a β subunit of ACCase [carboxyltransferase (CT)] was identified upstream of pccE gene for a small protein of ε subunit. The accA3 encoding the α subunit of ACCase [biotin carboxylase (BC)] was also identified downstream of pccB gene. When the pccB and pccE genes were inactivated by homologous recombination, the lipstatin production was reduced as much as 80%. In contrast, the accumulation of another compound, tetradeca-5.8-dienoic acid (the major lipstatin precursor), was 4.5-fold increased in disruptant compared with wild-type. It implies that PccB of S. toxytricini is involved in the activation of octanoic acid to hexylmalonic acid for lipstatin biosynthesis

Metabolic alterations and distribution of five-carbon precursors in jasmonic acid-elicited Catharanthus roseus cell suspension cultures

Plant science

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung: eine Einführung für Wirtschaftswissenschaftler

Das Lehrbuch ist als Vorlesungs­begleit­text zu einem einsemestrigen Modul 'Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung' für Studierende Wirtschaftswissenschaftliche Bachelor-Studiengänge an der Universität Leipzig konzipiert. Der Text beinhaltet eine Einführung in die Deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Induktive Statistik. Darüber hinaus werden einige ausgewählte Aspekte thematisiert, die über den üblichen Inhalt einer Anfänger-Vorlesung hinaus­gehen, und interessierten Studierenden als Brücke zu Fortgeschrittenen-Kursen, insbesondere im Bereich Ökonometrie, dienen sollen.:1. Grundbegriffe der Statistik 1.1 Statistik und Wirtschaftswissenschaften 1.1.1 Bedeutung des Begriffs Statistik 1.1.2 Statistik als Hilfswissenschaft in den einzelnen ökonomischen Disziplinen 1.2 Statistische Daten und ihre Erhebung 1.2.1 Statistische Einheiten, statistische Massen und Merkmale 1.2.2 Daten, Merkmalsvariablen, Skalen 1.2.2.1 Klassifikationen von Variablen 1.2.2.2 Variablentransformationen 1.2.3 Aspekte der Datengewinnung 1.2.4 Klassifikation von Datensätzen 2. Deskription univariater Datensätze 2.1 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 2.1.1 Häufigkeitsverteilungen bei diskreten Variablen (unklassierte Häufigkeitsverteilungen) 2.1.2 Klassierte Häufigkeitsverteilungen bei stetigen und quasistetigen Variablen 2.1.3 Empirische Verteilungsfunktion 2.1.4 Stem and Leaf Display 2.1.5 Typische Häufigkeitsverteilungen 2.2 Lagemaße 2.2.1 Modus 2.2.2 Median und weitere Quantile 2.2.3 Mittelwerte 2.2.3.1 Arithmetischer Mittelwert 2.2.3.2 Geometrischer und harmonischer Mittelwert 2.2.4 Weitere Eigenschaften der Lagemaße 2.2.4.1 Lagemaße und Transformationen 2.2.4.2 Ausreißer und Robustheit 2.2.4.3 Asymmetrische Verteilungen 2.3 Streuungsmaße 2.3.1 Spannweite und Quartilsabstand 2.3.2 Mittlere Abstände (mittlere absolute Abweichungen) 2.3.3 Varianz und Standardabweichung 2.3.4 Zusammenfassung (Aggregation) von statistischen Reihen 2.3.5 Streuungsmaße und Lineartransformationen 2.3.6 Relative Streuungsmaße (Variationskoeffizient) 2.4 Momente und Schiefemaße 2.4.1 Empirische Momente 2.4.2 Schiefemaße 2.5 Box-Plots und Vergleiche von Datensätzen 2.6 Konzentrationsmessung 2.6.1 Aufgabenstellungen der Konzentrationsmessung 2.6.2 Maße der relativen Konzentration 2.6.2.1 Lorenzkurve 2.6.2.2 Gini-Koeffizient 2.6.2.3 Variationskoeffizient 2.6.2.4 Kritik an den relativen Konzentrationsmaßen 2.6.3 Maße der absoluten Konzentration 2.6.3.1 Konzentrationsverhältnis und Konzentrationskurve 2.6.3.2 Herfindahl- und Rosenbluth-Koeffizient 3. Deskription bivariater Datensätze 3.1 Bivariate Häufigkeitsverteilungen und Randverteilungen 3.2 Bedingte Verteilungen 3.3 Maßzahlen für bivariate Verteilungen (Korrelationsrechnung) 3.3.1 Kovarianz und Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient 3.3.2 Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman 3.3.3 Kontingenzkoeffizient nach Pearson 3.3.4 Lineartransformationen und Linearkombinationen zweier Variablen 4 Mess- und Indexzahlen 4.1 Messzahlen und Änderungsraten 4.2 Indexzahlen 4.2.1 Preisindizes 4.2.2 Mengenindizes 4.2.3 Wertindex 4.2.4 Gesamtindex und Teilindizes 4.2.5 Neubasierung, Umbasierung und Verkettung 5 Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung 5.1 Wahrscheinlichkeit 5.1.1 Zufallsvorgang, Ergebnis, Ereignis 5.1.2 Ereignisfeld 5.1.3 Wahrscheinlichkeitsmaß, Wahrscheinlichkeitsraum 5.2 Wahrscheinlichkeitskonzeptionen 5.2.1 Gleichmöglichkeitsmodell von Laplace 5.2.2 Statistische Wahrscheinlichkeit 5.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 5.3.1 Bedingte Wahrscheinlichkeit 5.3.2 Theorem von Bayes 5.3.3 Unabhängigkeit von Ereignissen 6 Eindimensionale Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen 6.1 Zufallsvariable 6.2 Messbarkeit, Induziertes W-Maß 6.3 Verteilungsfunktion 6.4 Arten von Zufallsvariablen 6.5 Maßzahlen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung 6.5.1 Mittelwert und Varianz 6.5.2 Momente einer Wahrscheinlichkeitsverteilung 6.5.3 Quantile 6.5.4 Lineartransformationen von Zufallsvariablen 7 Mehrdimensionale Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen 7.1 Zufallsvektor und gemeinsame Verteilungsfunktion 7.2 Diskrete und stetige Zufallsvektoren 7.3 Randverteilungen von Zufallsvektoren und unabhängige Zufallsvariablen 7.4 Momente eines Zufallsvektors 7.5 Bedingte Verteilungen 7.6 Linearkombinationen mehrerer Zufallsvariablen 8 Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungsmodelle 8.1 Diskrete Verteilungsmodelle 8.1.1 Binomialverteilung 8.1.2 Poisson-Verteilung 8.1.3 Geometrische Verteilung 8.1.4 Hypergeometrische Verteilung 8.2 Stetige Verteilungsmodelle 8.2.1 Exponentialverteilung 8.2.2 Normalverteilung oder Gauss-Verteilung 8.2.2.1 Definition und Eigenschaften der Normalverteilung 8.2.2.2 Bedeutung der Normalverteilung 8.2.2.3 Verteilungsfunktion 8.2.2.4 Quantile und zentrale Schwankungsintervalle 8.2.2.5 Zentraler Grenzwertsatz 8.2.3 Multivariate Normalverteilung 8.2.4 Stichprobenverteilungen 8.2.5 Exkurs: Zwei nützliche Beweishilfsmittel 8.2.5.1 Ungleichung von Tschebyscheff 8.2.5.2 Momenterzeugende Funktion 8.3 Tabellarische Übersicht einiger Verteilungsmodelle 9 Einfache Zufallsstichproben, Stichprobenfunktionen und Gesetze der großen Zahlen 9.1 Einfache Zufallsstichproben 9.2 Stichprobenfunktionen und Gesetze der großen Zahlen 10 Schätzen der Kenngrößen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen 10.1 Punktschätzung 10.1.1 Kriterien für die Wahl einer Schätzfunktion 10.1.2 Rao-Cramér-Ungleichung 10.1.3 Gewinnung von Schätzfunktionen 10.1.3.1 Methode der Momente 10.1.3.2 Maximum-Likelihood-Methode 10.2 Intervallschätzung 10.2.1 Konfidenzintervalle für die Parameter einer Normalverteilung 10.2.1.1 Konfidenzintervall für den Mittelwert 10.2.1.2 Konfidenzintervall für die Varianz 10.2.2 Approximative Konfidenzintervalle für den Mittelwert nicht normalverteilter, insbesondere dichotomer Grundgesamtheiten 10.2.3 Anmerkungen zur Wahl des Konfidenzniveaus und zur Planung von Stichprobenerhebungen 11 Testen von Hypothesen 11.1 Parametertests 11.1.1 Grundaufbau eines Parametertests 11.1.2 Tests über die Parameter normalverteilter Grundgesamtheiten 11.1.2.1 Tests über den Mittelwert bei bekannter Varianz (Gauss-Test) 11.1.2.2 Tests über den Mittelwert bei unbekannter Varianz (t-Test) 11.1.2.3 Tests über die Varianz (Chi-Quadrat-Streuungstest) 11.1.3 Approximative Tests über den Mittelwert nicht normalverteilter, insbesondere dichotomer Grundgesamtheiten (approximative Gauss-Tests) 11.1.4 Kenngrößenvergleiche auf der Basis zweier unabhängiger Stichproben 11.1.4.1 Mittelwertvergleiche bei normalverteilten Grundgesamtheiten (Zwei-Stichproben- t-Test, Welch-Test) 11.1.4.2 Varianzvergleich bei normalverteilten Grundgesamtheiten (Zwei-Stichproben-F-Test) 11.1.4.3 Approximative Mittelwertvergleiche bei beliebig verteilten Grundgesamtheiten (approximative Zwei-Stichproben-Gauss-Tests) 11.1.5 Mittelwertvergleich auf der Basis zweier verbundener Stichproben 11.1.6 Gütefunktionen von Parametertests 11.2 Anpassungstests 11.2.1 Chi-Quadrat-Anpassungstest 11.2.2 Q-Q-Plot 12 Regressionsanalyse (Lineare Einfachregression) 12.1 Deskriptive Regression 12.1.1 Anpassung der Regressionsgeraden mittels Kleinste-Quadrate-(KQ)-Methode 12.1.2 Eigenschaften der empirischen Regressionsgeraden 12.1.3 Streuungszerlegung und Bestimmtheitsmaß 12.1.4 Lineare Regression in Matrixform 12.1.5 Nichtlineare Zusammenhänge 12.2 Das (klassische) lineare Regressionsmodell 12.2.1 Kleinste-Quadrate-Schätzung der Modellparameter 12.2.2 Konfidenzintervalle und Tests 12.2.3 Punkt- und Intervallprognosen 12.2.4 Theoretische Hintergründe 12.2.5 Ausblick: Lineare Mehrfachregression Literaturverzeichni