Zusammenfassung
In Kapitel 1 haben wir bereits gesehen, daß die Individuen einer Population nach verschiedenen Merkmalen sinnvoll aufgegliedert werden können. So läßt sich beispielsweise die berufstätige Bevölkerung einer Stadt nach dem Merkmal A = Beschäftigungsgrad in zwei Gruppen gliedern, und zwar in Personen, die nicht arbeitslos sind (Merkmalsausprägung a1) und solche, die arbeitslos sind (Merkmalsausprägung a2). Anderseits können wir die berufstätige Bevölkerung der betrachteten Stadt auch hinsichtlich des Geschlechts B aufgliedern. Sie zerfällt dann in die beiden Gruppen berufstätige Männer (Merkmalsausprägung b1) und berufstätige Frauen (Merkmalsausprägung b2). Bisher wurden nur einzelne Merkmale an Einheiten einer Population erhoben, erheben wir nun gleichzeitig mehrere Merkmale, etwa A 1 , A 2,..., A k, an den Einheiten einer statistischen Masse, so sagen wir auch, an den Einheiten wird das k-dimensionale Merkmal (A 1 ,..., A k)erhoben; (A 1,...,A k) bezeichnen wir auch als Merknalsvektor.
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Referenzen
Die Bedeutung der Korrekturgröße entnehme man etwa der Kendall’schen Monographie, “Rank Correlation Methods”, Griffin 1970.
Zahlen aus: Bevölkerung und Wirtschaft 1872 – 1972, Statistisches Bundesamt, Verlag W. Kohlhammer
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Heller, WD., Lindenberg, H., Nuske, M., Schriever, KH. (1979). Mehrdimensionale Merkmale. In: Beschreibende Statistik. Birkhäuser, Basel. https://doi.org/10.1007/978-3-0348-5307-1_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-0348-5307-1_4
Publisher Name: Birkhäuser, Basel
Print ISBN: 978-3-7643-1135-3
Online ISBN: 978-3-0348-5307-1
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