Grundzüge der Theorie der Statistik

Bibliographic data

Multivolume work

Identifikator:: 1780159447

Document type:: Multivolume work

Author:: Marx, Karl http://d-nb.info/gnd/118578537

Title:: Das Kapital

Place of publication:: Berlin

Publisher:: J. H. W. Dietz Nachf., G. m. b. H.

Year of publication:: 1926-

Collection:: Economics Books

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Volume

Identifikator:: 1780159595

URN:: urn:nbn:de:zbw-retromon-188277

Document type:: Volume

Author:: Marx, Karl http://d-nb.info/gnd/118578537

Title:: Der Produktionsprozeß des Kapitals

Volume count:: 1.1928

Place of publication:: Berlin

Publisher:: J. H. W. Dietz Nachf., G. m. b. H.

Year of publication:: 1928

Scope:: XLVIII, 768 Seiten

Digitisation:: 2022

Collection:: Economics Books

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Chapter

Document type:: Multivolume work

Structure type:: Chapter

Title:: Dritter Abschnitt. Die Produktion des absoluten Mehrwertes

Collection:: Economics Books

546 behandeln läßt, empfiehlt sich auch hier die Anwendung dieses weit elementareren Verfahrens. Man hat keine Verwendung für die mehr oder weniger willkürliche Numerierung, durch die man sich der Ge- fahr aussetzt, den Überblick über die Beobachtungen zu verlieren, und kann sich mit wenigeren und einfacheren Berechnungen begnügen. Anders liegen die Dinge selbstverständlich, wenn sich die unter- suchten Eigenschaften auf eine natürliche Art und Weise zahlen- mäßig ausdrücken lassen oder geradezu numerisch gegeben sind, z. B. wenn es sich um die Korrelation zwischen dem Kopfindex von Vater und Sohn (oder um die im $ 190 erwähnten Aufgaben) handelt. Man kann dann die Beobachtungen nach der Größe des Kopfindex des Vaters ordnen und nach dem Durchschnitt für die Söhne jeder Gruppe sowie nach der Verteilung der KEinzelbeob- achtungen fragen. Berechnet man außerdem den Korrelations- koeffizienten, dann ergibt sich ein neuer Ausdruck für den Zusammen- hang. In der Regel wird man jedoch hier oft dazu genötigt sein, die Zahlen einer näheren Prüfung zu unterziehen und sich nicht auf eine Berechnung des Korrelationskoeffizienten sowie einer an- nähernden Formel für die Regression beschränken können. 350. Als Beispiel hierfür mag das folgende, das ebenfalls auf Pearson!) zurückgeht und die Fruchtbarkeit in zwei aufeinander- folgenden Generationen verheirateter Frauen der britischen Pair- schaft betrifft, dienen. Es wurden 1000 Frauen mit mindestens je einer Tochter und für jede dieser wiederum eine verheiratete Tochter ausgewählt. Die 1000 Töchter verteilte man dann nach der Anzahl der eigenen Kinder (x) und nach der Anzahl der Kinder ihrer Mütter (y). Das Resultat geht aus der Tabelle 55?) hervor, in der ebenfalls die gesamte Kinderzahl berechnet ist, die sich aus den Verteilungen nach der Kinderzahl in jeder der Reihen und Ko- lonnen der Tabelle ergibt und aus der man wiederum die von y ‘resp. x) bedingten Durchschnitte (Regressionszahlen) mittels einer Division durch die entsprechende Anzahl von Müttern (resp. Töchtern) finden kann. ı) K. Pearson, Mathematical contributions to the theory of evolution, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Ser. A, Vol. 192 London 1899, S. 257; vgl. G. U. Yule, An introduetion to the theory of sta- tistics, 5th edit., London 1919, S. 161. ?) K. Pearson, a. a. O0. S. 319.

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