具体描述
《商务与经济统计》(原书第9版)是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。本版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了大幅的修订，新增了“决策分析”一章，调整了假设检验、区间估计及抽样等章节；增、加了150道取材于美国著名报刊实例的例题和练习；增加了6个案例，便于读者学以致用，练习管理报告的写作；并以Minitab和Excel的最新版本为准则，修订了各章附录中按步骤给出的用以生成计算机输出的程序。
应用性强是《商务与经济统计》(原书第9版)的最大特色。作者精心设计的“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，起提示、总结和建议作用的“注释”，以及存储在《商务与经济统计》(原书第9版)附赠光盘中的数据集，无不体现出这一特色。
《商务与经济统计》(原书第9版)既可作为MBA、大学本科生和研究生的教材，也可供从事工商行政管理和经济分析的人士参考。
作者简介
目录信息
读后感
为了学统计同时看了《行为科学统计》、《行为统计学基础》、《商务与经济统计》、《深入浅出统计学》。都是好书，但推荐前两本。第三本对公式和过程解释得不是特别简单，最后的不够系统，但是对核心概念解释得比较好，我是拿来参考不懂的概念的。 《行为科学统计》我做了详细的...
评分曾经听一个统计学前辈提起：如果想让自己的统计学专业水平在一个比较高的水平上起步，不妨读安德森或者林德。 林德的书不曾读过，不过听着与这本书的题目类似，想来应该差别不会太大。 至于安德森的这本商务与经济统计，也许可以说：但凡认认真真精读过一遍...
评分就这本破书，让我挂科了。后天补考，真是醉了。 看一遍没用，多做题，多记笔记。有学长学姐的笔记看，更容易理解，但是是更重要的是实际操作，做题吧。 书的内容很有趣，各种商务公司的都有简称，例子比较靠谱。 我们学社会统计学用这个有点难，但是专门学的选择这个挺好。 嗯...
评分就这本破书，让我挂科了。后天补考，真是醉了。 看一遍没用，多做题，多记笔记。有学长学姐的笔记看，更容易理解，但是是更重要的是实际操作，做题吧。 书的内容很有趣，各种商务公司的都有简称，例子比较靠谱。 我们学社会统计学用这个有点难，但是专门学的选择这个挺好。 嗯...
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用户评价
这本书的深度和广度超出了我的预期，它不仅仅停留在基础概念的讲解，更深入到了数据处理和模型验证的细节层面。我特别欣赏作者在处理“数据质量”这一核心问题上的态度。在数据驱动决策日益重要的今天，如何识别和清洗“脏数据”是实践中的一大难点。这本书用了一个章节专门讲解了异常值检测和缺失值填补的技术，并配有详细的软件操作指南（虽然是基于老版本的软件，但核心思路依然适用），这对于我们这些需要直接动手操作的实务人员来说，简直是雪中送炭。更让我印象深刻的是，作者在讨论假设检验时，没有仅仅停留在 P 值的机械计算上，而是花了不少篇幅探讨了“统计显著性”与“商业重要性”之间的差异和权衡。这种批判性的思维引导，让我意识到，数据分析的最终目的不是为了得到一个漂亮的数字，而是要服务于商业决策的有效性。我甚至尝试着将书中的一个时间序列分析模型应用到我目前负责的一个项目的数据预测中，虽然结果需要进一步校准，但其提供的分析框架无疑为我指明了方向。这本书的结构安排，像是一座精心搭建的阶梯，每一步都稳固可靠，让人有信心攀登到更高的理论和实践高度。
评分从实用性和工具性的角度来看，这本书的价值也体现在它对主流商业分析工具的包容性上。虽然它没有将篇幅过度集中在某个特定软件的操作手册上，但它对不同统计方法与常见分析软件（如R、Python库的核心函数逻辑）的契合点进行了精妙的梳理。例如，在讲解方差分析时，它会简要提及如何在主流统计包中调用相应的函数，重点强调的是分析背后的逻辑，而不是繁琐的鼠标点击或代码输入。这种“软件无关性”的设计，保证了本书知识的持久生命力，因为软件界面和语法会过时，但底层的统计原理是永恒的。我个人尤其喜欢它在“商业报告撰写”部分的建议，作者强调了如何将复杂的统计发现转化为决策者能够理解的商业语言，包括如何有效地使用图表来讲述数据故事，以及如何清晰地阐述模型的局限性和风险敞口。这部分内容是许多技术书籍所忽视的，但却是将数据分析转化为商业价值的关键桥梁。这本书真正做到了理论与实践的无缝对接，它培养的不仅是统计技能，更是一种将数据转化为商业洞察的综合能力。
评分与我过去阅读的其他统计学书籍相比，这本书在叙事风格上展现出一种罕见的亲和力与学术严谨性的完美平衡。它避免了那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调，而是采用了更接近于“同行交流”的语气。例如，在讲解概率论基础时，它会用非常生活化的例子来类比复杂的随机过程，比如用排队等待咖啡的场景来解释泊松分布的适用条件，这种接地气的阐述方式，让原本枯燥的数学原理瞬间变得生动起来。此外，书中的图表制作水平非常高超，无论是分布图、散点图还是决策树的可视化，都清晰明了，配色和谐，完全没有那种为了凑页数而硬塞进去的低质量插图。这些视觉辅助工具极大地加速了我对复杂统计概念的理解进程。当我第一次接触到多元统计分析时，那种扑面而来的矩阵运算曾让我望而却步，但这本书通过巧妙的几何解释，将高维空间中的投影和距离概念具象化，使得理解不再依赖于死记硬背公式。可以说，这本书的作者不仅是一位统计学家，更是一位优秀的教育家，他深谙如何将知识有效地传递给不同背景的学习者。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了一种低调又不失质感的深蓝色调，配上简洁的白色字体，给人一种专业、严谨的第一印象。初次翻开，首先注意到的是它的排版布局，文字间距和行距都处理得恰到好处，阅读起来非常舒适，即便是长时间研读也不会感到眼睛疲劳。内容上，虽然我对经济学和商业分析抱有浓厚的兴趣，但之前总觉得那些理论性的书籍晦涩难懂，这本书却完全颠覆了我的认知。它巧妙地将复杂的统计学概念融入到实际的商业案例中，使得抽象的公式和模型变得直观可感。比如，在介绍回归分析时，作者没有直接堆砌数学公式，而是通过一个生动的零售业库存预测案例，逐步引导读者理解变量间的关系和模型构建的逻辑。这种“以用带学”的教学方式，极大地降低了学习门槛，让我感觉自己不是在啃一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的行业专家进行实地考察和数据挖掘。尤其值得称赞的是，书中穿插的那些“专家视角”小栏目，提供了许多行业前沿的洞察，这些内容让我对当前的市场动态和数据驱动决策的重要性有了更深层次的理解，为我未来的职业规划提供了不少启发。
评分这本书的参考文献和拓展阅读部分，是我认为其价值远超一般教材的关键所在。它并非一个孤立的知识体系，而是一个通往更广阔数据科学世界的“索引”。在每一个关键章节的末尾，作者都列出了该领域最具影响力的几篇学术论文或经典著作的简要介绍，并说明了它们与当前讨论内容的关联性。这对我这种渴望持续学习的人来说，简直是太宝贵了。我发现自己经常会因为对某个特定主题产生了浓厚兴趣，从而顺着书中的指引去查阅更深入的原始文献。例如，在学习了贝叶斯统计思想的初步介绍后，我被引导去阅读了一些关于MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的经典综述，这极大地拓宽了我对现代统计推断范式的认知边界。这种“授人以渔”的编排方式，体现了作者对读者未来发展的深切关怀。它鼓励读者不仅仅满足于掌握书本上的知识点，更要具备自主探索、追踪学术前沿的能力。这种鼓励探索的精神，是这本书区别于许多只注重应试或基础知识传授的书籍的最显著特征。
评分如果数学符号能再标准一些，这书就完美了
评分极其简洁清晰，统计学知识一看即会
评分啃。留作手册速查。
评分如果数学符号能再标准一些，这书就完美了
评分噩梦般的回忆……
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