Statistics for Business and Economics (9th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:James T. McClave

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-03-15

价格:USD 133.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130466419

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 让我看看吧
• 运筹学
• eng
• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Decision Making
• Quantitative Analysis
• 9th Edition
• Textbook
• Academic

探索商业与经济学中的数字世界：数据驱动决策的强大指南 在这本内容详实的指南中，我们将深入探索统计学在商业和经济学领域中的关键应用。这本书不仅仅是一本教科书，更是一扇通往数据驱动决策的大门，为读者提供了理解、分析和利用数据解决实际商业与经济问题的强大工具集。无论您是初涉商海的学生，还是经验丰富的行业专家，本书都将助您提升洞察力，做出更明智、更有效的决策。 第一部分：统计学基础——理解数据的语言 在商业和经济学领域，数据是无处不在的。如何有效地理解和运用这些数据，是现代商业成功的基石。本部分将为您打下坚实的统计学基础，让您能够自如地驾驭海量信息。 绪论：统计学在商业与经济学中的角色 我们将首先探讨统计学在现代商业和经济决策中的核心地位。从市场调研到财务分析，从产品开发到宏观经济预测，统计学为我们提供了量化风险、评估机遇、识别趋势的科学方法。您将了解到，统计学并非枯燥的数字游戏，而是赋能业务增长、优化资源配置、规避潜在风险的实用学科。 我们将引入统计学的基本概念，区分描述性统计（用于总结和描述数据的特征）与推断性统计（用于从样本推断总体）。通过生动具体的商业案例，您将直观地理解统计学如何帮助企业发现消费者偏好、评估营销活动效果、预测销售额等。 本书将强调统计思维的重要性。这意味着不仅仅是掌握公式和方法，更重要的是培养一种用数据分析问题、用证据支持结论的思维方式。我们将引导您建立严谨的逻辑框架，学会批判性地审视数据，避免被误导或做出错误的判断。 数据描述与可视化：让数据说话 在海量数据面前，如何快速抓住关键信息？本章将教授您各种有效的描述性统计方法。您将学习如何计算和解释集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），了解数据的离散程度（如方差、标准差、极差），并掌握百分位数和四分位数等概念，以便更好地理解数据的分布情况。 数据的可视化是理解和沟通数据信息的最直观方式。我们将深入介绍各种图表类型，包括直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并讲解何时选择何种图表最能有效传达信息。您将学习如何通过精美的图表清晰地展示数据模式、异常值和变量之间的关系，使复杂的统计信息一目了然，便于非专业人士理解。 我们将结合商业场景，演示如何使用这些工具分析销售数据、客户反馈、运营指标等。例如，通过绘制不同产品类别的销售额直方图，您可以快速识别最畅销的产品；通过散点图分析广告投入与销售收入的关系，可以评估广告效果。 概率论基础：理解不确定性 商业世界充满不确定性，概率论是应对这种不确定性的数学语言。本章将介绍概率的基本概念，包括事件、概率的定义、条件概率和独立事件。您将学习如何计算不同事件发生的可能性，以及如何理解事件之间的相互影响。 我们将重点介绍概率分布，特别是离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布、指数分布）。这些分布在模拟各种商业现象中扮演着至关重要的角色。例如，二项分布可以用来预测产品合格率，泊松分布可以用来模拟客户到达率，而正态分布则是许多经济和金融变量的常见模型。 我们将通过模拟抽奖、预测产品故障率、分析客户购买行为等实际案例，帮助您理解概率论在风险评估、决策制定以及金融建模中的应用。掌握概率论，意味着您将能够更理性地评估各种不确定性带来的潜在风险和收益。 第二部分：推断性统计——从样本到整体的洞察 如果说描述性统计是“看清楚”数据，那么推断性统计就是“看明白”数据背后的规律，并将其推广到更广泛的范围。本部分将引导您迈入推断性统计的核心领域。 抽样分布与中心极限定理：推断的基石 在实际应用中，我们往往无法获取总体的全部数据，而是从总体中抽取样本进行分析。抽样分布是连接样本与总体的桥梁。本章将详细阐述各种抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。 中心极限定理是推断性统计中最具影响力的定理之一。我们将深入剖析其原理，并解释为何无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布都近似服从正态分布。这一原理是进行参数估计和假设检验的基础。 我们将通过模拟不同规模的样本抽取过程，直观地展示中心极限定理的威力。理解抽样分布，是您能够自信地从有限的数据中推断出关于整个市场、所有客户或整体经济状况的准确结论的关键。 参数估计：估量未知 在许多商业和经济分析中，我们需要估计总体的未知参数，例如平均利润、平均成本、市场份额等。本章将介绍点估计和区间估计两种方法。 点估计是为未知参数提供一个单一的最佳估计值。我们将探讨多种点估计量，并评估其优良性（如无偏性、有效性）。 区间估计则是在点估计的基础上，提供一个可能包含真实参数的数值范围，并给出一定置信水平。您将学习如何构建置信区间，例如针对总体均值、总体比例的置信区间。我们将结合商业案例，例如通过样本数据估计产品的平均使用寿命，或估计新产品在目标市场的接受度，并为这些估计提供置信度。 假设检验：验证你的观点 假设检验是统计推断的核心工具，它允许我们根据样本数据来判断关于总体的某个陈述（假设）是否成立。本章将引导您完成一个完整的假设检验流程。 您将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），如何选择适当的检验统计量，以及如何根据检验统计量的值和显著性水平（α）做出统计决策。我们将深入介绍两种主要的错误：第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝虚假的原假设），以及如何控制这些错误的概率。 本书将涵盖多种常见的假设检验，包括针对总体均值、总体比例的单样本检验、双样本检验，以及配对样本检验。我们将通过实际的商业和经济问题来演练这些检验。例如，您可以使用假设检验来判断新的广告活动是否显著提高了销售额，或者是否存在性别工资差距。 第三部分：高级统计工具——深入挖掘数据价值 随着数据分析的深入，我们需要更强大的工具来揭示变量之间的复杂关系，并进行更精确的预测。本部分将介绍一系列高级统计技术。 回归分析：揭示变量间的联系 回归分析是现代商业和经济分析中不可或缺的工具，用于研究一个或多个自变量如何影响因变量。本章将从简单的线性回归开始，介绍如何建立模型、解释回归系数、评估模型拟合优度（如R²）以及进行统计推断。 您将学习如何使用回归分析预测未来的销售额，评估营销支出对利润的影响，或者分析影响房价的多种因素。我们将深入探讨多重线性回归，它允许我们同时考虑多个自变量的影响，从而提供更全面、更准确的解释。 此外，本书还将触及非线性回归、逻辑回归（用于分析二分类结果）等更复杂的模型，并讨论如何诊断和处理回归模型中的常见问题，如多重共线性、异方差性等，确保模型的可靠性和有效性。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是理想的工具。例如，您可能想知道不同营销渠道的广告投入对销售额的影响是否存在显著差异，或者不同生产工艺对产品质量是否存在影响。 本章将解释单因素方差分析的原理，介绍如何通过分解总变异来判断各组均值之间的差异是否具有统计学意义。您将学习如何解释F统计量和P值，以及如何进行事后检验（post-hoc tests）来确定具体是哪些组之间存在差异。 本书还将介绍多因素方差分析，它允许我们同时分析两个或更多个因子及其交互作用对因变量的影响，这在设计复杂的市场实验或运营优化时非常有用。 时间序列分析：洞察趋势与预测未来 经济和商业数据往往具有时间依赖性，即当前观测值可能受到过去观测值的影响。时间序列分析正是处理这类数据的强大方法。本章将介绍时间序列数据的基本组成部分：趋势、季节性、周期性和随机性。 您将学习如何识别和分解时间序列的这些成分，并掌握平滑技术（如移动平均）来揭示潜在的趋势。我们将重点介绍一些经典的预测模型，如指数平滑法，以及更复杂的模型，如ARIMA模型。 通过实际的经济数据（如GDP增长率、股票价格、通货膨胀率）和商业数据（如季度销售额、网站流量），您将学习如何应用时间序列分析来理解历史模式、识别季节性规律，并进行短期和中长期的预测，为企业的战略规划和风险管理提供有力支持。 非参数统计：当数据不符合假设时 在某些情况下，我们可能无法满足参数统计方法（如回归分析、ANOVA）所要求的正态性或方差齐性等假设。这时，非参数统计方法就显得尤为重要。 本章将介绍一些常用的非参数检验，如符号检验、秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）和Kruskal-Wallis检验。这些方法不依赖于数据的特定分布，因此具有更广泛的适用性。 我们将通过案例说明，例如在比较两个小样本医疗效果时，当数据不满足正态分布时，秩和检验可以提供可靠的结论；或者在分析客户满意度数据（通常为等级数据）时，非参数方法是更合适的选择。 第四部分：统计应用与决策 统计学最终是为了解决实际问题，服务于决策。本部分将整合前几部分的知识，展示统计学在不同商业和经济领域的具体应用。 质量管理中的统计方法 在制造业和服务业中，统计质量控制（SQC）是确保产品和服务质量的关键。本章将介绍控制图（如X-bar控制图、R控制图、P控制图）的应用，以监控生产过程的稳定性，识别异常波动，并采取纠正措施。 您将学习如何使用统计抽样进行进货检验和过程检验，以决定是否接受一批产品。此外，我们还将探讨能力分析（如Cp、Cpk），用以评估生产过程满足规格要求的程度。 市场营销与消费者行为分析 如何有效地定位目标客户，如何评估营销活动的效果，如何理解消费者的购买决策？统计学提供了强大的工具。我们将展示如何使用描述性统计和推断性统计来分析客户细分数据，识别不同客户群体的特征。 回归分析可以帮助我们理解影响客户购买意愿的关键因素，逻辑回归则可用于预测客户流失的概率。此外，我们还将探讨A/B测试在网站优化和营销活动评估中的应用，通过统计方法科学地比较不同方案的效果。 金融与投资分析 金融市场充满风险与机遇，统计学在风险管理、投资组合构建和资产定价中扮演着核心角色。本章将介绍如何使用统计方法来衡量投资风险（如波动率、VaR），分析资产收益率的分布特征，并构建最优的投资组合。 时间序列分析可以用于预测股票价格、利率和汇率的变动趋势。我们将介绍一些基本的金融统计模型，如CAPM模型，并探讨其背后的统计原理。 宏观经济分析与政策制定 理解国家经济运行的规律，预测经济发展趋势，评估宏观经济政策的效果，离不开统计学的支持。本章将介绍如何使用统计方法分析GDP、通货膨胀率、失业率等宏观经济指标。 时间序列模型（如VAR模型）可用于分析不同宏观经济变量之间的关系，并进行预测。我们将探讨计量经济学模型在政策评估中的作用，例如如何量化减税政策对经济增长的影响。 结语：拥抱数据，驱动未来 这本书旨在为您提供一套全面而实用的统计学工具箱，帮助您在瞬息万变的商业和经济环境中，凭借数据洞察力做出更明智、更具竞争力的决策。通过理论学习与案例实践相结合的方式，您将不仅掌握统计学的技术，更重要的是培养一种用数据分析、用证据说话的科学思维。我们鼓励您将书中所学应用于您的学习、工作和生活中，不断探索数据的奥秘，驱动您的事业迈向成功。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《商业与经济统计学》（第九版）的教材给我带来了非常深刻的印象，尤其是在概念的阐释和实际应用的深度上。初拿到这本书时，我还在担心统计学知识的抽象性是否会让我望而却步，但作者们似乎早就预料到了这一点，在介绍核心理论时，他们总是能巧妙地结合现实世界中商业决策的案例。例如，在讲解假设检验的部分，书中不仅仅是罗列公式和步骤，而是深入探讨了如何根据不同业务场景（比如新产品投放的市场调研、供应链效率评估）来选择最恰当的检验方法，并详尽地分析了“第一类错误”和“第二类错误”在商业语境下的具体成本和影响。书中的图表制作水平也堪称一流，清晰的流程图和直观的图形展示，极大地降低了理解复杂模型（比如多元回归分析的交互项效应）的难度。我特别欣赏它对软件应用（如Excel和某种统计软件）操作的指导，这些指导不是简单地罗列菜单命令，而是侧重于如何将统计分析的结果转化为可执行的商业洞察。整体来说，这本书的编写逻辑非常严谨，从描述性统计到推断性统计的过渡自然流畅，是那种真正能帮助学生建立起统计思维，而非仅仅应付考试的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的覆盖面之广让我感到有些吃惊，它更像是一本兼具理论深度和实战指导的工具箱，而非仅仅是一本入门读物。我最欣赏的是它在高级主题上的处理方式，比如时间序列分析和非参数统计的应用场景。很多同类教材在这些章节往往一带而过，但第九版却花了大量篇幅来讨论趋势分解、季节性调整模型在零售业库存预测中的具体操作，这对于我未来想从事金融分析工作的目标来说，无疑是极大的帮助。另外，书中穿插的“数据伦理与隐私保护”的讨论也显得非常及时和重要，提醒读者在利用大数据进行统计推断时，必须时刻保持对社会责任的关注，这在当前数据驱动的商业环境中至关重要。虽然全书篇幅较厚，阅读起来需要投入较多时间，但每一章的知识点都咬合得非常紧密，结构层次感极强，使得即便是跨章节学习或查阅，也能迅速找到所需内容的上下文关联。对于希望系统性掌握从基础到进阶统计工具的读者而言，这本书的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

从一个已经接触过一些统计知识的读者的角度来看，这本第九版最让我感到惊喜的是它对于现代商业统计学前沿的追踪与整合。例如，在贝叶斯统计方法的介绍部分，它没有仅仅停留在理论层面，而是展示了如何利用现代计算工具（如MCMC方法的基础概念）来处理传统方法难以应对的复杂、不完整数据问题。这种对前沿技术的适度引入，保证了教材的先进性，使其不会很快过时。此外，书中对假设情境的描述总是紧密围绕最新的商业趋势，比如利用统计方法评估数字化营销活动的投资回报率（ROI），或者利用控制图来监控大规模在线交易系统的性能波动。这种与时俱进的案例选择，极大地激发了学习兴趣，让我感觉所学的知识是“活的”，可以直接应用于当前商业环境中的挑战。这本书成功地在保持统计学严谨性的同时，完成了对商科读者的“赋能”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是那种非常清晰、直接，但又不失学术严谨性的对话式写作，读起来有一种和经验丰富的教授面对面交流的感觉。它在处理概率论部分时展现了极高的耐心，用大量生活化的例子（比如彩票中奖概率、保险定价）来辅助理解贝叶斯定理这类相对晦涩的概念，避免了纯粹的数学推导带来的枯燥感。我个人觉得，对于那些统计学基础较为薄弱的商科学生来说，这本书是最好的“桥梁书”。它没有过度简化核心概念，而是通过不断地“锚定”到经济学或管理学问题上来，让读者始终明白“我为什么要学这个公式”。此外，书后习题的设计也极具匠心，从基础的计算题到需要结合多个统计工具进行综合分析的案例研究，难度梯度设置得非常合理，确保了理论知识能够真正内化为解决问题的能力，而不仅仅停留在纸面上。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版和设计功不可没。字体大小适中，公式与正文的间距处理得当，即使长时间阅读也不会产生强烈的视觉疲劳。更重要的是，它在关键点的强调和总结上做得非常到位。每当引入一个新的统计检验或模型时，书中总会有一个“决策流程图”或者“关键点回顾”的小版块，用非常简洁的图形或列表总结了适用条件、主要假设和结果解读的步骤。这对于复习和快速定位知识点非常有帮助。我尤其喜欢它在“回归诊断”那一章节的详尽阐述，很多其他教材只提到了R方和P值，但这本书深入探讨了残差分析、多重共线性、异方差性等更深层次的问题，并提供了明确的诊断和修正策略，这让我的统计模型分析水平有了质的飞跃。可以说，这是一本注重“实操正确性”的教科书。

评分☆☆☆☆☆

不用读我也懂的书, 但是我还是看了看

评分☆☆☆☆☆

不用读我也懂的书, 但是我还是看了看

评分☆☆☆☆☆

不用读我也懂的书, 但是我还是看了看

评分☆☆☆☆☆

不用读我也懂的书, 但是我还是看了看

评分☆☆☆☆☆

不用读我也懂的书, 但是我还是看了看