Essentials of Statistics for Business and Economics (with CD-ROM and InfoTrac ) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western College Pub

作者:David R. Anderson

出品人:

页数:643

译者:

出版时间:2005-01-05

价格:USD 146.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324223200

丛书系列:

图书标签:

• B-school
• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• InfoTrac
• CD-ROM
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Management Science

商业与经济学统计学要义：洞察商业决策与经济趋势的基石 本书旨在为商业和经济学领域的学生与从业者提供一套全面而实用的统计学基础知识体系。 统计学作为一门强大的分析工具，是理解复杂商业环境、评估经济数据以及支持科学决策的核心学科。本书的编写严格遵循了从基础概念到高级应用的逻辑顺序，确保读者能够逐步构建起坚实的统计学思维框架。 第一部分：统计学基础与数据描述 本部分为后续所有高级分析奠定基础。我们将首先界定统计学的基本概念，区分总体（Population）与样本（Sample），并介绍收集数据的各种方法，包括抽样技术的重要性。 数据的类型与测量尺度是理解如何处理和分析数据的关键起点。我们将详尽阐述定性数据（如名义和次序尺度）与定量数据（如间隔和比率尺度）的差异，以及每种数据类型适合采用的统计方法。 随后，我们将深入探讨数据的描述性统计（Descriptive Statistics）。这包括： 1. 集中趋势的度量： 详细解析均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算及其适用场景。特别是针对偏态分布数据，中位数作为稳健性度量的优势将被着重强调。 2. 离散程度的度量： 介绍如何量化数据的散布情况，包括极差（Range）、方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）和变异系数（Coefficient of Variation）。标准差如何与均值结合，提供数据分布的直观理解，将是本节的重点。 3. 图形化展示： 学习使用频率分布表、直方图、茎叶图（Stem-and-Leaf Displays）以及箱线图（Box Plots）来直观地呈现数据特征，并识别潜在的异常值（Outliers）。 第二部分：概率论与概率分布 概率论是推断统计学的逻辑基础。本部分将引导读者理解随机性在商业决策中的作用。 我们将从基础概率概念入手，包括事件、样本空间、互斥事件和独立事件。条件概率（Conditional Probability）的引入将为理解贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）铺平道路，该定理在风险评估和证据更新中至关重要。 核心内容包括概率分布的详细讲解： 1. 离散概率分布： 重点分析二项分布（Binomial Distribution）——用于模拟成功/失败的重复试验，以及泊松分布（Poisson Distribution）——常用于建模特定时间段内的事件发生次数。 2. 连续概率分布： 正态分布（Normal Distribution），被誉为统计学的“黄金标准”，将得到最详尽的阐述。我们将学习如何使用Z-分数将任意正态分布转化为标准正态分布，从而计算概率和进行标准化处理。此外，还会简要介绍均匀分布和指数分布在特定商业模型中的应用。 第三部分：抽样分布与统计推断的基础 统计推断的目标是从样本信息推断总体特征。要实现这一目标，必须理解抽样分布（Sampling Distributions）的概念。 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）是本部分的核心。CLT解释了无论总体分布形态如何，大样本均值的抽样分布近似于正态分布的这一关键事实，这极大地简化了统计推断过程。我们将计算样本均值和样本比例的抽样分布的均值与标准差。 在此基础上，本部分开始构建统计推断的两个主要支柱： 1. 参数估计： 区分点估计（Point Estimates）和区间估计（Interval Estimates）。置信区间（Confidence Intervals）的构建是关键，我们将学习如何为总体均值和总体比例构建不同置信水平的区间，并准确解读这些区间的业务含义（例如，95%的置信水平意味着我们对估计方法的可靠性有95%的把握，而非对特定区间内总体的把握）。 第四部分：假设检验（Hypothesis Testing） 假设检验是量化决策风险、验证商业假设的正式流程。本部分将提供一个严谨的框架来检验关于总体的陈述。 我们将详细阐述假设检验的五个步骤： 1. 建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）。 2. 选择显著性水平（$alpha$）。 3. 确定检验统计量（如Z统计量或t统计量）。 4. 计算P值（P-value）或确定临界值。 5. 得出结论（拒绝或不拒绝$H_0$）。 检验过程将涵盖以下关键情景： 总体均值的单样本检验： 适用于大样本（Z检验）和小样本（t检验，详细介绍t分布的性质）。 总体比例的单样本检验。 两独立样本的均值检验： 用于比较两种不同营销策略或两种不同生产批次之间的差异，包括方差齐性和非齐性（非独立样本检验将在后续更高级的章节中处理）。 对第一类错误（$alpha$错误，拒绝了真实的$H_0$）和第二类错误（$eta$错误，接受了错误的$H_0$）的深入理解，将帮助读者在决策中平衡风险。 第五部分：方差分析（ANOVA）与卡方检验（Chi-Square Tests） 随着分析复杂性的增加，我们需要更强大的工具来比较多个组别或分析分类数据的关系。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 介绍如何检验三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。重点在于理解平方和（Sum of Squares）的分解（组间变异与组内变异），以及F统计量的构建与解释。 多因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effects）的概念，这在商业实践中至关重要，例如，研究不同价格点和不同广告渠道对销售额的联合影响。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观察到的分类数据频率是否与理论预期频率一致。 独立性检验（Test of Independence）： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联性，例如，调查顾客的年龄段是否与其产品偏好相关。 第六部分：简单线性回归与相关分析 本部分将统计学从描述和推断引入到建模和预测领域。 相关分析（Correlation Analysis）：首先介绍皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）及其局限性，并强调相关性不等于因果关系。 简单线性回归模型（Simple Linear Regression）： 模型构建： 学习如何建立一个简单的线性方程 $hat{Y} = b_0 + b_1X$ 来描述因变量（Y）如何随自变量（X）的变化而变化。 最小二乘法（Least Squares Method）： 理解如何通过最小化残差平方和的方法拟合最佳回归线。 模型评估： 解释回归系数的含义，计算决定系数（$R^2$）以衡量模型的拟合优度，并进行必要的假设检验（检验斜率是否显著不为零）。 预测与残差分析： 如何利用模型进行点预测和区间预测，并强调对残差（Residuals）的检查以确保模型假设（如线性、同方差性）得到满足。 第七部分：多元回归分析（Multiple Regression Analysis） 商业问题通常涉及多个影响因素，多元回归是解决这类问题的标准工具。 本章将扩展简单回归模型，纳入两个或更多的自变量（$X_1, X_2, dots, X_k$）。重点讨论： 1. 模型解释： 如何解释偏回归系数，即在控制其他变量不变的情况下，单个自变量对因变量的影响。 2. 多重共线性（Multicollinearity）： 识别和处理自变量之间高度相关的问题。 3. 模型选择与修正： 介绍调整后的决定系数（Adjusted $R^2$），以及逐步回归（Stepwise Regression）等方法来构建最简洁且有解释力的模型。 4. 虚拟变量（Dummy Variables）： 学习如何将分类变量（如性别、地区）纳入回归模型中进行量化分析。 第八部分：时间序列分析基础（Introduction to Time Series Analysis） 许多经济和金融数据都是按时间顺序排列的，它们具有独特的依赖性结构。 本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动。我们将学习如何通过移动平均法（Moving Averages）和平滑技术来识别这些模式。虽然本部分不深入复杂的自回归模型，但会为理解宏观经济预测和商业周期分析提供必要的统计视角。 --- 本书的结构设计旨在确保读者不仅掌握统计学的计算技能，更重要的是培养批判性思维，能够恰当地选择、应用和解释统计结果，从而在商业和经济决策中做出更有根据、更具洞察力的判断。所有关键概念都通过大量贴近实际的商业案例和经济学情境进行阐释和巩固。

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哇塞， 好书。 统计（资料）学，是收集、分析、表达和解释数据的一门艺术和科学！而这四种方式，是为了企业家更好的分析和决断。

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