Statistics for Management And Economics with Infotrac, Abbreviated Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Keller, Gerald

出品人:

页数:661

译者:

出版时间:

价格:134.95

装帧:HRD

isbn号码:9780324376333

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Management
• Economics
• Infotrac
• Abbreviated Edition
• Textbook
• Higher Education
• Data Analysis
• Business
• Quantitative Methods

《统计学：管理与经济学视角（精选版）》是一本致力于为广大管理学和经济学领域的学生及从业者提供坚实统计学基础的著作。本书旨在通过清晰易懂的语言、丰富贴切的案例以及严谨的逻辑分析，帮助读者掌握统计学的核心概念、方法和应用，从而在复杂多变的管理和经济环境中做出更明智、更具数据支持的决策。 本书内容涵盖了统计学从基础到进阶的各个重要方面。首先，我们从描述性统计入手，引导读者理解如何有效地收集、整理、呈现和概括数据。这包括了对数据的集中趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差、极差）的深入探讨，以及如何运用频率分布、直方图、箱线图等图示工具直观地展现数据特征。通过对这些基本工具的掌握，读者将能初步理解数据的分布规律和内在信息，为后续的学习打下坚实的基础。 接着，本书将重点转向概率论。概率是统计推断的基石，我们在此部分详细阐述了概率的基本概念，包括事件、概率的计算方法（如加法法则、乘法法则、条件概率）、随机变量及其概率分布。本书着重讲解了几个关键的离散和连续概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布（高斯分布）和指数分布。对正态分布的深入分析尤为重要，因为它在自然界和社会现象中广泛存在，并且是许多统计推断方法的基础。理解这些概率分布的性质和应用场景，将使读者能够量化不确定性，并为预测和决策提供概率上的支持。 核心部分将围绕抽样与抽样分布展开。在实际应用中，我们往往无法获取总体数据的全部信息，因此需要通过抽样来推断总体的特征。本书详细介绍了各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析了它们各自的优缺点。在此基础上，我们着重讲解了抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布。中心极限定理的阐述将是这一部分的重头戏，它揭示了即使总体分布不服从正态分布，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布也会近似服从正态分布，这为后续的点估计和区间估计提供了理论依据。 进入统计推断领域，本书将系统介绍参数估计和假设检验。在参数估计方面，我们将讲解点估计和区间估计。点估计是利用样本统计量来估计总体参数的单个值，而区间估计则是在一定置信水平下，为总体参数提供一个范围。本书将详细介绍如何计算总体均值、总体比例的置信区间，以及如何处理小样本情况下的t分布。 假设检验是统计推断的另一个核心工具。本书将引导读者理解假设检验的基本逻辑和步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域或计算P值、做出统计决策等。我们将重点介绍针对单个总体均值、单个总体比例的假设检验，以及两个总体均值、两个总体比例的比较检验。例如，Z检验、t检验、卡方检验等常用方法的原理、适用条件和计算过程都将得到详尽的阐述。通过这些检验，读者可以判断观察到的样本数据是否足以支持推翻某种关于总体的既有观点。 为了更贴近管理与经济学的实际应用，本书还专门辟出章节介绍回归分析和相关分析。相关分析用于衡量两个变量之间的线性关联程度，并用相关系数来量化。回归分析则进一步探索一个或多个自变量与因变量之间的定量关系，并建立预测模型。本书将重点讲解简单线性回归，包括回归直线的估计、回归方程的解释、决定系数的含义以及对回归系数的假设检验。此外，我们还将介绍多元线性回归，分析多个自变量如何共同影响因变量，以及如何处理多重共线性等问题。这些工具对于理解市场趋势、预测销售、评估投资回报、分析生产效率等方面至关重要。 本书还包含了方差分析（ANOVA）的内容，这是一种用于比较三个或更多组别均值差异的统计技术。通过ANOVA，我们可以判断不同处理、不同分类因素是否对某个变量产生显著影响，这在市场调研、质量控制、实验设计等领域有着广泛的应用。 针对时间序列数据的特点，本书也介绍了时间序列分析的基本概念和方法。我们将探讨趋势、季节性、周期性和不规则变动等时间序列的组成部分，并介绍移动平均法、指数平滑法以及ARIMA模型等基础时间序列预测方法。这对于企业进行销售预测、库存管理、经济波动分析等具有直接的应用价值。 此外，本书还涵盖了非参数统计的部分内容。非参数统计方法不依赖于对总体分布的特定假设，因此在数据不满足参数统计的假设条件时，或者处理定性数据时非常有用。例如，我们将介绍符号检验、秩和检验（如Wilcoxon秩和检验）等。 贯穿全书的，是大量的真实世界案例和应用场景。这些案例来源于管理学和经济学的各个分支，如市场营销、金融、会计、人力资源、运营管理、宏观经济学、微观经济学等。通过对这些案例的分析，读者可以看到统计学理论是如何被应用于解决实际问题的，从而加深对统计学概念的理解，并培养将统计知识转化为洞察力的能力。例如，在市场营销中，如何利用回归分析预测产品销量；在金融领域，如何用时间序列分析预测股票价格波动；在运营管理中，如何用假设检验优化生产流程等。 本书的结构设计力求循序渐进，从基础概念到复杂模型，层层递进。每章都配有丰富的习题，涵盖了从概念理解到实际应用的各个层次，帮助读者巩固所学知识。此外，本书还强调统计软件的应用，鼓励读者利用Excel、SPSS、R或Python等工具进行实际数据分析，从而提升实践能力。 总而言之，《统计学：管理与经济学视角（精选版）》旨在成为一本面向管理与经济学学习者和实践者的权威统计学指南。它不仅教授统计学的方法和技术，更重要的是培养读者用数据思考、用统计学解决问题的思维方式，使读者能够在这个日益数据化的世界中，做出更科学、更有效的决策。本书将帮助读者建立起坚实的统计学功底，为他们在未来的学术研究和职业生涯中取得成功奠定坚实的基础。

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