Statistics for Business and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Anderson, David Ray/ Sweeney, Dennis J./ Williams, Thomas A.

出品人:

页数:1018

译者:

出版时间:

价格:916.20元

装帧:HRD

isbn号码:9780324360684

丛书系列:

图书标签:

• 经济
• 统计学
• 商业
• 经济学
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 计量经济学
• 管理学
• 决策分析
• 统计建模

《商业与经济统计学：数据驱动的决策之路》 本书旨在为商业、经济学及相关领域的学生和从业者提供坚实的统计学基础。在当今数据爆炸的时代，理解和运用统计学工具不再是可有可无的技能，而是做出明智商业决策、分析经济趋势、评估风险和机遇的关键所在。本书将带领读者踏上一段数据驱动的探索之旅，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的统计模型和应用，最终使读者能够自信地驾驭数据，洞察商业世界的奥秘。 第一部分：统计学基础与数据探索 本部分将为读者建立起对统计学基本概念的全面认识，并介绍如何对数据进行初步的探索和可视化。 第一章：统计学入门 1.1 什么是统计学？ 本章将阐释统计学的核心概念，包括其在商业和经济学中的重要性，以及统计学研究的基本流程：从数据的收集、整理、分析到解释和推断。我们将探讨统计学如何帮助我们从看似杂乱无章的数据中提取有价值的信息，识别模式，并对未来进行预测。 1.2 数据的类型与测量尺度 深入理解不同类型的数据是进行有效统计分析的前提。我们将详细介绍定性数据（如名义型、有序型）和定量数据（如间隔型、比例型）的特征，以及它们在商业和经济场景中的具体体现，例如客户满意度等级、销售额、产品价格等。理解测量尺度有助于我们选择恰当的统计方法。 1.3 总体与样本 区分总体（我们感兴趣的全部单位的集合）与样本（从总体中抽取的一部分单位）是统计推断的基础。本章将解释为什么在实际操作中我们常常需要通过样本来推断总体的特征，并介绍不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的原理和适用性，以及抽样误差的概念。 1.4 描述性统计 在本格子分析之前，对数据进行描述性统计分析是必不可少的步骤。我们将介绍如何计算和解释描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。这些指标能够快速地概括数据的基本特征。 1.5 数据可视化 “一图胜千言”。本章将重点介绍各种数据可视化工具，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。我们将讨论如何选择最适合表达数据特征的图表类型，以及如何解读这些图表以发现潜在的趋势、分布形态和异常值。例如，通过散点图可以直观地观察两个变量之间的关系。 第二章：概率基础 2.1 概率的基本概念 概率是量化不确定性的语言。本章将介绍概率的基本定义、事件、样本空间，以及概率的基本规则（如加法法则、乘法法则）。我们将学习如何计算事件发生的概率，并理解概率在商业决策中的作用，例如评估新产品上市的成功率。 2.2 条件概率与独立事件 条件概率在分析变量之间的相互依赖关系时至关重要。我们将深入研究条件概率的概念，以及独立事件的判断。例如，在分析营销活动的效果时，我们需要了解在特定客户群体中，广告投放对购买行为的影响程度。 2.3 随机变量与概率分布 随机变量是将随机事件的数量化表示。本章将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍几种重要的概率分布。 2.4 离散概率分布 我们将重点介绍二项分布（如多次重复的 Bernoulli 试验，例如产品次品率的估计）和泊松分布（如在一定时间或空间内事件发生的次数，例如客户服务电话的数量）。理解这些分布有助于我们模拟和预测离散型事件的发生。 2.5 连续概率分布 连续概率分布在经济学和商业中更为常见。我们将详细介绍正态分布（及其在身高、测量误差等方面的广泛应用），以及其“钟形”曲线的特性。此外，还将介绍指数分布（如设备故障间隔时间）和均匀分布。 2.6 中心极限定理 中心极限定理是统计推断的基石。本章将解释无论原始数据分布如何，许多独立随机变量之和（或平均值）的分布都趋近于正态分布。这一原理使我们能够进行关于样本均值的推断，即使我们对总体的分布一无所知。 第二部分：统计推断与模型构建 本部分将引导读者学习如何利用样本数据对总体进行推断，并构建能够解释和预测商业经济现象的模型。 第三章：抽样分布与置信区间 3.1 抽样分布 理解样本统计量（如样本均值）的抽样分布是进行推断的关键。本章将解释样本均值的抽样分布如何依赖于总体均值、总体标准差和样本量。 3.2 点估计与区间估计 点估计是用单个数值来估计总体参数，而区间估计则提供一个可能的参数取值范围。我们将介绍如何选择合适的点估计量，并重点讲解置信区间。 3.3 均值的置信区间 学习如何根据样本数据计算总体均值的置信区间，并理解置信水平的含义。例如，我们可以计算出某个城市家庭平均月收入的 95% 置信区间，从而对该区域的消费能力有一个更清晰的认识。 3.4 比例的置信区间 类似地，我们将学习如何计算总体比例的置信区间，这在市场调研、民意调查等领域非常有用。例如，我们可以估计出某个品牌产品在目标消费者中的接受度。 3.5 样本量确定 在进行调查或实验之前，确定所需的样本量至关重要，以确保推断的精度。本章将介绍如何根据所需的置信水平和误差幅度来计算样本量。 第四章：假设检验 4.1 假设检验的基本概念 假设检验是根据样本数据来判断关于总体参数的某个陈述（假设）是否成立的过程。我们将介绍原假设（H0）和备择假设（H1），以及两类错误（第一类错误和第二类错误）的概念。 4.2 单样本均值检验 学习如何进行单样本 t 检验和 z 检验，以检验总体均值是否等于某个特定值。例如，一家公司可能想检验其新生产线的产品平均重量是否达到了预设标准。 4.3 单样本比例检验 学习如何进行单样本比例检验，以检验总体比例是否等于某个特定值。例如，一家电商平台可能想检验其网站转化率是否高于行业平均水平。 4.4 两样本均值检验 比较两个独立总体的均值是否存在显著差异。例如，比较不同营销策略对销售额的影响。我们将介绍独立样本 t 检验以及配对样本 t 检验。 4.5 两样本比例检验 比较两个独立总体的比例是否存在显著差异。例如，比较不同广告渠道的点击率。 4.6 方差分析 (ANOVA) 当需要比较三个或三个以上总体的均值时，ANOVA 是一个强大的工具。我们将介绍单因素方差分析，用于检验不同类别（如不同生产线、不同营销方案）对某个指标（如产品质量、销售额）的影响是否存在显著差异。 第五章：相关与回归分析 5.1 相关分析 探讨两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将介绍相关系数（Pearson 相关系数）的计算和解释，以及散点图在识别相关性中的作用。例如，分析广告投入与销售额之间的相关性。 5.2 简单线性回归 构建一个模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系，并用该模型进行预测。我们将介绍回归方程的建立、回归系数的解释，以及决定系数（R-squared）的含义，它衡量了模型解释了因变量多少的变异。 5.3 回归模型的假设与检验 学习回归模型的假设条件（如线性、独立性、同方差性、正态性），并掌握如何检验这些假设。我们将介绍对回归系数的显著性检验。 5.4 多元线性回归 扩展到包含多个自变量的模型，以更全面地解释因变量。我们将讨论如何选择和解释多元回归模型中的各个自变量，以及如何进行模型诊断。例如，预测房价时，可以同时考虑房屋面积、地理位置、房间数量等多个因素。 5.5 定性自变量的回归 学习如何将定性变量（如地区、产品类型）纳入回归模型，通常通过创建虚拟变量（Dummy Variables）来实现。 第三部分：高级统计应用与案例分析 本部分将介绍一些更高级的统计方法，并结合实际商业和经济案例，展示统计学在解决复杂问题中的强大能力。 第六章：时间序列分析 6.1 时间序列数据的特征 时间序列数据是按时间顺序排列的观测值，具有趋势、季节性、周期性和随机波动等特征。我们将学习如何识别这些特征。 6.2 时间序列分解 将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和残差成分，以便更好地理解其内在规律。 6.3 平滑方法 介绍移动平均法和指数平滑法等技术，用于平滑数据，去除短期波动，揭示长期趋势，并进行短期预测。 6.4 自回归移动平均模型 (ARMA) 与 ARIMA 模型 介绍更复杂的模型，如 ARMA 和 ARIMA 模型，用于捕捉时间序列数据的自相关性，并进行更精确的预测。例如，预测股票价格、经济增长率。 第七章：非参数统计 7.1 非参数统计的优势 当数据不满足参数统计方法的假设（如正态性）时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。 7.2 符号检验 介绍符号检验，一种简单但有效的非参数检验方法，用于比较两个相关样本的分布。 7.3 秩和检验 介绍 Wilcoxon 符号秩检验（用于配对样本）和 Mann-Whitney U 检验（用于独立样本），这些检验基于数据的秩次而不是实际值。 7.4 Kruskal-Wallis 检验 介绍 Kruskal-Wallis 检验，作为单因素方差分析的非参数替代方案，用于比较三个或三个以上独立样本的分布。 第八章：统计决策理论与风险管理 8.1 决策树分析 构建决策树来可视化和评估在不确定性条件下不同决策选项的潜在结果和收益。 8.2 支付矩阵与期望值 学习如何构建支付矩阵，并计算不同策略下的期望收益，以指导最优决策。 8.3 贝叶斯统计基础 介绍贝叶斯更新过程，以及如何将先验信息与样本数据相结合以获得后验概率。 8.4 风险评估与度量 探讨如何利用统计方法量化和管理各种商业风险，如市场风险、信用风险、操作风险。 第九章：商业与经济统计学在实际中的应用 9.1 市场营销分析 案例分析，如客户细分、广告效果评估、产品定价策略。 9.2 金融与投资分析 案例分析，如股票价格预测、投资组合优化、风险建模。 9.3 宏观经济预测 案例分析，如 GDP 增长预测、通货膨胀分析、失业率预测。 9.4 运营管理与质量控制 案例分析，如生产过程改进、库存管理、质量检测。 9.5 商业智能与数据挖掘 介绍统计学在商业智能和数据挖掘中的作用，如何从海量数据中发现隐藏的洞察。 本书的最终目标是赋予读者分析数据、理解复杂经济现象、做出明智商业决策的能力。通过理论与实践的结合，本书将帮助读者成为一名更具竞争力的数据驱动的专业人士。

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