Basic Statistics for Business and Economics with Student CD-ROM pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:Douglas A. Lind

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2005-2-1

价格:GBP 97.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073121659

丛书系列:

图书标签:

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《商业与经济学基础统计学（附学生光盘）》是一本专为商业和经济学领域学生量身打造的统计学入门教材。本书旨在帮助读者掌握理解和运用统计学原理分析商业和经济数据所需的关键概念和方法。 本书内容涵盖了统计学的基础知识，包括： 描述性统计（Descriptive Statistics）： 介绍如何有效地汇总、组织和呈现数据。读者将学习到各种图表工具，如直方图（histograms）、条形图（bar charts）、饼图（pie charts）以及常用的集中趋势度量（measures of central tendency），如均值（mean）、中位数（median）和众数（mode）。同时，也会深入讲解离散趋势度量（measures of dispersion），例如方差（variance）、标准差（standard deviation）和极差（range），帮助读者全面理解数据的分布特征。 概率论基础（Probability Fundamentals）： 建立概率的基本概念，为后续的推断统计打下坚实基础。内容包括概率的定义、事件（events）、概率的法则（rules of probability）、条件概率（conditional probability）和贝叶斯定理（Bayes' theorem）。理解这些概念对于分析风险、做出决策至关重要。 概率分布（Probability Distributions）： 探讨常见的概率分布，尤其是离散型分布（discrete distributions）如二项分布（binomial distribution）和泊松分布（Poisson distribution），以及连续型分布（continuous distributions）如均匀分布（uniform distribution）、正态分布（normal distribution）和指数分布（exponential distribution）。读者将学会如何识别和应用这些分布来建模和预测各种商业和经济现象。 抽样分布（Sampling Distributions）： 讲解抽样方法和抽样分布的概念，特别是中心极限定理（Central Limit Theorem）。这是连接描述性统计与推断统计的桥梁，为后续的参数估计和假设检验提供了理论依据。 参数估计（Estimation of Parameters）： 介绍如何利用样本数据来估计总体参数（population parameters）。内容包括点估计（point estimation）和区间估计（interval estimation），以及置信区间的构建和解释（confidence intervals）。读者将学会如何在不确定性下做出有根据的估计。 假设检验（Hypothesis Testing）： 阐述假设检验的基本流程和常用方法，包括零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的设定、检验统计量（test statistics）的选择、p值的计算与解释（p-value interpretation）以及第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的理解。本书将介绍针对均值、比例和方差的各种检验方法。 回归分析（Regression Analysis）： 重点讲解简单线性回归（simple linear regression）和多元线性回归（multiple linear regression）模型。读者将学习如何建立回归模型、解释回归系数（regression coefficients）、评估模型拟合优度（goodness of fit），以及如何利用模型进行预测。这些技术在分析变量之间的关系，如销售额与广告投入的关系，以及经济增长与投资的关系等方面具有广泛的应用。 方差分析（Analysis of Variance - ANOVA）： 介绍如何使用方差分析来比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，广泛应用于市场营销、生产管理等领域。 非参数统计（Nonparametric Statistics）： 在某些情况下，当数据不满足参数检验的假设时，非参数统计方法就显得尤为重要。本书会介绍一些常用的非参数检验方法，为读者提供更全面的统计工具箱。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 讲解分析随时间变化的数据的方法，包括趋势（trend）、季节性（seasonality）和周期性（cyclicality）的识别与建模，以及预测未来数值的方法。这对于经济预测、销售预测等至关重要。 质量控制统计（Statistical Quality Control）： 介绍如何利用统计方法来监控和改进生产过程的质量，包括控制图（control charts）的应用。 《商业与经济学基础统计学（附学生光盘）》的特点在于： 清晰的结构和逻辑： 全书内容编排合理，层层递进，从基础概念到高级应用，确保读者能够逐步建立起扎实的统计学知识体系。 丰富的案例研究： 每章都配有大量与商业和经济学紧密相关的实际案例，帮助读者理解抽象的统计概念在现实世界中的应用，激发学习兴趣。 易于理解的语言： 使用简洁明了的语言解释复杂的统计术语和概念，避免不必要的专业术语堆砌，使得初学者也能轻松掌握。 强调实际应用： 重点在于培养读者运用统计工具解决实际商业和经济问题的能力，而非仅仅停留在理论层面。 配套学生光盘： 光盘中包含各种实用工具，如数据集、练习题、软件操作指南等，为学生提供了丰富的学习资源和实践平台，方便读者进行模拟练习和数据分析。 本书旨在帮助您： 提升数据分析能力： 掌握收集、组织、分析和解释数据的基本技能。 增强决策能力： 学会利用统计证据来支持商业和经济决策。 理解经济现象： 运用统计模型来解释和预测经济行为。 应对复杂问题： 具备运用统计工具解决各种商业和经济挑战的能力。 无论您是商业管理、经济学、金融、市场营销还是其他相关领域的学生，本书都将是您掌握基础统计学知识、提升专业素养的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

您真是一本好书！再没比您更好的书了，每次一看到你我就心情大好啊.....我错了 我不该不认真听lecture 不该期末临时抱佛脚 但是您大人有大量啊 饶了我吧 我以后一定好好学！TOT 求您了让我懂你吧 让我pass吧TOT~~

评分☆☆☆☆☆

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这本《商业与经济学基础统计学》的教材，对我这个初涉商科领域的学生来说，简直是打开了一扇通往数字世界的大门。我记得刚拿到书的时候，厚厚一沓，心里还有点打鼓，生怕里面全是晦涩难懂的公式和理论。但翻开第一章，就被作者清晰的叙述方式吸引住了。它没有直接把我扔进复杂的概率分布里，而是从最贴近商业决策的例子入手，比如如何分析市场调研数据，如何评估投资回报的风险等等。书中对基本概念的解释极其到位，即便是像“均值”、“中位数”这种基础概念，也通过生动的图表和实际案例进行了多角度的阐释，确保你不是死记硬背，而是真正理解了它们在商业语境下的含义和局限性。特别是关于描述性统计那几章，图表的运用堪称教科书级别的示范，那些直观的柱状图、饼图和箱线图，让原本抽象的数据瞬间变得“有血有肉”。更让我惊喜的是，配套的光盘内容，那些交互式的练习和模拟数据，极大地增强了学习的趣味性和实践性。我感觉这不仅仅是一本理论书，更像是一个手把手的实战指南，引导我如何运用统计思维去审视和解决商业问题。我尤其欣赏它在逻辑推导上的严谨性，每一步论证都环环相扣，让人感到非常踏实。

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说实话，我之前对统计学抱有一种根深蒂固的恐惧，总觉得那是数学家的专属领域，与我这种更偏向定性分析的经济学背景格格不入。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的叙事风格非常“平易近人”，仿佛有一位经验丰富的导师在耳边耐心讲解，而不是冷冰冰的教科书。作者在引入推断统计，比如假设检验和置信区间时，并没有采用那种“先给结论再证明”的刻板模式，而是巧妙地构建了一个情境，让我们体会到“为什么需要”这些工具，然后才循序渐进地介绍工具本身。这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我的求知欲。我印象特别深的是，书中在讲解回归分析时，花了大量篇幅讨论了模型假设的有效性和残差分析的重要性，而不是仅仅停留在如何计算出回归系数上。这体现了作者对统计实践的深刻理解——模型结果的可靠性远比计算本身更重要。对于想要在未来的经济分析工作中站稳脚跟的人来说，这种对“统计陷阱”的警示和指导，是无价之宝。书中的案例大多取材于真实的商业案例，这使得学习过程中的代入感极强，让人忍不住想要动手操作一遍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格带着一种成熟学者的严谨，但又不失鼓励性，阅读起来有一种被认真对待的感觉。它在阐述一些较为复杂的统计概念时，比如贝叶斯方法的引入或者非参数检验的适用范围，处理得非常得当，既没有过度简化导致失真，也没有陷入过度深奥的泥潭。对于我这种需要将统计知识应用于撰写经济学研究论文的学生来说，如何正确地报告统计结果至关重要。这本书在这方面给予了非常细致的指导，它不仅教你如何计算P值，更教会你如何用规范的语言去解释这个P值对于你的研究假设意味着什么。书中对统计推断的局限性，例如“显著性不等于重要性”的论点，进行了反复强调，这种批判性思维的培养，是任何一门优秀的基础教材都应该具备的特质。我感觉作者对读者的期望很高，希望我们不仅仅是会操作计算器，而是能成为有见地的统计使用者。这种对学术诚信和数据解读负责任的态度，贯穿了全书始终，让人印象深刻。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的价值远超其作为一本基础教材的定位。它的内容组织逻辑非常清晰，像是精心设计的一系列模块，读者可以根据自己的学习进度灵活安排。我尤其喜欢它对“假设检验”流程的反复拆解和强调。从建立原假设和备择假设，到选择合适的检验方法，再到计算检验统计量和做出决策，每一步都配有详尽的注释和操作指南。这使得原本令人望而生畏的假设检验过程，被分解成了一系列可管理的步骤。书中对于不同类型错误的区分——第一类错误和第二类错误——的讲解非常到位，通过一个实际的质量控制场景，将这些抽象的错误具象化了。这帮助我理解了为什么在某些商业情境下，我们宁愿接受一个风险较低的决策，即使它可能意味着错过一个微小的机会。总的来说，这本书为我建立了一个坚实且实用的统计学基础，让我有信心将这些工具应用到未来更复杂的经济模型和数据分析挑战中去，它无疑是我经济学学习工具箱中最核心的一件装备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构达到了教科书应有的高水准，兼顾了深度与广度。对于需要掌握基础统计工具的学生而言，它的内容覆盖面非常全面，从概率论的基础元素到多元回归分析都有涉及，形成了一个完整的知识体系框架。我特别欣赏它在章节末尾设置的“关键概念回顾”和“自我测试”环节。这些总结性的部分，帮助我迅速梳理了本章的重点和难点，尤其是在面对期末考试前的总复习时，效率得到了极大的提升。它不是那种只罗列公式的工具书，而是注重培养读者的“统计直觉”。例如，在讲解抽样分布时，作者并没有让读者死记“中心极限定理”的表述，而是通过模拟大量不同分布的样本均值的分布图，直观地展示了中心极限定理是如何运作的，这种视觉化的教学方法，比纯文字描述有效得多。此外，书中对统计软件应用（虽然我主要用的是另一款软件，但书中提及的逻辑是通用的）的讨论也体现了与时俱进的特点，提醒我们现代统计工作已经离不开计算工具的辅助，强调了理论与实践的结合。

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啊啊啊啊!!! 求救啊!!零基础人群!!! --------------- 耶耶耶~！我终于可以将她改成读过了！读过了！！啊哈哈哈。~！

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大一时光啊！

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上学期的 其实一点也没看