The Practice of Business Statistics w/CD & Companion Chapters 14, 15 & 17 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-08-15

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716702122

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 统计方法
• 统计软件
• 教材
• 高等教育
• 统计学教材

《商务统计实践》是一本旨在帮助读者掌握数据分析核心概念和工具的著作。本书将统计学原理与商业实际应用相结合，通过丰富多样的案例研究，引导读者理解如何利用数据做出更明智的决策。 本书的核心目标： 建立坚实的统计学基础： 本书清晰地解释了描述性统计和推断性统计的基本概念，包括数据的收集、整理、汇总和可视化，以及概率、抽样分布、置信区间和假设检验等关键理论。 培养数据驱动的决策能力： 通过学习如何解读统计结果，读者将能够识别数据中的模式、趋势和关联性，从而为商业战略的制定、市场分析、风险评估、产品开发等提供有力的支持。 提升解决实际商业问题的能力： 本书的案例涵盖了市场营销、财务、运营、人力资源等多个商业领域，读者可以通过这些贴近实际的场景，学习如何将统计方法应用于解决真实世界的商业挑战。 熟悉现代统计分析工具： 本书强调统计软件在实际应用中的重要性，并指导读者如何使用常用统计软件（如Minitab、Excel等）进行数据分析，提高工作效率。 内容概述（以一般商务统计学教材的常见结构为基础，并不局限于特定章节）： 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论： 统计学的定义、作用及其在现代商业中的重要性。 数据和变量的类型（定性/分类变量，定量/数值变量）。 数据的来源和收集方法（如抽样调查、实验设计）。 统计学在不同商业职能中的应用示例。 数据的整理与可视化： 频数分布表： 如何构建和解释单变量数据的频数分布。 图表展示： 学习使用条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等可视化工具来直观呈现数据特征。 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数等，以及它们在不同数据分布下的适用性。 离散程度的度量： 极差、方差、标准差、四分位数间距等，用于衡量数据的波动性。 形状的度量： 偏度和峰度，帮助理解数据分布的形态。 位置的度量： 百分位数、Z分数，用于比较不同数据点的位置。 双变量数据的描述与可视化： 列联表： 分析两个分类变量之间的关系。 散点图： 可视化两个数值变量之间的关系，识别线性或非线性趋势。 协方差与相关系数： 量化两个数值变量之间线性关系的强度和方向。 第二部分：概率与概率分布 概率的基本概念： 概率的定义（古典概率、经验概率、主观概率）。 事件、样本空间、概率规则（加法法则、乘法法则）。 条件概率与独立性。 贝叶斯定理及其在决策中的应用。 随机变量与概率分布： 离散型随机变量： 期望值、方差，以及二项分布、泊松分布等重要离散概率分布。 连续型随机变量： 期望值、方差，以及均匀分布、指数分布等。 正态分布： 作为最重要的连续概率分布，其特性、标准化（Z分数）以及在统计推断中的核心作用。 抽样分布： 样本均值的抽样分布： 中心极限定理及其重要性。 样本比例的抽样分布。 t分布、卡方分布、F分布： 在推断统计中出现的其他重要分布。 第三部分：统计推断 点估计与区间估计： 点估计： 使用样本统计量来估计总体参数。 区间估计： 构建置信区间，以一定置信水平提供总体参数的可能范围。 单总体均值、比例的置信区间： 涉及Z分布和t分布的应用。 单总体方差的置信区间： 涉及卡方分布的应用。 双总体参数的置信区间： 比较两个总体均值、比例或方差的差异。 假设检验： 假设检验的基本原理： 零假设、备择假设、检验统计量、P值、显著性水平。 第一类错误与第二类错误。 单总体均值、比例、方差的假设检验。 双总体参数的假设检验： 比较两个独立或配对样本的均值，比较两个独立样本的比例，比较两个独立样本的方差。 第四部分：回归分析与相关分析 简单线性回归： 回归模型： 建立因变量与一个自变量之间的线性关系。 最小二乘法： 估计回归系数。 回归系数的解释： 斜率、截距。 模型拟合优度： R平方、调整R平方。 回归方程的有效性检验： F检验、t检验。 预测与残差分析。 多元线性回归： 引入多个自变量： 建立更复杂的预测模型。 多重回归方程的解释和检验。 多重共线性问题及其处理。 交互作用项。 分类变量在回归中的应用： 虚拟变量（Dummy Variables）： 如何将分类变量纳入回归模型。 第五部分：其他统计方法（可能包含在特定章节或补充章节中） 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 比较三个或更多组的均值。 多因素方差分析： 分析多个因素及其交互作用对响应变量的影响。 非参数统计： 在数据不满足参数模型假设时使用的方法，例如秩和检验。 时间序列分析（若包含）： 分析随时间变化的数据，识别趋势、季节性、周期性等。 预测未来数值。 统计过程控制（SPC）： 用于监控和控制生产过程的质量。 控制图的应用。 抽样设计（若包含）： 简单的随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 样本量确定。 本书的特色： 强调“实践”： 通过大量的真实商业案例，读者可以直观地感受到统计学在解决实际问题中的强大力量。 清晰的逻辑结构： 从基础概念到复杂应用，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 注重概念理解： 避免枯燥的公式堆砌，而是通过解释和图示，帮助读者深入理解统计原理背后的逻辑。 鼓励使用工具： 引导读者掌握如何利用现代统计软件来执行分析，提高效率和准确性。 通过学习《商务统计实践》，读者将能够更好地理解商业数据，发现隐藏的洞察，做出基于证据的决策，从而在竞争激烈的商业环境中取得优势。本书不仅是统计学入门的良好起点，也是帮助专业人士提升数据分析能力的宝贵资源。

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这本教材的排版和设计实在是让人眼前一亮，它不像市面上很多统计学书籍那样充斥着密密麻麻的公式和晦涩难懂的理论推导，而是用非常清晰的视觉层次来组织内容。从封面设计上就能感受到一种现代感和专业性兼具的调调，拿在手里沉甸甸的，一看就是经过精心打磨的。更不用说随书附带的光盘和那些额外的章节材料，这些额外的内容对于希望深入理解特定主题的读者来说简直是雪中送炭。我个人特别欣赏它在案例选择上的独到眼光，那些紧密结合实际商业场景的例子，让原本枯燥的统计概念瞬间变得鲜活起来，不再是空中楼阁。比如，书中讲解回归分析时，不是简单地罗列公式，而是带我们一步步剖析一个市场营销活动的ROI是如何通过统计模型来衡量的，这种代入感极大地提升了学习的兴趣和效率。编排的逻辑性也值得称赞，知识点的递进非常自然，前一个章节的基础知识总能巧妙地为后一个章节的复杂概念铺平道路。即便是初学者，只要跟着书中的节奏走，也不会感到有太大的认知跳跃。整体来说，这是一本非常注重用户体验和实际应用价值的教科书，看得出作者团队在如何“教”与“学”之间下了不少功夫。

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我必须提到这本书在数据可视化和软件应用方面的处理方式。在如今这个“数据驱动”的时代，仅仅懂得理论是远远不够的，如何有效地呈现和解读数据图表，是统计学习的另一半翅膀。这本书在这方面做得相当出色，书中展示的图表质量极高，而且不仅给出了最终成品，还会指导读者如何使用常见的统计软件来生成这些图表。比如，它对散点图、箱线图、直方图的每一个要素——标题、轴标签、颜色、趋势线——都做了细致的讲解，告诉你为什么这么画比另一种画法更具信息量。更重要的是，它教会我们如何“批判性地”看待图表，识别那些可能带有误导性的视觉呈现。这种对实践技能的重视，使得这本书的使用价值大大超越了一般的学术参考书。对于我这种需要定期向管理层汇报分析结果的人来说，书中学到的可视化技巧直接提高了我的工作效率和汇报的说服力。它让我明白，一个好的统计模型，如果没有一个清晰的图表来支撑，其价值也会大打折扣。

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关于教材的配套资源，我必须给予高度评价。随书附带的CD和那些额外的章节内容，简直是“干货”的集合地。很多出版社为了凑页数会塞入一些与主线不符的内容，但这本书的“Companion Chapters”明显是经过精心筛选的，它们针对的是那些在标准课程大纲中可能被快速带过，但对实际应用至关重要的主题。例如，那些专门探讨非参数检验或者更复杂的多元回归模型扩展的章节，为有志于更深入学习的读者提供了绝佳的进阶路径，而对于基础学习者来说，它们也不会干扰主线学习的流畅性。这种“精选的拓展阅读”模式，体现了作者对不同层次读者的尊重。此外，案例数据的可获取性也做得很好，你不需要费力去搜集或购买额外的资料，可以直接使用书中的数据进行练习，保证了学习的无缝衔接。这种全方位的支持系统，使得这本书不仅仅是一本静态的书籍，而更像是一个包含理论、实践、工具和进阶探索的完整学习平台。

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这本书的深度和广度确实令人印象深刻，尤其是在覆盖范围上，它不仅仅停留在描述性统计和基础推断的层面。当你以为自己已经掌握了核心内容时，它会适时地引入更高级的主题，让你感到知识体系在不断拓宽。例如，它对时间序列分析的介绍虽然可能不是全书最核心的部分，但其引入的方式非常平稳，让你在不需要具备深厚微积分背景的情况下，也能初步领略到分析依赖时间数据的复杂性。而且，书中的习题设计也极富层次性，从基础的计算巩固，到需要综合运用多个概念的案例分析，难度递增设计得非常合理。我特别喜欢那些需要整合多个章节知识才能解决的综合性问题，它们强迫你跳出单一章节的框架，从全局去思考统计方法在商业问题中的应用场景。这使得学习过程成为一个持续建构和整合知识的过程，而不是碎片化的信息接收。读完某个单元后，你会有一种扎实的成就感，知道自己确实掌握了一套解决复杂商业统计难题的工具箱。

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深入阅读这本书的体验，给我最大的感受是它对“直觉理解”的强调，而不是一味地追求数学的严谨性——当然，必要的严谨性它也保留了。很多统计教材在引入假设检验时，往往上来就是P值、显著性水平、零假设、备择假设的定义轮番轰炸，让人还没弄明白“为什么”要这么做，就已经被一堆符号淹没了。但这本教材的处理方式明显更具引导性。它会先构建一个非常贴近日常决策的场景，比如评估一个新的广告方案是否真的比旧方案有效，然后再引入统计工具作为解决这个问题的“科学武器”。作者擅长用类比和生活化的语言去解释那些抽象的概念，比如用抛硬币的频率来解释大数定律，或者用“范围”而不是单纯的“点估计”来理解区间估计的意义。这种由问题驱动的学习路径，使得读者不仅学会了“如何计算”，更重要的是理解了“计算的意义和局限性”。对于那些未来需要根据数据做决策的商业人士而言，这种思维模式的培养远比死记硬背公式来得宝贵。它成功地架设了理论与实践之间的桥梁，读起来一点也不觉得枯燥，反而像是在进行一场严谨而有趣的商业侦探游戏。

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