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出版者:

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

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-6

价格:465.00

装帧:

isbn号码:9780324066715

丛书系列:

图书标签:

• 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

商业与经济学的统计学原理 （本书不包含《Statistics for Business and Economics》的内容，这是一本专注于商业与经济领域中统计学基础、方法论及其在实际问题中应用的深度解析。） --- 导言：数据驱动决策的基石 在当今快速变化的商业环境和复杂多变的经济格局中，直觉和经验已不足以支撑重大的战略决策。数据，才是驱动现代企业增长和经济预测的核心燃料。本书《商业与经济学的统计学原理》旨在为商科学生、经济学研究者以及行业专业人士提供一套坚实、系统且实用的统计学知识体系，使其能够自信地从海量数据中提取有价值的信息，并以此为基础进行严谨的推断和预测。 我们深知，统计学并非仅仅是一系列公式的堆砌，而是一种科学思维方式。它教会我们如何量化不确定性、如何评估风险，以及如何在信息不完全的情况下做出最优选择。本书的结构设计，正是围绕着这一核心理念展开，从最基础的描述性统计量出发，逐步深入到复杂的回归分析和时间序列模型。 本书的特色在于其高度的实用性和情境化教学。 我们避免了纯理论的冗长推导，而是将统计概念与商业运营、金融市场、宏观经济分析等实际案例紧密结合，确保读者能够理解“为什么学”以及“如何用”。 第一部分：描述性统计与数据可视化——洞察现状 本部分是理解数据的起点。我们首先将数据视为一种语言，学习如何有效地“阅读”和“表达”这种语言。 第一章：数据、变量与测量尺度 我们将详尽介绍商业数据（如销售额、客户满意度、GDP增长率）的类型，以及它们适用的数学处理方式。重点讨论名义、顺序、区间和比率四种测量尺度的精确界定及其对后续统计方法选择的影响。同时，本书会深入探讨“数据质量”的概念——缺失值、异常值处理的初步策略。 第二章：集中趋势与离散程度的度量 在这里，读者将掌握描述数据集核心特征的工具。均值、中位数和众数不仅会被定义，还会通过比较它们在不同数据分布（如偏态分布）下的适用性进行深入讨论。离散程度的衡量，如方差、标准差和四分位距，将通过库存管理和风险评估的场景进行阐释，强调波动性在商业决策中的重要性。 第三章：数据可视化——让数据“说话” 统计图表是沟通复杂发现的最有效工具。本章超越了基础的柱状图和饼图，重点讲解箱线图（用于快速识别异常值和分布形态）、直方图（用于评估数据分布的正态性）、散点图（为后续回归分析做铺垫）以及商业决策中常用的帕累托图。我们将指导读者如何选择最恰当的可视化方式，避免“误导性图表”。 第二部分：概率论基础与抽样分布——量化不确定性 商业决策往往是在信息不完全的情况下做出的，概率论为我们提供了在不确定性下进行推理的数学框架。 第四章：概率论基础与商业风险 本章系统梳理了事件、条件概率、独立性与贝叶斯定理。我们将应用贝叶斯推理来更新企业对市场趋势的信念，例如在新产品发布后如何根据初步反馈修正成功概率。对互斥事件和非互斥事件的深入分析，是理解保险定价和风险对冲的基础。 第五章：离散与连续概率分布 我们将聚焦于在商业和经济领域最常用的分布模型。离散型方面，重点讲解伯努利、二项分布（如质量控制中的缺陷率估计）和泊松分布（如呼叫中心等待时间模型）。连续型方面，本书将详尽阐述正态分布的性质，如何利用Z分数进行标准化比较，以及将正态分布作为中心极限定理应用的基础。 第六章：抽样理论与抽样分布 理解样本如何代表总体是推断统计学的核心。本章详细介绍了各种抽样方法（简单随机、分层、系统抽样）的优劣，并以清晰的语言阐释中心极限定理如何使我们即使在非正态总体中也能对样本均值做出推断。这将为置信区间和假设检验的建立打下坚实的基础。 第三部分：推断统计学——从样本到总体 本部分是本书的核心，教授如何利用有限的样本数据对更广泛的商业或经济现象得出可靠的结论。 第七章：估计——置信区间的构建与解释 我们不再满足于点估计，而是学习如何构建区间估计。本章详细推导和应用了针对总体均值和总体比例的置信区间，尤其关注样本量对区间宽度的影响，以及在小样本（t分布）和已知/未知总体标准差情况下的具体操作流程。同时，探讨了在市场调研中，如何确定所需的样本量以达到预期的精度。 第八章：假设检验——决策的严谨框架 假设检验是统计决策的试金石。本书将一步步引导读者完成“建立零假设与备择假设”、“选择显著性水平”、“计算检验统计量”、“得出结论”的完整流程。我们将区分第一类错误（假阳性）和第二类错误（假阴性）在商业情境中的实际成本，例如错误地否决了一个有前景的新产品（第二类错误）。检验类型包括Z检验、t检验（单样本与双样本）、方差比率检验（F检验）。 第九章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA成为首选工具。我们将深入讲解单因素和双因素方差分析，并将其应用于资源分配问题，例如比较不同营销策略对销售额的平均影响。本章还将解释ANOVA的F检验背后的原理，以及如何通过事后检验（Post-hoc Tests）定位差异的来源。 第四部分：关系建模——回归分析的深度应用 本部分聚焦于探究变量之间的相互关系，这是预测和优化业务流程的关键技术。 第十章：简单线性回归分析 本章详细介绍如何建立和解释线性模型，使用最小二乘法确定回归线。重点在于解释斜率的实际意义、截距的适用性，以及决定系数 $R^2$ 的局限性。我们还将学习如何检验回归系数的显著性，并利用模型进行点预测和区间预测。 第十一章：多元线性回归：控制混杂因素 在真实世界中，结果往往由多个因素共同决定。多元回归模型是解决这一问题的利器。本章侧重于变量选择（逐步回归、向前/向后选择法）、多重共线性诊断（VIF分析）以及虚拟变量（Dummy Variables）的应用，例如在分析薪酬差异时控制性别或教育水平的影响。 第十二章：回归模型的诊断与修正 一个“拟合”良好的模型不等于一个“有效”的模型。本章是本书中最具实操性的部分之一，它教授读者如何诊断模型假设（如残差的正态性、同方差性、独立性）是否被违反。我们将详细讲解异方差性（Heteroscedasticity）的识别（如Breusch-Pagan检验）及其对标准误和推断的影响，以及如何通过数据转换（如对数变换）进行修正。 第五部分：进阶主题——处理特定商业数据结构 本部分将统计学工具扩展到更复杂的商业和经济数据结构，提供更强大的分析能力。 第十三章：卡方检验与非参数方法 并非所有数据都服从正态分布。本章介绍了卡方检验（$chi^2$ 检验）在分析分类数据中的应用，包括拟合优度检验和独立性检验，例如检验客户的购买行为是否与其居住地区相关。此外，也涵盖了适用于小样本或非正态数据的非参数检验（如Mann-Whitney U检验）。 第十四章：时间序列分析基础与经济预测 经济数据通常具有时间依赖性。本章介绍了时间序列数据的核心特征：趋势、季节性和周期性。我们将教授如何分解时间序列数据，并应用平滑技术（如移动平均法）进行短期预测。对自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，为更高级的ARIMA模型打下基础。 第十五章：指数与贝叶斯推断（选读与展望） 作为对前述内容的补充，本章简要介绍了指数分布在等待时间建模中的作用，并对现代商业分析中日益重要的贝叶斯统计推断进行概念性介绍，展示如何将先验信息系统地整合到决策模型中，为读者指明了进一步学习的方向。 --- 本书目标读者： 攻读商学、经济学、金融学、市场营销及会计学学士或硕士学位的学生。 需要运用统计工具进行数据分析和报告的初级至中级商业分析师。 希望系统回顾并深化统计学应用知识的行业从业者。 通过《商业与经济学的统计学原理》，读者将不仅仅学会计算，更将学会像统计学家一样思考，将数据转化为洞察，从而在竞争激烈的商业世界中取得优势。

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这本书的包装设计得相当简洁大气，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配白色的书名和作者信息，给人一种专业、可靠的感觉。书的纸张质量也很好，厚实且不易破损，散发着淡淡的油墨香，翻阅起来手感也很舒适。我尤其喜欢的是它的装订方式，采用的是线装，可以很平整地摊开，无论是做笔记还是查找内容都非常方便，不用担心书脊断裂的问题。

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这本书的排版设计非常人性化，字体大小适中，行距也恰到好处，阅读起来不会感到拥挤或疲劳。章节的划分清晰明了，每个主题都得到了充分的展开，而且内容的逻辑性很强，过渡自然，让人能够顺畅地跟随作者的思路。我发现书中有很多图表和插图，这些视觉元素的设计也十分精美，不仅仅是为了美观，更是有效地帮助理解抽象的概念，让枯燥的数据变得生动起来，这一点对于我这个文科背景的读者来说尤其重要。

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这本书的语言风格非常有特色，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的特点。作者避免了使用过于晦涩的专业术语，而是通过大量贴近实际商业案例的例子来解释复杂的统计概念，这让我感觉学习过程非常轻松有趣。我特别欣赏作者在解释一些复杂理论时，会先给出直观的解释，然后再逐步深入到数学推导，这种循序渐进的方式让我这个初学者也能很快地掌握核心要点，而不是一开始就被大量的公式吓倒。

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在学习过程中，我注意到这本书的习题部分设计得非常用心。每章的练习题都分为不同难度等级，从基础概念的巩固到复杂问题的解决，应有尽有。我尝试做了其中的一些题目，发现它们与课堂上学到的知识紧密结合，能够有效地检验我的理解程度。而且，很多习题的答案解析也非常详细，能够帮助我理解解题思路，即使遇到困难也不会感到无从下手。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实践能力的培养器。

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拿到这本书的时候，我首先被它的内容组织方式所吸引。序言部分写得非常诚恳，清晰地阐述了本书的写作目标和预期读者群体，这让我能够更快地定位自己是否是这本书的目标受众。而目录的设计也十分详尽，几乎涵盖了与商业和经济学统计学相关的每一个重要分支，让人一目了然。更让我惊喜的是，作者在每章的开头都设置了“学习目标”，并在章节末尾提供了“总结与回顾”，这对于我这样需要系统学习知识的人来说，无疑是极大的帮助，能够有效地梳理和巩固所学内容。

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