企业经济统计学 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:4.7

装帧:平装

isbn号码:9787208010161

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 企业经济
• 经济学
• 数据分析
• 管理学
• 平装
• 教材
• 高等教育
• 统计方法
• 经济统计

好的，这是一份关于《企业经济统计学（平装）》的图书简介，重点介绍该书的核心内容、适用对象、章节结构以及理论与实践的结合方式，确保内容详实、专业，且不含任何AI痕迹。 --- 企业经济统计学（平装） 领航企业决策的量化引擎 导言：从数据到洞察的桥梁 在当前高度竞争和信息爆炸的商业环境中，企业管理者面临的挑战已不再是信息匮乏，而是如何有效地从海量数据中提取出具有指导意义的洞察。传统的商业直觉和经验判断正在被基于严谨量化分析的科学决策所取代。《企业经济统计学（平装）》正是为应对这一时代需求而编写的专业教材与参考手册。 本书系统地梳理了统计学原理在企业经济活动中的应用方法论，旨在帮助读者建立起一套完整的、从数据采集、清洗、分析到结果解释和决策制定的量化思维框架。它不是一本抽象的纯数学理论著作，而是紧密围绕企业运营、市场分析、财务管理和风险控制等核心业务场景展开的实用工具书。通过对统计学工具的深入掌握，读者将能够更准确地预测市场趋势、评估投资回报、优化资源配置，最终实现企业价值的最大化。 第一部分：统计学基础与企业数据环境的构建 本部分为后续高级分析奠定坚实的理论基础，并重点探讨企业数据环境的特点。 第一章：经济统计学的基本概念与企业应用背景 详细界定了经济统计学的核心任务，区别于一般描述性统计，强调在不确定性环境下的推断能力。阐述了现代企业数据源的多样性（如ERP、CRM、物联网传感器数据等）及其对传统统计方法提出的新要求。引入了描述性统计量的计算与解释，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数），并结合企业如库存周转率、客户满意度得分等指标进行实例解析。 第二章：概率论基础与企业风险评估 系统回顾了概率论中的核心概念，如随机变量、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）。特别关注正态分布在金融资产收益率、产品合格率分析中的应用。重点介绍了大数定律和中心极限定理在统计推断中的基石作用，并提供具体案例说明这些理论如何支持企业在小样本情况下对总体情况做出合理推断。 第三章：抽样技术与数据质量控制 企业调研和市场抽样是获取有效信息的前提。本章深入探讨了各类抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。详细对比了不同方法的适用性、成本与精度。同时，鉴于企业数据的复杂性，本章投入大量篇幅讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测（如使用箱线图和Z分数法）等数据预处理的关键技术，确保后续分析的可靠性。 第二部分：推断统计在企业决策中的核心应用 本部分是全书的核心，聚焦于如何运用统计推断工具对企业假设进行检验和模型构建。 第四章：参数估计与假设检验 阐述了点估计和区间估计的概念，特别强调置信区间的实际意义——它为管理者提供了一个基于概率的“安全范围”，而非单一的“点估计”。在假设检验方面，本书详尽讲解了单样本和双样本的均值、比例和方差的检验流程（t检验、Z检验、卡方检验）。案例聚焦于：新营销活动是否显著提高了转化率？新供应商提供的材料的平均缺陷率是否低于行业标准？ 第五章：方差分析（ANOVA）在资源配置中的应用 系统介绍了单因素、双因素方差分析（ANOVA）的原理和步骤。这对于需要比较多个处理组（如不同渠道的广告投入、不同生产线的效率）的管理者至关重要。章节内容涵盖如何检验不同因素的主效应和交互效应，并指导读者如何根据F检验的结果进行多重比较（如Tukey's HSD）。 第六章：非参数统计方法 认识到并非所有企业数据都满足正态分布或方差齐性的要求，本章引入了针对等级数据或分布形态不明情况的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验，增强了统计工具箱的适用范围。 第三部分：回归分析与预测建模 回归分析是企业经济统计学中最强大的预测和解释工具。本部分将从简单线性回归过渡到多元复杂模型。 第七章：简单线性回归与相关性分析 解释了两个变量之间线性关系的度量（相关系数）与建模（回归方程）。重点在于如何解读回归系数的经济含义（如每增加一单位成本，销售额预期增加多少）。同时，严格区分了相关性与因果关系，避免常见的逻辑谬误。 第八章：多元线性回归模型构建与诊断 企业现象往往是多因素共同作用的结果。本章深入探讨多元回归模型的建立，包括变量选择策略（逐步回归、向前选择法）。更重要的是，本章详细讲解了模型的诊断与修正，如多重共线性（VIF检测）、异方差性（White检验、残差图分析）和自相关性处理，确保模型的稳定性和预测精度。 第九章：时间序列分析与经济预测 针对企业内部（如月度销售额、季度利润）和宏观经济（如GDP、利率）的时间序列数据，本章介绍了时间序列的基本特征（趋势、季节性、周期性）。详细阐述了平稳性检验（ADF检验）、差分处理，并重点介绍了ARIMA及其季节性扩展（SARIMA）模型在短期滚动预测中的构建、识别和拟合过程。 第十章：Logistic回归与分类决策 在企业面临分类决策时（如客户是否会流失、贷款申请是否通过、产品是否会发生故障），Logistic回归是关键工具。本章讲解了概率转换函数、模型拟合优度（伪$R^2$）、以及如何解释Logit和Odds Ratio的实际业务意义。 第四部分：进阶主题与现代统计工具融合 本部分着眼于更复杂的商业问题，并将经典统计学与现代数据科学工具进行对接。 第十一章：方差分析与回归的综合应用——协方差分析（ANCOVA） 讲解如何将连续的控制变量（协变量）纳入方差分析模型中，以排除其对主要因素影响的干扰，从而更精确地评估不同处理组间的差异，这在严格控制实验条件的企业绩效评估中极为有用。 第十二章：经济统计中的贝叶斯方法简介 超越了传统的频率学派统计，本章简要介绍了贝叶斯统计的基本思想，即如何将先验知识（如历史经验、专家意见）融入到数据分析过程中，并在小样本或信息不充分的情况下做出更稳健的推断。 第十三章：统计软件实战与数据可视化 本章指导读者使用主流的统计分析软件（如R、Python的Statsmodels/Scikit-learn库，或SPSS/SAS的基础操作）完成前述章节介绍的各项分析。重点强调结果的可视化呈现——如何利用直方图、散点图矩阵、残差图、时间序列图等工具，将复杂的统计结果转化为管理层易于理解的业务报告。 适用对象 企业中高层管理者：希望将决策过程建立在坚实量化基础上的决策者。 市场研究与商业智能（BI）分析师：需要系统学习和应用统计推断方法的专业人员。 财务与风险管理人员：需要建立预测模型、评估资本资产定价模型（CAPM）或进行信用风险建模的专业人士。 经济学与管理学专业高年级学生及研究生：寻求一本既有理论深度又贴近企业实践的教材。 《企业经济统计学（平装）》通过其严谨的逻辑结构、丰富的企业案例和清晰的软件操作指导，确保读者能够真正掌握运用统计学武器，在复杂的商业环境中做出更明智、更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

**第三段** 这本书的排版风格简直是反主流的，它完全没有采用当下流行的那种极简主义或大留白设计，反而偏向于一种信息密度非常高的布局。这使得每一页都能承载相当多的内容，对于我这种希望在有限时间内吸收最大信息量的读者来说，效率极高。不过，也正因为如此，它对读者的专注力提出了更高的要求。你必须全神贯注，因为一旦走神，可能就会漏掉一个至关重要的脚注或是图示说明。那些小字体的注释和参考文献的格式处理得非常专业，体现了作者团队在学术规范上的高度自律，这在我查找原始出处时提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

**第二段** 说实话，我拿到这本书的时候，主要就是冲着它在特定领域的影响力去的，但真正深入阅读后，我发现它在逻辑构建上的严谨性远超我的预期。作者似乎对知识点的梳理有着近乎苛刻的要求，每一个章节之间的过渡都像是经过精密计算的，环环相扣，很少出现那种让人感到突兀或迷失方向的跳跃。特别是处理那些跨学科的概念时，作者总能找到一个非常巧妙且易于理解的桥梁来连接，这对于我们这种非科班出身，但又需要在工作中应用这些理论的人来说，简直是福音。它不像有些教材那样堆砌概念，而是真正地引导读者去思考“为什么”和“如何应用”，这种由表及里的讲解方式，极大地提升了阅读的有效性。

评分☆☆☆☆☆

**第一段** 这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面选用的那种哑光质感，拿在手里沉甸甸的，感觉非常扎实。尤其是那个书脊的排版，字体选择得很有品味，既不失专业感，又带着一丝复古的韵味。内页的纸张质量也相当不错，白度适中，阅读起来眼睛不累，油墨的清晰度很高，即便是复杂的图表和公式也能看得清清楚楚，这对于需要反复查阅和精读的专业书籍来说，简直是加分项。装订方面，书页的契合度很高，不用担心读几次就散架，感觉设计者在细节上确实下了不少功夫，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的物件。每一次翻开它，都会有一种对知识的敬畏感油然而生，这种实体书的体验是电子设备无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

**第四段** 我个人非常欣赏这本书中对于案例分析的选取角度。它没有选择那些教科书里常见的、已经被分析烂了的“标准案例”，而是引入了许多更贴近当前市场动态、甚至带有一定争议性的实际商业问题。这些案例不仅新鲜，而且深度足够，作者在解析这些案例时，并没有给出标准答案，而是提供了一套分析问题的分析框架和工具集，鼓励读者自己去尝试套用和推演。这种“授人以渔”的教学理念贯穿始终，使得阅读过程充满了主动探索的乐趣，而不是被动接受知识灌输。每次读完一个章节，我都会忍不住想找一个我自己的工作场景来试着用书里的模型跑一遍。

评分☆☆☆☆☆

**第五段** 从整体的阅读体验来看，这本书的语言风格非常独特，它巧妙地平衡了学术的严谨性和口语化的亲和力。你能在同一段落里看到精确的专业术语定义，紧接着就是一句非常贴地气的比喻来帮助消化这些术语。这种双重叙事结构，极大地降低了阅读门槛，使得复杂的统计学概念不再是高不可攀的象牙塔里的理论，而是切实可用的商业语言。作者在行文过程中表现出的那种对学科的热爱和幽默感，也让长篇阅读变得不那么枯燥乏味，偶尔出现的自嘲式的评论，能让读者会心一笑，从而更好地放松心情，继续深入研读那些更艰深的部分。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆