Statistics for Business and Economics 5th Edition (Annotated Instructor's Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:West Publishing Company

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

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780314012760

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Business
Economics
Edition 5
Instructor's Edition
Annotated
Textbook
Higher Education
Data Analysis
Quantitative Methods

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

经济与商业统计学：洞察数据，驱动决策本书是一部面向经济学和商科学生的权威统计学教材，旨在帮助读者掌握分析和解释商业及经济数据所需的关键工具和概念。作者通过清晰的讲解、丰富的实例和严谨的论证，将抽象的统计理论与现实世界的商业应用紧密结合，使学习过程既富有挑战性又不失趣味性。核心内容概览：全书围绕统计学的核心主题展开，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，层层递进，循序渐进。数据基础与描述性统计：章节伊始，读者将深入了解不同类型的数据及其收集方法，学习如何组织、汇总和可视化数据，包括频率分布、图表（如直方图、条形图、饼图）以及集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的度量。这些基础知识是理解更高级统计概念的基石。概率论：概率是统计推断的理论基础。本书将清晰介绍概率的基本概念，包括事件、概率规则、条件概率和独立事件，以及离散和连续概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布和指数分布。读者将学习如何利用概率模型来描述和预测随机现象。抽样分布与中心极限定理：这一部分是连接描述性统计和推断性统计的关键桥梁。读者将学习样本统计量的分布，特别是样本均值的抽样分布，并理解中心极限定理在统计推断中的重要作用。置信区间：在了解了抽样分布后，本书将引导读者学习如何根据样本数据构建总体参数（如总体均值、总体比例）的置信区间。这将使读者能够量化统计估计的不确定性，并给出具有一定置信水平的推断。假设检验：假设检验是统计推断的核心方法之一。本书将系统介绍各种假设检验的步骤和原理，包括单样本检验、双样本检验以及比例的检验。读者将学会如何设定原假设和备择假设，计算检验统计量，并根据p值或临界值做出统计决策。方差分析 (ANOVA)：当需要比较三个或更多个总体均值时，方差分析提供了一种有效的统计方法。本书将详细阐述单因素和双因素方差分析的原理、计算步骤和结果解释，帮助读者分析不同因素对响应变量的影响。回归分析：回归分析是分析变量之间关系的重要工具。本书将从简单的线性回归开始，介绍如何建立回归模型，解释回归系数的含义，进行模型拟合优度检验，并进行预测。随后，内容将扩展到多元线性回归，探讨多个自变量如何共同影响因变量。时间序列分析：商业和经济数据往往具有时间依赖性。本书将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机性，以及常用的时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑模型和ARIMA模型，用于预测未来的趋势。非参数统计：对于不满足参数模型假设的数据，非参数统计方法提供了替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如符号检验、秩和检验和卡方检验，以及它们在不同情境下的应用。统计决策理论：鼓励读者将统计知识应用于实际的商业决策过程，例如通过决策树分析和效用理论来权衡不同行动方案的风险和收益。教学特色与优势：商业应用导向：教材中的所有统计概念和方法都通过大量的商业和经济案例进行阐释，例如市场调研、金融分析、生产管理、经济预测等。这些真实世界的例子使得统计知识更具说服力和实用性。循序渐进的结构：内容安排由浅入深，确保不同基础的学生都能逐步掌握统计学的精髓。逻辑清晰，过渡自然，便于学生理解和巩固知识。丰富的练习题：每章后都配有大量不同难度级别的练习题，包括概念理解题、计算题和应用题，帮助学生检验学习效果，加深理解，并培养解决实际问题的能力。对统计软件的指导：本书通常会结合主流统计软件（如Excel、SPSS、R等）的使用进行讲解，指导读者如何利用软件进行数据分析，提高学习效率和实践能力。清晰易懂的语言：作者力求使用简洁明了的语言解释复杂的统计概念，避免过多的数学术语堆砌，使学习过程更加顺畅。目标读者：本书适合所有专业的本科生和研究生，包括但不限于经济学、金融学、市场营销、管理学、会计学、信息系统等专业的学生。同时，对于在商业和经济领域工作的专业人士，本书也是一个宝贵的参考工具，能够帮助他们提升数据分析能力，做出更明智的决策。通过学习本书，读者将不仅掌握统计学的理论知识，更能培养用数据说话、用数据决策的思维方式，为他们在未来的学术研究和职业生涯中打下坚实的基础。