Essentials of Statistics for Business and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western

作者:David Ray Anderson

出品人:

页数:642

译者:

出版时间:1999-8-26

价格:GBP 43.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324003284

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Business Statistics
• Econometrics
• Quantitative Analysis
• Decision Making

深入探索商业与经济世界的量化基石：本书精要概览 面向对商业决策、经济分析和数据驱动洞察有迫切需求的专业人士与学术探究者，本书提供了一个全面、严谨而又极具实践指导意义的统计学知识体系。它专注于将抽象的统计学理论与复杂的商业和经济现实紧密结合，使读者不仅掌握“如何计算”，更能理解“为何如此”以及“如何应用这些发现来驱动更优决策”。 本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接严谨的数学逻辑与瞬息万变的商业环境。我们深知，在当今数据爆炸的时代，仅仅依靠直觉或经验已不足以应对市场竞争和经济波动。因此，本书系统性地涵盖了从基础描述性统计到复杂推断性统计、时间序列分析乃至回归模型构建与诊断的全过程，确保读者能够自信地处理真实世界中的数据挑战。 第一部分：量化思维的基石——描述性统计与数据准备 本部分奠定了读者理解和处理数据的基本功。我们首先探讨了数据的类型、来源与结构，强调了在进行任何分析之前，数据质量和恰当表示的重要性。 核心内容包括： 数据可视化精要： 远不止于简单的图表绘制，我们深入讲解了如何选择最能揭示数据特征（如集中趋势、离散程度、分布形态和异常值）的图形工具，包括直方图、箱线图、散点图矩阵等在商业报告中的最佳实践。 集中趋势与离散度的度量： 详尽阐述了均值、中位数、众数以及方差、标准差、四分位数范围等指标的计算及其在不同数据分布下的适用性与局限性。特别是，本书强调了在存在极端值时，稳健统计量（如中位数和四分位数）在商业风险评估中的关键作用。 相对位置与概率基础： 介绍了Z分数（标准分数）的概念，用以衡量数据点相对于整体的相对位置。同时，对概率论的基础概念进行了铺垫，包括样本空间、事件、条件概率、独立性以及贝叶斯定理，为后续的推断统计打下坚实的基础。我们特别关注了在市场细分和产品成功率预测中条件概率的应用。 第二部分：从样本到总体——推断统计学的核心原理 推断统计是本书的骨架，它教授读者如何利用有限的样本信息对更广泛的总体做出可靠的结论和预测。 关键主题聚焦于： 抽样理论与中心极限定理： 深入剖析了不同抽样方法（简单随机、分层、系统、整群抽样）的优缺点及其对推断可靠性的影响。我们用大量的商业案例（如客户满意度调查、产品缺陷率测试）来阐释中心极限定理的强大威力，理解为何样本均值的分布会趋于正态分布。 参数估计： 详细讲解了点估计和区间估计（置信区间）的构建过程。对于金融、保险和质量控制领域，构建具有特定置信水平的区间估计是风险管理不可或缺的一环。本书提供了针对总体均值、总体比例和总体方差的置信区间计算方法及其在实际报告中的解读规范。 假设检验的系统流程： 这是推断统计学的实践核心。我们构建了一个清晰的五步检验流程（建立假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值/拒绝域、得出结论）。除了传统的Z检验和T检验外，本书还涵盖了基于大样本的比例检验，并强调了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）在商业决策中的实际成本。 方差分析（ANOVA）： 本部分扩展到比较三个或更多独立样本均值的情况。通过单因素和双因素ANOVA，读者可以科学地评估不同市场策略、不同生产批次或不同地理区域之间是否存在显著差异，是市场营销和运营管理中进行多组别比较的有力工具。 第三部分：关联性与预测——回归分析与建模 商业和经济研究的核心往往在于理解变量间的关系并据此进行预测。本部分将重点放在回归分析这一强大的预测工具上。 深入探讨以下领域： 简单线性回归： 讲解了最小二乘法（OLS）的原理，如何解释回归系数（斜率和截距），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。我们强调了残差分析的重要性，即通过检验残差的正态性、独立性和同方差性，来确保模型假设的有效性。 多元线性回归： 面对现实世界中多因素影响的情景，本书系统地介绍了如何纳入多个预测变量。关键章节专门探讨了多重共线性的识别与处理、虚拟变量（Dummy Variables）在分类因素（如季节性、性别、地区）纳入模型中的应用，以及模型选择的标准（如调整$R^2$、AIC/BIC）。 回归模型的诊断与稳健性： 强调了识别和处理异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）的方法（如库克距离）。一个不健壮的模型可能得出错误的商业结论，因此，模型诊断被视为建模过程中不可或缺的一环。 回归的扩展应用： 简要介绍了超越线性关系的建模思路，包括对数转换等数据变换技术，以及泊松回归（适用于计数数据，如客户投诉次数）和逻辑回归（适用于二元结果，如客户是否流失、产品是否合格）的基础概念，为进阶学习做好准备。 第四部分：超越当前——时间序列与非参数方法 商业和经济数据往往具有时间依赖性，且不总是满足正态性假设。本部分提供了应对这些特殊情况的工具。 时间序列数据的特性： 识别和分解时间序列数据中的趋势、季节性和随机波动。解释了自相关和偏自相关函数的概念，这些是时间序列建模的基石。 时间序列预测基础： 介绍了移动平均法和指数平滑法，这些是短期需求预测和库存管理中的常用工具。虽然更复杂的ARIMA模型可能需要专门课程，但本书为读者提供了理解其基本原理和应用场景的视角。 非参数检验简介： 当数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，非参数检验（如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯检验）提供了可靠的替代方案。本书强调了这些方法在处理小样本或定序数据时，作为参数检验的有力补充。 贯穿全书的特点： 本书的每一章都配有大量的真实的商业案例研究（如供应链优化、消费者行为分析、金融市场波动分析、宏观经济指标预测），并提供相应的软件应用指导（侧重于Excel、SPSS或R的基础操作演示），确保读者能够将学到的理论知识立即转化为可执行的商业分析技能。本书旨在培养读者批判性地评估数据和模型的能力，真正实现“用数据说话”的现代商业素养。

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