Basic Business Statistics, Student Value Edition (11th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Mark L Berenson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-08-22

价格:USD 120.00

装帧:Loose Leaf

isbn号码:9780131360044

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business
• Textbook
• College
• Education
• Data Analysis
• Probability
• Mathematics
• Student Edition
• Quantitative Analysis

商业统计学基础：理论、应用与实践指南（第十一版） 本书旨在为商业、管理、经济学以及相关领域的学生和专业人士提供一套全面、深入且实用的统计学知识体系。 作为一本精心编撰的教材，它超越了纯粹的数学推导，着重于如何将统计学的概念和工具应用于真实的商业决策制定过程中。本书的结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立扎实的统计学基础，培养数据驱动的思维模式。 第一部分：统计学基础与描述性统计 本书的开篇部分将读者引入统计学的世界。我们首先阐明统计学的核心作用及其在现代商业环境中的不可替代性。数据的获取、整理与解释是商业智能的基石， 本部分详细介绍了总体与样本的概念，区分了参数与统计量。我们深入探讨了不同类型的数据（定性数据与定量数据）以及它们适用的分析方法。 随后，我们将重点放在描述性统计上。这部分内容是理解数据的首要步骤。我们详细讲解了集中趋势的度量（均值、中位数、众数），以及离散程度的度量（极差、方差、标准差和变异系数）。通过直观的例子，读者将学会如何利用这些指标来概括和比较不同的数据集。 图形展示在数据沟通中的力量不容忽视。本书为读者提供了绘制和解读各类图表的详尽指南，包括直方图、茎叶图、箱线图、条形图和饼图。我们特别强调了如何通过恰当的图表来揭示数据的分布形态，识别潜在的异常值，并有效避免因图表误导而产生的错误判断。此外，我们还引入了位置度量（如百分位数和四分位数），为后续推断统计的学习打下坚实的基础。 第二部分：概率论与离散概率分布 概率论是推断统计学的理论核心。本部分系统地构建了概率分析的框架。我们从基本概率概念入手，包括样本空间、事件、以及古典概率、相对频率概率和主观概率的定义。条件概率、独立事件与乘法规则的讲解，为理解复杂事件的发生概率至关重要。我们详尽阐述了全概率公式和贝叶斯定理，后者在商业风险评估和决策分析中扮演着核心角色。 在掌握了基本概率后，我们转向随机变量的概念，这是从描述性统计过渡到推断统计的关键桥梁。本书详细分析了离散概率分布，包括： 1. 二项分布 (Binomial Distribution): 适用于描述固定次数独立试验中成功次数的概率模型，常用于质量控制和市场调查的场景。 2. 泊松分布 (Poisson Distribution): 用于建模在特定时间和空间内事件发生的次数，如呼叫中心接到的电话数量或网站访问量。 每种分布的推导、期望值和方差的计算，以及实际应用案例的分析，都力求让读者能熟练地将其应用于离散型商业问题的求解中。 第三部分：连续概率分布与抽样分布 现实世界中遇到的许多变量（如时间、重量、收入）都是连续的。本部分聚焦于连续概率分布，其中最重要的工具是正态分布 (Normal Distribution)。我们深入探讨了正态分布的特性、如何使用Z分数进行标准化，以及如何查找任意正态分布下的概率值。此外，我们还介绍了均匀分布、指数分布等其他重要的连续分布，并讨论了它们在等待时间分析等商业问题中的应用。 抽样分布 (Sampling Distributions) 是统计推断的理论基石。本部分解释了为什么我们需要抽样，以及从总体中抽取样本后，样本统计量（如样本均值）本身的分布形态。中心极限定理 (Central Limit Theorem) 的详细讲解，是本书的重点之一，它解释了为什么正态分布在统计推断中如此普遍和强大。读者将学习如何计算样本均值和样本比例的抽样分布，为下一部分的点估计和区间估计做好准备。 第四部分：统计推断——估计与假设检验 这是本书的核心应用部分，教导读者如何从样本数据中得出关于总体的可靠结论。 估计 (Estimation): 我们首先介绍点估计，随后重点讲解区间估计，即置信区间。本书为读者提供了针对总体均值（已知和未知总体标准差时）和总体比例的置信区间的计算方法和解释。如何根据业务需求确定所需的置信水平，以及如何解释置信区间的实际含义，都将在具体案例中得到充分展示。 假设检验 (Hypothesis Testing): 这是利用数据进行决策的关键步骤。本书采用了严谨的五步法来指导假设检验的流程：建立原假设与备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量、得出p值并做出决策。 我们系统地涵盖了以下核心检验： 1. 单样本Z检验和t检验： 检验单个总体的均值是否等于某个特定值。 2. 双样本Z检验和t检验（独立样本与配对样本）： 比较两个总体的均值是否存在显著差异，这在A/B测试和新旧方案对比中至关重要。 3. 总体比例的检验： 检验一个或两个总体的比例是否存在差异。 4. 卡方检验 (Chi-Square Tests): 用于分析分类数据，包括拟合优度检验和独立性检验，常用于市场细分和产品偏好分析。 第五部分：方差分析与线性回归 随着问题的复杂化，我们需要更强大的工具来处理多个因素的影响。 方差分析 (ANOVA): 本部分详细介绍了单因素方差分析 (One-Way ANOVA)，用于比较三个或更多个总体的均值是否存在差异。我们解释了ANOVA的F检验原理，并指导读者在拒绝原假设后如何进行事后检验（Post Hoc Tests）。 线性回归与相关分析 (Linear Regression and Correlation): 这是商业预测和建模的基础。我们从相关性的概念入手，学习如何使用相关系数衡量变量间线性关系的强度和方向。随后，本书深入讲解了简单线性回归模型，包括最小二乘法的原理、回归方程的建立、以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。我们还探讨了如何进行系数的假设检验，并利用模型进行可靠的预测。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression): 面对现实世界中多变量影响的情况，本书提供了多元回归的构建框架，解释了多重共线性、虚拟变量的使用，以及模型选择的重要性，帮助读者建立更具解释力的预测模型。 本书特色与学习支持 为了确保学习的有效性，本书在设计上融入了多项特色元素： “商业洞察”案例研究： 每章都包含来自金融、营销、运营管理等领域的真实商业案例，展示统计学原理是如何被实际应用以解决复杂的商业难题的。 “统计软件应用”模块： 提供了主流统计软件（如Excel, Minitab或R/Python的简化概念）的操作指导，确保读者能将理论知识转化为实际操作技能。 回顾与练习： 每章末尾提供大量的概念性问题、计算题和基于数据的应用题，难度和广度兼顾，以巩固学习效果。 通过系统学习本书内容，读者不仅将掌握统计分析的技术，更重要的是，将培养出一种批判性的、基于证据的商业决策制定思维。

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这本书实在是太棒了，我简直不敢相信我竟然能用这么实惠的价格淘到如此珍贵的学习资源。作为一名商科学生，统计学一直是我感到头疼的科目，那些复杂的公式和理论常常让我无从下手。然而，自从接触到这本《Basic Business Statistics, Student Value Edition (11th Edition)》，一切都变得豁然开朗。它的讲解方式非常注重实用性，没有过多冗余的理论堆砌，而是紧密结合实际的商业案例。比如，在讲解回归分析的时候，作者并没有直接扔给我们一大堆数学符号，而是用了一个关于市场营销活动投入产出比的例子，让我立刻理解了如何用统计工具来指导商业决策。书中的例题和习题设计得也十分巧妙，难度循序渐进，从基础的概念巩固到复杂的应用分析，每一步都稳扎稳打，让人非常有成就感。我尤其欣赏的是它配套的在线资源，那些交互式的练习和视频讲解，极大地弥补了课堂教学可能存在的不足，真正实现了自主学习的最大化。那种“原来统计可以这么有趣”的感觉，对于一个初学者来说，是无价的激励。我强烈推荐给所有正在为商科统计学头疼的朋友们，相信我，它绝对是你书架上最值得拥有的那本书。

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坦白讲，我最初对“学生价值版”这种后缀是抱有一丝疑虑的，总觉得可能是内容被删减或者印刷质量堪忧的牺牲品。但事实证明，我的担忧完全是多余的，这本第十一版的《Basic Business Statistics》完全超出了我的预期。它的内容深度恰到好处，完全覆盖了本科阶段所有核心的商业统计知识点，从描述性统计到推断性统计，再到高级的主题如时间序列分析和非参数检验，组织得逻辑严密，层次分明。最让我印象深刻的是它对软件操作的整合，书中清晰地展示了如何使用主流的统计软件（如Excel甚至SPSS的基础功能）来完成实际分析，这极大地提升了我的动手能力，而不是仅仅停留在纸上谈兵的阶段。我记得有一次为了完成一个关于客户满意度调查的项目，我就是完全依靠书里关于方差分析（ANOVA）那一章的指导，成功地得出了具有说服力的结论。书本的纸张质量虽然不是那种奢华的铜版纸，但装订结实，字体清晰，阅读体验非常舒适，完全没有影响我对知识的吸收。这种兼顾了经济性和实用性的出版策略，简直是为我们这些预算有限的学生量身定做的福音。

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这本书的编排风格简直是教科书中的一股清流，它成功地将枯燥的统计概念转化成了一场引人入胜的商业侦探游戏。作者似乎深谙读者的心理，总能在关键时刻插入“你可能想知道”或者“商业启示”这样的边栏注释。这些小小的插曲，往往不是复杂的数学推导，而是对统计原理在真实商业世界中如何被误用或正确使用的深刻洞察。比如，它对“显著性水平”的解释，不是机械地告诉你 P 值小于 0.05 就是一切，而是深入探讨了在商业决策中，是容忍假阳性（I 型错误）的成本高昂，还是假阴性（II 型错误）的代价更大，这种决策权衡的讨论，极大地提升了统计思维的高度。我过去总觉得统计只是工具，但这本书让我意识到，它更是一种思考模式，一种量化风险和不确定性的框架。我发现自己开始用概率的眼光去看待日常的新闻报道和公司财报，这无疑是一项巨大的思维飞跃。如果你的目标不仅仅是期末考试拿高分，而是想真正成为一个具备数据素养的商业人士，那么这本书的哲学层面的引导价值是不可估量的。

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我必须承认，刚拿到这本厚厚的《Basic Business Statistics》时，内心是有些抗拒的，我担心这又是一本内容庞杂、重点不突出的“百科全书式”教材。然而，深入阅读后才发现，这种广度恰恰是它的优势所在，它为构建一个全面的商业数据分析知识体系提供了坚实的基础。它的章节组织非常系统化，从最基础的平均数、中位数，一直延伸到相对高阶的主题如假设检验的各种类型（单样本、双样本、配对样本），每种检验的适用场景都划分得清清楚楚，辅以大量的流程图和决策树，确保读者不会在复杂的检验选择中迷失方向。特别是关于抽样分布和中心极限定理的讲解，通常是学生理解的难点，但这本书通过一系列生动且贴近日常生活的例子，比如顾客等待时间的分布、产品重量的波动等，将抽象的概念具象化了。我过去对这些理论基础总是似懂非懂，但现在我可以自信地解释为什么中心极限定理对商务预测如此关键。这种从宏观到微观，再回归商业应用的全景式教学法，真正体现了一本优秀教材的价值所在。

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这本书的优点并不仅仅体现在理论的深度上，更在于它对学习支持的全面性。作为第十一版，它显然吸取了前十版读者的反馈，在易用性上做了大量的优化。例如，在每章的末尾，都有一个“关键术语回顾”和“自我评估测试”，这对于即时检验学习效果至关重要。我个人非常喜欢它的“数据文件与案例”部分，它提供了可以下载到电脑上进行实际操作的真实数据集。这不仅仅是课本上的静态例子，而是可以让你亲手去运行代码、改变参数、观察结果变化的“活数据”。我曾经花了一个下午的时间，跟着书中的指南，用下载的数据集跑了一个多元回归模型，用来预测不同广告渠道的转化率，那种自己动手解决实际问题的感觉，比单纯看书本上的示例要深刻得多。这种将理论学习与实践操作无缝衔接的设计，是很多传统教材所欠缺的。它真正做到了“授人以渔”，不仅仅是告诉我们统计公式是什么，更重要的是教我们如何利用这些工具来解决我们未来在职场中会遇到的各种棘手问题。

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