Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western College Pub

作者:Gerald Keller

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2008-7-30

价格:USD 191.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324594270

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Management
• Economics
• Data Analysis
• Business Statistics
• Quantitative Analysis
• Decision Making
• Probability
• Regression
• Abbreviated Edition

《商业与经济统计学（精简版）》旨在为广大管理者和经济学爱好者提供一个清晰、实用的统计学入门指南。本书深入浅出地讲解了统计学在商业决策和经济分析中的核心概念和应用方法，帮助读者建立坚实的统计学基础，并能自信地运用统计工具解决实际问题。 核心内容概述： 本书的编排旨在循序渐进地引导读者理解统计学的基本逻辑和实用价值。 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论： 本部分首先介绍统计学的基本概念，包括总体与样本、参数与统计量，以及为什么统计学对于理解和管理复杂世界至关重要。我们将探讨统计学在不同商业领域（如市场营销、金融、运营管理）的应用案例，从而激发读者的学习兴趣。 数据的组织与表示： 接下来，本书将详细介绍如何收集、整理和展示数据。读者将学习到不同类型的数据（分类数据、数值数据）以及如何使用表格（频率分布表、相对频率分布表）和图表（柱状图、饼图、直方图、茎叶图、箱线图）来直观地呈现数据的分布特征。理解数据可视化是有效沟通和洞察的关键。 集中趋势与离散程度的度量： 为了量化数据的中心位置和分散程度，本书将深入讲解均值、中位数、众数等集中趋势的度量方法，并讨论它们各自的优缺点及适用场景。同时，读者将学习到方差、标准差、极差、四分位距等离散程度的度量指标，理解数据的波动性对于风险评估和决策制定的重要性。 相对位置与分布形状： 本部分还将介绍百分位数、Z分数等概念，帮助读者理解单个数据点相对于整个数据集的位置。此外，我们将探讨数据的分布形状，如对称分布、偏态分布，以及如何通过图表和统计指标来识别这些特征。 第二部分：概率论基础 概率的基本概念： 概率是统计推断的基石。本部分将从基本概念入手，解释概率的定义、样本空间、事件以及不同事件之间的关系（互斥事件、对立事件）。读者将学习如何计算事件发生的概率，理解随机性的本质。 条件概率与独立性： 深入理解条件概率和独立性对于分析变量之间的关系至关重要。本书将详细讲解条件概率的计算方法，以及如何判断两个事件是否独立。这将为后续的回归分析等内容打下基础。 离散型概率分布： 掌握离散型概率分布是理解随机变量行为的关键。本书将重点介绍二项分布和泊松分布，解释它们的特点、适用条件以及如何计算相关概率。例如，二项分布常用于分析成功/失败的次数，泊松分布则常用于统计单位时间内发生的事件数量。 连续型概率分布： 连续型概率分布在实际应用中更为普遍。本书将重点讲解正态分布，强调其在自然界和经济现象中的广泛存在，并详细介绍正态分布的性质、标准正态分布以及如何利用Z分数进行概率计算。此外，还会简要介绍其他重要的连续型概率分布。 第三部分：统计推断 抽样分布： 抽样分布是连接样本统计量与总体参数的桥梁。本部分将解释中心极限定理，说明当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布，以及其均值和标准差的计算方法。理解抽样分布是进行点估计和区间估计的基础。 区间估计： 本部分将引导读者学习如何根据样本数据来估计总体参数的取值范围。我们将详细讲解如何构建总体均值和总体比例的置信区间，并解释置信水平的含义。读者将学会如何根据分析需求选择合适的置信区间。 假设检验： 假设检验是用来判断关于总体参数的某个陈述是否成立的统计方法。本书将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算P值，并根据P值做出统计决策。我们将涵盖对总体均值和总体比例的单样本和双样本假设检验。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是一种有效的工具。本书将介绍单因素方差分析的原理和应用，帮助读者判断不同处理或分组对结果是否有显著影响。 第四部分：回归分析与相关性 相关性分析： 本部分将介绍如何度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向。读者将学习到相关系数（Pearson相关系数）的计算和解释，理解相关性不等于因果性。 简单线性回归： 简单线性回归是分析一个自变量与一个因变量之间线性关系的标准方法。本书将详细讲解如何建立回归模型，包括估计回归系数（截距和斜率），解释回归方程的含义，并进行模型拟合优度检验（R平方）。 多元线性回归： 在实际问题中，多个自变量可能共同影响一个因变量。本书将介绍多元线性回归模型，讲解如何解释多个回归系数，并探讨如何处理多重共线性等问题。 回归中的其他考虑： 本部分还会触及回归分析中的其他重要方面，如预测区间的构建，以及对模型假设的检验，以确保模型的可靠性。 本书特点： 注重实际应用： 每章都配有丰富的实际案例，这些案例来源于真实的商业和经济情境，帮助读者将理论知识与实践相结合。 清晰易懂的语言： 本书采用清晰、简洁的语言，避免使用过多的专业术语，力求让统计学知识易于理解和掌握。 循序渐进的结构： 内容按照逻辑顺序编排，从基础概念到高级应用，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 强调概念理解： 除了讲解计算方法，本书更注重培养读者对统计概念的深刻理解，使读者能够批判性地思考和分析数据。 精简的篇幅： “精简版”的设计意味着本书聚焦于最核心、最实用的统计学内容，高效地为读者提供必备的知识和技能，避免冗余。 无论您是希望提升商业洞察力、做出更明智的决策，还是希望加深对经济现象的理解，本书都将为您提供一个坚实而实用的统计学学习平台。通过学习本书，您将能够更好地理解数据、分析数据，并利用数据来指导您的工作和研究。

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初次接触这本书时，我最大的感受是作者在试图用一种极其“安全”和“教科书式”的语气来阐述那些本应生动有趣的统计学原理。他们的叙述风格像是那种永远不会犯错，但也永远不会让人眼前一亮的大学教授，每一个句子都经过了层层谨慎的打磨，去除了所有可能引发思考的棱角，剩下的只有干巴巴的事实陈述。举个例子，在讲解回归分析的核心思想时，书中用了大段的篇幅去定义变量的类型和假设前提，却轻描淡写地带过了实际应用中那些千奇百怪的“异常值”和“多重共线性”问题，仿佛这些现实世界的“脏数据”不存在一样。这种过于理想化的处理方式，让我在尝试将书中的理论应用到我正在处理的实际商业案例时，感到一种强烈的“水土不服”。我需要的是能够告诉我如何在复杂、混乱的真实世界中运用这些工具的实战指南，而不是一堆在完美数据集上运行良好的、优雅的数学模型。这本书给我的感觉是，它更像是一份为期末考试准备的复习大纲，而非一本能真正提升决策能力的实用手册，缺乏那种能让人醍醐灌顶的“Aha moment”。

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让我非常不解的是这本书在章节组织上的跳跃性。它似乎在努力平衡“管理”和“经济学”这两个领域的需求，结果却像是在一个狭窄的走廊里试图同时塞进两辆大卡车。前几章还围绕着基础的描述性统计和概率分布展开，节奏还算平稳，但一旦进入推断统计的核心地带，比如假设检验和方差分析，内容的衔接就开始变得突兀。你会发现一个原本需要铺垫三到四个小节才能讲清楚的逻辑链条，被硬生生地压缩进一个段落里，紧接着又是一个与上下文关联性不强的、关于时间序列模型的独立章节。这种编排方式让学习者不得不频繁地回头去查找前面章节的内容，极大地打断了思维的连贯性。我体验到的是一种持续的认知负荷，大脑需要不断地在“这是什么意思？”和“我们现在为什么跳到这里了？”之间进行切换，学习的效率自然大打折扣。对于一个需要快速掌握核心技能的读者来说，这种结构上的混乱比内容上的晦涩更加令人沮丧，它暴露了作者在整合跨学科知识时，缺乏一个清晰、流畅的整体蓝图。

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这本《管理与经济学统计学：简明版》的封面设计简直是一场视觉上的灾难，色彩搭配保守得让人昏昏欲睡，活像上世纪八十年代的教科书翻新版。我原本对这个领域抱有期待，毕竟统计学在商业决策中的地位不言而喻，但光是抱着它，我就感觉自己像一个被困在冗长会议室里的实习生，空气中弥漫着陈旧咖啡的味道。内页的排版更是让人叫苦不迭，字体选择毫无新意，段落之间的留白少得可怜，仿佛作者在和读者打一场空间争夺战。更别提那些密密麻麻的公式和图表，它们被生硬地塞进有限的空间里，让人在试图理解某个关键概念时，眼睛需要进行高强度的拉锯运动。我甚至怀疑设计者是不是故意的，想要通过这种方式来“筛选”出真正有毅力的学习者。翻开目录，那种既想全面覆盖又试图“简明”的矛盾感立刻显现出来，导致每一个章节的标题都显得既臃肿又缺乏重点，让人对后续内容的深度和广度产生了深深的疑虑，拿在手上完全找不到任何想立刻投入阅读的冲动，更像是一块需要完成任务才能丢弃的“知识砖块”。

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这本书附带的案例研究部分，坦白地说，更像是一种形式上的凑数。它们通常来自于那种教科书里才会出现的、完美符合所有模型假设的“模范企业”。比如，计算某家虚拟面包店的库存优化，或者预测一个设定好季节性波动的股票价格。这些案例的美好得有些不真实，它们没有包含任何真实世界数据分析中常见的陷阱——比如数据缺失、测量误差、或者关键变量定义模糊不清的问题。我尝试用书中的方法去分析我自己在行业中遇到的实际问题，发现书中的步骤和方法论在面对“噪音”时显得异常脆弱。当你试图将书中的模型套用到那些需要你花费大量时间进行数据清洗和预处理的真实场景时，这本书提供的指导几乎是零。它没有教会我如何批判性地评估模型的适用性，也没有给我提供应对现实中数据质量不佳的任何实用技巧。结果就是，我学到了一套精致的工具，却发现自己没有学会如何把这些工具从包装盒里拿出来，并让它们在真正的“工作现场”运转起来。

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在处理更高级的主题，比如非参数方法或贝叶斯统计的引入时，这本书的“简明版”定位就开始显露出其局限性了。作者似乎为了保持页数和篇幅的控制，对这些现代统计学中越来越重要的分支采取了极其浅尝辄止的态度。他们只是简单地列举了这些方法存在，并给出了一个极其简化的定义，然后便匆匆转向下一个话题，就像是在一个自助餐桌前，每样菜只允许你闻一下味道。对于任何希望在数据科学或高级商业分析领域有所建树的读者来说，这种蜻蜓点水式的介绍是远远不够的。你读完后会得到一种“我好像知道有这么回事”的模糊认知，但绝不可能具备独立应用或深入研究的能力。最终，我不得不承认，这本书更适合作为对统计学有极低入门要求的初学者的一种“扫盲读物”，但对于任何渴望通过系统学习，将统计学真正转化为管理和经济决策的强大驱动力的专业人士而言，它更像是一扇紧闭的大门，只让你瞥见了门缝里微弱的光亮。

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