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

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出版者:

作者:Doane, David P./ Seward, Lori E.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 254.25

装帧:

isbn号码:9780077312367

丛书系列:

图书标签:

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

本书旨在为商业和经济领域的读者提供坚实的统计学基础。我们深入探讨了各种统计方法，并重点关注它们在实际商业决策中的应用。 第一部分：统计学基础与数据描述 我们首先从统计学的基本概念入手，介绍总体与样本的区别，以及描述性统计的重要性。您将学习如何收集、整理和展示数据，包括： 数据类型与测量尺度： 理解不同类型的数据（如定性数据和定量数据）及其相应的测量尺度（如名义、顺序、间隔和比例），这有助于选择正确的分析方法。 频率分布与图表： 掌握构建频率分布表、直方图、条形图、饼图和折线图等工具，直观地理解数据的分布特征和趋势。 集中趋势的度量： 学习计算均值、中位数和众数，了解它们各自的优缺点以及在不同情况下的适用性，从而准确地把握数据的中心位置。 离散程度的度量： 探索极差、方差、标准差和四分位数间距等概念，量化数据的变异性，评估数据的分散程度，这对于风险评估至关重要。 位置的度量： 掌握百分位数、四分位数和Z分数等工具，理解数据点相对于整体的位置，这有助于识别异常值和进行数据标准化。 第二部分：概率论基础 概率论是统计推断的基石。本部分将引导您理解随机事件的性质，并为后续的学习奠定理论基础： 基本概念： 学习样本空间、事件、概率的定义以及概率的基本性质。 条件概率与独立事件： 深入理解条件概率的概念，以及事件之间的相互独立性判断，这在风险分析和预测中非常有用。 随机变量与概率分布： 引入离散型和连续型随机变量的概念，以及它们的概率质量函数和概率密度函数，为理解概率模型做好准备。 重要的离散概率分布： 详细介绍二项分布、泊松分布等，并阐述它们在商业和经济中的应用场景，例如产品缺陷率的预测或客户到达时间的分析。 重要的连续概率分布： 重点讲解正态分布，强调其在现实世界中的普遍性和重要性，以及如何利用其进行近似和推断。此外，还将介绍指数分布等。 第三部分：抽样分布与置信区间 本部分将介绍如何从总体中抽取样本，并利用样本信息来推断总体的特征，这是统计推断的核心内容： 抽样方法： 探讨简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用的抽样技术，以及如何选择最适合研究目的的抽样方法。 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布，特别是样本均值的中心极限定理，这是构建置信区间和进行假设检验的关键。 总体均值和比例的置信区间： 学习如何根据样本数据构造总体均值和比例的置信区间，并解释置信区间的含义，从而量化推断的不确定性。 第四部分：假设检验 假设检验是统计推断中用于检验关于总体参数的假设的方法。本部分将教会您如何进行严谨的统计推断： 假设检验的基本概念： 介绍原假设（H₀）和备择假设（H₁），显著性水平（α），P值，以及第一类错误和第二类错误。 关于总体均值的假设检验： 学习如何对单个总体均值和两个总体均值之差进行假设检验，例如检验新营销策略是否显著提高了销售额。 关于总体比例的假设检验： 学习如何对单个总体比例和两个总体比例之差进行假设检验，例如检验某项改革是否显著改变了客户满意度。 关于总体方差的假设检验： 介绍如何检验单个总体方差或两个总体方差之比，这在质量控制和风险管理中非常重要。 第五部分：回归分析与相关性 回归分析是研究变量之间数量关系的重要工具，在预测和建模方面具有广泛应用： 相关性： 学习如何计算和解释相关系数，评估两个变量之间的线性关系强度和方向，例如收入与支出之间的关系。 简单线性回归： 详细介绍简单线性回归模型，包括估计回归方程、检验回归系数的显著性、解释决定系数（R²），以及进行预测。例如，分析广告投入对销售额的影响。 多元线性回归： 扩展到多元回归模型，研究多个自变量对因变量的影响，并学习如何进行模型选择和诊断。例如，预测房价时考虑房屋面积、地理位置、装修等多个因素。 回归分析中的常见问题： 讨论多重共线性、异方差性和自相关性等问题，并介绍相应的处理方法。 第六部分：分类数据分析 本部分将关注对分类数据的分析技术： 卡方检验： 学习如何使用卡方拟合优度检验来检验观测频率是否符合理论频率，以及卡方独立性检验来检验两个分类变量之间是否存在关联。这对于市场细分和消费者行为分析非常有用。 第七部分：时间序列分析与指数 本部分将介绍分析时间序列数据和构建指数的方法，这对于经济预测和趋势分析至关重要： 时间序列分析基本概念： 介绍趋势、季节性、周期性和随机成分等时间序列的组成部分。 指数平滑法： 学习简单指数平滑法、霍尔特指数平滑法等，用于预测时间序列的短期趋势。 指数构建： 介绍价格指数、数量指数等，以及它们在衡量经济变动中的作用。 第八部分：非参数统计 在某些情况下，当数据不满足参数检验的假设时，非参数统计方法就显得尤为重要： 符号检验和秩和检验： 介绍一些常用的非参数检验方法，例如符号检验、威洛克符号秩检验和曼-惠特尼U检验，适用于小样本或非正态分布的数据。 本书将通过大量的商业和经济案例，帮助读者理解统计学概念的实际应用。我们强调通过实践来巩固知识，并鼓励读者利用统计软件来辅助分析。通过学习本书，您将能够更好地理解和分析商业数据，做出更明智的决策。

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说实话，我拿到这本书时，是抱着“走个过场”的心态准备应付一个短期项目的数据分析需求的。我不是科班出身，对统计的畏惧感由来已久。然而，这本书的结构设计，简直像一个经验丰富的老顾问，循序渐进地引导你走出迷雾。它处理“假设检验”这块硬骨头的方式尤其值得称道。它没有上来就让你背诵Z检验、T检验、卡方检验的适用条件，而是先用一个非常生活化的例子——比如新药疗效对比——来引入“原假设”和“备择假设”的概念，让你先建立起“我们为什么要进行检验”的逻辑框架。然后，才是对P值的解释，并且作者非常到位地指出了P值常见的误解，比如“P值不是犯错的概率”，这个细节体现了作者对实际应用中常见错误的深刻洞察。更关键的是，它很早就引入了统计软件（我用的是SPSS/R的简化指令集）的操作指导，让你可以在学习理论的同时，立刻将知识转化为可操作的步骤。这避免了我们这些实践者学完理论后，面对实际软件界面一脸茫然的尴尬境地。这种理论与实践的无缝衔接，让学习过程充满了即时的成就感，极大地增强了我的信心，让我愿意深入钻研那些更复杂的推断统计方法。

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这本书，坦率地说，我当初抱的期望值并不高。市场上的统计学教材汗牛充栋，大多冗长乏味，充斥着晦涩难懂的公式和脱离实际的案例。我需要一本能真正帮我理解“数据如何指导商业决策”的书，而不是一本纯粹的数学理论教科书。拿到这本《基础统计学在商业与经济中的应用》（为方便称呼，我姑且这么叫它吧），第一印象是它的排版还算清爽，图表设计不至于让人一眼就想合上。但真正让我眼前一亮的是它的切入点。它没有一开始就抛出一大堆大样本理论，而是从最贴近商业场景的问题入手，比如“我们如何判断这个促销活动是否真的有效？”或者“市场需求是如何波动的？”这种由问题驱动的讲解方式，让我感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在学习一套解决实际难题的工具箱。作者似乎很懂得读者的痛点，他们知道我们这些非数学专业的从业者，最怕的就是那些抽象的概率分布图和复杂的假设检验步骤。因此，书中对核心概念的阐释，总是先用非常直观的语言进行类比，然后再谨慎地引入数学符号，这使得学习曲线平滑了许多。特别是关于回归分析那几章，它没有仅仅停留在最小二乘法的计算上，而是深入探讨了如何解读R方、如何处理多重共线性这些在实际数据分析中经常遇到的“陷阱”，对于初次接触多元回归模型的读者来说，这无疑是极大的帮助。整体而言，它成功地架起了一座连接纯粹统计学与商业洞察之间的桥梁，让人觉得统计不再是高高在上的理论，而是触手可及的商业语言。

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从编辑和排版的角度来看，这本书无疑是下了大功夫的。它给人的感觉是经过了多轮打磨和细致校对的。最让我印象深刻的是，书中那些复杂的数学符号和统计术语，其定义都非常精准且前后一致，这在很多第三方教材中是难以保证的。例如，对于“统计功效（Power）”这一关键概念，作者不仅给出了精确的数学定义，还用大量的文字和图表解释了它与第一类错误、第二类错误以及样本量的内在联系。更重要的是，作者在每个章节的末尾都设置了“关键概念回顾”和“商业应用挑战”，后者往往是一些开放性的问题，需要读者综合运用本章所学知识进行分析和辩论，而不是简单的填空或计算题。这极大地激发了我的批判性思维。我甚至会带着这些问题去和同事讨论，这使得统计知识不再是一个孤立的技能点，而是成为了我们团队内部交流和解决问题的共同语言。这本书不仅仅是一本“教你如何计算”的书，更是一本“教你如何思考”的书，它塑造了一种严谨的、数据驱动的决策心智模式，对于希望提升自身分析素养的职场人士来说，其价值远超书本标价。

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我必须承认，我是一个对图表和可视化有偏执要求的人。如果一本统计书不能把复杂的数据关系用清晰的视觉语言表达出来，那它对我来说价值就大打折扣了。这本书在这方面做得相当出色，可以说是教科书级别的示范。我尤其欣赏作者在处理时间序列数据和抽样分布时所采用的图形化解释。比如，在解释中心极限定理时，他们没有仅仅依赖文字描述，而是提供了一系列动态的、逐步叠加的直方图序列，清晰地展示了随着样本量增大，样本均值的分布如何趋向于正态分布，这种“眼见为实”的教学方法，比死记硬背公式有效率高出不止一个数量级。另外，书中对各种统计图表的选择和应用建议也非常实用。它不仅教你如何做箱线图（Box Plot），更教你在什么情况下应该用箱线图来揭示异常值，而在什么情况下散点图（Scatter Plot）是更优的选择来展示变量间的关系。这种对“工具适用性”的强调，极大地提升了这本书的实战价值。我曾在工作中遇到一个关于客户满意度评分分布奇特的难题，翻阅这本书中关于描述性统计那一章后，我立刻意识到问题可能出在评分量表本身的设计上，而不是数据收集过程，这种“举一反三”的能力，正是这本教材培养起来的。它将图形不仅仅视为数据的装饰品，而是看作理解数据内在逻辑的关键钥匙，这点让我非常赞赏。

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这本书在经济学和金融领域的应用案例的广度与深度，是我之前阅读的任何统计教材都无法比拟的。许多教材要么过于偏向社会科学的问卷调查，要么过度沉迷于纯粹的数理经济模型。但这本教材巧妙地在两者之间找到了一个平衡点。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它不仅展示了如何检验不同地区经济增长率的差异，还引入了“因子设计”的概念，讨论如何分离出宏观政策和微观产业结构对增长的独立影响。对于金融专业的读者来说，关于风险管理和投资组合优化的部分也极其有价值。书中用统计模型来解释Beta系数的计算、波动率的预测，以及如何使用置信区间来评估投资组合的潜在损失（VaR的概念被清晰地阐述）。我记得有一个章节专门讨论了如何利用时间序列分析（ARIMA模型）来预测季度GDP增长，并在模型检验中强调了残差的白噪声检验的重要性。这些内容紧扣当前经济学研究和商业决策的热点，使得学习过程充满了现实意义，不再是枯燥的数学练习，而是为未来职业生涯打下坚实基础的投资。

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