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

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出版者:

作者:Cram101 Textbook Reviews, Cram101 Textbook Reviews Sweeny Williams Anderson

出品人:

页数:84

译者:

出版时间:2006-10-30

价格:207.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428813502

丛书系列:

图书标签:

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

企业与经济学中的统计学精要 —— 理解数据驱动决策的基石 本书导读 在全球化和数字化浪潮席卷商业世界的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。从市场趋势预测到运营效率优化，从风险管理到客户行为分析，一切都建立在对海量信息的准确解读之上。《企业与经济学中的统计学精要》旨在为商科学生、经济学研究者以及希望在职业生涯中实现数据驱动决策的专业人士，提供一套坚实、直观且实用的统计学基础。 本书的撰写秉持的核心理念是：统计学不是一门抽象的数学分支，而是理解商业和经济现象的实用工具。 我们将复杂的统计概念融入到贴近现实的商业案例中，确保读者不仅掌握“如何计算”，更能理解“为何计算”以及“计算结果意味着什么”。 本书结构与核心内容 本书分为六个核心部分，层层递进，构建起一个完整的统计学知识体系： --- 第一部分：数据基础与描述性统计 本部分是统计学思维的起点，重点在于如何有效地收集、组织和初步描述数据，为后续的推断奠定基础。 第一章：统计学的核心概念与商业应用 统计学的角色： 在商业决策、经济预测和政策制定中的不可替代性。 总体与样本： 区分普适规律与观测数据的差异，理解抽样的必要性和挑战。 变量的类型： 定性数据与定量数据（离散与连续）的分类及其在分析中的不同处理方式。 数据来源与质量： 探讨数据采集的常见方法（调查、实验、观察）以及评估数据可靠性的初步标准。 第二章：描述性统计：数据可视化与集中趋势 频数分布与图形表示： 直方图、茎叶图、箱线图的构建与解释，直观展示数据分布形态。 集中趋势的度量： 均值、中位数和众数的精确含义、适用场景及其对极端值（异常值）的敏感性对比。 变异性的衡量： 极差、方差和标准差的计算及其在风险评估中的应用。如何通过变异系数快速比较不同数据集的相对分散程度。 第三章：相对位置与探索性数据分析（EDA） 标准分数（Z-Score）： 如何标准化数据，判断观测值在数据集中的相对位置，以及在质量控制中的应用。 百分位数与四分位数： 理解数据的分布区间，特别是中位数和四分位距（IQR）在衡量数据稳健性上的优势。 探索性数据分析（EDA）实践： 如何通过多个统计量和图表组合，初步发现数据中的模式、趋势和潜在的异常值，为选择合适的统计模型做准备。 --- 第二部分：概率论与离散概率分布 本部分深入探讨不确定性下的决策科学——概率论。理解随机性是进行统计推断的前提。 第四章：概率论基础 基本概念： 事件、样本空间、互斥事件与独立事件的定义。 概率的计算规则： 加法规则与乘法规则在商业场景（如新产品发布成功率、供应链中断风险）中的应用。 条件概率与贝叶斯定理： 解释新信息如何修正已有信念，特别是在金融欺诈检测和医学诊断中的重要性。 第五章：离散随机变量与概率分布 随机变量的期望值与方差： 随机变量的期望值（E[X]）如何等同于长期平均结果，及其在投资组合期望回报计算中的作用。 二项分布（Binomial）： 适用于固定次数的成功/失败试验（如质量检测中的不合格品率）。 泊松分布（Poisson）： 描述在固定时间或空间内发生的事件次数（如呼叫中心接听电话量、网站流量峰值）。 --- 第三部分：连续概率分布与抽样分布 本部分将概率的概念扩展到连续变量领域，并引入统计推断的核心——抽样分布理论。 第六章：连续随机变量与正态分布 连续概率密度函数（PDF）： 理解曲线下面积代表的概率含义。 正态分布（Normal Distribution）： 商业与经济学中最核心的分布。掌握其特性、参数（均值与标准差）对形状的影响。 标准正态分布与Z表： 如何利用标准正态分布计算任意正态分布下的概率，常用于绩效评估和库存需求预测。 第七章：抽样分布与中心极限定理 抽样误差的概念： 理解样本统计量与总体参数之间的自然差异。 抽样分布的构建： 样本均值、样本比例的抽样分布特性。 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 解释为什么即使总体分布非正态，大样本的均值抽样分布也趋于正态，这是进行统计推断的理论基石。 --- 第四部分：统计推断：估计与区间 本部分开始进行真正的“推断”工作，即利用样本信息对未知总体参数做出有根据的猜测。 第八章：点估计与区间估计 点估计量： 选择最佳的样本统计量（如样本均值$ar{x}$）作为总体均值$mu$的最佳猜测。 区间估计： 引入“置信度”的概念，构建包含真实总体参数的概率区间。 总体均值的置信区间： 在已知和未知总体标准差情况下（使用Z分布或t分布）的计算方法。 总体比例的置信区间： 估计市场份额、客户满意度等比例数据的可靠范围。 第九章：t分布、卡方分布与F分布 学生t分布（Student’s t-distribution）： 在样本量较小且总体标准差未知时替代Z分布的必要性。 置信区间应用拓展： 利用t分布计算小样本均值的区间。 其他分布在推断中的角色： 简要介绍卡方分布（用于拟合优度检验）和F分布（用于方差比较）。 --- 第五部分：统计推断：假设检验 假设检验是统计推断的另一核心工具，用于系统性地验证商业或经济理论的有效性。 第十章：假设检验的基本原理 原假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）： 正式构建检验的逻辑框架。 检验的步骤与逻辑： 显著性水平($alpha$)、检验统计量、P值（P-value）的含义和解释。 第一类错误与第二类错误： 错误拒绝$H_0$（假阳性）和错误接受$H_0$（假阴性）的成本分析。 第十一章：基于均值和比例的单样本与双样本检验 单样本均值检验： 检验某批次产品是否达到标准，或某地区平均收入是否改变。 双样本均值检验： 比较两种不同营销策略的平均效果，或A/B测试中两组用户转化率的差异（使用独立样本t检验）。 比例检验： 比较两个不同客户群体对新功能的采纳比例差异。 第十二章：方差分析（ANOVA）与非参数检验 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 用于比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异（例如，不同价格点对销量的影响）。 配对样本检验： 适用于重复测量设计（如实施干预前后的效果对比）。 --- 第六部分：关系建模：回归与相关分析 本部分聚焦于分析两个或多个变量之间的关系，这是预测和因果推断的关键。 第十三章：简单线性回归 相关性与因果关系： 强调相关性不等于因果性的重要区别。 相关系数（r）的解读： 度量线性关系的强度和方向。 最小二乘法： 如何拟合最佳回归线 ($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 回归模型的评估： 决定系数($R^2$)的意义，以及残差分析的重要性。 第十四章：多元线性回归 模型的建立与解释： 纳入多个自变量（如广告投入、季节性、竞争者价格）来预测一个因变量（如销售额）。 多重共线性、虚拟变量： 处理模型中可能出现的复杂问题，以及如何将分类信息纳入回归模型。 模型选择与诊断： 基于统计显著性和经济学意义，进行变量的筛选和模型的优化。 --- 本书的特色与优势 1. 商业驱动的案例库： 全书案例取材于金融、市场营销、运营管理、宏观经济等多个领域，确保统计方法与实际商业问题紧密结合。 2. 强调软件应用： 虽然理论扎实，但本书明确了在现代分析环境下，手工计算仅为理解原理，重点指导读者如何使用主流统计软件（如Excel、R或Python的Pandas/SciPy基础功能）高效完成复杂分析。 3. 侧重解释而非推导： 我们避免了过多冗长复杂的数学证明，而将篇幅重点放在对统计输出结果（如回归系数、P值、置信区间）的业务解读能力上。 4. 风险与局限性讨论： 每一章在介绍完强大工具后，都会讨论该工具的局限性，例如何时应避免使用线性回归，或何时P值可能被误读，培养批判性数据思维。 结语 掌握《企业与经济学中的统计学精要》，意味着您将从数据的“消费者”转变为数据的“驱动者”。本书将为您配备一套严谨的分析框架，使您能够在充满不确定性的商业环境中，做出更自信、更具洞察力的决策。

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