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商務與經濟統計(精要版·原書第9版) 版權信息
- ISBN：9787111754800
- 條形碼：9787111754800 ; 978-7-111-75480-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
商務與經濟統計(精要版·原書第9版) 本書特色
商務與經濟統計是大數據時代有效解決商務與經濟中各種問題的有力工具之一。作為一本在國外眾多知名高校十分流行的經典教材，本書在2000年首次引入我國翻譯出版后，很快就受到了廣大高校師生的歡迎，并被很多學生譽為“畢業后一定要帶在身邊的工具書”。第9版保留了以前版本的敘述風格，更加強調可讀性和應用性強的特色。作者以大量基于《華爾街日報》《今日美國》《財富》等報刊的實際數據為基礎，通過一個個案例和圖表簡明清晰地介紹了各種統計方法在實際中的應用。此外，本書配有大量的例題和練習題，也給出了利用Excel進行各種統計分析的操作步驟，使得學生能夠很容易地進行各種統計分析應用。
商務與經濟統計(精要版·原書第9版) 內容簡介
本書是介紹統計學概念及其在商務與經濟中應用的經典著作。它結合國際知名公司運用統計知識的具體實例，全面介紹了常用的數據分析方法和統計方法，向讀者展示了統計學在商務與經濟中的實用性。另外，每章后面都附有大量的練習，并在書后的附錄中給出了部分練習的答案，可以幫助讀者更加深入地理解書中的內容。 本書適用經濟類、管理類及其他相關專業的本科生、專科生作為教材使用，也特別適合從事各種管理和經濟分析的從業人員作為參考工具書。
商務與經濟統計(精要版·原書第9版) 目錄
前言
作者簡介
第1章 數據與統計資料 1
實踐中的統計 《彭博商業周刊》 /2
1.1 統計學在商務和經濟中的應用 /3
1.2 數據 /4
1.3 數據來源 /9
1.4 描述統計 /12
1.5 統計推斷 /13
1.6 邏輯分析方法 /15
1.7 大數據和數據挖掘 /16
1.8 計算機與統計分析 /17
1.9 統計實踐的道德準則 /17
小結 /
關鍵術語 /
補充練習
第2章 描述統計學Ⅰ：表格法和圖形法 24
實踐中的統計 高露潔-棕欖公司 /25
2.1 匯總分類變量的數據 /26
2.2 匯總數量變量的數據 /31
2.3 用表格方法匯總兩個變量的數據 /41
2.4 用圖形顯示方法匯總兩個變量的數據 /46
2.5 數據可視化：創建有效圖形顯示的*佳實踐 /50
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例2-1 Pelican商店 /
案例2-2 電影業 /
案例2-3 皇后市 /
案例2-4 Cut-Rate機械加工公司
第3章 描述統計學Ⅱ:數值方法 64
實踐中的統計 Small Fry設計公司 /65
3.1 位置的度量 /66
3.2 變異程度的度量 /76
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測 /82
3.4 五數概括法和箱形圖 /88
3.5 兩變量間關系的度量 /92
3.6 數據儀表板：增加數值度量以提高有效性 /98
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例3-1 Pelican商店 /
案例3-2 電影業 /
案例3-3 亞太地區的商學院 /
案例3-4 天使巧克力的網絡交易 /
案例3-5 非洲象數量
第4章 概率 112
實踐中的統計 美國國家航空航天局 /113
4.1 隨機試驗、計數法則和概率分配 /114
4.2 事件及其概率 /122
4.3 概率的基本性質 /124
4.4 條件概率 /128
4.5 貝葉斯定理 /133
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例4-1 Hamilton縣的法官 /
案例4-2 Rob市場
第5章 離散型概率分布 144
實踐中的統計 選舉中投票的等待時間 /145
5.1 隨機變量 /145
5.2 離散型概率分布 /148
5.3 數學期望與方差 /150
5.4 二元概率分布、協方差和金融資產組合 /153
5.5 二項概率分布 /161
5.6 泊松概率分布 /168
5.7 超幾何概率分布 /172
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例5-1 Go Bananas! /
案例5-2 McNeil的汽車商場 /
案例5-3 Tuglar公司的申訴委員會
第6章 連續型概率分布 181
實踐中的統計 寶潔公司 /182
6.1 均勻概率分布 /183
6.2 正態概率分布 /185
6.3 二項概率的正態近似 /192
6.4 指數概率分布 /194
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例6-1 Specialty玩具公司 /
案例6-2 Gebhardt電子公司
第7章 抽樣和抽樣分布 201
實踐中的統計 MeadWestvaco有限公司 /202
7.1 Electronics Associates公司的抽樣問題 /203
7.2 抽樣 /204
7.3 點估計 /209
7.4 抽樣分布簡介 /211
7.5 x的抽樣分布 /212
7.6 p的抽樣分布 /219
7.7 點估計的性質 /223
7.8 其他抽樣方法 /225
7.9 大數據和抽樣分布的標準誤差 /227
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例 Marion Dairies公司
第8章 區間估計 237
實踐中的統計 Food Lion /238
8.1 總體均值的區間估計：σ已知情形 /239
8.2 總體均值的區間估計：σ未知情形 /242
8.3 樣本容量的確定 /249
8.4 總體比率 /251
8.5 大數據和置信區間 /254
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例8-1 Young Professional雜志 /
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司 /
案例8-3 Metropolitan Research有限公司
第9章 假設檢驗 263
實踐中的統計 John Morrell公司 /264
9.1 原假設和備擇假設的建立 /265
9.2 **類錯誤和第二類錯誤 /267
9.3 總體均值的檢驗：σ已知情形 /269
9.4 總體均值的檢驗：σ未知情形 /280
9.5 總體比率 /284
9.6 假設檢驗與決策 /287
9.7 計算第二類錯誤的概率 /288
9.8 對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定 /291
9.9 大數據和假設檢驗 /293
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例9-1 Quality Associates有限公司 /
案例9-2 Bayview大學商科學生的道德行為
第10章 兩總體均值和比率的推斷 301
實踐中的統計 美國食品與藥物管理局 /302
10.1 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2已知 /303
10.2 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2未知 /308
10.3 兩總體均值之差的推斷：匹配樣本 /313
10.4 兩總體比率之差的推斷 /317
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例Par公司
第11章 總體方差的統計推斷 326
實踐中的統計 美國審計總署 /327
11.1 一個總體方差的統計推斷 /328
11.2 兩個總體方差的統計推斷 /334
小結 /
重要公式 /
補充練習 /
案例11-1 空軍訓練計劃 /
案例11-2 Meticulous Drill & Reamer公司
第12章 多個比率的比較、獨立性及擬合優度檢驗 342
實踐中的統計 聯合勸募協會 /343
12.1 三個或多個總體比率的相等性的檢驗 /344
12.2 獨立性檢驗 /351
12.3 擬合優度檢驗 /356
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例12-1 兩黨議程變更 /
案例12-2 Fuentes Salty Snacks公司 /
案例12-3 Fresno Board游戲公司
第13章 實驗設計與方差分析 368
實踐中的統計 Burke市場營銷服務公司 /369
13.1 實驗設計和方差分析簡介 /370
13.2 方差分析和完全隨機化實驗設計 /374
13.3 多重比較方法 /382
13.4 隨機化區組設計 /387
13.5 析因實驗 /391
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例13-1 Wentworth醫療中心 /
案例13-2 銷售人員的報酬 /
案例13-3 TourisTopia Travel公司
第14章 簡單線性回歸 402
實踐中的統計 聯盟數據系統 /403
14.1 簡單線性回歸模型 /404
14.2 *小二乘法 /406
14.3 判定系數 /412
14.4 模型的假定 /418
14.5 顯著性檢驗 /419
14.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測 /426
14.7 計算機解法 /431
14.8 殘差分析：證實模型假定 /434
14.9 殘差分析：異常值和有影響的觀測值 /440
14.10 實踐建議：簡單線性回歸中的大數據和假設檢驗 /445
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例14-1 測量股票市場風險 /
案例14-2 美國交通部 /
案例14-3 挑選一臺傻瓜型數碼相機 /
案例14-4 找到*合適的汽車價值 /
案例14-5 七葉樹溪樂園
第15章 多元回歸 455
實踐中的統計 84.51°公司 /456
15.1 多元回歸模型 /456
15.2 *小二乘法 /458
15.3 多元判定系數 /464
15.4 模型的假定 /466
15.5 顯著性檢驗 /468
15.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測 /473
15.7 分類自變量 /474
15.8 殘差分析 /480
15.9 logistic回歸 /485
15.10 實踐中的建議：多元回歸中的大數據和假設檢驗 /495
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例15-1 消費者調查股份有限公司 /
案例15-2預測NASCAR車手的獎金 /
案例15-3 找到*有價值的汽車
作者簡介
第1章 數據與統計資料 1
實踐中的統計 《彭博商業周刊》 /2
1.1 統計學在商務和經濟中的應用 /3
1.2 數據 /4
1.3 數據來源 /9
1.4 描述統計 /12
1.5 統計推斷 /13
1.6 邏輯分析方法 /15
1.7 大數據和數據挖掘 /16
1.8 計算機與統計分析 /17
1.9 統計實踐的道德準則 /17
小結 /
關鍵術語 /
補充練習
第2章 描述統計學Ⅰ：表格法和圖形法 24
實踐中的統計 高露潔-棕欖公司 /25
2.1 匯總分類變量的數據 /26
2.2 匯總數量變量的數據 /31
2.3 用表格方法匯總兩個變量的數據 /41
2.4 用圖形顯示方法匯總兩個變量的數據 /46
2.5 數據可視化：創建有效圖形顯示的*佳實踐 /50
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例2-1 Pelican商店 /
案例2-2 電影業 /
案例2-3 皇后市 /
案例2-4 Cut-Rate機械加工公司
第3章 描述統計學Ⅱ:數值方法 64
實踐中的統計 Small Fry設計公司 /65
3.1 位置的度量 /66
3.2 變異程度的度量 /76
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測 /82
3.4 五數概括法和箱形圖 /88
3.5 兩變量間關系的度量 /92
3.6 數據儀表板：增加數值度量以提高有效性 /98
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例3-1 Pelican商店 /
案例3-2 電影業 /
案例3-3 亞太地區的商學院 /
案例3-4 天使巧克力的網絡交易 /
案例3-5 非洲象數量
第4章 概率 112
實踐中的統計 美國國家航空航天局 /113
4.1 隨機試驗、計數法則和概率分配 /114
4.2 事件及其概率 /122
4.3 概率的基本性質 /124
4.4 條件概率 /128
4.5 貝葉斯定理 /133
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例4-1 Hamilton縣的法官 /
案例4-2 Rob市場
第5章 離散型概率分布 144
實踐中的統計 選舉中投票的等待時間 /145
5.1 隨機變量 /145
5.2 離散型概率分布 /148
5.3 數學期望與方差 /150
5.4 二元概率分布、協方差和金融資產組合 /153
5.5 二項概率分布 /161
5.6 泊松概率分布 /168
5.7 超幾何概率分布 /172
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例5-1 Go Bananas! /
案例5-2 McNeil的汽車商場 /
案例5-3 Tuglar公司的申訴委員會
第6章 連續型概率分布 181
實踐中的統計 寶潔公司 /182
6.1 均勻概率分布 /183
6.2 正態概率分布 /185
6.3 二項概率的正態近似 /192
6.4 指數概率分布 /194
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例6-1 Specialty玩具公司 /
案例6-2 Gebhardt電子公司
第7章 抽樣和抽樣分布 201
實踐中的統計 MeadWestvaco有限公司 /202
7.1 Electronics Associates公司的抽樣問題 /203
7.2 抽樣 /204
7.3 點估計 /209
7.4 抽樣分布簡介 /211
7.5 x的抽樣分布 /212
7.6 p的抽樣分布 /219
7.7 點估計的性質 /223
7.8 其他抽樣方法 /225
7.9 大數據和抽樣分布的標準誤差 /227
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例 Marion Dairies公司
第8章 區間估計 237
實踐中的統計 Food Lion /238
8.1 總體均值的區間估計：σ已知情形 /239
8.2 總體均值的區間估計：σ未知情形 /242
8.3 樣本容量的確定 /249
8.4 總體比率 /251
8.5 大數據和置信區間 /254
小結 /
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重要公式 /
補充練習 /
案例8-1 Young Professional雜志 /
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司 /
案例8-3 Metropolitan Research有限公司
第9章 假設檢驗 263
實踐中的統計 John Morrell公司 /264
9.1 原假設和備擇假設的建立 /265
9.2 **類錯誤和第二類錯誤 /267
9.3 總體均值的檢驗：σ已知情形 /269
9.4 總體均值的檢驗：σ未知情形 /280
9.5 總體比率 /284
9.6 假設檢驗與決策 /287
9.7 計算第二類錯誤的概率 /288
9.8 對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定 /291
9.9 大數據和假設檢驗 /293
小結 /
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重要公式 /
補充練習 /
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實踐中的統計 美國食品與藥物管理局 /302
10.1 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2已知 /303
10.2 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2未知 /308
10.3 兩總體均值之差的推斷：匹配樣本 /313
10.4 兩總體比率之差的推斷 /317
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
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第11章 總體方差的統計推斷 326
實踐中的統計 美國審計總署 /327
11.1 一個總體方差的統計推斷 /328
11.2 兩個總體方差的統計推斷 /334
小結 /
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案例11-1 空軍訓練計劃 /
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12.1 三個或多個總體比率的相等性的檢驗 /344
12.2 獨立性檢驗 /351
12.3 擬合優度檢驗 /356
小結 /
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案例12-1 兩黨議程變更 /
案例12-2 Fuentes Salty Snacks公司 /
案例12-3 Fresno Board游戲公司
第13章 實驗設計與方差分析 368
實踐中的統計 Burke市場營銷服務公司 /369
13.1 實驗設計和方差分析簡介 /370
13.2 方差分析和完全隨機化實驗設計 /374
13.3 多重比較方法 /382
13.4 隨機化區組設計 /387
13.5 析因實驗 /391
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例13-1 Wentworth醫療中心 /
案例13-2 銷售人員的報酬 /
案例13-3 TourisTopia Travel公司
第14章 簡單線性回歸 402
實踐中的統計 聯盟數據系統 /403
14.1 簡單線性回歸模型 /404
14.2 *小二乘法 /406
14.3 判定系數 /412
14.4 模型的假定 /418
14.5 顯著性檢驗 /419
14.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測 /426
14.7 計算機解法 /431
14.8 殘差分析：證實模型假定 /434
14.9 殘差分析：異常值和有影響的觀測值 /440
14.10 實踐建議：簡單線性回歸中的大數據和假設檢驗 /445
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例14-1 測量股票市場風險 /
案例14-2 美國交通部 /
案例14-3 挑選一臺傻瓜型數碼相機 /
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第15章 多元回歸 455
實踐中的統計 84.51°公司 /456
15.1 多元回歸模型 /456
15.2 *小二乘法 /458
15.3 多元判定系數 /464
15.4 模型的假定 /466
15.5 顯著性檢驗 /468
15.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測 /473
15.7 分類自變量 /474
15.8 殘差分析 /480
15.9 logistic回歸 /485
15.10 實踐中的建議：多元回歸中的大數據和假設檢驗 /495
小結 /
關鍵術語 /
重要公式 /
補充練習 /
案例15-1 消費者調查股份有限公司 /
案例15-2預測NASCAR車手的獎金 /
案例15-3 找到*有價值的汽車
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商務與經濟統計(精要版·原書第9版) 作者簡介
戴維 R.安德森（David R.Anderson）
辛辛那提大學工商管理學院定量分析領域的教授，先后在普渡大學獲得學士、碩士和博士學位。曾任定量分析與運作管理系主任、工商管理學院副院長，以及高級管理項目的主管。
在辛辛那提大學，安德森教授為商學院的學生講授統計概論，為研究生講授回歸分析、多變量分析以及管理科學；他還在華盛頓勞工部講授統計學。因為在教學和對學生組織服務上的卓越表現，他被提名并獲得諸多獎項。
安德森教授與他人合著了10本教科書，涵蓋了統計、管理科學、線性規劃及生產運作管理。在抽樣和統計方法領域里，他還是個活躍的咨詢人士。
丹尼斯 J. 斯威尼(Dennis J.Sweeney)
辛辛那提大學定量分析領域的教授，在Drake大學獲得工商管理學士學位，在印第安納大學獲得工商管理碩士、博士學位，并且還是該大學NDEA組織的成員。戴維 R.安德森（David R.Anderson）
辛辛那提大學工商管理學院定量分析領域的教授，先后在普渡大學獲得學士、碩士和博士學位。曾任定量分析與運作管理系主任、工商管理學院副院長，以及高級管理項目的主管。
在辛辛那提大學，安德森教授為商學院的學生講授統計概論，為研究生講授回歸分析、多變量分析以及管理科學；他還在華盛頓勞工部講授統計學。因為在教學和對學生組織服務上的卓越表現，他被提名并獲得諸多獎項。
安德森教授與他人合著了10本教科書，涵蓋了統計、管理科學、線性規劃及生產運作管理。在抽樣和統計方法領域里，他還是個活躍的咨詢人士。
丹尼斯 J. 斯威尼(Dennis J.Sweeney)
辛辛那提大學定量分析領域的教授，在Drake大學獲得工商管理學士學位，在印第安納大學獲得工商管理碩士、博士學位，并且還是該大學NDEA組織的成員。
托馬斯 A. 威廉斯(Thomas A.Williams)
羅切斯特理工學院（RIT）工商學院教授，威廉斯教授參與了本書管理科學、統計、生產控制管理、數學等部分內容的編寫。他同時還是多家財富500強公司的顧問，研究的范圍從日期分析到大型的回歸模型，內容廣泛。
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