具体描述
《概率论与管理统计基础》参照原国家教委颁发的高等学校财经类专业核心课程“经济数学基础”及“统计学”教学大纲，以及教育部制订的全国硕士研究生入学统一考试“数学考试大纲”编写的。编写《概率论与管理统计基础》时，吸纳了1998年教育部在北京召开的“管理类专业面向21世纪教学内容和课程体系改革研讨会”意见；借鉴了复旦大学出版社1990年出版的《管理统计》一书，该书是全国综合性大学管理教育协作组组织编写的经济与管理类专业系列教材之一。
《概率论与管理统计基础》内容包括管理和经济分析中常用的，概率论与统计学的基础知识和方法。《概率论与管理统计基础》可以作为高等学校管理和经济门类专业的本科和专科生的“概率统计”教材，攻读硕士学位研究生的“统计学”基础教材或参考书；准备全国硕士研究生或MBA入学考试的概率统计复习参考书；亦可供各级管理人员、经济工作者和工程技术人员参考使用。
作者简介
目录信息
第一章 事件的概率
第二章 随机变量及其概率分布和数学特征
第三章 常用概率分布
第四章 极限定理
Ⅱ.管理统计基础
第五章 描述统计
第六章 抽样分布
第七章 参数估计
第八章 统计检验和比较
第九章 相关分析和回归分析
附录一 习题答案和提示
附录二 常用统计数值表
参考书目
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读后感
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用户评价
对于一个在管理岗位上摸爬滚打了多年的我来说，《概率论与管理统计基础》的出现，无疑是一场及时的“及时雨”。我一直深知数据分析的重要性，但在过去，更多的是依靠直觉和经验来做决策，这在复杂多变的商业环境中，常常让我感到力不从心。这本书的优点在于，它非常注重理论与实践的结合。书中提供的案例并非是虚构的，而是大量来源于真实的商业场景，比如供应链管理中的库存优化、市场营销中的客户细分、人力资源管理中的员工绩效评估等等。这些案例让我能够清晰地看到，概率论和统计学是如何被应用于解决实际管理问题的。例如，在讲解泊松分布时，书中通过分析呼叫中心的来电数量，来展示如何用泊松分布来预测未来的工作量，从而合理安排人员。在讲解抽样方法时，它详细介绍了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景，这让我能够更好地设计市场调研计划，确保数据的代表性。书中对假设检验的讲解也更加深入，除了常见的Z检验和t检验，还引入了卡方检验，用于分析分类变量之间的关系，这对于理解客户反馈中的某些模式非常有帮助。而且，书中还对回归分析的假设条件和诊断方法进行了详细的介绍，这让我能够更严谨地使用回归模型，避免误判。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我用数据驱动决策的思维方式，让我能够更科学、更有效地应对管理挑战。
评分这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种思维方式的重塑。在翻开它之前，我对“概率”和“统计”这两个词的印象停留在模糊的代数题和图表题上，觉得它们是抽象且遥远的存在。然而，《概率论与管理统计基础》却以一种极其生动且贴近现实的方式，将这些概念一一呈现。作者并非仅仅罗列公式和定理，而是通过大量来自管理学、经济学、甚至是日常生活的鲜活案例，来阐释概率的含义以及统计方法的应用。例如，在讲述期望值时，书中并没有枯燥地给出数学定义，而是通过一个关于新产品上市投资风险的决策场景，详细分析了不同投资方案的预期收益和可能出现的损失，让我深刻理解了期望值在风险评估中的重要作用。再比如，在介绍中心极限定理时，作者巧妙地将之与抽样调查联系起来，解释了为什么我们能够通过少量样本来推断整体情况，这对于理解市场调研、民意测验等都极具启发性。书中对假设检验的讲解也同样细致入微，从零假设和备择假设的设定，到P值的解读，再到实际操作中的注意事项，都阐述得条理清晰，让我能够真正掌握如何利用统计方法来验证商业假设，做出更科学的决策。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更高级的统计概念，如回归分析，并将其应用于预测销售额、分析影响因素等方面，这对于任何想要在商业领域深耕的人来说，都是不可或缺的技能。总而言之，这本书的每一章节都像是打开了一扇新的窗户，让我看到了数据背后隐藏的逻辑和规律，也让我对未来的学习和工作充满了信心。
评分《概率论与管理统计基础》这本书，为我这个对统计学感到畏惧的“小白”提供了一次愉快的学习经历。它没有给我带来压迫感，而是让我觉得统计学原来可以如此有趣和有用。作者的写作风格非常独特，它擅长用生活化的语言和生动的比喻来解释复杂的统计学概念。例如，在讲解“期望值”时，书中通过一个投资决策的场景，详细分析了不同选项的潜在收益和风险，让我深刻理解了期望值在决策制定中的重要性，而不是仅仅停留在数学公式上。在概率分布方面，本书对离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布）的介绍，都非常细致，并且重点突出了它们在管理学中的应用。例如，二项分布在产品合格率分析中的应用，泊松分布在服务行业排队模型中的应用，正态分布在质量控制和测量误差分析中的应用，以及指数分布在可靠性分析中的应用。这些具体而鲜活的例子，让我能够迅速理解并掌握这些概念。在统计推断部分，本书对参数估计（点估计和区间估计）的讲解非常清晰，让我理解了如何根据样本数据来推断总体的特征，并掌握了置信区间的概念。同时，对假设检验的讲解也循序渐进，从基本原理到具体的检验方法（如t检验、卡方检验），都提供了清晰的步骤和案例，让我能够独立完成简单的统计推断。这本书给我最大的收获，是让我认识到统计学并非是冰冷的公式，而是解决现实问题、优化决策的有力工具。
评分坦白说，在接触《概率论与管理统计基础》之前，我对这类书籍的印象是枯燥、晦涩，充满了难以理解的公式。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它的语言风格极其友好，甚至可以说是“接地气”。作者善于用生动的比喻和通俗易懂的语言来解释复杂的统计概念。比如，在解释“随机变量”时，书中并没有直接给出定义，而是通过一个掷骰子的例子，来形象地说明什么是随机变量及其可能取值。对于“概率分布”的讲解，也从最基本的离散型概率分布，逐步过渡到连续型概率分布，并重点介绍了在管理中应用最为广泛的几个分布，如二项分布、泊松分布、正态分布以及指数分布。书中对这些分布的应用场景也进行了详细的描绘，比如二项分布在产品合格率分析中的应用，泊松分布在服务行业排队理论中的应用，正态分布在测量误差分析中的应用，指数分布在可靠性工程中的应用。这些具体而鲜活的例子，让我能够快速理解并掌握这些概念。此外，本书在统计推断部分，对置信区间的概念和计算方法进行了非常细致的讲解，让我能够理解如何在有限的样本信息下，对总体参数做出有根据的估计。同时，对假设检验的讲解也循序渐进，从基本原理到具体的检验方法（如t检验、卡方检验），都提供了清晰的步骤和案例，让我能够独立完成简单的统计推断。总而言之，这本书不仅让我学到了知识，更重要的是让我爱上了学习统计的乐趣。
评分阅读《概率论与管理统计基础》的过程，对我而言是一次思维的启蒙。在此之前，我总觉得统计学是属于数学家的领域，普通人难以企及。然而，这本书以一种极其友好的姿态，将统计学的精髓展现在我面前。作者的写作风格非常注重逻辑性和条理性，每一章的知识点都环环相扣，易于理解。从最基础的概率概念入手，例如事件、样本空间、概率的定义和性质，再到条件概率和独立事件的分析，作者都通过贴近生活的例子来解释，让人能够迅速抓住核心要义。例如，在讲解全概率公式和贝叶斯定理时，书中通过分析某个疾病的诊断概率，来形象地说明如何根据新的证据更新先验概率，这对于理解决策科学和信息处理至关重要。在概率分布方面，书中对离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布）的讲解既严谨又清晰，并且重点突出了它们在管理统计中的应用，比如在质量控制、服务业排队分析、风险评估等方面。更让我惊喜的是，书中对统计推断的讲解，从参数估计的原理，到置信区间的构建，再到假设检验的流程，都进行了非常详尽的阐述，并且配有丰富的案例，让我能够真正理解如何利用样本数据来推断总体的特征。例如，书中通过分析客户满意度调查数据，来展示如何计算置信区间，并进行假设检验，以判断是否存在显著的差异。这本书不仅传授了统计知识，更重要的是帮助我建立了一种严谨的数据思维，让我能够更清晰地看待问题，做出更明智的决策。
评分这本书的阅读体验，超出了我的预期。我一直认为，概率论和统计学是高度抽象和理论化的学科，但《概率论与管理统计基础》却以一种非常务实和贴近实际的方式，将它们呈现在我面前。作者的叙述风格非常流畅且富有条理，从概率论的基础概念，如事件、概率、条件概率、独立性，到随机变量及其各种概率分布，再到统计推断中的参数估计和假设检验，都进行得非常系统和全面。特别令我印象深刻的是，书中对于不同概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布）的讲解，都配有丰富的管理案例，比如在质量控制、市场营销、人力资源管理、金融投资等领域，这些案例让我能够更直观地理解这些概念的实际应用价值。例如，在讲解正态分布时，书中通过分析产品测量误差、员工身高分布等案例，来展示正态分布的普适性。在统计推断部分，本书对点估计和区间估计的讲解非常细致，它让我理解了如何利用样本信息来估计总体参数，并掌握了置信区间的概念，这对于评估产品质量、预测市场需求等都至关重要。此外，书中对假设检验的讲解也十分到位，它详细介绍了如何进行单样本、双样本的t检验，以及卡方检验，并且都配有实际的管理案例，让我能够掌握如何利用统计方法来验证业务假设，做出科学的决策。总而言之，这本书不仅是一本传授知识的教材，更是一本启发思维、引导实践的指南。
评分我是一名对数据分析充满好奇的学习者，《概率论与管理统计基础》这本书为我提供了极佳的学习体验。它最大的亮点在于，作者能够将复杂的统计概念用一种非常易于理解的方式进行阐释，并且始终紧密结合管理学和经济学的实际应用。书中关于条件概率和独立性的讲解，通过分析市场调查数据，来解释不同因素之间的关联性，这对于理解消费者行为和市场趋势非常有帮助。在概率分布方面，本书对二项分布、泊松分布、正态分布和指数分布的介绍，都配有详细的案例分析，比如二项分布在质量控制中的应用，泊松分布在服务资源规划中的应用，正态分布在金融风险管理中的应用，以及指数分布在设备寿命预测中的应用。这些案例让我能够清晰地看到，这些看似抽象的概率模型，在实际管理中扮演着多么重要的角色。在统计推断部分，本书对样本统计量和总体参数的关系进行了深入浅出的讲解，特别是对中心极限定理的阐释，让我明白了为什么即使总体分布未知，我们也可以通过样本均值来推断总体均值。此外，书中对假设检验的讲解也十分到位，它详细介绍了如何进行单样本、双样本的t检验，以及卡方检验，并且都配有实际的管理案例，让我能够掌握如何利用统计方法来验证业务假设，做出科学的决策。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我一种严谨求实的思维方式，让我能够用数据说话，用逻辑分析问题。
评分我一直认为，管理工作离不开数据的支持，而《概率论与管理统计基础》恰恰为我提供了处理和理解这些数据的强大工具。这本书的语言风格非常适合我这种非数学专业背景的读者，它避免了过于艰深的学术术语，转而使用更易于理解的白话来解释复杂的概念。书中对概率分布的介绍，特别是正态分布的阐述，让我眼前一亮。我过去对“正态分布”的理解仅仅是那个钟形的曲线，但这本书通过解释其在质量控制、产品缺陷率预测等方面的应用，让我认识到它在实际管理中的巨大价值。书中还详细讲解了参数估计，例如如何通过样本均值和样本方差来估计总体均值和总体方差，以及置信区间的概念，这对于理解市场反馈、产品性能评估等至关重要。让我印象深刻的是，书中关于统计推断的部分，不仅讲解了单样本t检验，还涉及了双样本t检验、方差分析等，并且都配有详细的案例分析，让我能够清楚地看到这些方法是如何帮助企业在不同场景下做出判断的。例如，通过比较不同广告投放策略的销售效果，就可以利用双样本t检验来判断哪种策略更有效；通过分析不同生产线的产量差异，就可以利用方差分析来识别问题所在。此外，书中对相关性和回归分析的讲解也十分到位，它不仅告诉我们如何计算相关系数，更重要的是教会我们如何解释相关系数的意义，以及如何构建回归模型来预测未来的趋势。这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走入统计的世界，让我不再畏惧数据，而是将其视为解决问题的强大盟友。
评分《概率论与管理统计基础》这本书，为我打开了理解数据世界的大门。我一直认为，在现代社会，掌握一定的统计学知识是与时俱进的必备技能，而这本书恰恰满足了我的这一需求。作者的叙述方式非常生动且富有启发性，它并没有一上来就堆砌公式，而是从一些引人入胜的场景出发，引导读者逐步进入统计学的殿堂。例如，在讲解概率的基本概念时，书中通过描述掷硬币、抽奖等日常事件，来阐释概率的含义和计算方法，这使得抽象的概念变得触手可及。书中对各种概率分布的介绍也非常全面，特别是对正态分布的讲解，不仅解释了它的数学特性，更重要的是阐述了它在自然界和管理科学中的广泛应用，比如产品质量的分布、测量误差的分布等等，让我对“统计学无处不在”有了更深刻的认识。在统计推断部分，本书对点估计和区间估计的讲解非常细致，它让我理解了如何根据样本来估计总体参数，并了解了估计的可靠性如何通过置信区间来衡量。更令我印象深刻的是，书中对假设检验的讲解，不仅清晰地阐述了假设检验的基本思想和步骤，还列举了大量的管理实例，比如如何检验某个新营销策略是否能有效提升销售额，如何判断不同产品批次是否存在质量差异等，这些实际应用让我能够更好地将所学知识运用到实际工作中。这本书的语言风格简洁明了，结构清晰，内容翔实，对于我这样希望系统学习统计学知识的读者来说，无疑是一本非常优秀的入门教材。
评分作为一个长期在金融行业工作的专业人士，数据分析是我日常工作中不可或缺的一部分，而《概率论与管理统计基础》为我提供了系统性的理论框架和实用的操作方法。《概率论与管理统计基础》在内容的安排上，既有理论的深度，又不乏实践的应用。它从概率论的基础概念开始，循序渐进地讲解了条件概率、独立事件、全概率公式、贝叶斯定理等核心概念，并且都配有贴合金融领域的例子，比如风险评估、投资组合的收益率分析等。这些概念的清晰理解，对于我解读市场数据、分析金融产品至关重要。书中对随机变量和概率分布的讲解尤为精彩，特别是对离散型分布（如伯努利分布、二项分布、泊松分布）和连续型分布（如均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布）的详细阐述，并将其与金融中的风险事件、资产价格波动等联系起来，让我能够更准确地把握不同场景下的概率模型。在统计学部分，本书对描述性统计和推断性统计都进行了详尽的介绍。描述性统计部分，不仅讲解了均值、中位数、方差等基本统计量，还介绍了如何利用图表（如直方图、箱线图）来直观地展现数据特征。推断性统计部分，对参数估计（点估计和区间估计）和假设检验（Z检验、t检验、卡方检验、F检验）的原理和应用都进行了深入的讲解，并结合了金融实例，如分析不同投资策略的收益差异，检验市场预测的准确性等，这些方法对我制定投资策略、风险管理决策有着直接的指导意义。这本书的内容高度契合我的工作需求，为我提升专业能力提供了宝贵的财富。
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