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出版者:天津大学出版社

作者:刘金兰

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2007-1

价格:22.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561824177

丛书系列:

图书标签:

• 计量
• 统计
• MBA
• 管理学
• 统计学
• 数据分析
• 决策分析
• 商业分析
• 计量经济学
• 概率论
• 回归分析
• 预测
• 模型构建

《管理统计学》 前言 在日新月异、信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、洞察趋势、优化运营的基石。无论是企业高管、市场分析师，还是科研人员、公共部门的管理者，都离不开对数据的深入理解与精准运用。然而，海量的数据本身并不能直接提供有价值的信息，它们需要经过科学的提炼、分析和解读。统计学，正是实现这一目标的最有力工具。 本书《管理统计学》旨在为广大管理者和决策者提供一套系统、实用、易于掌握的统计学知识体系。我们深知，管理工作并非纯粹的理论推演，而是需要将抽象的统计方法转化为解决实际问题的具体手段。因此，本书的编写始终贯穿“学以致用”的理念，力求在介绍统计学基本概念的同时，更侧重于其在各类管理场景中的应用，帮助读者建立数据思维，提升量化决策能力。 本书的结构设计上，我们力求循序渐进，由浅入深。从最基础的数据描述与可视化入手，帮助读者理解如何对数据进行初步的整理和呈现。随后，我们将深入探讨概率论的核心思想，为理解抽样、推断等高级概念打下坚实基础。接着，本书将重点介绍推断统计学的核心内容，包括参数估计和假设检验，这是管理者进行决策时常用的统计工具。为了应对现实管理中更为复杂的问题，我们还引入了回归分析和方差分析等多元统计方法，它们能够帮助我们揭示变量之间的关系，评估不同因素的影响。此外，本书还将触及时间序列分析和质量管理统计等与管理实践紧密相关的专题，为读者提供更广泛的统计应用视角。 在内容呈现上，我们注重理论与实践的结合。每一章都配有丰富的案例分析，这些案例均来源于真实的商业、经济、社会等管理场景，涵盖市场营销、财务管理、人力资源、生产运营、宏观经济等多个领域。通过对这些案例的剖析，读者可以清晰地看到统计学方法是如何被应用于解决实际管理难题的，例如如何通过市场调研数据预测消费者需求，如何通过财务报表数据评估公司风险，如何通过员工满意度数据优化人力资源配置，以及如何通过生产过程数据提高产品质量等。 同时，本书也力求语言的通俗易懂，避免过度使用晦涩的数学公式和专业术语。即使是初次接触统计学的读者，也能在轻松的阅读中理解核心概念。我们相信，统计学并非高不可攀的学科，而是人人皆可掌握的思维工具。对于需要深入钻研的读者，我们也会提供必要的公式推导和理论解释，以便读者能够更深入地理解统计方法的内在逻辑。 本书的编写过程，得到了众多专家学者和实践者的宝贵建议。在此，谨向他们表示最诚挚的谢意。我们希望，《管理统计学》能够成为您在数据驱动时代下，提升管理效能、做出明智决策的得力助手。 目录 第一部分：统计学基础与描述 第一章：统计学概述与数据类型 1.1 统计学的概念与作用 1.2 数据在管理中的重要性 1.3 数据的分类：分类数据、顺序数据、定距数据、定比数据 1.4 变量与观测值 1.5 统计学在不同管理职能中的应用（营销、财务、人力资源、生产等） 1.6 本章小结与思考题 第二章：数据的收集与整理 2.1 数据收集的方法：普查、抽样调查 2.2 抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样 2.3 问卷设计原则 2.4 数据录入与初步清洗 2.5 案例分析：市场调研数据收集与整理 2.6 本章小结与思考题 第三章：数据的描述性统计 3.1 数据的集中趋势度量：均值、中位数、众数 3.2 数据的离散程度度量：方差、标准差、极差、四分位距 3.3 数据的分布形态：偏度、峰度 3.4 频数分布表与直方图 3.5 散点图与箱线图 3.6 案例分析：分析企业销售数据，了解销售额的集中与离散情况 3.7 本章小结与思考题 第二部分：概率论基础 第四章：概率的基本概念 4.1 随机事件与样本空间 4.2 事件的关系：包含、相等、互斥、对立 4.3 概率的定义与性质 4.4 条件概率与乘法法则 4.5 事件的独立性 4.6 案例分析：计算产品合格率的概率 4.7 本章小结与思考题 第五章：随机变量及其分布 5.1 离散型随机变量与概率分布 5.2 连续型随机变量与概率密度函数 5.3 期望与方差 5.4 常见离散型分布：二项分布、泊松分布 5.5 常见连续型分布：正态分布、指数分布 5.6 中心极限定理 5.7 案例分析：模拟产品故障次数的概率分布 5.8 本章小结与思考题 第三部分：推断统计学 第六章：抽样分布 6.1 样本统计量与总体参数 6.2 样本均值的抽样分布 6.3 样本比例的抽样分布 6.4 抽样分布在推断中的作用 6.5 案例分析：分析大量样本均值与总体均值的关系 6.6 本章小结与思考题 第七章：参数估计 7.1 点估计：矩估计、最大似然估计 7.2 区间估计：置信区间 7.3 总体均值的置信区间（已知总体方差、未知总体方差） 7.4 总体比例的置信区间 7.5 案例分析：根据样本数据估计公司平均利润的置信区间 7.6 本章小结与思考题 第八章：假设检验 8.1 假设检验的基本原理：原假设与备择假设 8.2 检验统计量与拒绝域 8.3 第一类错误与第二类错误，显著性水平 8.4 单边检验与双边检验 8.5 总体均值的假设检验 8.6 总体比例的假设检验 8.7 案例分析：检验新广告是否能显著提升产品销量 8.8 本章小结与思考题 第九章：两个样本的统计推断 9.1 两个独立样本均值比较（t检验、z检验） 9.2 配对样本均值比较（配对t检验） 9.3 两个独立样本比例比较（z检验） 9.4 案例分析：比较不同营销策略对销售额的影响 9.5 本章小结与思考题 第四部分：多元统计分析 第十章：回归分析 10.1 相关分析：散点图、相关系数 10.2 简单线性回归模型：模型假设、回归方程估计 10.3 回归系数的解释与检验 10.4 回归方程的拟合优度：决定系数 10.5 预测与区间预测 10.6 案例分析：分析广告投入与销售额之间的线性关系 10.7 本章小结与思考题 第十一章：多元回归分析 11.1 建立多元线性回归模型 11.2 多元回归方程的估计与检验 11.3 变量选择：逐步回归、向前选择、向后剔除 11.4 虚拟变量的应用 11.5 案例分析：分析多个因素（价格、促销、竞争对手活动）对产品销量的影响 11.6 本章小结与思考题 第十二章：方差分析 12.1 单因素方差分析（ANOVA） 12.2 方差分析的原理与应用 12.3 多重比较 12.4 双因素方差分析 12.5 案例分析：评估不同培训方案对员工绩效的影响 12.6 本章小结与思考题 第五部分：管理统计学专题 第十三章：时间序列分析 13.1 时间序列数据的特点 13.2 时间序列的组成部分：趋势、季节性、周期性、随机波动 13.3 平滑法：移动平均法、指数平滑法 13.4 趋势分析与季节性分解 13.5 ARIMA模型简介 13.6 案例分析：预测未来季度销售额 13.7 本章小结与思考题 第十四章：质量管理统计 14.1 质量管理的重要性 14.2 过程变异与质量控制 14.3 控制图：X-bar图、R图、P图、C图 14.4 抽样检验 14.5 案例分析：利用控制图监测生产过程，提升产品合格率 14.6 本章小结与思考题 附录 常用统计量计算公式汇总 统计表（t分布表、F分布表、卡方分布表等） 参考文献 索引

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这本书简直是为我量身定做的！我一直对数据分析和决策制定很感兴趣，但传统的统计学教材对我来说总是显得枯燥乏味，充满了抽象的公式和复杂的理论，让人望而却步。然而，《管理统计学》这本书完全颠覆了我的认知。作者非常巧妙地将统计学的概念融入到实际的管理场景中，让我能立刻明白这些工具在商业环境中的实际应用价值。比如，书中用一个零售业的库存优化案例，生动地解释了回归分析是如何帮助预测销量的，而不是仅仅停留在数学推导上。读起来完全没有压力，感觉就像是在听一位经验丰富的商业顾问在分享他的实战心得。每一章的案例都非常贴近现实，让我仿佛置身于那些需要做出关键决策的商业会议中，学会如何运用数据来支持我的判断。这种“学以致用”的学习方式，极大地激发了我学习的兴趣，让我对未来工作中可能遇到的各种数据挑战都充满了信心。

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我曾经尝试过几本声称是“管理应用统计学”的书籍，但最终都因为内容过于陈旧或者软件操作指导跟不上时代而束之高阁。《管理统计学》在这方面做出了巨大的努力，它成功地将理论与当前主流的分析工具无缝对接起来。书中对于如何利用特定的统计软件（比如Excel的高级分析功能或R语言的入门级应用）来实现书中所讲的分析方法，提供了清晰的步骤指引，而且这些指引非常注重效率和准确性。更让我惊喜的是，它并没有止步于描述性的统计，而是深入探讨了时间序列分析和非参数检验等更高级的主题，并且仍然保持着极高的可读性。这使得这本书的生命周期得以延长，我确定在未来几年的职业发展中，它都将是我的重要参考资料，因为它提供的不仅仅是知识点，更是一套与时俱进的分析方法论框架。

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这本书最让我感到震撼的，是它对“不确定性管理”这一主题的深刻阐述。在商业决策中，最难把握的往往就是那些“未知因素”，而传统的统计学往往只关注如何消除不确定性。但《管理统计学》却反其道而行之，它教会我们如何更好地拥抱和量化这种不确定性。书中对风险评估和决策树的应用讲解得极为透彻，它不像某些书籍那样给人一种“只要学会统计，就能包治百病”的错觉，而是非常坦诚地指出统计模型的局限性。这种成熟稳重的态度，让我对统计学产生了更深层次的敬畏。它不是万能的灵丹妙药，而是我们理解复杂世界的一副精良的放大镜和一副必要的安全护栏。读完之后，我感觉自己看待商业新闻和公司财报的视角都变得更加审慎和全面了，充满了理性思维的底色。

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这本书的排版和内容结构简直是一场视觉与知识的盛宴。我尤其欣赏它在案例分析上的深度和广度。很多统计学的书籍要么过于偏重理论，要么案例过于简单，无法涵盖复杂多变的商业现实。《管理统计学》则在这两者之间找到了一个完美的平衡点。它不仅清晰地阐述了假设检验、方差分析这些核心统计方法，更重要的是，它教会了我如何“批判性地”看待数据。书中多次强调了数据质量和模型假设的重要性，这在很多初级读物中是缺失的。例如，在讲解抽样方法时，作者花了很大篇幅讨论了“幸存者偏差”在市场调研中的陷阱，这让我对以往接触到的市场报告多了一层审视的眼光。书中的图表设计也非常精良，色彩搭配和信息密度都恰到好处，阅读体验极佳，不会让人感到眼花缭乱。这不仅是一本工具书，更像是一本关于如何进行理性商业思考的指南。

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说实话，我对统计学一直有种天然的抵触心理，总觉得那是一门需要极高数学天赋才能掌握的学科。但在接触了《管理统计学》之后，我的看法彻底改变了。这本书的叙事风格非常口语化，作者似乎非常理解一个非专业人士在学习这些概念时会遇到的思维障碍。他没有堆砌晦涩难懂的术语，而是用非常直观的比喻来解释复杂的统计概念。比如，他将置信区间比作一个“安全网”，让你清楚地知道你的预测结果到底有多可靠，而不是给出一个死板的数字。这种将高深理论“去魅”的处理方式，让我感到前所未有的亲切和易懂。我甚至发现，自己开始主动地在日常的新闻报道中寻找统计学上的逻辑漏洞，这是一种非常奇妙的思维跃迁。对于希望快速入门并实际应用统计工具的管理人员来说，这本书的引导性价值是无可替代的。

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只给结论不给解释……还有错误……一个星期预习，构建体系，刷题复习……

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