Anderson/Sweeney/williams' Essentials of Statistics for Business and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Anderson, David R./ Sweeney, Dennis J./ Williams, Thomas A.

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:

价格:38.95

装帧:Pap

isbn号码:9780324224863

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Quantitative Analysis
• Decision Making
• Management
• Textbook
• Higher Education

统计学在商业与经济中的应用：决策的科学 在瞬息万变的商业世界和复杂多变的经济环境中，理解和运用数据是取得成功的关键。本书旨在为你提供一套强大的工具，帮助你洞察数据背后的规律，做出更明智、更具战略性的决策。我们将深入探讨统计学的核心概念，并展示它们如何在实际的商业和经济问题中发挥至关重要的作用，让你成为一个更具分析能力、更能应对挑战的专业人士。 第一部分：数据的基石——描述性统计 在开始任何数据分析之前，我们必须先学会如何有效地描述和总结数据。这一部分将为你打下坚实的基础，让你能够清晰地呈现和理解原始数据。 数据的类型与测量尺度： 我们将首先区分不同类型的数据，例如定量数据（如销售额、成本）和定性数据（如客户满意度、产品类别）。理解这些数据的本质，对于选择正确的统计方法至关重要。我们将详细讲解名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度的区别，以及它们各自的应用场景。例如，在市场调研中，顾客对产品的评分（如“好”、“一般”、“差”）是顺序数据，而顾客的年龄（如 25 岁、30 岁）则是比率数据。 频数分布与图表展示： 如何将一堆杂乱无章的数据变得井然有序？频数分布表和各种统计图表是你的得力助手。我们将学习如何构建频率分布表，计算相对频率和累积频率，从而揭示数据的集中趋势和离散程度。同时，你将掌握如何绘制直方图、条形图、饼图、折线图等，以直观地展示数据的分布形态。例如，一家零售商可以通过直方图来观察不同价格区间的商品销量分布，从而优化定价策略。一份清晰的条形图可以形象地展示不同产品线的销售额对比，帮助管理层识别表现最佳的产品。 集中趋势的度量： 理解数据的“中心”在哪里是分析数据的重要一步。我们将深入探讨均值、中位数和众数这三种衡量集中趋势的指标。你将学习何时使用哪种度量最合适。例如，在处理包含异常值（极高或极低的值）的数据集时，中位数比均值更能代表数据的典型水平。一家公司在分析员工薪资时，中位数薪资可能比平均薪资更能反映大多数员工的收入水平，因为少数高薪员工可能会拉高平均值。 离散程度的度量： 数据不仅有中心，更有“散开”的程度。我们将学习如何使用极差、四分位距、方差和标准差来量化数据的离散程度。标准差尤其重要，它能够告诉你数据点相对于均值有多大的波动。例如，一个投资组合的标准差越大，其风险就越高。通过分析销售数据的标准差，企业可以了解其销售额的稳定性。 位置的度量： 除了集中和离散，我们还关注数据点在整个分布中的“位置”。我们将学习百分位数和 z 分数。百分位数告诉你一个数值在数据集中排在第几位，而 z 分数则衡量一个数据点距离均值有多少个标准差。这在评估个人绩效或产品性能时非常有用。例如，如果一个销售代表的销售额达到了总销售额的第 90 百分位数，这意味着他/她的表现优于 90% 的同行。 第二部分：概率——不确定性中的洞察 商业和经济活动都伴随着不确定性。概率论为我们提供了一个量化和分析这种不确定性的框架。 基本概念与事件： 我们将从概率的基本定义出发，学习如何定义样本空间、事件以及计算事件发生的概率。理解“互斥事件”和“非互斥事件”的区别，以及“独立事件”和“非独立事件”的含义，对于进行更复杂的概率计算至关重要。 条件概率与贝叶斯定理： 在许多商业决策中，我们都需要考虑“在某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率”，这就是条件概率。我们将学习条件概率的计算方法，以及强大的贝叶斯定理。贝叶斯定理允许我们根据新的证据更新我们对事件发生概率的信念，这在风险评估、市场预测和产品改进中具有广泛应用。例如，银行可以利用贝叶斯定理来更新客户贷款违约的概率，当有新的还款记录出现时。 离散型概率分布： 我们将深入探讨几种重要的离散型概率分布，包括二项分布和泊松分布。二项分布适用于描述一定次数的独立试验中，事件发生次数的概率，例如，多次投掷硬币出现正面的次数。泊松分布则用于描述在固定区间内（如时间、空间）事件发生的次数，例如，在一小时内到达商店的顾客数量。这些分布可以帮助企业预测罕见事件的发生概率，例如产品缺陷率。 连续型概率分布： 相比离散型数据，连续型数据更为常见，例如测量时间、长度、温度等。我们将重点关注正态分布，它是自然界和许多商业现象中最为常见的分布。你将学习正态分布的性质、如何计算不同范围的概率，以及如何利用正态分布来近似其他分布。许多统计推断方法都建立在正态分布的基础上。此外，我们还会介绍均匀分布和指数分布等其他重要的连续型分布。 第三部分：统计推断——从样本到总体 统计推断的核心在于，我们如何从有限的样本数据中，对更大的总体特征进行推测和判断。 抽样分布： 理解抽样分布是进行统计推断的关键。我们将学习样本均值的抽样分布，并理解中心极限定理的重要性，它告诉我们，即使总体分布不是正态的，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布也近似于正态分布。这为我们进行许多参数估计和假设检验提供了理论依据。 置信区间： 置信区间提供了一个估计总体参数（如总体均值、总体比例）的范围，并指明了我们对这个估计的信心程度。我们将学习如何构建不同置信水平下的置信区间，并理解其含义。例如，如果我们估计某个产品的平均用户满意度为 8.5，置信区间为 [8.2, 8.8]，那么我们就有 95% 的信心认为真实的总体平均满意度落在这个范围内。 假设检验： 假设检验是用来检验关于总体参数的某个声明是否成立的一种统计方法。我们将学习如何设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，计算 p 值，并根据 p 值做出决策。我们将涵盖对总体均值、总体比例以及两个总体均值、两个总体比例的假设检验。例如，一家公司可以进行假设检验来判断新的广告活动是否显著提高了产品销量。 第四部分：关系与比较——探索变量之间的联系 在商业和经济活动中，理解不同变量之间的关系至关重要。 方差分析 (ANOVA)： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是强有力的工具。我们将学习如何进行单因素方差分析，来判断不同处理（如不同营销策略、不同生产工艺）对某个结果变量（如销售额、产品质量）是否有显著影响。 相关性分析： 相关性分析用于度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习计算皮尔逊相关系数，并理解其取值范围和含义。例如，我们可以分析广告支出与产品销售额之间的相关性。 回归分析： 回归分析是用来建立变量之间数学模型，以预测一个变量（因变量）如何依赖于一个或多个其他变量（自变量）。我们将深入学习简单线性回归，理解回归方程的构建、斜率和截距的含义，以及如何解释模型的拟合优度（如 R²）。我们将学习如何利用回归模型进行预测，并进行假设检验来评估自变量对因变量的影响是否显著。例如，一家房地产公司可以建立回归模型来预测房价，根据房屋面积、地理位置等因素。 第五部分：时间序列分析与质量控制——把握趋势与确保稳定 商业和经济数据往往是按时间顺序收集的，时间序列分析能够帮助我们理解这些数据的动态变化。同时，统计方法在质量控制中也扮演着关键角色。 时间序列数据： 我们将介绍时间序列数据的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。你将学习如何识别这些成分，并利用它们来预测未来的数值。例如，零售商可以利用时间序列分析来预测未来几个月的销售趋势，以便更好地进行库存管理。 统计过程控制 (SPC)： SPC 是一种利用统计方法来监测和控制生产过程的方法，旨在减少变异，提高产品质量。我们将学习控制图的概念，包括中心线、控制限，以及如何识别过程失控的信号。通过 SPC，企业可以及时发现生产过程中出现的问题，并采取纠正措施，从而降低废品率，提升客户满意度。 学习统计学，不仅仅是掌握一套方法，更是培养一种思维方式。 本书将引导你通过大量的实际案例和练习，将理论知识转化为解决实际问题的能力。你将学会如何清晰地提问，如何恰当地选择统计工具，如何准确地解释结果，以及如何基于数据做出更明智的商业决策。无论你身处哪个行业，掌握统计学都将是你职业生涯中一项宝贵的财富，帮助你在复杂的世界中保持领先。

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