Essentials of Business Statistics and Student CD-R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James R. Evans

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2002-8

价格:300.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780130784216

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Data Analysis
• Business
• CD-ROM
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Economics
• Mathematics

商业统计学基础与实践指南 本书特色： 本书旨在为商科学生提供坚实的统计学基础，帮助他们理解和应用统计学原理来解决复杂的商业问题。我们聚焦于理论与实践的紧密结合，通过丰富的案例研究和实际数据分析，使读者能够自信地将统计思维融入决策制定过程。 第一部分：统计学基础与描述性分析 第一章：统计学的概念与商业环境中的作用 本章将引导读者进入统计学的世界，探讨其在现代商业决策中的核心地位。我们将定义统计学的基本概念，区分总体与样本、参数与统计量。重点分析统计学如何帮助企业识别市场趋势、评估风险以及优化运营效率。内容涵盖了数据类型（定性与定量、离散与连续）的识别，以及如何选择恰当的统计方法。通过介绍商业数据收集的常见来源和挑战，为后续的数据处理奠定基础。 第二章：数据的组织与可视化 数据的清晰呈现是有效分析的前提。本章详细阐述了组织和汇总数据的方法。我们将深入探讨频率分布表的构建，包括如何选择合适的组距和组数，以最大化信息的传递效率。图形化展示是理解数据分布的关键工具。内容包括直方图（Histogram）、频数多边形（Frequency Polygon）、茎叶图（Stem-and-Leaf Displays）的绘制与解读。此外，我们还将介绍在商业报告中常用的柱状图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts），并强调如何避免误导性的图表展示。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 本章聚焦于如何量化数据集的特征。我们将详细讲解集中趋势的三个主要度量：均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并分析在不同数据分布形态下（如偏态分布）选择最合适度量的重要性。随后，我们将转向衡量数据分散程度的关键指标：极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。理解标准差如何与均值共同描绘数据的全貌，对于风险评估至关重要。最后，本章引入了四分位数（Quartiles）、百分位数（Percentiles）和箱线图（Box Plots），用于识别数据中的异常值（Outliers）。 第二章：概率论基础 概率论是推断统计学的基石。本章系统介绍了概率的基本概念，包括事件、样本空间以及概率的计算规则。我们将详细讨论加法规则（Addition Rules）和乘法规则（Multiplication Rules），并区分独立事件和非独立事件。条件概率（Conditional Probability）及其在商业风险评估中的应用是本章的重点，例如计算特定客户群体的购买倾向。此外，我们将介绍贝叶斯定理（Bayes' Theorem），阐述如何在获得新信息后修正先验概率，这在市场调研和质量控制中具有极高的实用价值。 第五章：离散型概率分布 概率分布描述了随机变量所有可能取值的概率结构。本章专注于离散型随机变量的分析。首先介绍二项分布（Binomial Distribution），讨论其适用条件（固定试验次数、每次试验独立、只有两种结果），并通过商业采购中的质量检验案例进行说明。接着，我们将深入探讨泊松分布（Poisson Distribution），它广泛应用于描述单位时间内事件发生的次数，如呼叫中心的来电率或网站流量的统计。对这些分布的期望值和方差计算，能帮助管理者预测未来事件的发生情况。 第六章：连续型概率分布 连续型随机变量的分析需要积分和密度函数。本章核心内容是正态分布（Normal Distribution），即高斯分布。我们将详细解释正态分布的特征（钟形、对称性）及其在自然界和商业现象中的普遍性。标准正态分布（Standard Normal Distribution）的Z分数转换方法将是重点，它使得任何正态分布下的概率计算都能转化为标准表查找。此外，我们将简要介绍其他连续分布，如均匀分布（Uniform Distribution）和指数分布（Exponential Distribution）在等待时间分析中的应用。 第二部分：统计推断的核心方法 第七章：抽样分布与中心极限定理 统计推断是从样本得出关于总体的结论。本章解释了抽样过程的随机性，引入了抽样分布（Sampling Distribution）的概念，特别是样本均值的抽样分布。中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）是推断统计学的“魔术”，本章将用直观的例子阐明，无论原始总体分布如何，大样本均值的分布都会趋向于正态分布，为后续的参数估计打下坚实的理论基础。 第八章：总体参数的估计 本章探讨如何利用样本信息来估计总体参数。我们将区分点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。重点讲解置信区间（Confidence Intervals）的构建，包括总体均值和总体比例的置信区间。读者将学习如何根据预定的置信水平（如90%, 95%, 99%）来解释置信区间的含义，并理解区间宽度受样本量和变异性的影响，这直接关系到管理决策的精确性。 第九章：假设检验——单样本分析 假设检验是统计决策的核心工具。本章系统介绍假设检验的完整流程：建立原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$），选择显著性水平 ($alpha$)，计算检验统计量，确定P值（P-value），并最终做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将分别详细讲解针对总体均值（已知和未知总体标准差）和总体比例的单样本Z检验和t检验。错误类型（Type I and Type II Errors）的定义及其在商业环境中的成本分析也是本章的重要内容。 第十章：假设检验——双样本比较分析 在商业实践中，我们经常需要比较两个独立或配对的组。本章专注于双样本检验。内容包括独立样本t检验（比较两个独立总体的均值），以及配对样本t检验（用于前后测量或匹配对数据的分析，如“试验-控制”设计）。此外，我们还将介绍比较两个总体比例的Z检验。对检验结果的敏感性分析，以及如何根据业务背景选择正确的双样本检验方法，将通过实际的A/B测试案例进行深入探讨。 第三部分：进阶分析技术 第十一章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多总体的均值时，方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）成为首选工具。本章首先介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA），它通过分解总变异为组间变异和组内变异来判断各组均值是否存在显著差异。我们将详细讲解F统计量的计算及其在ANOVA表中的应用。随后，本章会简要介绍双因素方差分析（Two-Way ANOVA），它允许考察两个因子及其交互作用对结果变量的影响，这在多因素市场营销实验中极为常用。 第十二章：简单线性回归分析 回归分析是预测和量化变量间关系的最重要工具。本章从简单线性回归模型（Simple Linear Regression）开始，定义因变量和自变量。核心在于最小二乘法（Least Squares Method）的应用，用于估计回归方程的截距和斜率。我们将详细解读回归系数的含义，并评估模型的拟合优度（决定系数 $R^2$）。本章还涵盖了基于t检验的系数显著性检验，以及如何使用回归模型进行点预测和区间预测。 第十三章：多元线性回归分析 现实世界的商业问题通常涉及多个影响因素。本章扩展到多元线性回归（Multiple Linear Regression），引入多个自变量来预测因变量。重点讨论了如何解释多个回归系数，以及如何使用调整后的 $R^2$ 来评估模型的整体解释力。多重共线性（Multicollinearity）是多元回归中的常见问题，本章将介绍识别和处理多重共线性的方法。此外，如何纳入虚拟变量（Dummy Variables）来处理分类自变量也是本章的关键应用点。 第十四章：相关性与卡方检验 本章介绍用于分析分类数据和变量间关联性的非参数方法。首先回顾皮尔逊相关系数（Pearson’s r）在衡量线性关系强度方面的作用，并介绍斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s Rank Correlation）作为非线性或有序数据的替代方案。核心内容是卡方检验（Chi-Square Tests）。我们将详细讲解卡方检验在拟合优度（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence）中的应用，通过列联表（Contingency Tables）分析不同分类变量之间是否存在统计学上的关联，例如顾客满意度和产品类别的交叉分析。 附录：统计软件操作指南（非必需，但推荐） 本附录提供使用主流统计软件（如Excel的数据分析工具箱、SPSS或R的基本命令）执行本书所涵盖的关键统计分析步骤的指南，确保读者能将理论知识无缝过渡到实际的数据操作中。

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