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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Black, Ken

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:989.11元

装帧:Pap

isbn号码:9780470101933

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Wiley Plus
• Blackboard
• Higher Education
• Textbook
• Data Analysis
• Quantitative Analysis
• College
• Learning Resources

商业统计学：理论与实践的基石 (Business Statistics: Foundations of Theory and Practice) 本书旨在为商业领域的学习者和实践者提供一套全面且深入的统计学基础知识体系，重点关注如何将统计思维和方法应用于实际的商业决策制定过程中。 我们相信，在当今数据驱动的世界中，对统计学的深刻理解是任何成功商业人士不可或缺的核心竞争力。本书不仅教授“如何计算”，更强调“如何思考”——即如何批判性地解读数据、识别潜在的陷阱，并利用严谨的统计推断来指导战略方向。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的实用性，力求在概念的清晰阐释与实际案例的紧密结合之间找到最佳平衡点。我们涵盖了从描述性统计到复杂推论性统计的完整流程，确保读者能够构建起坚实的知识框架。 第一部分：统计学的基本概念与数据准备 (Foundations of Statistics and Data Readiness) 本部分为后续复杂分析奠定基础。我们首先引入统计学的核心作用，探讨其在商业智能（BI）、市场调研、运营管理和金融风险评估中的地位。 第一章：统计学的角色与商业环境 本章将明确区分总体（Population）与样本（Sample）的概念，介绍不同类型的数据（定量、定性、时间序列、截面数据）及其测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。我们探讨了数据的来源、质量的重要性，并强调了在商业决策中建立正确统计问题的关键性。本章也初步介绍了数据的伦理考量，包括隐私保护和避免误导性陈述的责任。 第二章：描述性统计：理解数据的语言 这是数据探索的基石。我们将详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，特别是当数据存在偏态或异常值时的选择。随后，深入探讨离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距），并引入变异系数以进行跨数据集的比较。可视化技术是本章的重点，我们不仅展示了直方图、茎叶图和箱线图的标准用法，更深入剖析了它们如何揭示数据的分布形态、偏态和峰度。通过对真实商业报告中的图表进行解构分析，读者将学会如何构建清晰、信息丰富的视觉叙事。 第三章：数据分布与概率基础 统计推断依赖于概率论。本章系统梳理了概率的基本规则（加法、乘法定理），条件概率，以及独立事件的概念。随后，我们将焦点转向关键的概率分布。离散型方面，重点讲解二项分布和泊松分布在建模特定事件发生次数中的应用（如缺陷率、客户到达率）。连续型方面，则详尽介绍正态分布（Normal Distribution）的性质、Z-分数及其在标准化中的作用。此外，我们还将介绍二项分布的正态近似，以及t分布、卡方分布和F分布在后续推断过程中的重要性。 第二部分：统计推断：从样本到总体 (Statistical Inference: Bridging Samples to Populations) 掌握了概率基础后，本部分将引导读者进行严谨的统计推断，这是所有高级分析的支柱。 第四章：抽样分布与中心极限定理 本章解释了为何样本统计量可以用来估计总体参数，其核心在于抽样分布。我们将详细阐述中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大威力，解释它如何使得即使在总体分布未知的情况下，我们依然可以对样本均值进行可靠的推断。本章将通过模拟和案例研究，直观展示不同样本量对抽样分布形状的影响。 第五章：区间估计：量化不确定性 区间估计是提供一个估计范围而非单一点的过程。我们详细推导并应用了基于Z分布和t分布的置信区间（Confidence Interval）的构建方法，用于估计总体均值和总体比例。本章强调了置信水平的选择、样本量对区间宽度的影响，并教授如何以商业语言准确解释置信区间的实际含义，避免常见的解释误区（例如，置信区间不是某个特定值落在该区间内的概率）。 第六章：假设检验导论：基于证据的决策 假设检验是统计决策的核心工具。本章系统介绍了零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的建立，P值（P-value）的含义及其解释，以及第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的权衡。我们将运用Z检验和t检验（单样本和双样本）来检验均值和比例的假设。重点在于教会读者如何根据业务背景选择合适的检验类型，并做出具有统计显著性的结论。 第七章：比较均值：方差分析 (ANOVA) 当需要比较三个或更多独立样本的均值时，方差分析（ANOVA）成为关键工具。本章首先介绍单因素ANOVA的原理，分解总变异为组间变异和组内变异。随后，我们将讲解如何解释F统计量和P值。对于显著的F检验结果，本章将详细介绍事后检验（Post-hoc tests，如Tukey's HSD）的使用，以确定具体是哪几组之间存在差异，这对市场细分和A/B测试结果的深入分析至关重要。 第三部分：统计模型：关联、预测与回归 (Modeling: Association, Prediction, and Regression) 本部分将统计学工具应用于预测和关系探索，这是现代商业分析的核心领域。 第八章：简单线性回归：探索两个变量的关系 本章引入了回归分析的框架。我们从散点图和相关系数（Pearson's $r$）开始，度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向。随后，深入讲解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，如何拟合回归线，并解释回归系数的实际意义（斜率和截距）。本章的重点是如何评估模型拟合优度（$R^2$），并利用残差分析（Residual Analysis）来诊断模型的有效性——检查线性假设、独立性、常数方差性和正态性。 第九章：多元线性回归：控制多重影响因素 真实世界的商业问题通常涉及多个影响因素。本章将扩展到多元回归模型，教授如何解释多个自变量对因变量的联合影响。我们将重点讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，虚变量（Dummy Variables）的使用以纳入分类变量，以及模型选择（如逐步回归）的策略。对系数的解释需要更加审慎，强调“在保持其他变量不变的情况下”的解读方式。 第十章：回归模型的推断与诊断 本章侧重于回归模型的统计有效性检验。这包括对整体模型显著性的F检验，以及对单个回归系数的t检验。我们将学习如何构建对斜率系数的置信区间，并进行交互作用项的检验，以探究变量之间是否存在调节效应。回归诊断的深入探讨，特别是对异常值（Outliers）和高杠杆点（High-leverage Points）的处理，对于确保预测的稳健性至关重要。 第十一章：分类数据分析：卡方检验 对于涉及分类变量的关联性分析，卡方检验（Chi-Square Test）是首选工具。本章详细介绍如何使用卡方检验来检验两个分类变量的独立性（Contingency Tables），以及如何利用拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）来判断观测频率是否符合预期的理论分布。我们还将探讨费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）在小样本情况下的应用。 第四部分：高级主题与时间序列基础 (Advanced Topics and Introduction to Time Series) 本部分为读者在特定商业领域应用统计学提供了进一步的工具和视角。 第十二章：非参数统计方法 在某些情况下，数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的严格假设（如正态性或方差齐性），或数据为顺序变量时，非参数方法是必需的。本章介绍威尔科森秩和检验（Mann-Whitney U Test）、克拉斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）等，并解释何时使用它们替代传统的参数检验。 第十三章：时间序列分析导论 时间序列数据在经济预测、库存管理和销售规划中无处不在。本章为时间序列分析奠定基础。我们将介绍时间序列数据的基本特征，包括趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregular Component）。本章将重点讲解分解技术（如移动平均法）和初步的平稳性概念，为后续更复杂的ARIMA模型学习做好铺垫。我们还将探讨平滑技术在短期需求预测中的应用。 --- 本书的教学特色： 案例驱动 (Case-Driven Approach): 每一概念的引入都伴随着源自金融、市场营销、供应链管理和人力资源的真实商业案例。 强调商业解读 (Emphasis on Business Interpretation): 统计输出（如P值、回归系数）不会被孤立呈现，而是被置于业务背景下，解释其对决策的实际影响。 软件应用指导 (Software Application Guidance): 书中提供了清晰的步骤指导（不依赖特定软件的版权声明），帮助读者将理论应用于主流统计软件（如Excel的数据分析工具、R或Python基础操作）的实际操作中，但侧重点始终是统计逻辑而非编程技巧。 通过系统学习本书内容，读者将获得必要的工具箱，能够自信地处理日常商业数据，进行有效的风险评估，并以数据为依据，驱动组织实现更优的绩效。

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