The Practice of Business Statistics Companion Chapters 12, 13, 14 & 15 & Minitab Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-12-15

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716789352

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• Minitab
• 概率
• 推论
• 回归分析
• 方差分析
• 实验设计
• 统计软件

精要商业统计学：理论与实践的核心指南 (不含附录第12至15章及Minitab指南) 本书聚焦于商业统计学的核心概念、基础理论及其在实际决策制定中的应用，旨在为商业、管理、经济学及相关领域的学生和专业人士提供一个坚实且实用的统计学基础。 本书深入浅出地阐述了描述性统计、概率论、抽样分布、统计推断（估计与假设检验）等关键模块，使读者能够理解数据背后的含义，并据此做出严谨的商业判断。 --- 第一部分：数据基础与描述性分析 第一章：统计学的本质与数据类型 本章首先界定了统计学的角色及其在现代商业环境中的重要性。我们将探讨统计学如何帮助企业从海量数据中提取可操作的见解，规避主观臆断。内容涵盖了总体（Population）与样本（Sample）的概念区别，并详细区分了不同类型的数据——定性数据（如分类、名义、顺序数据）和定量数据（如间隔、比率数据）。理解数据结构是进行后续分析的前提。 第二章：描述性统计：表格与图形的艺术 本章的核心在于如何有效地“讲述”数据的故事。我们将学习构建频率分布表，这是组织原始数据的首要步骤。随后，深入探讨用于数据可视化的工具，包括直方图、茎叶图、条形图、饼图以及箱形图（Box Plot）。每种图形都有其特定的适用场景，本章将指导读者选择最能清晰传达数据集特征的视觉表达方式。重点分析这些图形如何揭示数据的形状（偏态、对称性）和分布中心。 第三章：描述性统计：数值度量 除了图形展示，数值摘要是量化数据特征的关键。本章系统介绍了度量集中趋势的指标——均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并讨论了在不同数据分布下选择合适中心度量的标准。同时，我们深入研究度量分散程度（变异性）的工具，包括极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。最后，引入了百分位数、四分位数以及Z分数（标准分数）的概念，它们是衡量数据点相对于整体分布位置的重要标尺。 --- 第二部分：概率论与随机变量 第四章：概率基础 概率论是统计推断的逻辑基石。本章构建了理解不确定性问题的理论框架。内容涵盖了事件、样本空间、联合概率、边缘概率和条件概率的定义与计算。重点讲解了乘法法则和加法法则，以及独立事件和互斥事件的概念。此外，还将介绍贝叶斯定理（Bayes' Theorem），它为根据新信息更新已有信念提供了严谨的方法。 第五章：离散型随机变量 随机变量是将随机事件的结果转化为数值的函数。本章专注于处理计数结果的离散型随机变量。详细分析了概率分布函数的特性，并着重讲解了两个最重要的离散分布模型：二项分布（Binomial Distribution），用于模拟固定次数的成功/失败试验；以及泊松分布（Poisson Distribution），用于描述特定时间或空间内事件发生的次数。本章也计算了这些分布的期望值和方差。 第六章：概率论与连续型随机变量 本章转向处理测量值的连续型随机变量。核心内容是正态分布（Normal Distribution），也称为高斯分布。我们将探讨正态分布的特性，以及如何利用标准正态分布表（Z表）来计算任意正态分布下的概率。此外，本章还会简要介绍其他重要的连续分布，如指数分布，并在商业应用中强调正态性在统计推断中的关键地位。 --- 第三部分：抽样、估计与推断基础 第七章：抽样分布 统计推断依赖于从总体中抽取样本，并基于样本信息对总体做出结论。本章是连接描述性统计与推断统计的桥梁。我们将探讨不同的抽样方法（如简单随机抽样、系统抽样等）。核心在于理解中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），该定理解释了无论总体分布如何，样本均值的抽样分布会趋向于正态分布，这是进行参数估计和假设检验的理论基础。本章会计算样本均值和样本比例的抽样分布。 第八章：点估计与区间估计 基于样本数据对总体参数（如总体均值 $mu$ 或总体比例 $p$）进行估计是统计分析的直接目标。本章首先介绍点估计量及其优良特性（如无偏性、有效性）。随后，将焦点放在更具信息量的区间估计（Confidence Intervals）上。我们将详细推导和应用置信区间公式，分别针对总体均值（已知和未知总体标准差的情况，应用t分布）和总体比例。读者将学会如何解释置信区间的实际含义：“我们有95%的信心，真实的总体均值落在这个区间内。” --- 第四部分：统计假设检验的基础 第九章：假设检验基础 本章引入统计决策制定的正式框架——假设检验。我们将定义原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）。详细解释检验的步骤，包括选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量和确定P值（P-value）。本章着重阐释两种错误类型：第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误），以及统计功效（Power）的概念。 第十章：基于大样本的Z检验与t检验 本章将假设检验的理论应用于实际场景。首先，讲解如何使用Z检验对单个总体均值进行检验，尤其适用于大样本或总体标准差已知的情况。随后，引入学生t分布（Student's t-distribution），并详细演示如何使用t检验对单个总体均值进行检验，这是小样本均值推断的标准工具。本章还将涵盖对单个总体比例的Z检验。 第十一章：比较两个总体的检验 商业问题往往需要比较不同群体或干预措施的效果。本章扩展到对两个总体参数的比较。我们将学习如何使用独立样本t检验来比较两个总体的均值（包括方差相等和不相等时的不同处理方法），以及如何使用配对样本t检验来分析同一对象在不同条件下的差异。此外，还将介绍比较两个总体比例的Z检验，例如比较A组和B组客户转化率的差异。 --- （注： 根据要求，本简介内容截至于第十一章，不包含原书附录中的第12至15章（通常涉及方差分析、回归分析、卡方检验等更高级主题）及Minitab软件操作指南。）

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这本书的结构本身就透露出一种“为解决学习痛点而生”的气息。商业统计学，作为一门理论与实践并重的学科，在某些深入的章节，例如涉及多变量分析、高级实验设计、或者时间序列预测的那些部分，往往需要比主教材更细致的讲解和更丰富的实操指导。《Companion Chapters 12, 13, 14 & 15》这个定位，直接击中了我在学习过程中可能遇到的难点。我期望它能够像一个经验丰富的导游，带领我深入探索这些章节的奥秘，用更清晰的语言解释复杂的理论，用更贴近商业现实的案例来验证模型的有效性，甚至补充主教材中可能略过的细节和技巧。更吸引我的是“Minitab Guide”的部分。我知道Minitab是一款非常强大的统计分析软件，但仅仅了解一些基本操作是不够的。我希望这本书的Minitab指南，不仅仅是菜单和按钮的说明，而是能够教我如何将书中的统计概念转化为Minitab中的具体分析步骤，如何理解和解读Minitab的输出结果，以及如何利用Minitab进行数据可视化来发现潜在的商业机会。如果这本书能够做到理论讲解的深度与实践操作的实用性完美结合，那么它将极大地提升我的学习效率和解决实际商业问题的能力，让我能够更自信地面对数据分析的挑战。

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坦白说，我对这本书的期望，很大程度上来自于它那清晰且直击痛点的定位。商业统计学，尤其是在深入到某些高级主题时，常常是理论与实践脱节最严重的阶段。我经常发现，在课堂上学到的模型和概念，一旦要放到实际数据中去检验或应用，就变得手足无措。而这本书，明确地将自己定位为“伴侣章节”的补充，这简直是为我这类学生量身定做的“救星”。第12到15章，根据我对统计学学习的经验，通常会涵盖一些更加复杂、也更容易引起混淆的主题，例如可能涉及回归分析的深入探讨、方差分析的扩展应用、时间序列分析，甚至是初步的统计建模。这些章节往往需要更细致的数学推导解释，或者更多来自实际商业场景的案例来帮助理解抽象概念。我特别希望这本书能够在这方面做得出色，能够将理论知识巧妙地融入到易于理解的商业情境中，而不是仅仅提供枯燥的公式推导。而且，Minitab指南的存在，让我觉得这本书不仅仅是理论的延伸，更是实践的桥梁。对于许多统计软件，我常常是“知其然，不知其所以然”，知道怎么操作，但不太理解为什么这么操作。这本书的Minitab指南，我期待它能提供更深入的解释，比如某个命令背后是如何工作的，或者在特定分析场景下，为什么选择这个方法而不是那个方法。这样，我才能真正地将Minitab变成一个强大的分析工具，而不是一个只会点按钮的“黑盒子”。如果这本书能够有效地连接理论与实践，并且在Minitab的使用上提供有价值的指导，那么它对我而言，绝对是物超所值，能够极大地提升我学习的效率和效果，让我真正掌握运用统计学解决商业问题的能力。

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这本书的定位非常吸引我。商业统计学，尤其是在进入到一些比较深入的章节时，往往需要更大量的实操和更细致的理论梳理。我曾多次在学习中遇到这样的情况：主教材在某个概念上点到为止，但要真正理解和应用，还需要更多的解释和例子。这本《Companion Chapters》和《Minitab Guide》的结合，正是解决这一痛点的绝佳方案。我非常期待它能对第12、13、14、15章的内容进行深度挖掘。例如，在回归分析的进阶部分，我希望能看到关于模型诊断、变量选择策略、非线性回归的详细讲解，以及如何处理自相关等问题。在实验设计或方差分析的高级应用方面，我也希望它能提供更清晰的逻辑框架和更多实际案例。Minitab指南的加入，更是让我看到了这本书的实践价值。我一直认为，统计学理论的学习最终要服务于实际的数据分析，而Minitab是实现这一目标的重要工具。我希望这本书的Minitab指南，不仅仅是简单的功能介绍，而是能够与书中理论内容紧密结合，教我如何利用Minitab来执行书中讲解的各种分析，如何解读输出结果，以及如何通过Minitab进行数据可视化来发现更深层次的洞察。如果这本书能够做到理论与实践的无缝对接，并且为我提供清晰、可操作的Minitab使用指南，那么它将极大地提升我的学习效率和应用能力，让我能够更自信地应对复杂的商业统计问题。

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收到这本书，第一感觉就是它对目标读者的需求把握得相当精准。商业统计学的书本，内容往往包罗万象，但真正能够深入浅出地讲解那些“关键章节”的，却并不常见。我常常觉得，教材的篇幅限制，使得某些重要的理论和应用，可能仅仅是点到为止，留给读者更多的思考和探索空间。而这本《The Practice of Business Statistics Companion Chapters 12, 13, 14 & 15 & Minitab Guide》，正是瞄准了这一痛点。我特别期待它能对我之前在学习中遇到的那些“卡壳”的章节，比如那些需要进行多因素方差分析、或者需要构建复杂回归模型的章节，提供更详尽的解释和更丰富的案例。我希望它能够像一个经验丰富的向导，带领我穿越那些理论的迷雾，理解模型背后的逻辑，并且能够看到这些模型是如何在真实的商业世界中发挥作用的。Minitab指南的部分，对我来说是另一个亮点。我一直认为，统计学的学习，最终是要落到实际的数据分析上的，而Minitab作为一款强大的统计软件，它的熟练掌握，可以极大地提升我们解决问题的能力。我希望这本指南不仅仅是罗列菜单和选项，而是能够提供深入的指导，解释为何要选择某种分析方法，如何解读输出结果，以及如何利用Minitab来可视化数据，从而发现隐藏的模式和洞察。如果这本书能够做到这一点，将理论的深度、实践的应用、以及软件的操作有机地结合起来，那么它无疑会成为我在统计学学习道路上的一位得力伙伴，帮助我更自信、更有效地应对未来的挑战。

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当我看到这本书的书名，特别是“Companion Chapters”和“Minitab Guide”这样的字眼时，我立刻就意识到它可能正是我在学习商业统计学过程中所需要的补充材料。我深知，很多统计学教材，虽然内容全面，但在某些关键章节的深入讲解和实践指导上，可能无法做到尽善尽美。我希望这本书能够针对第12、13、14、15这几章，提供更详尽的理论解释，对于那些可能比较晦涩的统计概念，能够有更生动、更易于理解的阐述，并且提供更多的实际商业案例来支撑这些理论。例如，在涉及高级回归分析、方差分析的扩展应用，或者时间序列分析等内容时，我希望它能深入讲解模型的构建、诊断和解释过程。更重要的是，Minitab指南的存在，让我看到了这本书强大的实践导向。我一直认为，统计学的生命力在于应用，而熟练掌握统计软件是实现这一目标的关键。我期望这本书的Minitab指南，能够提供清晰、具体的操作步骤，指导我如何将书中的统计理论转化为Minitab中的实际分析，如何解读各种统计输出，以及如何利用Minitab进行数据可视化来辅助商业决策。如果这本书能够做到理论讲解深入、案例分析丰富，并且Minitab操作指导实用，那么它将成为我学习商业统计学过程中不可或缺的得力助手，帮助我真正地掌握统计学的精髓并将其应用于实践。

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这本书的副标题就明确了它的内容聚焦于特定章节的补充材料，并且还包含了Minitab软件的使用指南。这立刻吸引了我，因为通常教科书中的统计学内容，特别是涉及到软件实操的部分，往往需要更深入的讲解和大量的实例来帮助理解。我一直觉得，在学习像商业统计学这样一门既有理论深度又需要实践能力的学科时，仅仅依赖主干教材有时会显得力不从心。那些更具挑战性、更需要细致操作的章节，比如数据分析的进阶技巧、多变量模型的应用、或者复杂的实验设计等，往往需要额外的支持。这本书的存在，恰恰填补了这一空白。它承诺提供对第12、13、14和15章的“伴侣”式解读，这让我对接下来的学习充满了期待。我希望它能够像一个经验丰富的导师，带着我一一攻克这些难点，解释那些在主教材中可能一笔带过但却至关重要的细节。更何况，它还包含了Minitab的指南，这对我来说尤其重要。Minitab是一款非常流行的统计分析软件，掌握它的使用方法对于任何想要在实际工作中应用统计学的人来说都是必不可少的。我希望这本书的Minitab指南能够不仅仅是简单的功能罗列，而是能够结合书中章节内容，展示如何利用Minitab来解决实际的商业统计问题，提供清晰的截图、步骤分解以及代码示例。我对这本书的期望值很高，希望它能成为我在学习商业统计学过程中不可或缺的得力助手，帮助我更扎实地掌握理论知识，更熟练地运用统计工具，最终能够自信地将所学应用于商业决策和分析之中。这本书的出现，让我对攻克那些“硬骨头”章节不再感到畏惧，反而充满了跃跃欲试的冲动。

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我对这本书的期待，主要集中在它所承诺的“伴侣”角色。学习统计学，尤其是商业统计学，常常会遇到一些章节，其内容深度和难度都远超其他部分，比如涉及多元回归、方差分析的深入应用、时间序列分析，甚至是初步的计量经济学模型等。这些章节往往是理论和实践结合的关键，也是区分学生掌握程度的重要标志。我希望这本书能够对这些章节进行更细致、更深入的讲解，弥补主教材可能存在的篇幅不足或者解释不够充分的问题。例如，在多元回归部分，我希望它能详细解释变量选择、多重共线性、异方差性等常见问题的诊断和处理方法，并提供清晰的商业案例来支撑这些理论。同样，在方差分析部分，我希望它能深入讲解各种交互效应的含义和检验方法，以及如何设计和分析复杂的实验。Minitab指南的存在，更是让我看到了这本书的实用价值。我曾经尝试过使用Minitab，但常常是“知其然，不知其所以然”，知道如何操作，但不太理解背后的统计原理，或者如何根据具体问题选择最合适的分析方法。我期望这本书的Minitab指南能够做到这一点：不仅教我如何使用软件的各项功能，更能指导我如何根据不同的商业场景和数据特点，选择恰当的统计工具，如何解释软件输出的结果，并最终将这些分析转化为有价值的商业洞察。如果这本书能做到理论讲解深入、实践案例丰富、软件操作指导到位，那么它无疑会成为我学习商业统计学过程中宝贵的财富，帮助我真正掌握这门学科的精髓。

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我购买这本书，主要是看中了它针对特定章节的“伴侣”性质以及包含Minitab的使用指南。在学习商业统计学过程中，我发现很多时候，教科书中的某些章节，尤其是那些涉及更高级统计模型或复杂分析技术的章节，其讲解深度可能不足以让所有学生都完全掌握。例如，关于多重回归的深入探讨，或者各种类型的方差分析（ANOVA），甚至是初步的时间序列分析，这些内容往往需要更多的例子和更细致的解释才能真正理解。我期待这本书能够为第12、13、14、15章提供更详尽的理论阐述，更贴近商业实际的案例分析，帮助我巩固和深化对这些关键概念的理解。同时，Minitab指南的加入，对我来说是一个巨大的吸引力。我一直认为，统计学的学习离不开实际操作，而Minitab是一款非常强大的统计分析软件。我希望这本指南不仅仅是简单的软件操作手册，而是能够与书中的统计理论紧密结合，指导我如何运用Minitab来执行各种统计分析，如何解读软件输出的结果，以及如何利用Minitab进行数据可视化来发现商业洞察。如果这本书能够做到这一点，将理论的深度、实践的案例和软件的操作有机地结合起来，那么它将是我在学习商业统计学过程中不可多得的宝贵资源，能够极大地提升我的学习效果和实际应用能力。

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我对于这本书的期待，很大程度上源于它所承诺的“实践”和“指南”这两个关键词。商业统计学，尤其是那些涉及到高级建模和分析方法的章节，往往是理论晦涩难懂，实际操作又充满挑战的部分。我经常在学习过程中感到，主教材虽然全面，但在某些关键章节的深入讲解和实际应用指导上，可能略显不足。这本书，通过聚焦12到15章，并且加入Minitab指南，恰好弥补了这一空白。我特别希望它能在这些章节中，提供更详尽的理论解释，例如对复杂统计模型的推导过程进行更细致的分解，对各种假设条件的检验和处理方法进行更深入的说明。同时，我也期待书中能够提供大量来自商业实际的案例，帮助我理解这些理论是如何应用于现实世界的，以及如何解读分析结果。Minitab指南的部分，更是吸引我的关键。我深知，熟练掌握一款统计软件对于运用统计学知识至关重要。我希望这本书的Minitab指南，不仅仅是简单的功能罗列，而是能够真正地将Minitab与书中的统计理论相结合，教我如何利用这款软件来解决实际问题。例如，如何输入数据，如何选择合适的统计分析工具，如何设置参数，以及如何解读和利用输出的结果。如果这本书能够做到理论讲解深入、案例丰富多样，并且Minitab指南能够提供实用的操作指导，那么它无疑会成为我在学习商业统计学过程中不可或缺的宝贵资源，帮助我从“纸上谈兵”真正走向“运筹帷幄”。

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拿到这本《The Practice of Business Statistics Companion Chapters 12, 13, 14 & 15 & Minitab Guide》，我最看重的是它所提供的“补充”和“指南”双重价值。在学习商业统计学过程中，我常常会遇到一些令人生畏的章节，它们可能涉及到更复杂的统计模型、更精妙的推导，或者需要更深入的数据处理技巧。这些章节往往是消化主教材理论的关键，但同时也可能是理解上的难点。我期望这本书能够针对第12到15章，提供比主教材更详尽的理论阐述、更丰富的实例分析，以及更易于理解的解释。比如，在高级回归分析或者方差分析的章节，我希望它能详细讲解如何处理不符合假设的情况，如何进行变量的筛选和变换，以及如何解释复杂的交互作用。更重要的是，Minitab指南的加入，让我看到了这本书的实践导向。我一直认为，统计学的生命力在于应用，而Minitab作为一款成熟的统计分析软件，它的熟练运用是理论转化为实际分析能力的关键。我希望这本书的Minitab指南，不仅仅是简单的软件操作说明，而是能够与书中讲解的统计概念紧密结合，提供清晰的步骤指导，如何将理论模型转化为Minitab中的具体操作，如何解读输出结果，甚至是如何利用Minitab进行数据可视化来辅助决策。如果这本书能够将复杂的统计理论讲解得清晰易懂，并且能够提供实用的Minitab操作指导，那么它将极大地提升我在学习过程中的信心和效率，让我能够更有效地运用统计学来分析商业问题，做出更明智的决策。

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