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出版者:South-Western; Cengage Learning [Distributor]

作者:Gerald Keller

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2008-10-17

价格:USD 176.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324594331

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 管理统计
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 统计推断
• 商业统计
• 决策分析
• 定量分析

好的，这是一份关于一本名为《Managerial Statistics》的图书的详细简介，内容完全围绕该书可能涵盖的统计学主题展开，绝不包含任何与“AI生成”或“助手”相关的信息，力求自然流畅。 《Managerial Statistics》图书简介 导言：数据驱动决策的基石 在当今复杂多变的商业环境中，数据的洞察力已成为决定组织成败的关键要素。《Managerial Statistics》旨在为商业管理者、决策制定者以及有志于提升数据素养的专业人士提供一套全面、实用且深入的统计学工具箱。本书超越了纯粹的理论介绍，专注于如何将严谨的统计学方法有效地应用于日常管理实践、战略规划和风险评估之中。我们相信，有效的管理决策并非基于直觉，而是建立在对现实世界数据可靠分析的基础之上。 本书结构清晰，逻辑严密，通过大量贴近企业实际的案例和场景模拟，引导读者掌握从数据收集、清洗、描述性分析到高级推断性建模的全过程。它不仅教授“如何计算”，更侧重于解释“为什么这么做”以及“结果意味着什么”，确保读者能够真正理解统计证据的含义和局限性。 第一部分：统计思维与数据描述 本书的开篇聚焦于构建坚实的统计学基础和培养数据驱动的思维模式。 第1章：统计学的核心角色与商业应用 本章深入探讨了统计学在现代管理中的核心地位，阐释了描述性统计与推断性统计的根本区别及其在商业决策中的作用。读者将学习如何识别商业问题中的统计学切入点，并建立对抽样误差、变异性以及因果关系与相关性区分的基本认识。我们将分析不同行业（如金融、市场营销、运营管理）中统计学方法的实际应用场景。 第2章：数据质量、类型与收集方法 数据的质量是后续分析有效性的前提。本章详细介绍了数据分类（定性数据、定量数据、离散、连续）及其对选择统计方法的决定性影响。内容涵盖了不同类型的抽样技术（随机抽样、分层抽样、集群抽样等）的优缺点，并重点讨论了如何设计有效的调查问卷，识别和处理数据缺失、异常值以及测量偏差，确保输入模型的原始数据的可靠性。 第3章：描述性统计：数据的初次解读 本章是数据探索的基石。我们详细讲解了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数）。随后，引入了图形化展示技术，包括直方图、箱线图、散点图和频率分布表，教授读者如何利用这些工具快速识别数据的分布形态（如正态性、偏态），并在管理报告中清晰有效地传达数据概貌。 第二部分：概率、分布与推断性统计基础 理解不确定性是管理决策的必修课。本部分着重于概率论的基础知识以及如何利用样本信息对总体进行可靠的推断。 第4章：概率论基础与决策制定 本章阐述了概率的基本规则、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。重点在于将概率论应用于风险评估和不确定性情境下的决策分析，例如新产品发布成功的概率评估或供应链中断的风险量化。 第5章：关键概率分布 详细解析了业务分析中最重要的离散和连续概率分布：二项分布、泊松分布和正态分布。特别强调了正态分布在中心极限定理中的关键作用，这是所有推断性统计方法能够成立的理论基础。读者将学会如何使用这些分布来模拟和预测事件发生的可能性。 第6章：统计推断的原理：区间估计与假设检验 这是本书的核心内容之一。本章系统介绍了置信区间的概念，用于估计未知总体参数的可靠范围。随后，深入讲解了系统性的假设检验流程，包括建立零假设和备择假设、选择显著性水平（α）、计算检验统计量和P值，并最终基于证据做出拒绝或不拒绝原假设的业务决策。检验的类型（Z检验、t检验）将根据数据情况进行详细区分。 第三部分：比较与关联：方差分析与回归模型 管理决策往往涉及比较不同组别间的差异或预测变量间的关系。本部分专注于工具箱中最为强大的分析方法。 第7章：方差分析（ANOVA）：多组比较的艺术 当需要比较三个或更多样本均值是否存在显著差异时，ANOVA成为首选工具。本章涵盖了单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA），并讨论了事后检验（Post-Hoc Tests）的使用，以确定具体是哪几组之间存在差异，这在A/B测试效果评估、不同营销活动效果比较中至关重要。 第8章：简单线性回归：关系建模的起点 本章介绍了相关性与回归分析的区别。详细推导和解释了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）在线性回归中的应用，如何拟合最佳直线，以及如何解释回归系数、决定系数($R^2$)。重点训练读者解读残差图，以评估模型拟合的充分性。 第9章：多元线性回归：控制混杂因素 现实世界的商业问题很少是简单的单变量关系。本章扩展到多元回归模型，教授如何纳入多个预测变量，控制其他因素的影响，从而获得更精确的因果效应估计。内容包括多重共线性诊断、虚拟变量（Dummy Variables）的应用以及模型选择的原则。 第十章：回归模型的诊断与应用深化 一个强大的模型必须是可靠的。本章专注于回归模型的诊断，包括对异方差性、残差正态性的检验，并介绍了正则化技术（如岭回归或Lasso）在应对高度相关变量时的应用。同时，探讨了时间序列数据的回归分析挑战。 第四部分：特定管理场景的统计工具 本部分将前述理论应用于特定的业务挑战，提供更具操作性的解决方案。 第11章：非参数统计方法 在数据不满足正态性、样本量过小或数据为顺序变量时，非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）成为必需的替代方案。本章指导读者在“非理想”数据条件下，依然能够进行稳健的统计推断。 第12章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归 本章处理分类变量的关联分析，包括使用卡方检验（Chi-Square Test）来检验独立性或拟合优度。更重要的是，引入了逻辑回归（Logistic Regression），这是预测二元结果（如客户流失、是否购买）的强大工具，并教授如何解释几率（Odds Ratios）。 第13章：时间序列分析导论 针对库存管理、需求预测和财务规划，本章提供了时间序列分析的入门。讲解了趋势、季节性、周期性等成分的分解，以及平稳性的概念。初步介绍了移动平均法和指数平滑法在短期预测中的应用。 结论：走向持续改进的统计实践 本书最后总结了统计思维在持续改进（如六西格玛）框架中的整合，强调统计分析不是一次性的项目，而是一个循环往复、不断优化的管理过程。通过本书的学习，读者将能够自信地评估市场研究报告、解读财务模型、优化运营流程，最终将统计学转化为驱动卓越绩效的实际管理资本。本书不仅仅是一本教材，更是一位实用的统计顾问，随时准备在决策的关键时刻提供量化的支持。

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这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的字体，瞬间就把我带入了一个严谨而又充满探索欲的学术氛围中。刚拿到手的时候，我就迫不及待地翻开了扉页，里面的排版布局相当考究，页边距留得恰到好处，让阅读体验非常舒适。内容上，它似乎专注于那些在商业决策中至关重要的定量分析方法。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的类比手法，比如将回归分析比作“商业风向标的精确校准”，一下子就让原本枯燥的数学模型变得生动起来。书中对数据可视化工具的介绍也非常到位，不仅仅停留在软件操作层面，更深入地探讨了如何通过图表来讲述数据背后的商业故事，这对于我们这些需要向高层汇报的管理者来说，无疑是极具价值的实战技能。不过，我希望它在案例的选择上能更加多元化一些，例如增加一些新兴科技行业或者跨国运营的复杂情境分析，那会使理论指导实践的桥梁更加坚固。总的来说，这是一本兼具学术深度和应用广度的优秀教材，让人在学习复杂统计学工具时，始终能感受到清晰的逻辑指引。

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阅读这本书的过程，就像是接受了一次由顶尖专家亲自指导的思维重塑训练。它迫使你从一个定性的、凭直觉的思维模式，转向一个结构化的、基于证据的决策框架。在关于实验设计（DOE）的部分，作者非常清晰地解释了对照组和实验组的设置对于因果推断的重要性，这直接挑战了许多管理者习惯于“A/B/C同时上”的粗放做法，要求他们学会科学地隔离变量。书中对统计显著性与实际业务重要性之间差异的讨论，堪称一绝，它提醒我们，一个统计上显著的结果，如果带来的效益微不足道，那么从经济角度看依然是失败的。这种对商业现实的深刻理解，使得整本书的立意拔高了一个层次。我非常赞赏作者在解释复杂概念时，总是能够找到最贴近生活和商业的例子，它成功地将原本高冷的数理统计学，转化成了一种人人可学的、有力的管理语言。这本书的价值在于，它不仅教会你计算，更教会你如何带着批判性思维去“提问”数据。

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这是一本真正意义上的“工具箱”，而不是空谈理论的“哲学著作”。它的实用性体现在每一个章节的末尾，那里总会有一系列的“行动清单”或者“关键决策点回顾”。这些总结清晰地指导读者如何将学到的公式和方法转化为可执行的商业策略。我特别欣赏它对抽样理论的讲解，从简单随机抽样到分层抽样，每一种方法的适用场景、优缺点以及潜在的偏差来源都阐述得面面俱到，这对于进行市场调研和质量控制的专业人士来说是不可或缺的知识储备。书中对多元回归模型的解读尤为精妙，它不仅仅停留在拟合优度（R平方）的计算上，而是深入剖析了多重共线性、异方差性等“陷阱”，并提供了相应的诊断和修正步骤，这种深入到实战层面的细节处理，体现了作者深厚的行业经验。如果说有什么可以改进的地方，那就是对高级主题的难度分级可以更明确一些，让那些有一定基础的读者能更快地找到他们需要的进阶内容，而不是在基础回顾中浪费时间。

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读完前三章，我有一种感觉，这本书像是为那些在数据海洋中感到迷茫的实干家量身定制的导航图。它没有采用那种堆砌公式到令人窒息的传统教科书写法，而是极其巧妙地将概率论的基础知识融入到实际的商业问题情境中。比如，在讲解假设检验时，作者没有直接抛出P值和显著性水平，而是通过一个零售商关于新促销活动是否有效的决策场景来层层递进地展开，这使得读者能够立刻明白“为什么”要进行这项检验，而不是仅仅记住“怎么做”。书中大量的图示和流程图清晰地勾勒出了从数据收集到最终决策制定的完整链条，即便是初次接触这类分析方法的读者，也能凭借着这些视觉辅助快速掌握核心思路。让我印象特别深刻的是关于时间序列分析的那一部分，它没有回避季节性、周期性等复杂因素的处理，反而提供了几种不同的平滑和预测模型进行对比，这种审慎的学术态度值得称赞。当然，如果能增加一些关于非参数统计方法的介绍，对处理小样本或非常规分布数据时会更有帮助。

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这本书的文字风格颇具英式幽默感，在严肃的统计学讨论中，偶尔会冒出几句让人会心一笑的点评，这极大地缓解了阅读大型技术文献可能带来的疲劳感。它最吸引我的地方在于对“不确定性管理”的深刻洞察。作者反复强调，统计学的真正价值不在于给出百分之百确定的答案，而在于量化风险并帮助我们在信息不完全的情况下做出“最优的次优选择”。在谈到贝叶斯统计时，作者用了很大篇幅阐述了先验信念如何通过新数据被修正和更新的过程，这与现代敏捷开发理念不谋而合，充满了动态的智慧。我个人认为，书中关于统计软件应用那一节的处理方式非常成熟，它并没有偏袒某一种特定的软件，而是提供了一套通用的建模思维框架，鼓励读者举一反三，迁移到任何他们正在使用的分析平台上去。唯一的小遗憾是，在讨论大数据环境下的模型选择偏差问题时，探讨得略显保守，期待未来能有更多关于大规模机器学习算法如何与传统推断统计学相结合的深度探讨。

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8th ed.

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