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出版者:South-Western Educational Publishing

作者:Harvey J. Brightman

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:1997-12

价格:USD 58.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780538819305

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• IBM
• Textbook
• Pak
• Quantitative Analysis
• Data Analysis
• Business
• Education
• 5
• 25"
• Software

现代商业决策的基石：解读数据，驱动增长 在瞬息万变的商业世界中，每一个战略性的决策都离不开对数据的深刻理解和精准分析。本书旨在为读者提供一套全面、实用且易于掌握的商业统计学工具箱，帮助您在复杂的数据环境中洞察真相，优化运营，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。 内容亮点： 第一部分：统计学基础概念与描述性统计 数据驱动的思维模式： 本部分将首先引导您建立起一套以数据为核心的决策思维。我们将探讨统计学在现代商业中的关键作用，从市场调研、产品开发到客户关系管理，数据分析无处不在。您将了解如何识别业务问题，并将其转化为可量化的统计问题。 数据的本质与类型： 深入剖析不同类型的数据（如定性数据、定量数据、分类数据、有序数据、区间数据、比例数据等）的特点及其在分析中的适用性。理解数据的类型是选择正确分析方法的前提。 数据的收集与整理： 学习各种可靠的数据收集方法，包括问卷调查、实验设计、抽样技术（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）以及非抽样误差的控制。掌握数据清洗、转换和预处理的技巧，确保数据的准确性和一致性。 可视化分析的力量： 学习如何利用图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图）直观地呈现数据分布、趋势和关系。我们强调可视化在快速传达信息、发现模式以及向非技术人员解释复杂分析结果方面的巨大价值。 描述性统计指标： 掌握中心趋势度量（均值、中位数、众数）、离散趋势度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及百分位数和分位数等核心统计指标的计算与解读。理解这些指标如何量化数据的特征，为进一步的推断性统计打下基础。 第二部分：概率论与概率分布 概率的基本原理： 深入理解概率的概念，学习概率的计算方法（如古典概率、经验概率、主观概率）以及重要的概率法则（如加法法则、乘法法则、条件概率、贝叶斯定理）。 随机变量与期望值： 学习随机变量的定义及其离散型和连续型随机变量的区分。掌握期望值和方差的计算，理解它们在评估随机事件平均结果和不确定性方面的作用。 关键概率分布的应用： 重点讲解在商业决策中最常用的概率分布，包括： 二项分布： 适用于计算固定次数独立试验中成功的次数，例如产品合格率、客户转化率的分析。 泊松分布： 适用于分析在固定时间或空间单位内发生某一事件的次数，例如客户服务电话的到达率、生产线上缺陷的出现频率。 正态分布（高斯分布）： 讲解其在自然界和许多商业现象中的普遍性，以及如何利用标准正态分布进行概率计算。 指数分布： 用于描述事件发生的时间间隔，例如设备故障的平均间隔时间、客户等待服务的时间。 中心极限定理： 深刻理解中心极限定理的意义及其在统计推断中的核心地位，它允许我们对样本均值的分布进行推断，即使原始总体分布未知。 第三部分：抽样分布与统计推断 抽样分布： 学习样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布，理解其均值、标准差（标准误）以及这些分布的形状。 估计： 点估计： 学习如何选择最优的点估计量来估计总体参数。 区间估计： 掌握构建置信区间的方法，例如均值、比例和方差的置信区间。理解置信水平的含义，以及置信区间如何反映估计的不确定性。 假设检验： 基本概念： 学习原假设、备择假设、显著性水平、p值、第一类错误（α）和第二类错误（β）等核心概念。 单样本检验： 掌握单样本z检验和t检验，用于检验单个样本均值或比例是否与已知值有显著差异。 两样本检验： 学习如何进行独立样本t检验、配对样本t检验以及两样本比例检验，用于比较两个独立或相关的样本均值或比例。 卡方检验： 掌握卡方拟合优度检验和独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。 第四部分：回归分析与相关性 相关分析： 散点图与相关系数： 学习如何通过散点图可视化两个变量之间的关系，并计算皮尔逊相关系数来量化其线性相关强度和方向。 相关性的局限性： 强调相关不等于因果，并讨论可能存在的混淆变量。 简单线性回归： 回归模型： 学习建立简单的线性回归模型（y = β₀ + β₁x + ε），理解截距和斜率的含义。 最小二乘法： 掌握通过最小二乘法估计回归系数的方法。 回归系数的解释与检验： 学习如何解释回归系数的含义，并进行显著性检验。 判定系数（R²）： 理解判定系数如何衡量自变量解释因变量变异的程度。 预测与置信区间： 学习如何使用回归模型进行预测，并构建预测区间。 多元线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型，学习如何选择和评估多元回归模型，以及处理多重共线性等问题。 非线性回归（可选）： 介绍一些常见的非线性回归模型，以及在特定业务场景下的应用。 第五部分：方差分析（ANOVA）与时间序列分析（简介） 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，并理解ANOVA表和F统计量的作用。 多因素方差分析（简介）： 简要介绍考虑多个因素影响的ANOVA模型。 时间序列分析简介： 介绍时间序列数据的特点，以及基本的趋势、季节性、周期性和随机性成分的分解。为理解和预测随时间变化的业务数据提供初步的视角。 本书特色： 商业导向： 所有概念的讲解都紧密结合真实的商业案例和情境，例如市场营销中的客户细分、金融领域的风险评估、运营管理中的效率分析等。 循序渐进： 内容设计从基础概念到高级应用，结构清晰，逻辑严谨，适合不同统计学背景的读者。 实用工具： 提供详尽的计算步骤和方法，并引导读者如何利用统计软件（例如，提及IBM SPSS或其他常用统计软件在实际应用中的作用，但不深入介绍具体操作）进行数据分析，将理论知识转化为实践技能。 决策优化： 最终目标是帮助读者提升数据分析能力，从而做出更明智、更具战略性的商业决策，驱动企业持续增长。 无论您是商业分析师、市场营销专家、金融从业者、管理层决策者，还是对商业数据分析充满兴趣的任何人，本书都将是您提升数据素养、掌握现代商业分析能力的宝贵指南。通过学习本书，您将能够更自信地驾驭数据，发现隐藏的商机，有效应对挑战，最终在商业世界中取得更大的成功。

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