Fundamental Statistics for Business and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon Inc.,U.S.

作者:John Neter

出品人:

页数:506

译者:

出版时间:1974-10

价格:USD 19.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780205045471

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Finance
• Decision Making
• Quantitative Methods
• Management
• Applied Statistics

《数据驱动决策：商业与经济学中的统计学应用》 在当今瞬息万变的商业和经济环境中，掌握数据并从中提炼有价值的洞察力已成为成功的基石。从理解消费者行为到预测市场趋势，从评估投资风险到优化运营效率，统计学为我们提供了一套强大的工具和方法，以科学、严谨的方式应对复杂问题。本书《数据驱动决策：商业与经济学中的统计学应用》旨在为读者构建坚实的统计学基础，并重点强调其在商业和经济学领域的实际应用，帮助您成为更具洞察力、更能做出明智决策的专业人士。 本书不同于市面上众多泛泛而谈的统计学教材，我们深知商业和经济学的特殊性，因此本书的内容设计紧密围绕这两个领域的实际需求展开。我们将从最基础的描述性统计概念入手，逐步深入到推断性统计的核心，最终聚焦于那些能够直接指导商业和经济学实践的高级技术。本书将以清晰的逻辑、生动的案例和循序渐进的教学方法，带领读者穿越统计学的殿堂。 第一部分：理解数据的基石——描述性统计 本部分将是您进入统计学世界的第一站，它关注如何有效地收集、组织、总结和呈现数据。我们将从数据类型和测量尺度开始，区分定性数据和定量数据，以及它们各自的特点和处理方式。 数据收集与整理： 了解不同类型数据的来源，包括样本数据和总体数据，以及抽样方法的重要性。我们将探讨如何设计有效的问卷、进行数据录入和清洗，确保数据的准确性和可靠性。 数据的可视化呈现： 图形是传达信息最直观的方式。本书将详细介绍各种统计图表，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并指导您如何根据数据的类型和分析目的选择最合适的图表。通过可视化，您可以快速识别数据的分布特征、异常值和潜在关系。 描述性统计量： 为了量化数据的特征，我们将深入介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及位置度量（百分位数、四分位数）。这些统计量将帮助您简洁而准确地描述数据集的整体情况。 概率基础： 在进入推断性统计之前，理解概率的概念至关重要。我们将讲解概率的基本原理、条件概率、独立事件以及大数定律，为后续的学习打下坚实基础。 第二部分：从样本窥探总体——推断性统计 描述性统计帮助我们了解手中已有的数据，而推断性统计则赋予我们根据样本数据对未知总体做出判断的能力。这是统计学在商业和经济学中发挥巨大作用的核心部分。 抽样分布： 了解样本统计量（如样本均值、样本比例）的分布情况是进行统计推断的前提。我们将详细讲解中心极限定理，理解为什么样本均值的分布会趋向于正态分布，以及这一理论在实践中的重要性。 置信区间： 置信区间是一种提供总体参数估计范围的方法。本书将指导您如何构建针对总体均值、总体比例等参数的置信区间，并解释置信水平的含义。通过置信区间，您可以量化对总体参数估计的不确定性。 假设检验： 假设检验是检验关于总体的某个论断是否成立的统计方法。我们将系统地介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定临界值或计算p值、做出决策以及解释检验结果。本书将涵盖多种常见的假设检验，例如： 单样本t检验和z检验： 用于检验单个总体的均值是否等于某个已知值。 双样本t检验和z检验： 用于比较两个总体的均值是否存在显著差异。 配对t检验： 用于比较同一组对象在不同时间点或不同处理下的测量值差异。 比例检验： 用于检验总体比例是否满足某个条件或比较两个总体的比例。 卡方检验： 用于分析两个分类变量之间的关联性，或检验分类数据的拟合优度。 第三部分：探索变量间的关系——回归与相关分析 理解不同变量之间的关系是进行预测和解释现象的关键。本部分将聚焦于线性回归和相关分析，帮助您量化变量间的线性联系。 相关分析： 我们将学习如何计算相关系数（如Pearson相关系数），以度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 建立一个预测模型，用一个自变量来预测一个因变量。我们将详细讲解回归方程的建立、回归系数的解释（斜率和截距）、决定系数（R²）的含义，以及如何评估模型的拟合优度。 多重线性回归： 当需要用多个自变量来同时预测一个因变量时，多重线性回归就派上用场了。本书将介绍如何建立多重回归模型，解释多个回归系数，以及如何进行模型选择和诊断。我们将重点关注在商业和经济学中常见的应用场景，如分析影响销售额的因素、预测股票价格等。 第四部分：统计模型在商业与经济学中的进阶应用 在本部分，我们将超越基础模型，深入探讨更贴近实际商业和经济学问题的统计技术。 时间序列分析： 经济和商业数据往往具有时间依赖性，例如销售数据、GDP增长率等。我们将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性），并介绍一些基础的时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑法，以及如何进行短期预测。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异时，ANOVA就成为首选工具。我们将介绍单因素方差分析，用于检验不同处理或组别对因变量的影响。 非参数统计： 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的假设（如正态性）。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，例如Mann-Whitney U检验（作为t检验的非参数替代）、Wilcoxon符号秩检验等，为处理非正态分布数据提供方案。 统计软件的应用： 现代统计分析离不开统计软件的支持。本书将在讲解统计方法的同时，穿插介绍如何使用主流的统计软件（例如，我们将以Excel的统计工具、SPSS或R语言为例，根据读者的技术背景和学习目标进行选择性讲解）来执行这些分析。我们将提供详细的操作步骤和结果解读，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 贯穿全书的特色： 情景化学习： 本书的每一个统计概念都将通过具体的商业和经济学案例来阐释。例如，在讲解置信区间时，我们会以“一家零售商对客户满意度进行调查，并希望估计平均满意度评分的范围”为例；在讲解回归分析时，我们会以“一家房地产公司希望预测房屋价格，并考虑面积、卧室数量和地理位置等因素”为例。这些真实的场景将帮助读者更好地理解统计学理论与现实问题的联系。 循序渐进的难度： 本书的内容组织严谨，从基础到进阶，逐步深入。每一章节都建立在前一章节的基础上，确保读者能够稳步前进，避免产生知识断层。 强调解释与解读： 统计分析的最终目的是为了理解和决策。本书不仅教会您如何进行计算，更重要的是教会您如何解释统计结果，并将其转化为有价值的商业和经济学见解。我们会指导您如何识别统计显著性与实际显著性之间的区别，以及如何避免常见的统计误区。 实践导向： 本书的重点在于培养读者的实际应用能力。除了理论讲解，我们还提供了大量的练习题和实际案例分析，鼓励读者动手实践，加深对统计方法的理解和掌握。 无论您是商业分析师、市场研究员、经济学家、金融专业人士，还是希望提升决策能力的管理者，本书都将为您提供一套完整且实用的统计学知识体系。掌握本书内容，您将能够更自信地分析数据、识别趋势、评估风险、优化策略，最终在竞争激烈的商业和经济领域取得更大的成功。本书不仅仅是一本统计学教科书，更是您通往数据驱动决策之路的得力助手。

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