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出版者:

作者:Anderson, R.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2010-4

价格:607.00元

装帧:

isbn号码:9781408018101

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Economics
• 统计学
• 商业
• 经济学
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 计量经济学
• 管理学
• 决策分析
• 统计建模

《商业与经济统计学》 第一部分：统计学基础与数据探索 本书的开篇将深入浅出地介绍统计学的基本概念，为读者打下坚实的理论基础。我们将从“什么是统计学”这一根本问题出发，阐述其在现代商业和经济决策中的核心作用。读者将了解统计学如何帮助我们理解数据、量化不确定性，并最终做出更明智的商业和经济判断。 首先，我们将详细区分描述性统计（Descriptive Statistics）与推断性统计（Inferential Statistics）。描述性统计部分，我们将重点讲解如何有效地组织、汇总和展示数据。这包括： 数据类型与测量尺度： 详细介绍分类数据（定类、定序）和数值数据（定距、定比）的特性，以及它们在不同商业情境下的应用。理解这些差异对于选择合适的统计方法至关重要。 数据分组与整理： 学习如何使用频数分布表（Frequency Distribution Tables）、相对频数分布表（Relative Frequency Distribution Tables）和累积频数分布表（Cumulative Frequency Distribution Tables）来组织和概括大量数据。我们将展示如何根据数据特点选择合适的组距和组数，以清晰地呈现数据的分布规律。 图表展示： 深入探讨各种图表形式在数据可视化中的作用。这包括： 条形图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）： 用于展示分类数据的比例和分布。 直方图（Histograms）： 用于展示数值数据（尤其是连续数据）的分布形状，帮助识别偏态（skewness）和峰态（kurtosis）。 折线图（Line Charts）： 适用于展示数据随时间的变化趋势，在经济学和市场分析中尤为重要。 散点图（Scatter Plots）： 用于直观地观察两个数值变量之间的关系，是后续进行相关性分析和回归分析的基础。 箱线图（Box Plots）： 用于展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），以及识别异常值（outliers）。 集中趋势测量（Measures of Central Tendency）： 掌握如何计算和解释均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。我们将分析在不同数据分布下，哪种集中趋势测量更具代表性。例如，在存在极端值的情况下，中位数通常比均值更能反映数据的典型水平。 离散程度测量（Measures of Dispersion/Variability）： 学习如何量化数据的分散程度。这包括： 极差（Range）： 最简单的离散度度量，但易受极端值影响。 四分位距（Interquartile Range, IQR）： 对极端值不敏感，更好地反映中间50%数据的离散程度。 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）： 最常用的衡量数据离散程度的指标，标准差的单位与原始数据相同，更易于解释。我们将详细讲解方差和标准差的计算方法及其在评估风险和稳定性的应用。 变异系数（Coefficient of Variation）： 用于比较不同量纲数据的相对离散程度，在比较不同投资组合的风险时非常有用。 第二部分：概率论基础与概率分布 在掌握了描述性统计工具后，本书将自然地过渡到概率论，这是推断性统计的基石。理解概率对于量化不确定性和预测未来事件至关重要。 概率基本概念： 引入试验（Experiment）、样本空间（Sample Space）、事件（Event）等基本术语。学习如何计算古典概率（Classical Probability）、经验概率（Empirical Probability）和主观概率（Subjective Probability）。 概率法则： 学习并应用加法法则（Addition Rule）和乘法法则（Multiplication Rule）来计算复合事件的概率。重点讲解条件概率（Conditional Probability）和独立事件（Independent Events）的概念，以及它们在商业决策中的重要性，例如风险评估和市场预测。 随机变量（Random Variables）： 定义离散随机变量（Discrete Random Variables）和连续随机变量（Continuous Random Variables），并介绍它们的概率质量函数（Probability Mass Function, PMF）和概率密度函数（Probability Density Function, PDF）。 重要概率分布： 离散概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于描述固定次数独立试验中成功的次数，如产品合格率、客户转化率等。我们将讲解其参数、期望和方差。 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于描述在固定时间或空间内发生某一事件的次数，如单位时间内顾客到达数量、单位面积上的瑕疵数量等。 连续概率分布： 均匀分布（Uniform Distribution）： 适用于所有可能结果等概率出现的情况。 正态分布（Normal Distribution）： 被誉为“钟形曲线”，是许多自然现象和商业数据的理想模型。我们将详细介绍其特性，包括均值和标准差对其形状的影响。重点讲解标准正态分布（Standard Normal Distribution）及其Z分数（Z-score）的概念，以及如何利用标准正态分布表（Z-table）计算任意正态分布的概率。 t分布（t-Distribution）： 在样本量较小或总体标准差未知时，用于进行均值推断，尤其在小样本回归分析中。 卡方分布（Chi-Squared Distribution）： 主要用于拟合优度检验（Goodness-of-fit Tests）和独立性检验（Tests of Independence），在市场调研和质量控制中应用广泛。 F分布（F-Distribution）： 用于方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）和回归分析中的模型整体显著性检验。 第三部分：抽样与抽样分布 在实际商业和经济研究中，我们通常无法调查所有个体（总体）。因此，抽样（Sampling）成为获取信息的主要手段。本部分将深入探讨抽样方法及其理论基础。 抽样方法： 介绍不同的抽样技术，包括： 概率抽样（Probability Sampling）： 简单随机抽样（Simple Random Sampling）、系统抽样（Systematic Sampling）、分层抽样（Stratified Sampling）、整群抽样（Cluster Sampling）。我们将分析每种方法的优缺点及其适用场景。 非概率抽样（Non-Probability Sampling）： 如方便抽样（Convenience Sampling）、配额抽样（Quota Sampling），并讨论其局限性。 抽样误差（Sampling Error）： 理解抽样不可避免地会产生误差，并学习如何量化和控制这种误差。 抽样分布（Sampling Distributions）： 这是推断性统计的核心概念。我们将重点讲解： 样本均值的抽样分布（Sampling Distribution of the Sample Mean）： 详细阐述中心极限定理（Central Limit Theorem），该定理指出，无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。这将是我们进行均值推断的关键依据。 样本比例的抽样分布（Sampling Distribution of the Sample Proportion）： 类似于样本均值，样本比例的抽样分布在样本量足够大时也近似服从正态分布。 第四部分：参数估计 在收集到样本数据并理解了抽样分布后，我们就可以利用样本信息来推断未知的总体参数。 点估计（Point Estimation）： 使用样本统计量（如样本均值、样本比例）作为总体参数（如总体均值、总体比例）的最佳猜测值。我们将讨论点估计量的性质，如无偏性（Unbiasedness）、一致性（Consistency）和有效性（Efficiency）。 区间估计（Interval Estimation）： 引入置信区间（Confidence Interval）的概念。我们将详细讲解如何为总体均值（当总体标准差已知或未知时）、总体比例、总体方差等构建置信区间。 单样本均值置信区间： 学习如何使用Z分布和t分布来构建。 单样本比例置信区间： 独立双样本均值置信区间： 比较两组数据的均值差异。 配对样本均值置信区间： 适用于前后测数据或配对样本。 总体方差的置信区间： 使用卡方分布。 置信水平（Confidence Level）和置信区间宽度（Width of Confidence Interval）： 理解置信水平的含义，以及样本量、置信水平和区间宽度之间的关系，为优化样本收集提供指导。 第五部分：假设检验 假设检验是另一种重要的推断性统计方法，用于根据样本数据判断关于总体参数的某个断言（假设）是否成立。 假设检验的基本步骤： 详细介绍建立原假设（Null Hypothesis, H0）和备择假设（Alternative Hypothesis, H1），选择检验统计量，确定显著性水平（Significance Level, α），计算P值（p-value），并根据P值与α的比较作出统计决策（拒绝或不拒绝原假设）。 第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）： 深入理解这两种错误及其概率（α和β），以及功效（Power of Test, 1-β）。 各种假设检验的应用： 关于单个总体均值的检验： Z检验（Z-test）和t检验（t-test）。 关于单个总体比例的检验： 关于两个独立总体均值的检验： Z检验和t检验，区分等方差和不等方差的情况。 关于两个相关（配对）总体均值的检验： 关于两个独立总体比例的检验： 关于单个总体方差的检验： 卡方检验（Chi-squared Test）。 关于两个独立总体方差的检验： F检验（F-test）。 卡方检验的应用： 拟合优度检验（用于检验观察到的频数是否与期望的频数一致）和独立性检验（用于检验两个分类变量之间是否存在关联）。 第六部分：回归与相关分析 本部分将聚焦于探究变量之间的关系，是统计学在商业和经济领域应用最广泛的部分之一。 相关分析（Correlation Analysis）： 散点图的解读： 再次强调散点图在初步观察变量间关系中的作用。 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, r）： 学习如何计算和解释皮尔逊相关系数，它衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。讨论其取值范围（-1到+1）的意义。 相关系数的假设检验： 判断观察到的相关性是否统计显著，还是仅仅由于随机抽样造成的。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 回归模型： 引入模型 Y = β0 + β1X + ε，解释截距（Intercept, β0）、斜率（Slope, β1）和误差项（Error Term, ε）的含义。 最小二乘法（Least Squares Method）： 详细介绍如何通过最小化残差平方和来估计回归系数（b0和b1）。 回归方程的解释： 理解斜率b1的实际意义，例如，X每增加一个单位，Y平均变化多少。 回归系数的检验： 对斜率系数进行t检验，判断自变量X对因变量Y的影响是否统计显著。 拟合优度： 介绍决定系数（Coefficient of Determination, R-squared）的概念，衡量模型能解释因变量变异的百分比。 残差分析（Residual Analysis）： 学习如何通过绘制残差图来检查回归模型的假设是否满足，如线性关系、方差齐性（Homoscedasticity）和误差项的独立性。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 模型建立： 扩展到包含多个自变量的模型，例如 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 系数的解释： 理解在控制其他变量不变的情况下，每个自变量的影响。 模型整体的显著性检验： 使用F检验来评估整个回归模型是否显著。 变量选择： 简要介绍一些变量选择的方法（如向前选择、向后删除）以构建更有效的模型。 多重共线性（Multicollinearity）： 讨论自变量之间高度相关可能带来的问题。 第七部分：方差分析（ANOVA） 方差分析是一种强大的统计技术，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。 基本原理： 将总变异分解为组间变异（Between-group Variation）和组内变异（Within-group Variation）。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 详细讲解如何进行单因素ANOVA，判断不同处理或分组对结果变量的影响。 ANOVA表（ANOVA Table）： 学习解读ANOVA表，包括自由度（Degrees of Freedom）、均方（Mean Squares）、F统计量和P值。 多重比较（Multiple Comparisons）： 当ANOVA检验结果显著时，使用LSD、Bonferroni、Tukey等事后检验方法来确定具体哪些组的均值存在显著差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 介绍如何分析两个因素及其交互作用（Interaction Effect）对结果变量的影响，例如在市场营销研究中，考察不同广告类型和不同目标客户群体对销售额的影响。 第八部分：非参数检验 当数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的假设时（例如，数据非正态分布或样本量很小），非参数检验提供了一种替代方案。 符号检验（Sign Test）： 简单的非参数检验，适用于配对数据。 秩和检验（Rank Sum Tests）： Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test，也称 Mann-Whitney U Test）： 独立两样本的非参数检验，用于比较两个独立样本的分布。 Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）： 配对样本的非参数检验，用于比较两个相关样本的分布。 Kruskal-Wallis H检验： 三个或更多独立样本的非参数ANOVA替代。 Friedman检验： 三个或更多配对样本的非参数ANOVA替代。 第九部分：时间序列分析初步 商业和经济数据往往具有时间依赖性，因此理解时间序列分析的基本概念至关重要。 时间序列数据的特点： 趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和随机波动（Irregular Fluctuations）。 平稳性（Stationarity）： 解释平稳时间序列的含义，以及非平稳性如何影响分析。 平滑方法： 移动平均（Moving Averages）： 用于平滑数据和识别趋势。 指数平滑（Exponential Smoothing）： 包括简单指数平滑、霍尔特法（Holt’s Method）和霍尔特-温特斯法（Holt-Winters Method），用于预测。 ARIMA模型简介（Autoregressive Integrated Moving Average）： 简要介绍ARIMA模型作为一种强大的时间序列预测工具，解释AR（自回归）、I（积分）和MA（移动平均）部分的含义。 第十部分：统计软件的应用 本书强调理论与实践的结合，因此将贯穿统计软件在数据分析中的应用。我们将演示如何使用主流的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS或Excel的统计工具）来执行上述各种统计分析。通过实际操作，读者将能够将所学知识应用于真实世界的数据集，进行数据处理、可视化、模型构建和结果解读。 结论 本书旨在为商业和经济领域的学习者提供一个全面而深入的统计学知识体系。通过对基本概念的严谨阐述、对各种统计方法的详细讲解以及对实际应用的强调，读者将能够培养批判性思维能力，掌握利用数据进行有效分析和决策的技能，从而在竞争激烈的商业环境中取得成功。

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这本书的封面设计倒是挺吸引眼球的，那种深沉的蓝色调，配上简洁的白色字体，给人一种专业且可靠的感觉。我刚拿到手的时候，还挺期待能从中找到一些关于如何将复杂的统计概念应用于日常商业决策的实用技巧。毕竟书名听起来就充满了实战性，想象中会是一本能手把手教我如何利用数据驱动增长的宝典。然而，当我翻开第一章，试图寻找那些能立刻派上用场的案例时，却发现内容似乎更侧重于深奥的理论推导和概率分布的数学基础。虽然理解这些理论对于构建坚实的统计学根基是必要的，但对于我这种急需快速上手解决实际问题的读者来说，一开始的门槛设置得略高了些。我花了不少时间去消化那些关于大数定律和中心极限定理的论述，感觉就像是在上大学时重温那些需要反复演算的微积分课程一样，过程虽然严谨，但缺少了那么一丝与商业脉搏的紧密结合。我更希望看到的是，如何通过几个清晰的步骤，将这些理论工具应用到市场调研报告的分析中，或者如何解读一份财务报表中隐藏的统计信号。也许是期望值过高，这本书给我的初印象，更像是一本严谨的教科书，而不是一本商业实战指南，这让我对后续章节是否能提供我真正需要的“干货”保持着一丝观望的态度。

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这本书的组织结构，坦白说，有些过于线性和传统了。它仿佛是按照教科书的经典脉络一步步展开的，从描述性统计到推断性统计，再到回归分析，路径清晰得让人觉得有点刻板。我本以为，既然是针对商业和经济领域，书中应该会穿插一些非常贴合行业现状的真实数据样本，比如零售业的销售波动分析，或者金融市场的风险评估模型。但实际阅读下来，案例的选择似乎偏向于比较经典和基础的场景，缺乏一些能让人眼前一亮的、具有时代感的商业难题。举个例子，在讨论时间序列分析时，我期待能看到关于社交媒体趋势预测或者供应链中断影响评估的应用，但书中给出的例子却相对保守和理论化。这使得阅读过程变成了一种知识点的检索，而不是一场探索商业奥秘的旅程。每一次翻页，我都在寻找那个能让我拍案叫绝的、能立刻激发我运用所学知识的场景，但这种惊喜感始终没有出现。它提供了工具，但似乎没有提供足够生动的“使用说明书”来告诉我，这个工具在今天的商业战场上最有效率的用法是什么。对于那些已经有些统计基础，想寻求进阶应用经验的读者来说，这种过于保守的案例展示可能会让他们感到略微的乏味和知识点停滞不前。

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关于作者的论述风格，我能感受到作者深厚的学术功底，语言非常严谨和规范，每一个术语的使用都精确到位，这对于追求完美的学术研究者来说是极大的优点。然而，这种过度追求严谨性带来的副作用是，书中缺乏那种引人入胜的叙事性。很多时候，作者像是直接在陈述一个已经被证明的事实，而不是在引导读者一步步地去发现和理解这个事实背后的逻辑。我更欣赏那些能够将枯燥的统计概念，通过生动的故事或者类比来阐释的作者。例如，在解释置信区间时，如果能用一个生活化的场景来比喻抽样误差和区间估计的意义，读者的接受度会高很多。这本书在这方面显得过于“内敛”了，它用一种非常克制、去情感化的方式来传递知识，导致在需要激发读者主动学习兴趣的关键时刻，显得有些平淡。它更像是一位知识渊博的教授在课堂上进行的例行讲解，准确无误，但缺少了一点点点燃听众激情的火花，让阅读体验在深度足够的同时，趣味性上有所欠缺。

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关于排版和可读性，这本书的设计无疑是走了一条非常“学术”的路线。大量的公式和符号占据了版面，虽然对于需要精确计算的章节来说无可厚非，但对于需要快速扫描和提取关键信息的商业读者而言，这无疑增加了阅读的认知负担。字体选择偏小，行距也比较紧凑，使得整本书看起来密密麻麻的，长时间阅读下来眼睛容易疲劳。更让人感到困惑的是，很多关键概念的解释，往往散落在冗长的段落中，需要读者自己去仔细辨认哪些是核心定义，哪些是辅助性的数学推导。我更喜欢那种能用醒目的图表、清晰的步骤分解或者“要点提示”来突出重点的排版方式。例如，在讲解假设检验的流程时，如果能用一个流程图清晰地展示出“提出假设—选择检验方法—计算P值—得出结论”的完整链条，会比长篇累牍的文字描述有效得多。这本书在这方面显得有些过于自信，似乎默认读者具备了很强的自我提炼信息的能力，没有给予足够的视觉引导来帮助读者聚焦于最重要的商业洞察点，这无疑降低了信息传递的效率。

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我尝试着在书中寻找关于“大数据”时代背景下的统计方法更新或讨论，但很遗憾，这部分内容几乎是空白的。这本书的知识体系似乎更锚定于传统统计学范畴内，对于近年来统计学与计算技术深度融合所带来的变革，缺乏足够的关注和介绍。例如，在讨论回归模型时，对于如何处理高维数据、如何利用现代计算资源进行更复杂的模型拟合，几乎没有提及。这让我感觉手中的这本书，虽然内容扎实，但在时间维度上似乎稍微滞后了一步。如今的商业环境瞬息万变，数据量呈爆炸式增长，读者更期待看到如何将传统的统计理论与R语言、Python等现代分析工具结合起来，进行高效、大规模的数据处理和建模。如果这本书能增加一个章节，专门讨论“面向现代数据环境的统计实践”或者“统计软件在商业决策中的应用前沿”，那就更具时代价值了。目前的这种偏重理论和经典模型的叙事方式，使得它在面对快速迭代的商业技术需求时，显得有些力不从心，无法完全满足那些希望站在技术前沿的专业人士的需求。

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