商业和经济统计学
作 者： 麦克莱夫 等著，邵学清 等译
出 版 社： 中国财政经济出版社
出版时间： 2008-9-1
字 数： 1520000
版 次： 1
页 数： 924
开 本： 16开
印 次： 1
纸 张： 胶版纸
I S B N ： 9787509509135
包 装： 平装
所属分类： 图书 >> 经济 >> 统计 审计
定价：￥118.00编辑推荐
这本以市场为导向的教材提供了一种可靠、全面、实用的理论方法。本书的作者在这一领域享有大名，广受尊敬。他们在书中提出了一套合理的方法论。书中设置了许多实用的场景，在现实的情形中讨论各种技巧及其应用，并展示了统计学上的结果是如何来帮助决策与洞见解决问题的。书中提供的实例和操作准确而可靠，便于老师使用。内容简介
本书是以商业知识为应用背景的统计教材，重点讲述统计推断，也包括数据收集与分析等许多其他内容，所有这些知识都是评价统计研究结果和制定正确决策时必须具备的。
本书的特点在于与商业实践联系紧密：所有新概念都借助有实际背景的数据和例子来引进和说明，几乎所有实例都选用出版物中已公布的真实数据，每章还用一到两个例子专门讨论现实生活中经常碰到的事件。
全书编入1400多道习题，几乎涉及统计在所有研究领域的应用。这些练习大多直接来自期刊、报纸和其他资料，对于培养学生运用统计知识解决现实问题的能力很有帮助。作者简介
詹姆斯·麦克莱夫，统计学博士，1977年创建信息技术有限公司，现任公司总裁兼首席执行官，其公司专门为国际客户提供统计方面的专业咨询。曾在佛罗里达大学从事全职科研工作20年，现为佛罗里达人学统计学兼职教授。图书目录
第1章 统计学、数据与统计思想
1.1 统计学
1.2 统计在商务中的应用类型
1.3 统计学的基本要素
1.4 过程
1.5 数据类型
统计实践1.1 质量改进：美国公司应对来自日本的挑战
1.6 收集数据
1.7 统计在管理决策中的作用
统计实践1.2 对20节目中一项调查结果的看法：事实还是虚构？
要点回顾
第2章 描述数据集的方法
2.1 描述定性数据
统计实践2.1 帕雷托分析
2.2 描述定量数据的图表方法
2.3 求和符号
2.4 集中趋势的数值测度
2.5 变异性的数值测度
2.6 解释标准差
2.7 相对定位的数值测度
2.8 检测离群值的方法
2.9 两变量关系的图示
2.10 时间序列图
2.11 用描述技术“歪曲”真相
统计实践2.2 《汽车与司机》杂志的“路考摘要”
要点回顾
现实案例：肯塔基州牛奶案例——第一部分
第3章 概率
3.1 事件、样本空间与概率
统计实践3.1 游戏表演策略：转换还是不转换
3.2 并集与交集
3.3 互补事件
3.4 加法法则与互斥事件
3.5 条件概率
3.6 乘法法则与独立事件
3.7 随机抽样
统计实践3.2 彩票大王
要点回顾
第4章 离散型随机变量
4.1 两类随机变量
4.2 离散型随机变量的概率分布
4.3 离散型随机变量的期望值
统计实践4.1 投资组合选择
4.4 二项随机变量
统计实践4.2 航天飞机挑战者号的太空灾难
4.5 泊松随机变量
要点回顾
第5章 连续型随机变量
5.1 连续型概率分布
5.2 均匀分布
5.3 正态分布
统计实践5.1 智商、经济变动、钟形曲线
5.4 检验正态性的描述性方法
5.5 用正态分布近似二项分布
5.6 指数分布
统计实践5.2 排队理论
要点回顾
第6章 抽样分布
6.1 抽样分布的概念
6.2 抽样分布的性质：无偏性和最小方差性
统计实践6.1 通过多样化减少投资风险
6.3 中心极限定理
统计实践6.2 失眠药丸
要点回顾
现实案例家具失火案
第7章 基于单个样本的推断：置信区间估计
7.1 总体均值的大样本置信区间
7.2 总体均值的小样本置信区间
统计实践7.1 扇贝、抽样与法律
7.3 总体比率的大样本置信区间
7.4 确定样本容量
7.5 关于简单随机抽样的有限总体修正
7.6 抽样调查设计
统计实践7.2 抽样误差与非抽样误差
要点回顾
第8章 基于单个样本的推断：假设检验
8.1 假设检验的基本原理
8.2 一个总体均值的大样本假设检验
统计实践8.1 统计质量控制
8.3 观察的显著性水平：户值
8.4 一个总体均值的小样本假设检验
8.5 一个总体比例的大样本假设检验
8.6 计算第二类错误的概率：对β的进一步认识
8.7 一个总体方差的假设检验
统计实践8.2 三月疯狂——决定NCAA篮球联赛优劣的条件
要点回顾
第9章 基于两个样本的推断：置信区间与假设检验
9.1 比较两个总体均值：独立抽样
统计实践9.1 自我管理工作小组对家庭生活的影响
9.2 比较两个总体均值：配对差实验
9.3 比较两个总体比率：独立抽样
9.4 确定样本容量
统计实践9.2 未付酬加班和公平劳动标准法案
9.5 比较两个总体方差：独立抽样
要点回顾
现实案例 肯塔基州牛奶案例——第二部分
第10章 简单线性回归
10.1 概率模型
10.2 拟合模型：最小二乘法
10.3 模型假定
10.4 的一个估计量
10.5 评价模型的效果：对斜率 进行推断
10.6 相关系数
10.7 决定系数
10.8 利用模型进行估计和预测
统计实践10.1 对布朗克斯砖损害情况的统计评价
10.9 简单线性回归：一个完全的例子
统计实践10.2 “水脉占卜师”真的能探测出水吗？
要点回顾
第11章 多元回归与建模
第12章 质量改进方法
第13章 时间序列：描述性分析、模型及预测
第14章 实验设计与方差分析
第15章 非参数统计
第16章 定性数据分析
附录A 基本的计算公式
附录B 附表
附表C 方差分析的计算公式
部分习题答案书摘插图
第1章 统计学、数据与统计思想
1.1 统计学
提起统计，你会想到什么？平均成功率、盖洛普民意测验、失业数字还是杂乱无意的一堆数据？或者仅仅是你不得不完成的一门升学必修课程？我们希望通过本书使大家明白，统计学其实是一门既有趣、又实用的科学，它不仅在企业、政府中有用，在自然科学和社会科学中更有着无限广阔的应用空间；我们也将阐明统计学的真正价值其实正隐藏在你误用它的背后。最后，我们希望说明统计学在一些重要领域如学习、工作或日常生活中所起的关键性作用。我们的目的是想给大家留下这样一个印象，即：你花在这门学科上的时间将使你在许多方面获得回报。
在《随机收藏大学词典》一书里，统计学被定义为“关于信息或数据的收集、分类、分析与解释的科学”。因此，一个统计学家并非只会计算棒球比赛的胜负比率或者列表显示盖洛普民意测验的调查结果，专业统计学家受过统计科学的系统训练，也就是说他们接受过收集数据信息，对数据进行评估以及从中导出结论的整个过程的系统训练。此外，统计学家能够确定与给定问题有关的信息并就一项研究结论是否可信的问题做出回答。
定义1.1
统计学是研究数据的科学，它包括数据收集、分类、汇总、组织、分析以及对数字信息进行解释。
在下一节，你将看到几个统计在商务和政府中应用的例子，其中包括制定决策和导出结论。
1.2 统计在商务中的应用类型
对多数人来说，统计意味着“数字性描述”。月度失业人数、新企业倒闭数、一个特定行业的女职工比例等等，都是对来自某些现象中大量数据的统计描述。统计数据常常是从一些大数据集中抽取出来的，而这些大数据集具有哪些特征正是我们所希望研究的，我们把这种抽取过程叫做抽样。例如：你希望根据一家音像店部分顾客的年龄来估计该店所有顾客的平均年龄，然后利用估计结果将广告对象定位在一个适当的年龄段。注意，统计包括两个不同的过程：描述数据集；以样本数据为基础导出结论。因此，统计的应用也被划分为两大领域：描述统计学和推断统计学。
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