商務統計

出版社: 高等教育出版社; 第1版 (2008年6月1日)

平裝: 684頁

正文語種: 簡體中文

開本: 16

ISBN: 9787040228878

條形碼: 9787040228878

尺寸: 25.6 x 18.4 x 2.8 cm

重量: 1.2 Kg

作者：(美國)阿克澤爾 (美國)桑德班迪安 譯者：譚英平 李小虎

《世界優秀教材中國版：商務統計》共15章，主要內容包括：描述統計；概率；隨機變數；正態分佈；抽樣與抽樣分佈；置信區間；假設檢驗；兩總體比較；方差分析；簡單線性回歸與相關；多元回歸；時間序列、預測和指數；質量控制和改進；非參數方法與卡方檢驗；貝葉斯統計與決策分析。西方有一句諺語：“我們相信上帝，除此之外，我們只相信數據。在當今這個信息爆炸的年代，我們隨時隨地的成為信息的接收者，散布在報紙、雜誌、電視、廣播中的信息，良莠並存，真偽同在。而通過統計方法的幫助，你能夠欣賞到數據是如何被轉化為比數字本身更為複雜卻有益的知識。《世界優秀教材中國版：商務統計》為您較為全面地掌握有關商務經濟統計方法的內涵及其應用提供了極為有效的工具，並且編排新穎，語言通俗，每章始末均穿插了鮮活生動的實踐案例，便於引領讀者由理解到應用的系統學習。清晰而系統的講解風格使得《世界優秀教材中國版：商務統計》不僅能很好地滿足全國各高等院校統計專業的廣大教師和學生的教學需求，而且也是經濟、財政、金融、營銷、管理和其他商務領域的學習及工作者輕鬆愉快地邁入統計學門檻的一本不可多得的優秀教材及參考書籍。

第1章 導論與描述統計

1-1 統計應用

1-2 百分位數與四分位數

1-3 集中趨勢的測度

1-4 離散程度的測度

1-5 分組數據與直方圖

1-6 偏度與峰度

1-7 均值與標準差的關係

1-8 展示數據的方法

1-9 探索性數據分析

1-10 小結與術語回顧

案例1：納斯達克的波動

第2章 概率

2-1 統計應用

2-2 基本定義：事件、樣本空間和概率

2-3 概率的性質

2-4 條件概率

2-5 獨立事件

2-6 組合的概念

2-7 全概率定理和貝葉斯定理

2-8 聯合概率分佈表

2-9 計算機應用

2-10 小結與術語回顧

案例2：申請工作

第3章 隨機變數

3-1 統計應用

3-2 離散型隨機變數的期望

3-3 隨機變數的和與線性組合

3-4 伯努利隨機變數

3-5 二項隨機變數

3-6 負二項分佈

3-7 幾何分佈

3-8 超幾何分佈

3-9 泊松分佈

3-10 連續型隨機變數

3-11 均勻分佈

3-12 指數分佈

3-13 小結與術語回顧

案例3：微型集成電路晶元合同

案例4：穀物食品公司促銷

本章附錄：一些標準分佈的Excel公式

第4章 正態分佈

4-1 統計應用

4-2 正態分佈的性質

4-3 模板

4-4 標準正態分佈

4-5 正態隨機變數的轉換

4-6 逆變換

4-7 二項分佈的正態逼近

4-8 小結和術語回顧

案例5：可接受的釘子

案例6：多種貨幣決策

本章附錄：正態分佈的Excel函數

第5章 抽樣與抽樣分佈

5-1 統計應用

5-2 估計總體參數的樣本統計量

5-3 抽樣分佈

5-4 估計量及其性質

5-5 自由度

5-6 模板

5-7 小結與術語回顧

案例7：釘子的抽樣

第6章 置信區間

6-1 統計應用

6-2 總體標準差已知時總體均值的置信區間

6-3 a未知時u的置信區間——t分佈

6-4 總體比例p的大樣本置信區間

6-5 總體方差的置信區間

6-6 樣本量的確定

6-7 模板

6-8 小結與術語回顧

案例8：總統民意測驗

案例9：隱私問題

第7章 假設檢驗

7-1 統計應用

7-2 假設檢驗的概念

7-3 計算p-值

7-4 假設檢驗

7-5 先驗決策

7-6 小結與術語回顧

案例10：累人的輪胎I

第8章 兩總體比較

8-1 統計應用

8-2 配對數據比較

8-3 獨立隨機樣本下兩總體均值之差的檢驗

8-4 兩總體比例之差的大樣本檢驗

8-5 F分佈與兩總體方差是否相等的檢驗

8-6 小結與術語回顧

案例11：累人的輪胎Ⅱ

本章附錄：使用Excel檢驗兩總體

均值之差

第9章 方差分析

9-1 統計應用

9-2 方差分析的假設檢驗

9-3 方差分析的理論及計算

9-4 方差分析表及例子

9-5 進一步分析

9-6 模型、因子及設計

9-7 雙因素方差分析

9-8 區組化設計

9-9 小結與術語回顧

案例12：統一的制服

案例13：檢驗收銀台

本章附錄：使用Excel進行方差分析

第10章 簡單線性回歸與相關

10-1 統計應用

10-2 簡單線性回歸模型

10-3 估計：最小二乘法

10-4 誤差方差和回歸估計的標準誤

10-5 相關

10-6 回歸關係的假設檢驗

10-7 回歸效果如何?

10-8 方差分析表與回歸模型的F檢驗

10-9 殘差分析和對模型不足的檢查

10-10 應用回歸模型進行預測

10-11 回歸的Solver方法

10-12 非獨立隨機變數的線性組合

10-13 小結與術語回顧

案例14：衛生保健的資產回報

案例15：風險與回報

本章附錄：LINEST函數

第11章 多元回歸

11-1 統計應用

11-2 k個變數多元回歸模型

11-3 多元回歸模型的F檢驗

11-4 回歸效果如何？

11-5 單個回歸參數的顯著性檢驗

11-6 檢驗回歸模型的有效性

11-7 應用多元回歸模型進行預測

11-8 定性自變數

11-9 多項式回歸

11-10 非線性模型及轉換

11-11 多重共線性

11-12 殘差自相關與Durbin-Watson檢驗

11-13 偏F檢驗及變數選擇方法

11-14 運用Solver實現多元回歸

11-15 小結與術語回顧

案例16：四個不同部門的資產回報

本章附錄：多元回歸的LINEST函數

第12章 時間序列、預測和指數

12-1 統計應用

12-2 趨勢分析

12-3 季節性和循環波動

12-4 比率移動平均法

12-5 指數平滑法

12-6 指數

12-7 小結與術語回顧

案例17：汽車零件銷售預測

第13章 質量控制和改進

13-1 統計應用

13-2 W-Edwards Deming的指導

13-3 統計學和質量

13-4 x圖

13-5 R圖和s圖

13-6 p圖

13-7 c圖

13-8 x圖

13-9 小結與術語回顧

案例18：Nashua公司的質量控制

和改進

第14章 非參數方法和卡方檢驗

14-1 統計應用

14-2 符號檢驗

14-3 遊程檢驗——隨機性的檢驗

14-4 Mann-Whitney U檢驗

14-5 Wilcoxon符號秩檢驗

14-6 Kruskal-Wallis檢驗——單因素ANOVA的非參數替代方法

14-7 隨機化區組設計的Friedman檢驗

14-8 Spearman秩相關係數

14-9 擬合優度的卡方檢驗

14-10 列聯表分析——獨立性的卡方檢驗

14-11 比例相等的卡方檢驗

14-12 小結與術語回顧

案例19：北美的九個國家

第15章 貝葉斯統計與決策分析

15-1 統計應用

15-2 貝葉斯定理和離散概率模型

15-3 貝葉斯定理和連續概率分佈

15-4 主觀概率的評估

15-5 決策分析：總論

15-6 決策樹

15-7 應用貝葉斯定理處理附加信息

15-8 效用

15-9 信息的價值

15-10 計算機應用

15-11 小結與術語回顧

案例20：Pizzas‘R’Us

案例21：新藥物的開發

附錄

附錄A 參考書目

附錄B 大部分奇數題答案

附錄C 統計表