商務(wù)統(tǒng)計(jì)

內(nèi)容概要

　　《世界優(yōu)秀教材中國(guó)版：商務(wù)統(tǒng)計(jì)》共15章，主要內(nèi)容包括：描述統(tǒng)計(jì)；概率；隨機(jī)變量；正態(tài)分布；抽樣與抽樣分布；置信區(qū)間；假設(shè)檢驗(yàn)；兩總體比較；方差分析；簡(jiǎn)單線性回歸與相關(guān)；多元回歸；時(shí)間序列、預(yù)測(cè)和指數(shù)；質(zhì)量控制和改進(jìn)；非參數(shù)方法與卡方檢驗(yàn)；貝葉斯統(tǒng)計(jì)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(shù)據(jù)。在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的年代，我們隨時(shí)隨地的成為信息的接收者，散布在報(bào)紙、雜志、電視、廣播中的信息，良莠并存，真?zhèn)瓮?。而通過統(tǒng)計(jì)方法的幫助，你能夠欣賞到數(shù)據(jù)是如何被轉(zhuǎn)化為比數(shù)字本身更為復(fù)雜卻有益的知識(shí)?！妒澜鐑?yōu)秀教材中國(guó)版：商務(wù)統(tǒng)計(jì)》為您較為全面地掌握有關(guān)商務(wù)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法的內(nèi)涵及其應(yīng)用提供了極為有效的工具，并且編排新穎，語言通俗，每章始末均穿插了鮮活生動(dòng)的實(shí)踐案例，便于引領(lǐng)讀者由理解到應(yīng)用的系統(tǒng)學(xué)習(xí)。 清晰而系統(tǒng)的講解風(fēng)格使得《世界優(yōu)秀教材中國(guó)版：商務(wù)統(tǒng)計(jì)》不僅能很好地滿足全國(guó)各高等院校統(tǒng)計(jì)專業(yè)的廣大教師和學(xué)生的教學(xué)需求，而且也是經(jīng)濟(jì)、財(cái)政、金融、營(yíng)銷、管理和其他商務(wù)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)及工作者輕松愉快地邁入統(tǒng)計(jì)學(xué)門檻的一本不可多得的優(yōu)秀教材及參考書籍。

作者簡(jiǎn)介

作者：(美國(guó))阿克澤爾 (美國(guó))桑德班迪安 譯者：譚英平 李小虎

書籍目錄

第1章 導(dǎo)論與描述統(tǒng)計(jì)1-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用1-2 百分位數(shù)與四分位數(shù)1-3 集中趨勢(shì)的測(cè)度1-4 離散程度的測(cè)度1-5 分組數(shù)據(jù)與直方圖1-6 偏度與峰度1-7 均值與標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系1-8 展示數(shù)據(jù)的方法1-9 探索性數(shù)據(jù)分析1-10 小結(jié)與術(shù)語回顧案例1：納斯達(dá)克的波動(dòng)第2章 概率2-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用2-2 基本定義：事件、樣本空間和概率2-3 概率的性質(zhì)2-4 條件概率2-5 獨(dú)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(lián)合概率分布表2-9 計(jì)算機(jī)應(yīng)用2-10 小結(jié)與術(shù)語回顧案例2：申請(qǐng)工作第3章 隨機(jī)變量3-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用3-2 離散型隨機(jī)變量的期望3-3 隨機(jī)變量的和與線性組合3-4 伯努利隨機(jī)變量3-5 二項(xiàng)隨機(jī)變量3-6 負(fù)二項(xiàng)分布3-7 幾何分布3-8 超幾何分布3-9 泊松分布3-10 連續(xù)型隨機(jī)變量3-11 均勻分布3-12 指數(shù)分布3-13 小結(jié)與術(shù)語回顧案例3：微型集成電路芯片合同案例4：谷物食品公司促銷本章附錄：一些標(biāo)準(zhǔn)分布的Excel公式第4章 正態(tài)分布4-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用4-2 正態(tài)分布的性質(zhì)4-3 模板4-4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布4-5 正態(tài)隨機(jī)變量的轉(zhuǎn)換4-6 逆變換4-7 二項(xiàng)分布的正態(tài)逼近4-8 小結(jié)和術(shù)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(tài)分布的Excel函數(shù)第5章 抽樣與抽樣分布5-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用5-2 估計(jì)總體參數(shù)的樣本統(tǒng)計(jì)量5-3 抽樣分布5-4 估計(jì)量及其性質(zhì)5-5 自由度5-6 模板5-7 小結(jié)與術(shù)語回顧案例7：釘子的抽樣第6章 置信區(qū)間6-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用6-2 總體標(biāo)準(zhǔn)差已知時(shí)總體均值的置信區(qū)間6-3 a未知時(shí)u的置信區(qū)間——t分布 6-4 總體比例p的大樣本置信區(qū)間6-5 總體方差的置信區(qū)間6-6 樣本量的確定6-7 模板6-8 小結(jié)與術(shù)語回顧案例8：總統(tǒng)民意測(cè)驗(yàn)案例9：隱私問題第7章 假設(shè)檢驗(yàn)7-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用7-2 假設(shè)檢驗(yàn)的概念7-3 計(jì)算p-值7-4 假設(shè)檢驗(yàn)7-5 先驗(yàn)決策7-6 小結(jié)與術(shù)語回顧案例10：累人的輪胎I第8章 兩總體比較8-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用8-2 配對(duì)數(shù)據(jù)比較8-3 獨(dú)立隨機(jī)樣本下兩總體均值之差的檢驗(yàn)8-4 兩總體比例之差的大樣本檢驗(yàn)8-5 F分布與兩總體方差是否相等的檢驗(yàn)8-6 小結(jié)與術(shù)語回顧案例11：累人的輪胎Ⅱ本章附錄：使用Excel檢驗(yàn)兩總體均值之差第9章 方差分析9-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用9-2 方差分析的假設(shè)檢驗(yàn)9-3 方差分析的理論及計(jì)算9-4 方差分析表及例子9-5 進(jìn)一步分析9-6 模型、因子及設(shè)計(jì)9-7 雙因素方差分析9-8 區(qū)組化設(shè)計(jì)9-9 小結(jié)與術(shù)語回顧案例12：統(tǒng)一的制服案例13：檢驗(yàn)收銀臺(tái)本章附錄：使用Excel進(jìn)行方差分析第10章 簡(jiǎn)單線性回歸與相關(guān)10-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用10-2 簡(jiǎn)單線性回歸模型10-3 估計(jì)：最小二乘法10-4 誤差方差和回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤10-5 相關(guān)10-6 回歸關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)10-7 回歸效果如何? 10-8 方差分析表與回歸模型的F檢驗(yàn)10-9 殘差分析和對(duì)模型不足的檢查10-10 應(yīng)用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)10-11 回歸的Solver方法10-12 非獨(dú)立隨機(jī)變量的線性組合10-13 小結(jié)與術(shù)語回顧案例14：衛(wèi)生保健的資產(chǎn)回報(bào)案例15：風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)本章附錄：LINEST函數(shù)第11章 多元回歸11-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用11-2 k個(gè)變量多元回歸模型11-3 多元回歸模型的F檢驗(yàn)11-4 回歸效果如何？ 11-5 單個(gè)回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)11-6 檢驗(yàn)回歸模型的有效性11-7 應(yīng)用多元回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)11-8 定性自變量11-9 多項(xiàng)式回歸11-10 非線性模型及轉(zhuǎn)換11-11 多重共線性11-12 殘差自相關(guān)與Durbin-Watson檢驗(yàn)11-13 偏F檢驗(yàn)及變量選擇方法11-14 運(yùn)用Solver實(shí)現(xiàn)多元回歸11-15 小結(jié)與術(shù)語回顧案例16：四個(gè)不同部門的資產(chǎn)回報(bào)本章附錄：多元回歸的LINEST函數(shù)第12章 時(shí)間序列、預(yù)測(cè)和指數(shù)12-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用12-2 趨勢(shì)分析12-3 季節(jié)性和循環(huán)波動(dòng)12-4 比率移動(dòng)平均法12-5 指數(shù)平滑法12-6 指數(shù)12-7 小結(jié)與術(shù)語回顧案例17：汽車零件銷售預(yù)測(cè)第13章 質(zhì)量控制和改進(jìn)13-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用13-2 W-Edwards Deming的指導(dǎo)13-3 統(tǒng)計(jì)學(xué)和質(zhì)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(jié)與術(shù)語回顧案例18：Nashua公司的質(zhì)量控制和改進(jìn) 第14章 非參數(shù)方法和卡方檢驗(yàn)14-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用14-2 符號(hào)檢驗(yàn)14-3 游程檢驗(yàn)——隨機(jī)性的檢驗(yàn)14-4 Mann-Whitney U檢驗(yàn)14-5 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)14-6 Kruskal-Wallis檢驗(yàn)——單因素ANOVA的非參數(shù)替代方法14-7 隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)的Friedman檢驗(yàn)14-8 Spearman秩相關(guān)系數(shù)14-9 擬合優(yōu)度的卡方檢驗(yàn)14-10 列聯(lián)表分析——獨(dú)立性的卡方檢驗(yàn)14-11 比例相等的卡方檢驗(yàn)14-12 小結(jié)與術(shù)語回顧案例19：北美的九個(gè)國(guó)家第15章 貝葉斯統(tǒng)計(jì)與決策分析15-1 統(tǒng)計(jì)應(yīng)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(xù)概率分布15-4 主觀概率的評(píng)估15-5 決策分析：總論15-6 決策樹15-7 應(yīng)用貝葉斯定理處理附加信息15-8 效用15-9 信息的價(jià)值15-10 計(jì)算機(jī)應(yīng)用15-11 小結(jié)與術(shù)語回顧案例20：Pizzas‘R’Us案例21：新藥物的開發(fā)附錄附錄A 參考書目附錄B 大部分奇數(shù)題答案附錄C 統(tǒng)計(jì)表

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《世界優(yōu)秀教材中國(guó)版:商務(wù)統(tǒng)計(jì)》是由高等教育出版社出版的。

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