商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法

前言

寫作本書的目的，是為主修管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、金融、會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)以及工商管理其他領(lǐng)域的學(xué)生提供一本介紹描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)諸多應(yīng)用概況的教材。當(dāng)我們致力于商務(wù)應(yīng)用時(shí)，我們還利用了很多學(xué)生們提出的問題和例題，而這些問題和例題的解決并不需要學(xué)生學(xué)過商業(yè)課程。1967年本書的第1版出版。在那時(shí)，收集相關(guān)的商業(yè)數(shù)據(jù)是很困難的一件工作?，F(xiàn)在這種狀況已經(jīng)改變了！今天，收集數(shù)據(jù)已不再是一個(gè)難題了。你在食品店購買的食品數(shù)量在收銀臺(tái)已被自動(dòng)地記錄下來。電話公司能記錄下通話的次數(shù)、通話的時(shí)間和通話人的電話號(hào)碼。信用卡公司能夠記錄下卡號(hào)、時(shí)間和日期以及購買金額等信息。醫(yī)療設(shè)施能自動(dòng)地監(jiān)控患者的心率、血壓和體溫。大量的商業(yè)信息幾乎可以即時(shí)記錄和報(bào)告。例如，在CNN、《今日美國(guó)》和IMSNBC的網(wǎng)站上，你都能瀏覽到滯后時(shí)間不超過20分鐘的股票價(jià)格。今天，我們需要能夠處理大量數(shù)字信息的技術(shù)。首先，我們需要由其他人提供關(guān)鍵的客戶信息。其次，我們必須能夠把大量信息簡(jiǎn)化為更有意義的形式，以便我們能夠有效地解釋、判斷和決策?，F(xiàn)在，所有的學(xué)生都有計(jì)算器，并且大部分學(xué)生都有電腦，或者能在校園實(shí)驗(yàn)室里使用電腦。統(tǒng)計(jì)軟件，例如Excel和MINITAB都可在電腦上應(yīng)用。在各章里，我們使用了很多屏幕截圖使學(xué)生熟悉軟件輸出的特征。因?yàn)殡娔X和軟件的有效性，我們不必再長(zhǎng)久地陷于煩瑣的計(jì)算。我們用了許多解釋性的例題來代替計(jì)算性的例題，這樣可以幫助學(xué)生更好地理解和解釋統(tǒng)計(jì)結(jié)果。此外，我們現(xiàn)在更加重視統(tǒng)計(jì)問題的概念上的特征。在做出上述改變的同時(shí)，我們?nèi)匀焕^續(xù)為關(guān)鍵性概念提供實(shí)證的例題。本書第13版是眾人共同努力的結(jié)果：學(xué)生、同事、評(píng)論家和McGraw-Hill／Irwin的工作人員。我們感謝他們。我們要向調(diào)查和項(xiàng)目小組的參與者，以及評(píng)論家們表示誠(chéng)摯的感謝。下面是被感謝者的名單（略）。他們的建議，以及對(duì)上一版和本版原稿的詳盡審閱，使得這本教材更加完善。特別需要感謝的有：William Paterson大學(xué)的Leonard Presby博士，加州州立大學(xué)Hayward分校的Julia Norton和邁阿密達(dá)得（Dade）學(xué)院的Chr：istopher’Rogers，他們審閱了原稿和清樣，檢查了習(xí)題以確保準(zhǔn)確無誤；南卡羅來納州大學(xué)的Kathleen Whitcomb教授準(zhǔn)備了學(xué)習(xí)指南；卡羅來納海岸大學(xué)的塞繆爾A.沃森博士準(zhǔn)備了試題庫；南俄勒岡大學(xué)的Rene Ordonez教授準(zhǔn)備了PowerPoint演示；Denise Heban女士和其他作者準(zhǔn)備了指導(dǎo)者手冊(cè)。我們還想要向McGraw.Hill／Irwin的工作人員表示感謝，包括策劃編輯Richard T.Hercher，Jr，編輯Christina Sanders；銷售經(jīng)理Sankha Basu，項(xiàng)目經(jīng)理James Labeots，以及那些我們雖然不知道姓名，但為本書做出寶貴貢獻(xiàn)的人。

內(nèi)容概要

　　《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》是統(tǒng)計(jì)學(xué)科最優(yōu)秀的教材之一，為您深入領(lǐng)會(huì)統(tǒng)計(jì)概念的含義提供了最有效的工具?！渡虅?wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》編排新穎，講解清晰透徹，同時(shí)結(jié)合了大量豐富的案例，使得統(tǒng)計(jì)技術(shù)不再枯燥，方便了讀者的理解和學(xué)習(xí)?！渡虅?wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》不僅適用于全國(guó)各財(cái)經(jīng)院校統(tǒng)計(jì)專業(yè)的廣大教師、本科生和研究生教學(xué)，而且為主修經(jīng)濟(jì)、財(cái)政、金融、市場(chǎng)營(yíng)銷、會(huì)計(jì)、管理和其他商務(wù)管理專業(yè)的師生提供了一本應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)的最佳教材。　　這是一本介紹描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)諸多應(yīng)用的最優(yōu)秀教材之一,并成為指定的CFA教材。全書盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而是采用深入淺出、循序漸進(jìn)的敘述方法，把重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)和結(jié)果的解釋上，并穿插了許多生動(dòng)翔實(shí)的案例和練習(xí)，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、講解清晰、圖表活潑，易于讀者理解與掌握?！　　渡虅?wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》可以作為經(jīng)濟(jì)類、管理類專業(yè)的本科生、研究生和MBA學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教材，也可作為從事工商管理和經(jīng)濟(jì)分析的各類人員學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法和技術(shù)的參考書。

作者簡(jiǎn)介

作者：(美國(guó)) 道格拉斯 A.林德 (Douglas A.Lind)  (美國(guó)) 威廉 G.馬歇爾 (William G.Marchal)  (美國(guó)) 塞繆爾 A.沃森 (Samuel A.Wathen)  注譯：馮燕奇 葉光 聶巧平

書籍目錄

導(dǎo)讀.前言教學(xué)建議術(shù)語表第1章 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)1.1 引言1.2 為什么學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)1.3 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)的類型1.5 變量的類型1.6 測(cè)量尺度1.7 倫理與統(tǒng)計(jì)1.8 計(jì)算機(jī)應(yīng)用小結(jié)本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題自測(cè)題答案第2章 描述數(shù)據(jù)頻數(shù)表.頻數(shù)分布和圖形表示2.1 引言2.2 構(gòu)造頻數(shù)表2.3 構(gòu)造頻數(shù)分布：定量數(shù)據(jù)2.4 一個(gè)軟件例子2.5 相對(duì)頻數(shù)分布2.6 頻數(shù)分布的圖形表示小結(jié)本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第3章 描述數(shù)據(jù)數(shù)值度量3.1 引言3.2 總體均值3.3 樣本均值3.4 算術(shù)平均數(shù)的性質(zhì)3.5 加權(quán)平均數(shù)3.6 中位數(shù)3.7 眾數(shù)3.8 軟件解法3.9 均值.位數(shù)和眾數(shù)的相對(duì)位置3.10 幾何平均數(shù)3.11 為什么要研究離散程度3.12 離散程度的度量3.13 軟件解法3.14 標(biāo)準(zhǔn)差的解釋與應(yīng)用3.15 分組數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差3.16 倫理和果報(bào)告小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第4章 描述數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)開發(fā)4.1 引言4.2 點(diǎn)狀圖4.3 莖葉圖4.4 離散程度的其他度量4.5 偏度4.6 描述兩個(gè)變量之間的關(guān)系小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第1-4章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第5章 概率論概述5.1 引言5.2 何謂概率5.3 分配概率的方法5.4 計(jì)算概率的幾個(gè)法則5.5 列聯(lián)表5.6 樹形圖5.7 貝葉斯定理5.8 計(jì)數(shù)原理小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第6章 離散型概率分布6.1 引言6.2 何謂概率分布6.3 隨機(jī)變量6.4 概率分布的均值.方差和標(biāo)準(zhǔn)差6.5 二項(xiàng)概率分布6.6 超幾何分布6.7 泊松概率分布6.8 協(xié)方差小結(jié)本章習(xí)題數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第7章 連續(xù)型概率分布7.1 引言7.2 均勻概率分布族7.3 正態(tài)概率分布族7.4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率分布7.5 確定正態(tài)曲線下的面積7.6 二項(xiàng)分布的正態(tài)近似小結(jié)本章習(xí)題數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第5-7章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第8章 抽樣方法和中心極限定理8.1 引言8.2 抽樣方法8.3 抽樣誤差8.4 樣本均值的抽樣分布8.5 中心極限定理8.6 樣本均值抽樣分布的應(yīng)用小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第9章 估計(jì)和置信區(qū)間9.1 引言9.2 均值的點(diǎn)估計(jì)和置信區(qū)間9.3 比例的置信區(qū)間9.4 有限總體修正因子9.5 選擇適當(dāng)?shù)臉颖救萘啃〗Y(jié)本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第8-9章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第10章 單樣本假設(shè)檢驗(yàn)10.1 引言10.2 什么是假設(shè)10.3 什么是假設(shè)檢驗(yàn)10.4 假設(shè)檢驗(yàn)五步法10.5 單側(cè)與雙側(cè)顯著性檢驗(yàn)10.6 總體均值的檢驗(yàn)：已知總體標(biāo)準(zhǔn)差10.7 假設(shè)檢驗(yàn)中的p-值10.8 總體均值的檢驗(yàn)：總體標(biāo)準(zhǔn)差未知10.9 關(guān)于比例的檢驗(yàn)10.1 0第II類錯(cuò)誤小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第11章 兩樣本假設(shè)檢驗(yàn)11.1 引言11.2 兩樣本假設(shè)檢驗(yàn)：獨(dú)立樣本11.3 比例的兩樣本檢驗(yàn)11.4 總體均值的比較：總體標(biāo)準(zhǔn)差未知(合并.檢驗(yàn))11.5 總體均值的比較：總體標(biāo)準(zhǔn)差不等11.6 兩樣本的假設(shè)檢驗(yàn)：相依樣本11.7 相依樣本與獨(dú)立樣本的比較小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第12章 方差分析12.1 引言12.2 F分布12.3 比較兩總體的方差12.4 ANOVA的假定12.5 ANOVA檢驗(yàn)12.6 關(guān)于成對(duì)處理均值的推斷12.7 雙因素方差分析12.8 具有交互作用的雙因素方差分析小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第10-12章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第13章 線性回歸與相關(guān)13.1 引言13.2 何謂相關(guān)分析13.3 相關(guān)系數(shù)13.4 判定系數(shù)13.5 相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)13.6 回歸分析13.7 估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差13.8 線性回歸的假定13.9 置信區(qū)間和預(yù)測(cè)區(qū)間13.10 有關(guān)判定系數(shù)的更多內(nèi)容13.11 相關(guān)系數(shù).判定系數(shù)與估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差之間的關(guān)系13.12 變換數(shù)據(jù)13.13 協(xié)方差小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第14章 多元回歸與相關(guān)分析14.1 引言14.2 多元回歸分析14.3 回歸方程對(duì)數(shù)據(jù)的擬合好嗎14.4 多元線性回歸的推斷14.5 評(píng)價(jià)多元回歸的假定14.6 逐步回歸14.7 具有交互作用的回歸模型小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第13-14章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第15章 指數(shù)15.1 引言15.2 簡(jiǎn)單指數(shù)15.3 為什么要把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成指數(shù)15.4 指數(shù)的構(gòu)成15.5 未加權(quán)指數(shù)15.6 加權(quán)指數(shù)15.7 價(jià)值指數(shù)15.8 特殊用途指數(shù)15.9 消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)15.1 0調(diào)整基期小結(jié)本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第16章 時(shí)間序列與預(yù)測(cè)16.1 引言16.2 時(shí)間序列的構(gòu)成16.3 移動(dòng)平均16.4 加權(quán)移動(dòng)平均16.5 線性趨勢(shì)16.6 最小二乘法16.7 非線性趨勢(shì)16.8 季節(jié)波動(dòng)16.9 消除數(shù)據(jù)的季節(jié)影響16.1 0杜賓-瓦特森統(tǒng)計(jì)量小結(jié)本章習(xí)題exercises.com自測(cè)題答案第15-16章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題第17章 非參數(shù)方法：檢驗(yàn)17.1 引言17.2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：期望頻數(shù)相等17.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：期望頻數(shù)不等17.4 卡方的局限性17.5 列聯(lián)表分析小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第18章 非參數(shù)方法分級(jí)數(shù)據(jù)分析18.1 引言18.2 符號(hào)檢驗(yàn)18.3 相依樣本的威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)18.4 獨(dú)立樣本的威爾科克森秩和檢驗(yàn)18.5 克魯斯卡爾-沃利斯檢驗(yàn)：秩方差分析18.6 秩順序相關(guān)小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題exercises.com數(shù)據(jù)集習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第17-18章 復(fù)習(xí)術(shù)語習(xí)題案例第19章 統(tǒng)計(jì)過程控制與質(zhì)量管理19.1 引言19.2 質(zhì)量控制簡(jiǎn)史19.3 差異產(chǎn)生的原因19.4 診斷圖19.5 質(zhì)量控制圖的用途和類型19.6 受控和失控情形19.7 屬性控制圖19.8 接受抽樣小結(jié)符號(hào)讀法本章習(xí)題軟件命令自測(cè)題答案第20章 決策論基礎(chǔ)20.1 引言20.2 決策要素20.3 不確定條件下決策的案例20.4 最大最小策略.最大最大策略及最小最大遺憾策略20.5 完全信息的價(jià)值20.6 敏感性分析20.7 決策樹小結(jié)本章習(xí)題自測(cè)題答案Excel插件MegaStatVisualStatistics2.2 附錄附錄A：數(shù)據(jù)集附錄B：表格附錄C：各章習(xí)題及復(fù)習(xí)題奇數(shù)題答案

章節(jié)摘錄

插圖：Note the words population and sample in the definition of inferential statistics. We often make reference to the population living in the United States or the 1.31 billion population of China. However, in statistics the word population has a broader meaning. A population may consist of individuals——such as all the students enrolled at Utah State University, all the students in Accounting 201, or all the CEOs from the Fortune 500 companies. A population may also consist of objects, such as all the Cobra G/T tires produced at Cooper Tire and Rubber Company in the Findlay, Ohio, plant; the accounts receivable at the end of Octo- ber for Lorrange Plastics, Inc.; or auto claims filed in the first quarter of 2006 at the Northeast Regional Office of State Farm Insurance. The measurement of inter- est might be the scores on the first examination of all students in Accounting 201, the tread wear of the Cooper Tires, the dollar amount of Lorrange Plastics's accounts receivable, or the amount of auto insurance claims at State Farm. Thus, a population in the statistical sense does not always refer to people.

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《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法全球數(shù)據(jù)集(英文版·原書第13版)》可以作為經(jīng)濟(jì)類、管理類專業(yè)的本科生、研究生和MBA學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教材，也可作為從事工商管理和經(jīng)濟(jì)分析的各類人員學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法和技術(shù)的參考書。這是一本介紹描述統(tǒng)計(jì)和推斷統(tǒng)計(jì)諸多應(yīng)用的最優(yōu)秀教材之一，并成為指定的CFA教材。全書盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而是采用深入淺出、循序漸進(jìn)的敘述方法，把重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)和結(jié)果的解釋上，并穿插了許多生動(dòng)翔實(shí)的案例和練習(xí)，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、講解清晰、圖表活潑，易于讀者理解與掌握。

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