基于Excel的商務與經(jīng)濟統(tǒng)計

內(nèi)容概要

　　本書旨在向以工商管理和經(jīng)濟學等專業(yè)為主的學生介紹統(tǒng)計學的有關知識及其多種應用。本書以應用為主，讀者無須具有高深的數(shù)學知識，只要掌握數(shù)學中的代數(shù)知識即可。
　　本書的主要內(nèi)容是數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計方法的應用，書中關于每種方法的討論與展開都是在應用背景下進行的，借助這些統(tǒng)計結果，讀者可以更深入地理解問題的本質及其解決辦法。
　　在應用的基礎上，本書會提供一套合理的方法論，并注意使用一些在該領域已經(jīng)被普遍接受的概念，為讀者深入學習統(tǒng)計學知識打下堅實的基礎。讀者若想繼續(xù)深入研究，請參閱附錄中的相關文獻。

作者簡介

作者：（美國）托馬斯·A.威廉姆斯（Thomas A.Williams） （美國）凡尼斯·J·斯威尼（Dennis J.Sweeney） （美國）大衛(wèi)·R.安德森（David R.Anderson） 譯者：楊寶臣 張詩學 等托馬斯·A.威廉姆斯（Thomas A.Williams）。羅徹斯特理工學院（Rochester Institute of Technology）商學院管理學教授。出生于美國紐約艾爾邁拉，于克拉克森大學（Clarksorl IJniversity）取得學士學位后，進入仁斯利爾理工學院（RensselaerPolytecllnic Institute）深造，取得碩士和博士學位。參與編寫著作ll部，內(nèi)容涉及管理科學、統(tǒng)計學、生產(chǎn)運作管理和數(shù)學等，為眾多世界500強企業(yè)擔任過顧問，科研領域遍及從數(shù)據(jù)分析到大型模型的開發(fā)。丹尼斯·J.斯威尼（Dennis J.Sweeoey）。數(shù)量分析學教授，克拉克森大學生產(chǎn)促進中心的創(chuàng)始人之一。出生于愛荷華州得梅因，先后取得德雷克大學（Drake Urfiversity）學士學位、印第安納大學（Indiana University）工商管理學碩士和博士學位并得到美國國防教育部門的資助。在管理科學與統(tǒng)計學領域發(fā)表論文和專著30余篇，參與編寫著作10余部，領域涉及統(tǒng)計學、管理科學、線性規(guī)劃和生產(chǎn)運作管理等。大衛(wèi)·R.安德森（David R.Anderson）。辛辛那提大學工商管理學院數(shù)量分析學教授。出生于美國北達科他州大?？怂梗〉闷斩却髮W（Purdue University）學士、碩士和博士學位，曾任數(shù)量分析和運籌管理研究所主任，工商管理學院副院長。參與編寫著作10余部，領域涉及統(tǒng)計、管理科學、線性規(guī)劃和生產(chǎn)運作管理等，是抽樣統(tǒng)計和統(tǒng)計方法方面的知名顧問。

書籍目錄

第一章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學
 1．1 統(tǒng)計在商業(yè)和經(jīng)濟中的應用
 1。2 數(shù)據(jù)
 1．3 數(shù)據(jù)來源
 1．4 描述統(tǒng)計學
 1．5 統(tǒng)計推斷
 1．6 應用Exeel進行統(tǒng)計分析
第二章 描述統(tǒng)計學：表格法和圖形法
 2．1 匯總分析定性數(shù)據(jù)
 2．2 定量數(shù)據(jù)匯總分析
 2．3 探索性數(shù)據(jù)分析：莖葉圖
 2．4 交叉列表和散點圖
第三章 描述統(tǒng)計學：數(shù)量方法
 3．1 位置測度
 3．2 變異程度測度
 3．3 分布形態(tài)、相對位置的測度以及異常值的檢測
 3．4 探索性數(shù)據(jù)分析
 3．5 雙變量相關關系測度
 3．6 加權平均值和分組數(shù)據(jù)
第四章 概率概述
 4．1 試驗、加法法則和概率賦值
 4．2 事件及其概率
 4．3 概率的幾種基本關系
 4．4 條件概率
 4．5 貝葉斯定理
第五章 離散型概率分布
 5．1 隨機變量
 5．2 離散型概率分布
 5．3 期望值與方差
 5．4 二項分布
 5．5 泊松概率分布
 5．6 超幾何分布
第六章 連續(xù)型概率分布
 6．1 均勻概率分布
 6．2 正態(tài)概率分布
 6．3 指數(shù)概率分布
第七章 抽樣和抽樣分布
 7．1 電子聯(lián)合公司的抽樣問題
 7．2 簡單隨機抽樣
 7．3 點估計
 7．4 抽樣分布簡介
 7．5 丘的抽樣分布
 7．6戶的抽樣分布
 7．7 抽樣方法
第八章 區(qū)間估計
 8．1 總體均值的區(qū)間估計：假設0一已知
 8．2 總體均值的區(qū)間估計：假設口未知
 8。3 確定樣本容量
 8．4 總體比例的區(qū)間估計
第九章 假設檢驗
 9．1 構造原假設和備擇假設
 9．2 第1類錯誤和第Ⅱ類錯誤
 9．3 總體均值的假設檢驗：　已知的情況
 9．4 總體均值的假設檢驗　未知的情況
 9．5 總體比例的假設檢驗
第十章 兩個總體均值和比例的統(tǒng)計推斷
 10．1 兩個總體均值之差的推斷：　和　已知
 10．2 兩個總體均值之差的推斷：　和　未知
 10．3 兩個總體均值之差的推斷：配對樣本
 10．4 兩個總體比例之差的推斷
第十一章 總體方差的推斷
第十二章 方差分析和試驗設計
第十三章 簡單線性回歸
第十四章 多元回歸
第十五章 回歸分析：建模問題
第十六章　非參數(shù)估計
第十七章　質量控制的統(tǒng)計方法
附錄A
附錄B

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：1.3.3 數(shù)據(jù)收集中的誤差管理者應該時刻牢記，統(tǒng)計研究使用的數(shù)據(jù)是可能存在錯誤的。使用了錯誤的數(shù)據(jù)可能比不使用任何數(shù)據(jù)更糟糕。當獲得的數(shù)據(jù)與真實值或實際值不符時，就會產(chǎn)生數(shù)據(jù)收集錯誤，這類錯誤多是由于收集方法不當引起的。錯誤產(chǎn)生的形式有多種。例如，訪談員可能會發(fā)生記錄錯誤，比如將24歲誤記為42歲，或者受訪者由于曲解了問題的原意而做出了錯誤的回答。試驗數(shù)據(jù)分析人員在收集和記錄數(shù)據(jù)時應特別小心，并確保不出現(xiàn)錯誤?？刹扇∫恍┨厥獯胧┮詸z驗數(shù)據(jù)的內(nèi)在一致性。例如，如果一個年齡22歲的人卻說自己已經(jīng)有20年的工作經(jīng)驗，那么在這種情況下，分析人員就有必要重新檢查數(shù)據(jù)的準確性。數(shù)據(jù)分析人員還應該注意一些過大或者過小的數(shù)據(jù)，它們通常被稱為異常值，而這些數(shù)據(jù)往往有可能存在錯誤。在本書第三章中，我們將介紹一些統(tǒng)計學家們用來鑒別異常值的方法。在數(shù)據(jù)收集過程中會經(jīng)常發(fā)生錯誤。盲目地使用那些偶然獲得的數(shù)據(jù)或者在數(shù)據(jù)收集過程中不認真都會造成數(shù)據(jù)出錯，進而導致錯誤的決策。因此，按照正確的步驟收集數(shù)據(jù)才能保證決策信息的可信度，提高數(shù)據(jù)的利用價值。1.4 描述統(tǒng)計學大多數(shù)報紙、雜志、公司報告和其他出版物上的統(tǒng)計信息都是以一種易于理解的方式表現(xiàn)出來。通過表格、圖形或者數(shù)字等形式把數(shù)據(jù)表示出來，這種統(tǒng)計方法稱為描述統(tǒng)計學。

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