商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)

內(nèi)容概要

　　本書是一本統(tǒng)計(jì)學(xué)入門教科書，以收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、根據(jù)數(shù)據(jù)所提供的信息進(jìn)行決策為主線，通過對(duì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行入門性的介紹，使大家能夠在許多商務(wù)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中進(jìn)行正確的統(tǒng)計(jì)分析。本書強(qiáng)化讀者對(duì)概念的理解，強(qiáng)調(diào)用商務(wù)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的實(shí)例來闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念與方法，并將統(tǒng)計(jì)知識(shí)與大量的實(shí)例和練習(xí)結(jié)合在一起，論述如何理解各種統(tǒng)計(jì)方法及其假設(shè)，從而更好地解決商務(wù)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的問題。　　讀者對(duì)象：經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)本科生、研究生、MBA學(xué)生和EMBA學(xué)生等。

作者簡介

　　威廉L．卡爾森（williamL．CarIson）　　圣奧拉夫?qū)W院榮譽(yù)退休的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授。他在該學(xué)院執(zhí)教31年，并多次擔(dān)任系主任以及包括計(jì)算機(jī)學(xué)院院長在內(nèi)的多項(xiàng)行政職務(wù)。他不僅主持過美國政府和明尼蘇達(dá)大學(xué)委托的課題，而且還在很多大學(xué)舉辦過講座。他被選為美國大學(xué)優(yōu)等生榮譽(yù)學(xué)會(huì)（PhiBetaKappa）的榮譽(yù)會(huì)員。在到圣奧拉夫?qū)W院任教之前，他已經(jīng)在私人產(chǎn)業(yè)和契約方面研究了10年。他在密歇根理工大學(xué)獲得工程學(xué)士學(xué)位，在伊利諾伊理工學(xué)院獲得碩士學(xué)位，在密歇根大學(xué)雷克漢姆（Rackham）研究生院獲得質(zhì)量管理博士學(xué)位。他的研究包括高速公路安全、統(tǒng)計(jì)學(xué)教育以及與管理相關(guān)的眾多領(lǐng)域。在此之前，他已經(jīng)出版了兩本統(tǒng)計(jì)學(xué)教科書。他曾經(jīng)帶領(lǐng)很多學(xué)生團(tuán)體對(duì)不同的國家進(jìn)行研究。他現(xiàn)在是 CannonValleyElderCollegium的執(zhí)行董事。他喜愛他的孫子、木工、旅行、讀書和在威斯康星州北部的工作?！　∝惖費(fèi)．索恩（BettyM．Thorme）　　作者、研究人員和榮譽(yù)教師。她是佛羅里達(dá)州斯泰森大學(xué)商務(wù)管理學(xué)院的決策科學(xué)教授，并擔(dān)任本科部的主任。索恩博士曾獲斯泰森大學(xué)頒發(fā)給教學(xué)成績優(yōu)異教師的 McEniry獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)是斯泰森大學(xué)教師的最高榮譽(yù)。她也是斯泰森大學(xué)商務(wù)管理學(xué)院年度突出教師獎(jiǎng)和年度教授獎(jiǎng)的獲得者。她為斯泰森大學(xué)在奧地利因斯布魯克的夏季項(xiàng)目、斯泰森大學(xué)法學(xué)院、斯泰森大學(xué)高級(jí)MBA項(xiàng)目和斯泰森大學(xué)行政公務(wù)項(xiàng)目講授課程。她在2004年和2005年被選為斯泰森大學(xué)法學(xué)院． JD／MBA項(xiàng)目的最佳教授。她在日內(nèi)瓦學(xué)院獲得理科學(xué)士學(xué)位和文科碩士學(xué)位，在印第安納大學(xué)獲得博士學(xué)位。索恩博士是“如何在學(xué)校和商務(wù)中更加有效地利用統(tǒng)計(jì)”（MakingStatisticsMoreEffectiveinSchoolsandBusiness）會(huì)議計(jì)劃委員會(huì)的成員，并擔(dān)任秘書和財(cái)務(wù)管理員，她每年都與統(tǒng)計(jì)學(xué)科的同行舉行一次會(huì)議來討論統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究和教學(xué)問題。她還是決策科學(xué)學(xué)會(huì)、美國質(zhì)量學(xué)會(huì)和美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)的成員。索恩博士參與了北美Fareston與’ramoxifen乳腺癌輔助治療臨床試驗(yàn)（NAFTA）長達(dá)5年的跟蹤研究（http：／／www．naftatrial． corn）?！　∷鞫骱驼煞蚣酚?個(gè)孩子。他們經(jīng)常到世界各地旅游，加入并致力于幫助弱勢(shì)兒童的國際組織。

書籍目錄

譯者序作者簡介前言第1章　為什么要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)1.1　不確定環(huán)境下的決策1.2　抽樣1.3　描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)第2章　描述數(shù)據(jù)：圖表2.1　變量的類型2.2　描述分類變量的圖表2.3　描述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的圖表2.4　描述數(shù)值型變量的圖表2.5　描述變量關(guān)系的圖表2.6　數(shù)據(jù)表述錯(cuò)誤第3章　描述數(shù)據(jù)：數(shù)值3.1　集中趨勢(shì)的測(cè)量3.2　離散趨勢(shì)的測(cè)量值3.3　加權(quán)平均數(shù)和分組數(shù)據(jù)的測(cè)量3.4　變量之間關(guān)系的測(cè)量值3.5　線性關(guān)系的獲取第4章　概率4.1　隨機(jī)試驗(yàn)、結(jié)果、事件4.2　概率及其基本原理4.3　概率法則4.4　二元概率4.5　貝葉斯定理第5章　離散型隨機(jī)變量及其概率分布5.1　隨機(jī)變量5.2　離散型隨機(jī)變量的概率分布5.3　離散型隨機(jī)變量的性質(zhì)5.4　二項(xiàng)分布5.5　超幾何分布5.6　泊松概率分布5.7　聯(lián)合分布離散型隨機(jī)變量第6章　連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率分布6.1　連續(xù)型隨機(jī)變量6.2　連續(xù)型隨機(jī)變量的期望值6.3　正態(tài)分布6.4　用正態(tài)分布對(duì)二項(xiàng)分布進(jìn)行6.4　近似6.5　指數(shù)分布6.6　連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布第7章　抽樣和抽樣分布7.1　從總體中抽樣7.2　樣本均值的抽樣分布7.3　樣本比例的抽樣分布7.4　樣本方差的抽樣分布第8章　估計(jì)：單個(gè)總體的估計(jì)8.1　點(diǎn)估計(jì)量的性質(zhì)8.2　均值的置信區(qū)間：總體方差8.2　已知8.3　均值的置信區(qū)間：總體方差8.3　未知8.4　總體比例的置信區(qū)間8.4 （大樣本）第9章　參數(shù)估計(jì)的進(jìn)一步討論9.1　兩個(gè)正態(tài)總體均值差異的置信9.1　區(qū)間9.2　兩個(gè)正態(tài)分布總體均值差異的9.2　置信區(qū)間：總體方差未知9.3　兩個(gè)總體比例差異的置信區(qū)間9.3 （大樣本）9.4　正態(tài)分布總體方差的置信區(qū)間9.5　樣本容量的確定第10章　假設(shè)檢驗(yàn)10.1　假設(shè)檢驗(yàn)的概念10.2　正態(tài)分布均值的檢驗(yàn)：總體10.2　方差已知10.3　正態(tài)分布均值的檢驗(yàn)：總體10.3　方差未知10.4　總體比例的檢驗(yàn)（大樣本）10.5　評(píng)價(jià)檢驗(yàn)的效力第11章　假設(shè)檢驗(yàn)II11.1　兩個(gè)總體均值差異的檢驗(yàn)11.2　兩總體比例差異的檢驗(yàn)11.2 （大樣本）11.3　一個(gè)正態(tài)分布方差的檢驗(yàn)11.4　兩正態(tài)分布總體方差相等的11.4　檢驗(yàn)11.5　假設(shè)檢驗(yàn)的評(píng)論第12章　簡單線性回歸12.1　相關(guān)性分析12.2　線性回歸模型12.3　用最小二乘法求系數(shù)估計(jì)值12.4　線性回歸方程的解釋效力12.5　統(tǒng)計(jì)推斷：假設(shè)檢驗(yàn)和12.5　置信區(qū)間12.6　預(yù)測(cè)12.7　圖形分析第13章　多元回歸13.1　多元回歸模型13.2　系數(shù)的估計(jì)13.3　多元回歸方程的解釋效力13.4　單個(gè)回歸系數(shù)的置信區(qū)間和13.4　假設(shè)檢驗(yàn)13.5　回歸系數(shù)的檢驗(yàn)13.6　預(yù)測(cè)13.7　非線性模型的轉(zhuǎn)化13.8　回歸模型的虛擬變量13.9　多元回歸分析的應(yīng)用方法第14章　回歸分析的進(jìn)一步討論14.1　建立模型的方法論14.2　虛擬變量和試驗(yàn)設(shè)計(jì)14.3　因變量的滯后值作為回歸量14.4　設(shè)定的偏差14.5　多重共線性14.6　異方差性14.7　誤差的自相關(guān)第15章　非參數(shù)估計(jì)15.1　符號(hào)檢驗(yàn)和置信區(qū)間15.2　威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)15.3　曼(惠特尼U檢驗(yàn)115.4　威爾科克森秩和檢驗(yàn)15.5　斯皮爾曼秩相關(guān)第16章　擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和列聯(lián)表16.1　確定概率的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)16.2　總體參數(shù)未知的擬合優(yōu)度16.2　檢驗(yàn)16.3　列聯(lián)表第17章　方差分析17.1　幾個(gè)總體均值的比較17.2　單因素方差分析17.3　克魯斯卡爾-沃利斯檢驗(yàn)17.4　雙因素方差分析：每個(gè)單元格17.4　包含一個(gè)觀測(cè)值，隨機(jī)分組17.5　雙因素方差分析：每個(gè)單元格17.5　包含一個(gè)以上觀測(cè)值第18章　質(zhì)量簡介18.1　質(zhì)量的重要性18.2　均值和標(biāo)準(zhǔn)差的控制圖18.3　生產(chǎn)過程的能力18.4　比例的控制圖18.5　發(fā)生次數(shù)的控制圖第19章　時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)19.1　指數(shù)19.2　隨機(jī)性的非參數(shù)檢驗(yàn)19.3　時(shí)間序列成分19.4　移動(dòng)平均19.5　指數(shù)平滑19.6　自回歸模型19.7　自回歸綜合移動(dòng)平均模型2第20章　抽樣的進(jìn)一步討論20.1　抽樣研究的基本步驟20.2　抽樣和非抽樣誤差20.3　簡單隨機(jī)抽樣20.4　分層抽樣20.5　確定樣本容量20.6　其他抽樣方法第21章　統(tǒng)計(jì)決策理論21.1　不確定性條件下的決策21.2　不包含確定概率的解決方案：21.2　最大最小準(zhǔn)則、最小最大遺憾21.2　準(zhǔn)則21.3　期望貨幣化價(jià)值、決策樹21.4　樣本信息：貝葉斯分析與評(píng)價(jià)21.5　考慮風(fēng)險(xiǎn)：效用分析附錄A　表格附錄B　偶數(shù)題答案本書附錄B偶數(shù)題答案在隨書所附光盤中。

章節(jié)摘錄

　　第1章　為什么要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)　　引言　　在信息時(shí)代，世界充滿了數(shù)據(jù)。報(bào)紙文章和電視新聞報(bào)道里經(jīng)常包含諸如“今天道瓊斯指數(shù)跌了6點(diǎn)”，“上個(gè)月消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)上漲了0.8％”，“上一次民意調(diào)查顯示總統(tǒng)的支持率在63％左右”，“臨床研究表明一種乳腺癌新藥對(duì)98％的患者沒有明顯副作用”的陳述。為了更好地把握事件的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，我們需要獲取并理解大量的數(shù)據(jù)。政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)花費(fèi)數(shù)十億美元來收集數(shù)據(jù)。聯(lián)邦政府通過自己努力和要求企業(yè)發(fā)布信息等手段來推動(dòng)這項(xiàng)活動(dòng)的開展，私人部門也在這項(xiàng)活動(dòng)中發(fā)揮著自己的作用。著名的蓋洛普民意調(diào)查和尼爾森收視率調(diào)查僅僅是市場調(diào)查研究冰山的一角。在過去的幾年中，數(shù)據(jù)收集的數(shù)量以顯著的比例增長。　　我們必須搞清所有數(shù)據(jù)的意思。計(jì)算機(jī)的發(fā)明，為快速處理、總結(jié)、分析數(shù)據(jù)和產(chǎn)生并存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)提供了條件。計(jì)算機(jī)將證券報(bào)價(jià)等數(shù)據(jù)帶到我們的指尖。我們必須恰當(dāng)?shù)胤治龊徒忉屵@些數(shù)據(jù)?！　?.1　不確定環(huán)境下的決策　　決策常常是根據(jù)不完全信息做出的。例如，盡管可能沒有明確的職業(yè)目標(biāo)，但是大學(xué)新生在入學(xué)之前就得選擇專業(yè)；在一種新藥對(duì)患者的副作用、使用后的存活率、復(fù)發(fā)率等信息未知的情況下，癌癥患者可能被要求參加該藥的臨床試驗(yàn)（見參考文獻(xiàn)1）。類似地，決策者在做出商務(wù)決策時(shí)，他們也不能確定那些從不同方面影響最終結(jié)果的因素將來的表現(xiàn)?！　≈圃焐淘趯?duì)一份合同進(jìn)行投標(biāo)時(shí)，并不能完全確定將來的生產(chǎn)總成本和競標(biāo)者的標(biāo)底。盡管如此，制造商必須進(jìn)行投標(biāo)。投資者并不能完全確定將來資本市場是繁榮、穩(wěn)定還是蕭條，但是他必須在將來市場走勢(shì)不確定的情況下決定如何在股票、債券和貨幣市場工具之間平衡投資組合。　　考慮下列陳述：　　“在將來的6個(gè)月里，IBM的股票價(jià)格將高于現(xiàn)在?！薄　　叭绻?lián)邦預(yù)算赤字像預(yù)計(jì)的那么高，則在今年剩余的時(shí)間里利率將繼續(xù)走高?！薄　　耙粋€(gè)大學(xué)畢業(yè)生的年收入要高于沒有接受過大學(xué)教育的人?！薄　≡谶@些陳述里都包含了暗示肯定性的語句，但是我們并不能保證這些確定性主張的真實(shí)性。盡管分析師預(yù)測(cè)在接下來的幾個(gè)月里IBM的股票價(jià)格可能會(huì)上漲，但是他也不能完全肯定。因此，需要對(duì)這些陳述稍做修改，表述如下：

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