商務與經(jīng)濟統(tǒng)計方法

前言

寫作本書的目的，是為主修管理、市場營銷、金融、會計、經(jīng)濟以及工商管理其他領(lǐng)域的學生提供一本介紹描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計諸多應用概況的教材。當我們致力于商務應用時，我們還利用了很多學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生學過商業(yè)課程。1967年本書的第1版出版。在那時，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)已不再是一個難題了。你在食品店購買的食品數(shù)量在收銀臺已被自動地記錄下來。電話公司能記錄下通話的次數(shù)、通話的時間和通話人的電話號碼。信用卡公司能夠記錄下卡號、時間和日期以及購買金額等信息。醫(yī)療設施能自動地監(jiān)控患者的心率、血壓和體溫。大量的商業(yè)信息幾乎可以即時記錄和報告。例如，在CNN、《今日美國》和IMSNBC的網(wǎng)站上，你都能瀏覽到滯后時間不超過20分鐘的股票價格。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，所有的學生都有計算器，并且大部分學生都有電腦，或者能在校園實驗室里使用電腦。統(tǒng)計軟件，例如Excel和MINITAB都可在電腦上應用。在各章里，我們使用了很多屏幕截圖使學生熟悉軟件輸出的特征。因為電腦和軟件的有效性，我們不必再長久地陷于煩瑣的計算。我們用了許多解釋性的例題來代替計算性的例題，這樣可以幫助學生更好地理解和解釋統(tǒng)計結(jié)果。此外，我們現(xiàn)在更加重視統(tǒng)計問題的概念上的特征。在做出上述改變的同時，我們?nèi)匀焕^續(xù)為關(guān)鍵性概念提供實證的例題。本書第13版是眾人共同努力的結(jié)果：學生、同事、評論家和McGraw-Hill／Irwin的工作人員。我們感謝他們。我們要向調(diào)查和項目小組的參與者，以及評論家們表示誠摯的感謝。下面是被感謝者的名單（略）。他們的建議，以及對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大學的Leonard Presby博士，加州州立大學Hayward分校的Julia Norton和邁阿密達得（Dade）學院的Chr：istopher’Rogers，他們審閱了原稿和清樣，檢查了習題以確保準確無誤；南卡羅來納州大學的Kathleen Whitcomb教授準備了學習指南；卡羅來納海岸大學的塞繆爾A.沃森博士準備了試題庫；南俄勒岡大學的Rene Ordonez教授準備了PowerPoint演示；Denise Heban女士和其他作者準備了指導者手冊。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的人。

內(nèi)容概要

　　《商務與經(jīng)濟統(tǒng)計方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》是統(tǒng)計學科最優(yōu)秀的教材之一，為您深入領(lǐng)會統(tǒng)計概念的含義提供了最有效的工具?！渡虅张c經(jīng)濟統(tǒng)計方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》編排新穎，講解清晰透徹，同時結(jié)合了大量豐富的案例，使得統(tǒng)計技術(shù)不再枯燥，方便了讀者的理解和學習?！渡虅张c經(jīng)濟統(tǒng)計方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》不僅適用于全國各財經(jīng)院校統(tǒng)計專業(yè)的廣大教師、本科生和研究生教學，而且為主修經(jīng)濟、財政、金融、市場營銷、會計、管理和其他商務管理專業(yè)的師生提供了一本應用統(tǒng)計技術(shù)的最佳教材?！　∵@是一本介紹描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計諸多應用的最優(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)學推導，而是采用深入淺出、循序漸進的敘述方法，把重點放在數(shù)據(jù)和結(jié)果的解釋上，并穿插了許多生動翔實的案例和練習，結(jié)構(gòu)嚴謹、講解清晰、圖表活潑，易于讀者理解與掌握?！　　渡虅张c經(jīng)濟統(tǒng)計方法全球數(shù)據(jù)集（英文版·原書第13版）》可以作為經(jīng)濟類、管理類專業(yè)的本科生、研究生和MBA學習統(tǒng)計學的教材，也可作為從事工商管理和經(jīng)濟分析的各類人員學習統(tǒng)計方法和技術(shù)的參考書。

作者簡介

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

書籍目錄

導讀.前言教學建議術(shù)語表第1章 什么是統(tǒng)計學1.1 引言1.2 為什么學習統(tǒng)計學1.3 什么是統(tǒng)計學1.4 統(tǒng)計學的類型1.5 變量的類型1.6 測量尺度1.7 倫理與統(tǒng)計1.8 計算機應用小結(jié)本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題自測題答案第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 一個軟件例子2.5 相對頻數(shù)分布2.6 頻數(shù)分布的圖形表示小結(jié)本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第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 標準差的解釋與應用3.15 分組數(shù)據(jù)的均值和標準差3.16 倫理和果報告小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第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 描述兩個變量之間的關(guān)系小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第1-4章 復習術(shù)語習題案例第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 計算概率的幾個法則5.5 列聯(lián)表5.6 樹形圖5.7 貝葉斯定理5.8 計數(shù)原理小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第6章 離散型概率分布6.1 引言6.2 何謂概率分布6.3 隨機變量6.4 概率分布的均值.方差和標準差6.5 二項概率分布6.6 超幾何分布6.7 泊松概率分布6.8 協(xié)方差小結(jié)本章習題數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第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 標準正態(tài)概率分布7.5 確定正態(tài)曲線下的面積7.6 二項分布的正態(tài)近似小結(jié)本章習題數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第5-7章 復習術(shù)語習題案例第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用小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第9章 估計和置信區(qū)間9.1 引言9.2 均值的點估計和置信區(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?shù)臉颖救萘啃〗Y(jié)本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第8-9章 復習術(shù)語習題案例第10章 單樣本假設檢驗10.1 引言10.2 什么是假設10.3 什么是假設檢驗10.4 假設檢驗五步法10.5 單側(cè)與雙側(cè)顯著性檢驗10.6 總體均值的檢驗：已知總體標準差10.7 假設檢驗中的p-值10.8 總體均值的檢驗：總體標準差未知10.9 關(guān)于比例的檢驗10.1 0第II類錯誤小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第11章 兩樣本假設檢驗11.1 引言11.2 兩樣本假設檢驗：獨立樣本11.3 比例的兩樣本檢驗11.4 總體均值的比較：總體標準差未知(合并.檢驗)11.5 總體均值的比較：總體標準差不等11.6 兩樣本的假設檢驗：相依樣本11.7 相依樣本與獨立樣本的比較小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第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12.6 關(guān)于成對處理均值的推斷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)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第10-12章 復習術(shù)語習題案例第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13.6 回歸分析13.7 估計的標準誤差13.8 線性回歸的假定13.9 置信區(qū)間和預測區(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)與估計的標準誤差之間的關(guān)系13.12 變換數(shù)據(jù)13.13 協(xié)方差小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第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 回歸方程對數(shù)據(jù)的擬合好嗎14.4 多元線性回歸的推斷14.5 評價多元回歸的假定14.6 逐步回歸14.7 具有交互作用的回歸模型小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第13-14章 復習術(shù)語習題案例第15章 指數(shù)15.1 引言15.2 簡單指數(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 價值指數(shù)15.8 特殊用途指數(shù)15.9 消費者物價指數(shù)15.1 0調(diào)整基期小結(jié)本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第16章 時間序列與預測16.1 引言16.2 時間序列的構(gòu)成16.3 移動平均16.4 加權(quán)移動平均16.5 線性趨勢16.6 最小二乘法16.7 非線性趨勢16.8 季節(jié)波動16.9 消除數(shù)據(jù)的季節(jié)影響16.1 0杜賓-瓦特森統(tǒng)計量小結(jié)本章習題exercises.com自測題答案第15-16章 復習術(shù)語習題第17章 非參數(shù)方法：檢驗17.1 引言17.2 擬合優(yōu)度檢驗：期望頻數(shù)相等17.3 擬合優(yōu)度檢驗：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)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第18章 非參數(shù)方法分級數(shù)據(jù)分析18.1 引言18.2 符號檢驗18.3 相依樣本的威爾科克森符號秩檢驗18.4 獨立樣本的威爾科克森秩和檢驗18.5 克魯斯卡爾-沃利斯檢驗：秩方差分析18.6 秩順序相關(guān)小結(jié)符號讀法本章習題exercises.com數(shù)據(jù)集習題軟件命令自測題答案第17-18章 復習術(shù)語習題案例第19章 統(tǒng)計過程控制與質(zhì)量管理19.1 引言19.2 質(zhì)量控制簡史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)符號讀法本章習題軟件命令自測題答案第20章 決策論基礎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 完全信息的價值20.6 敏感性分析20.7 決策樹小結(jié)本章習題自測題答案Excel插件MegaStatVisualStatistics2.2 附錄附錄A：數(shù)據(jù)集附錄B：表格附錄C：各章習題及復習題奇數(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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《商務與經(jīng)濟統(tǒng)計方法全球數(shù)據(jù)集(英文版·原書第13版)》可以作為經(jīng)濟類、管理類專業(yè)的本科生、研究生和MBA學習統(tǒng)計學的教材，也可作為從事工商管理和經(jīng)濟分析的各類人員學習統(tǒng)計方法和技術(shù)的參考書。這是一本介紹描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計諸多應用的最優(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)學推導，而是采用深入淺出、循序漸進的敘述方法，把重點放在數(shù)據(jù)和結(jié)果的解釋上，并穿插了許多生動翔實的案例和練習，結(jié)構(gòu)嚴謹、講解清晰、圖表活潑，易于讀者理解與掌握。

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