管理統(tǒng)計學(xué)

內(nèi)容概要

　　《管理統(tǒng)計學(xué)(第2版)》是面向高校本科生、研究生以及社會科學(xué)和經(jīng)濟學(xué)從業(yè)人員的統(tǒng)計學(xué)教學(xué)、應(yīng)用的教材或參考書，具有較強的理論指導(dǎo)性和實用性。
　　《管理統(tǒng)計學(xué)(第2版)》以經(jīng)濟管理應(yīng)用案例為基礎(chǔ)，將理論框架蘊涵于現(xiàn)實經(jīng)濟領(lǐng)域之中，將統(tǒng)計學(xué)理論與管理實踐有機結(jié)合，同時精選作者數(shù)年來積累的mba教學(xué)案例和實際工作案例，便于讀者閱瀆參考，學(xué)以致用。此外，還結(jié)合理論和應(yīng)用，詳細(xì)闡述了應(yīng)用軟件解決實際問題的方法、程序和技巧，指導(dǎo)讀者動手操作。
　　《管理統(tǒng)計學(xué)(第2版)》既具有系統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)知識，義具有超強的實踐指導(dǎo)訓(xùn)練，能夠很好地滿足高校本科生、研究生、mba學(xué)員以及相關(guān)從業(yè)人員在數(shù)量分析方面的需求?！豆芾斫y(tǒng)計學(xué)(第2版)》還附配光盤，包含ppt教學(xué)課件，案例、例題與習(xí)題的數(shù)據(jù)文件等，便于教學(xué)和自學(xué)。

作者簡介

　　李金林 北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，美國U C Berkeley、德國Karlsruhe
University高級訪問學(xué)者，兼任中國管理科學(xué)學(xué)會企業(yè)管理分會理事長，北京系統(tǒng)工程學(xué)會理事長。長期從事管理統(tǒng)計學(xué)、收益管理、運籌學(xué)、可靠性的研究與教學(xué)工作。主持多項國家級、省部級科研項目和管理咨詢項目；發(fā)表論文100余篇；主編、參編著作多部。

書籍目錄

第1章 緒論
　1.1 統(tǒng)計學(xué)的性質(zhì)
　1.2 統(tǒng)計學(xué)在管理中的應(yīng)用
　1.3 統(tǒng)計學(xué)方法的分類
　1.3.1 描述統(tǒng)計學(xué)
　1.3.2 推斷統(tǒng)計學(xué)
　1.4 統(tǒng)計學(xué)的基本概念
　1.4.1 總體
　1.4.2 樣本
　1.4.3 總體參數(shù)和統(tǒng)計量
　1.5 統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展
　1.5.1 古典統(tǒng)計學(xué)時代
　1.5.2 近代統(tǒng)計學(xué)時代
　1.5.3 現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)時代
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)收集方法
　2.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集的意義
　2.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的計量與類型
　2.2.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的計量
　2.2.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型
　2.2.3 統(tǒng)計變量
　2.3 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源
　2.3.1 直接來源
　2.3.2 間接來源
　2.4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的誤差
　2.5 統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集過程
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第3章 描述數(shù)據(jù)的圖表方法
　3.1 數(shù)據(jù)描述的意義及分類
　3.2 定量數(shù)據(jù)的圖形描述
　3.2.1 定量數(shù)據(jù)整理
　3.2.2 單變量定量數(shù)據(jù)的圖形描述
　3.2.3 多變量定量數(shù)據(jù)的圖形描述
　3.3 定性數(shù)據(jù)的圖表描述
　3.3.1 定性數(shù)據(jù)的整理
　3.3.2 單變量定性數(shù)據(jù)的圖形描述
　3.3.3 多變量定性數(shù)據(jù)的圖形描述
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第4章 描述統(tǒng)計中的測度
　4.1 數(shù)據(jù)分布的集中趨勢測度
　4.1.1 數(shù)值平均數(shù)
　4.1.2 位置平均數(shù)
　4.1.3 中位數(shù)與算術(shù)平均數(shù)的比較
　4.2 數(shù)據(jù)分布的離散趨勢測度
　4.2.1 極差
　4.2.2 四分位差
　4.2.3 平均差
　4.2.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
　4.2.5 相對位置和相對離散程度的度量
　4.3 數(shù)據(jù)分布的形狀測度
　4.3.1 分布偏態(tài)測度
　4.3.2 分布峰態(tài)測度
　4.4 用excel計算描述統(tǒng)計量
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第5章 概率與概率分布
　5.1 概率及其運算
　5.2 全概率公式、貝葉斯公式和事件的獨立性
　5.2.1 全概率公式
　5.2.2 貝葉斯公式
　5.3 離散型隨機變量的概率分布
　5.3.1 伯努利分布
　5.3.2 二項分布
　5.3.3 幾何分布
　5.3.4 超幾何分布
　5.3.5 泊松分布
　5.3.6 多項分布
　5.4 連續(xù)型隨機變量的概率分布
　5.4.1 正態(tài)分布
　5.4.2 指數(shù)分布
　5.4.3 均勻分布
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第6章 抽樣與抽樣分布
　6.1 概率抽樣方法
　6.1.1 簡單隨機抽樣
　6.1.2 分層抽樣
　6.1.3 系統(tǒng)抽樣
　6.1.4 整群抽樣
　6.2 由正態(tài)分布導(dǎo)出的幾個重要分布
　6.2.1 x2分布
　6.2.2 t分布
　6.2.3 f分布
　6.3 樣本均值的分布與中心極限定理
　6.4 樣本比例的抽樣分布
　6.5 樣本方差的抽樣分布
　6.6 兩個總體參數(shù)推斷時的樣本統(tǒng)計量的抽樣分布
　6.6.1 兩個樣本均值差的抽樣分布
　6.6.2 兩個樣本比例差的抽樣分布
　6.6.3 兩個樣本方差比的抽樣分布
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第7章 參數(shù)估計
　7.1 參數(shù)點估計
　7.1.1 矩估計法
　7.1.2 極大似然估計法
　7.2 點估計的評價準(zhǔn)則
　7.2.1 無偏性
　7.2.2 有效性
　7.2.3 一致性
　7.3 區(qū)間估計的概念和原理
　7.3.1 區(qū)間估計的基本原理
　7.3.2 區(qū)間估計的步驟
　7.4 總體均值的區(qū)間估計
　7.4.1 單一總體均值的區(qū)間估計(方差已知或大樣本)
　7.4.2 單一總體均值的區(qū)間估計(小樣本且方差未知)
　7.4.3 兩個總體均值之差的區(qū)間估計
　7.5 總體比例的區(qū)間估計
　7.5.1 單一總體比例的區(qū)間估計
　7.5.2 兩個總體比例之差的區(qū)間估計
　7.6 總體方差的區(qū)間估計
　7.7 樣本容量的確定
　7.7.1 總體均值區(qū)間估計時樣本容量的確定
　7.7.2 總體比例區(qū)間估計時樣本容量的確定
　7.7.3 兩個總體均值之差區(qū)間估計時樣本容量的確定
　7.7.4 兩個總體比例之差區(qū)間估計時樣本容量的確定
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第8章 假設(shè)檢驗
　8.1 假設(shè)檢驗的原理
　8.1.1 假設(shè)檢驗的基本原理
　8.1.2 假設(shè)檢驗的步驟
　8.1.3 假設(shè)檢驗中的兩類錯誤
　8.1.4 假設(shè)檢驗中的戶值
　8.2 總體均值的假設(shè)檢驗
　8.2.1 σ已知的情況下總體均值的假設(shè)檢驗
　8.2.2 σ未知、大樣本的情況下總體均值的假設(shè)檢驗
　8.2.3 σ未知、小樣本的情況下總體均值的假設(shè)檢驗
　8.3 總體比例的假設(shè)檢驗
　8.3.1 單一總體比例的假設(shè)檢驗
　8.3.2 兩個總體比例之差的假設(shè)檢驗
　8.4 總體方差的假設(shè)檢驗
　8.4.1 單一總體方差的假設(shè)檢驗
　8.4.2 兩個總體方差比的假設(shè)檢驗
　8.5 兩個總體均值差的假設(shè)檢驗
　8.5.1 σ21、σ22已知，或σ21、σ22未知，但大樣本的情況
　8.5.2 σ21、σ22未知，且小樣本的情況
　8.5.3 配對樣本
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第9章 方差分析
　9.1 方差分析的基本思想
　9.2 單因素方差分析
　9.2.1 單因素方差分析的步驟
　9.2.2 單因素方差分析的多重比較
　9.3 雙因素方差分析
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第10章 x2分布和列聯(lián)分析
　10.1 x2分布與擬合優(yōu)度檢驗
　10.1.1 x2統(tǒng)計量與x2分布
　10.1.2 擬合優(yōu)度檢驗
　10.2 列聯(lián)表與兩變量獨立性檢驗
　10.2.1 列聯(lián)表
　10.2.2 獨立性檢驗
　10.3 列聯(lián)表與多個比例相等的檢驗
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第11章 相關(guān)與回歸分析
　11.1 變量間的相關(guān)關(guān)系
　11.1.1 變量相關(guān)的概念
　11.1.2 相關(guān)系數(shù)
　11.1.3 對相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗
　11.1.4 決定系數(shù)
　11.2 一元線性回歸
　11.2.1 一元線性回歸的概念
　11.2.2 參數(shù)β0和β1的最小二乘估計
　11.2.3 殘差分析
　11.2.4 回歸方程的顯著性檢驗(總體顯著性檢驗)
　11.2.5 回歸系數(shù)的顯著性檢驗
　11.2.6 預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差
　11.2.? 回歸方程在估計和預(yù)測中的應(yīng)用
　11.2.8 相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差三者的關(guān)系
　11.3 多元線性回歸
　11.3.1 多元線性回歸的概念和方法
　11.3.2 對多元回歸模型的評估
　11.4 可線性化的非線性回歸
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第12章 時間序列分析與預(yù)測
　12.1 時間序列分析概述
　12.1.1 時間序列及其分類
　12.1.2 時間序列的組成因素與模型
　12.2 時間序列平滑與預(yù)測
　12.2.1 移動平均法
　12.2.2 指數(shù)平滑法
　12.3 有趨勢序列的最小二乘法預(yù)測模型
　12.3.1 線性趨勢模型
　12.3.2 二次曲線趨勢模型
　12.3.3 指數(shù)趨勢模型
　12.3.4 使用第一、第二、百分?jǐn)?shù)差異法選擇模型
　12.4 有趨勢序列的自回歸預(yù)測模型
　12.5 季節(jié)因素分析
　12.5.1 季節(jié)因素分析的目的
　12.5.2 季節(jié)因素分析的方法
　12.5.3 季節(jié)因素的調(diào)整
　12.6 循環(huán)因子分析
　12.6.1 循環(huán)波動及其分析目的
　12.6.2 循環(huán)波動的分析方法
　軟件應(yīng)用
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第13章 指數(shù)
　13.1 指數(shù)的概念和分類
　13.1.1 指數(shù)的概念
　13.1.2 指數(shù)的分類
　13.2 個體指數(shù)
　13.3 綜合指數(shù)
　13.3.1 不加權(quán)綜合指數(shù)
　13.3.2 加權(quán)綜合指數(shù)：拉氏指數(shù)和帕氏指數(shù)
　13.4 平均指數(shù)
　13.4.1 加權(quán)算術(shù)平均法編制數(shù)量指標(biāo)指數(shù)
　13.4.2 加權(quán)調(diào)和平均法編制質(zhì)量指標(biāo)指數(shù)
　13.5 指數(shù)體系
　13.5.1 指數(shù)體系概念和應(yīng)用
　13.5.2 指數(shù)體系的因素分析
　13.6 常用價格指數(shù)
　13.6.1 消費價格指數(shù)
　13.6.2 零售價格指數(shù)
　13.6.3 股票價格指數(shù)
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第14章 聚類分析
　14.1 聚類分析概述
　14.2 距離和相似系數(shù)
　14.2.1 變量測量尺度的類型
　14.2.2 樣品間親疏程度的測度
　14.3 類間距離計算方法
　14.3.1 最短距離連接法
　14.3.2 最長距離連接法
　14.3.3 類間平均距離連接法
　14.3.4 類內(nèi)平均距離連接法
　14.3.5 重心聚類法
　14.3.6 離差平方和法
　14.3.7 中位數(shù)法
　14.4 層次聚類分析法
　14.4.1 層次聚類分析概述
　14.4.2 層次聚類分析具體步驟
　14.4.3 用spss進(jìn)行層次聚類分析基本操作步驟和輸出結(jié)果分析
　14.4.4 spss層次聚類分析操作的其他常用選項
　14.5 快速聚類分析
　14.5.1 快速聚類分析概述
　14.5.2 快速聚類分析具體分析步驟
　14.5.3 spss快速聚類分析基本操作步驟和輸出結(jié)果分析
　14.5.4 spss快速聚類分析操作的其他常用選項
　14.6 聚類分析的實例分析
　14.6.1 背景介紹
　14.6.2 操作步驟及結(jié)果解析
　14.6.3 聚類分析的注意事項
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
第15章 因子分析
　15.1 基本概念
　15.1.1 因子分析概述
　15.1.2 因子分析模型
　15.2 因子分析的基本步驟
　15.2.1 判斷原始變量是否適合進(jìn)行因子分析
　15.2.2 提取公因子和確定公因子數(shù)目
　15.2.3 公因子的命名解釋
　15.2.4 計算因子得分
　15.3 spss實現(xiàn)因子分析的操作步驟
　15.4 因子分析的實例分析
　15.4.1 背景介紹
　15.4.2 操作步驟及結(jié)果解析
　15.4.3 實例分析小結(jié)
　本章小結(jié)
　關(guān)鍵術(shù)語
　習(xí)題
　案例研究
參考文獻(xiàn)
附錄 常用統(tǒng)計表

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：在明確所需數(shù)據(jù)的獲取渠道之后，再來看一下數(shù)據(jù)的收集過程。1）明確收集目的，確定收集方向一般來說，收集調(diào)研數(shù)據(jù)的用途可以分為如下三類：一類是探測性調(diào)研，即收集初步的數(shù)據(jù)，用以揭示一些現(xiàn)象，其通常是在對研究對象缺乏了解的情況下，要回答“有沒有”、“是不是”等問題時進(jìn)行的研究。例如：夏士蓮綠茶洗發(fā)水受消費者青睞嗎？彩屏手機和立體聲鈴聲能不能受到顧客的歡迎？從相關(guān)領(lǐng)域研究機構(gòu)的公開數(shù)據(jù)庫、他人的定性研究結(jié)果及對顧客進(jìn)行抽樣調(diào)查這三方面收集到的數(shù)據(jù)，較適合于以探測性為目的的調(diào)研。另一類是描述性調(diào)研，也就是作定量描述，通常是在對研究對象有一定了解的情況下，要回答“怎么樣”、“是什么”等問題時進(jìn)行的研究。例如：某家電商場在周日的顧客流量是多少？多少人購買了該商場的產(chǎn)品？大部分的統(tǒng)計調(diào)查所收集的數(shù)據(jù)，都適用于以描述性為目的的調(diào)研。還有一類是因果性調(diào)研，即測試因果關(guān)系，通常是在對研究對象有相當(dāng)程度了解的情況下，要回答“為什么”、“相互關(guān)系如何”等問題時進(jìn)行的研究。例如：假如在SARS期間將某一款產(chǎn)品降價10%，會不會有大量消費者購買？消費者的數(shù)量能增加多少？對于這種以因果性為目的的調(diào)研，利用觀察和實驗法來收集所需數(shù)據(jù)最適合。2）制訂數(shù)據(jù)收集計劃計劃的制訂要貼近現(xiàn)實情況，具備較強的可操作性。同時計劃的制訂還要十分科學(xué)，充分考慮到數(shù)據(jù)誤差問題，流程設(shè)計合理，并盡可能將冗余和虛假的信息對正確分析過程的干擾度降至最低。一般來講，一份完整的數(shù)據(jù)收集計劃應(yīng)該包括以下內(nèi)容：明確所需數(shù)據(jù)的來源，即是通過直接渠道還是間接渠道獲得數(shù)據(jù)，同時要考慮這些渠道的可信度、安全性等問題。在選擇數(shù)據(jù)來源時，除了參考之前所說的那些渠道，作為一個商業(yè)企業(yè)而言，通過人際關(guān)系來收集數(shù)據(jù)往往也很關(guān)鍵。對于很多企業(yè)，由于所需信息量可能很大，因此往往不可能對所有的目標(biāo)數(shù)據(jù)源進(jìn)行收集調(diào)查，因此需要按一定的比例從中抽取相當(dāng)數(shù)量并有典型代表性的樣本進(jìn)行研究，也就是說要做好抽樣計劃，其中必須強調(diào)對數(shù)據(jù)抽樣誤差的控制。

編輯推薦

《管理統(tǒng)計學(xué)(第2版)》是教育部高等學(xué)校管理科學(xué)與工程類教學(xué)指導(dǎo)委員會推薦教材,全國高等學(xué)校管理科學(xué)與工程類專業(yè)規(guī)劃教材之一。

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