商業(yè)和經濟統(tǒng)計學

內容概要

本書是以商業(yè)知識為應用背景的統(tǒng)計教材，重點講述統(tǒng)計推斷，也包括數據收集與分析等許多其他內容，所有這些知識都是評價統(tǒng)計研究結果和制定正確決策時必須具備的。    本書的特點在于與商業(yè)實踐聯(lián)系緊密：所有新概念都借助有實際背景的數據和例子來引進和說明，幾乎所有實例都選用出版物中已公布的真實數據，每章還用一到兩個例子專門討論現(xiàn)實生活中經常碰到的事件。    全書編入1400多道習題，幾乎涉及統(tǒng)計在所有研究領域的應用。這些練習大多直接來自期刊、報紙和其他資料，對于培養(yǎng)學生運用統(tǒng)計知識解決現(xiàn)實問題的能力很有幫助。

作者簡介

詹姆斯·麥克萊夫（James T.McClave），統(tǒng)計學博士，1977年創(chuàng)建信息技術有限公司，現(xiàn)任公司總裁兼首席執(zhí)行官，其公司專門為國際客戶提供統(tǒng)計方面的專業(yè)咨詢。曾在佛羅里達大學從事全職科研工作20年，現(xiàn)為佛羅里達人學統(tǒng)計學兼職教授。

書籍目錄

第1章　統(tǒng)計學、數據與統(tǒng)計思想  1.1　統(tǒng)計學  1.2　統(tǒng)計在商務中的應用類型  1.3　統(tǒng)計學的基本要素  1.4　過程（選學）  1.5　數據類型　統(tǒng)計實踐1.1  質量改進：美國公司應對來自日本的挑戰(zhàn)  1.6　收集數據  1.7　統(tǒng)計在管理決策中的作用  　統(tǒng)計實踐1.2　對20節(jié)目中一項調查結果的看法：事實還是虛構？  　要點回顧第2章　描述數據集的方法  2.1　描述定性數據　統(tǒng)計實踐2.1　帕雷托分析  2.2　描述定量數據的圖表方法  2.3  求和符號  2.4　集中趨勢的數值測度  2.5  變異性的數值測度  2.6　解釋標準差  2.7　相對定位的數值測度  2.8　檢測離群值的方法（選學）    2.9  兩變量關系的圖示（選學）    2.10　時間序列圖（選學）  2.11　用描述技術“歪曲”真相　統(tǒng)計實踐2.2  《汽車與司機》雜志的“路考摘要”　要點回顧　現(xiàn)實案例：肯塔基州牛奶案例——第一部分（一個涵蓋第1章和第2章內容的案例）  第3章　概率  3.1　事件、樣本空間與概率　統(tǒng)計實踐3.1　游戲表演策略：轉換還是不轉換  3.2　并集與交集  3.3　互補事件  3.4　加法法則與互斥事件  3.5　條件概率  3.6　乘法法則與獨立事件  3.7　隨機抽樣　統(tǒng)計實踐3.2　彩票大王　要點回顧第4章　離散型隨機變量  4.1  兩類隨機變量  4.2  離散型隨機變量的概率分布  4.3  離散型隨機變量的期望值　統(tǒng)計實踐4.1  投資組合選擇  4.4  二項隨機變量　統(tǒng)計實踐4.2　航天飛機挑戰(zhàn)者號的太空災難  4.5  泊松隨機變量（選學） 　要點回顧第5章　連續(xù)型隨機變量  5.1　連續(xù)型概率分布  5.2　均勻分布（選學）  5.3　正態(tài)分布　統(tǒng)計實踐5.1　智商、經濟變動、鐘形曲線  5.4　檢驗正態(tài)性的描述性方法  5.5  用正態(tài)分布近似二項分布  5.6　指數分布（選學）　統(tǒng)計實踐5.2　排隊理論　要點回顧第6章　抽樣分布  6.1　抽樣分布的概念  6.2　抽樣分布的性質：無偏性和最小方差性（選學）  　統(tǒng)計實踐6.1　通過多樣化減少投資風險  6.3  中心極限定理　統(tǒng)計實踐6.2　失眠藥丸　要點回顧　現(xiàn)實案例家具失火案（一個涵蓋第3章到第6章內容的案例）第7章　基于單個樣本的推斷：置信區(qū)間估計  7.1　總體均值的大樣本置信區(qū)間  7.2　總體均值的小樣本置信區(qū)間　統(tǒng)計實踐7.1　扇貝、抽樣與法律  7.3  總體比率的大樣本置信區(qū)間    7.4　確定樣本容量  7.5　關于簡單隨機抽樣的有限總體修正（選學）    7.6　抽樣調查設計（選學）　統(tǒng)計實踐7.2  抽樣誤差與非抽樣誤差　要點回顧第8章　基于單個樣本的推斷：假設檢驗  8.1　假設檢驗的基本原理  8.2　一個總體均值的大樣本假設檢驗　統(tǒng)計實踐8.1　統(tǒng)計質量控制  8.3　觀察的顯著性水平：戶值  8.4　一個總體均值的小樣本假設檢驗  8.5　一個總體比例的大樣本假設檢驗  8.6  計算第二類錯誤的概率：對β的進一步認識（選學）  8.7　一個總體方差的假設檢驗（選學）　統(tǒng)計實踐8.2  三月瘋狂——決定NCAA籃球聯(lián)賽優(yōu)劣的條件　要點回顧第9章　基于兩個樣本的推斷：置信區(qū)間與假設檢驗  9.1  比較兩個總體均值：獨立抽樣　統(tǒng)計實踐9.1  自我管理工作小組對家庭生活的影響  9.2  比較兩個總體均值：配對差實驗  9.3　比較兩個總體比率：獨立抽樣  9.4　確定樣本容量　統(tǒng)計實踐9.2　未付酬加班和公平勞動標準法案  9.5  比較兩個總體方差：獨立抽樣（選學）  　要點回顧　現(xiàn)實案例  肯塔基州牛奶案例——第二部分（一個涵蓋第7章到第9章內容的案例）第10章　簡單線性回歸　　10.1　概率模型　10.2　擬合模型：最小二乘法　　10.3　模型假定　　10.4　的一個估計量　10.5　評價模型的效果：對斜率　進行推斷　　10.6　相關系數　　10.7　決定系數　　10.8　利用模型進行估計和預測　　統(tǒng)計實踐10.1　對布朗克斯磚損害情況的統(tǒng)計評價　　10.9　簡單線性回歸：一個完全的例子　　統(tǒng)計實踐10.2　“水脈占卜師”真的能探測出水嗎？　　要點回顧　第11章　多元回歸與建模　　11.1　多元回歸模型　　11.2　一階模型：估計和解釋參數　　11.3　模型的假設　　11.4　關于參數　的推斷　　11.5　檢驗模型的總體效用　　統(tǒng)計實踐11.1　預測波爾多紅葡萄酒的價格　　11.6　利用模型進行估計和預測　　11.7　建模：交互模型　　11.8　建模：二次和其他高階模型　　11.9　建模：定性（虛擬）變量模型　　11.10　建模：兼有定量和定性變量模型（選學）　　11.11　建摸：對比嵌套模型（選學）　　11.12　建摸：逐步回歸（選學）　　11.13　殘差分析：檢驗回歸假設　　11.14　要注意的問題：可估性、多重共線性和外推　　統(tǒng)計實踐11.2　“曲解”鐘型曲線　　要點回顧　第12章　質量改進方法　　12.1　質量、過程和系統(tǒng)　　統(tǒng)計實踐12.1　戴明（Deming）　的14點　　12.2　統(tǒng)計控制　　12.3　控制圖的原理　　12.4　監(jiān)測過程均值的　圖　　12.5　監(jiān)測過程變異性的　圖　　12.6　監(jiān)測過程缺陷比率的　圖　　12.7　變異原因診斷（選學）　　統(tǒng)計實踐12.2　服務過程中的質量控制　　12.8　能力分析（選學）　　要點回顧　第13章　時間序列：描述性分析、模型及預測　　13.1　描述性分析：指數　　統(tǒng)計實踐13.1　消費者價格指數：CPI-U和CPI-W　　13.2　描述性分析：指數平滑　　13.3　時間序列的構成　　13.4　預測：指數平滑　　13.5　趨勢預測：Holt-Winters預測模型（選學）　13.6　預測的精確度評估：MAD　和RMSE　　13.7　趨勢預測：簡單線性回歸　　13.8　季節(jié)回歸模型　　統(tǒng)計實踐13.2　急診室需求預測　　13.9　自相關與Durbin-Waltson　檢驗　　要點回顧　　現(xiàn)實案例　襯墊制造案例（一個涵蓋第12章和第13章內容的案例）　第14章　實驗設計與方差分析　　14.1　實驗設計的要素　　14.2　完全隨機化設計：單因子　　14.3　均值的多重比較　統(tǒng)計實踐14.1　治療是暴飲暴食者的“新減肥藥”嗎？　　14.4　因子實驗　　統(tǒng)計實踐14.2　蟑螂覽蹤　　14.5　使用回歸模型進行方差分析（選學）第15章　非參數統(tǒng)計　15.1　引言：與分布無關檢驗　　15.2　單總體推斷：　符號檢驗　　15.3　比較兩個總體：　獨立樣本的Wilcoson　秩和檢驗　　15.4　比較兩個總體：配對差異實驗的Wilcoson　符號秩檢驗　　統(tǒng)計實踐15.1　扇貝重量數據的再分析　　15.5　完全區(qū)組設計的Kruskal-Wallis　H檢驗　　統(tǒng)計實踐15.2　納稅人與IRS之爭：審判法院的選擇　　15.6　Spearman　秩相關系數　第16章　定性數據分析　16.1　定性數據與多重實驗　16.2　分類概率的檢驗：單向表　16.3　分類概率的檢驗：二維表（列聯(lián)表）　統(tǒng)計實踐16.1　計算機技術和應用中的準則　16.4　關于　檢驗條件的小結　現(xiàn)實案例　工作中的歧視（一個涵蓋第14章到第16章的案例）附錄A　基本的計算公式附錄B　附表附表C　方差分析的計算公式部分習題答案

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