商务统计：决策与分析（英文版）（附光盘） [Statistics for Business: Decision Making and Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Robert A.Stine 著

图书标签:

• 商务统计
• 统计学
• 决策分析
• 数据分析
• 商业
• 管理学
• 英文教材
• 高等教育
• 概率论
• 统计方法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111342007

版次：1

商品编码：10667940

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章统计学原版精品系列

外文名称：Statistics for Business: Decision Making and Analysis

开本：16开

出版时间：2011-05-18

页数：832

编辑推荐

《商务统计：决策与分析（英文版）》启发性案例：每章都从一个商业案例开始，提出问题并引出该章内容。4M示例：4M（动机、方法、实施、结论）的问题解决策略为学生解决商务问题提供了清晰的思路。每个4M示例都先提出一个商业问题，然后引导学生寻求解决该问题的最佳统计方法，使用统计软件实现，并说明分析结果。
陷阱：为避免发生常见错误，每章结尾处给出一些有用的提示。
软件提示：每章都有关于运用Excel（2003和2007）、Minitab和JMP进行计算的提示。
背后的数学：在多数章节的最后，提供了一些有趣的技术细节，以解释某些重要结论，如对某个基本公式的证明或解释。
实际的统计案例研究：每部分最后都包括两个深度案例研究，这些案例使用真实数据，涉及股票价格、经理人薪酬、企业债券违约、零售额管理和过程控制等方面。
随书光盘中包括纯文本、Excel、Minitab 14、Minitab 15和SPSS（PASW）格式的数据集文件以及Excel的一个统计学插件DDXL。

内容简介

现在商业竞争日益激烈，有效做出商务决策变得至关重要。本书从实际的商业问题出发，详细阐述如何利用数据进行信息决策，并将统计概念与实际问题联系起来，告诉读者如何寻找模式从数据建立统计模型，以及如何提供调查结果。书中涵盖了应用统计学在当代商务经济领域中几乎所有的重要应用，并且统计软件（包括Excel、Minitab等）的使用贯穿全书。

作者简介

Robert Stine 于普林斯顿大学获得博士学位。自1983年以来他一直在宾夕法尼亚大学沃顿商学院讲授商务统计学课程。在任教期间，他获得了多项教学奖，包括MBA核心教学奖、David W. Hauck优秀教学奖。他的研究领域包括计算机软件、时间序列分析和预测、与模型识别和选择相关的一般问题等。
Dean Foster 于马里兰大学获得博士学位。他曾在芝加哥大学任教，自1992年以来任教于宾夕法尼亚大学沃顿商学院。他讲授的课程有商务统计初步、概率论与马尔可夫链、统计计算和高等统计学等。其研究领域包括随机过程的统计推断、博弈论、机器学习和变量选择。

目录

Preface iii
Index of Applications xvii
PART ONEVariation
1Introduction2
1.1What is Statistics?2
1.2Previews4
1.3How to Use This Book92Data13
2.1Data Tables14
2.2Categorical and Numerical Data15
2.3Recoding and Aggregation17
2.4Time Series20
2.5Further Attributes of Data21

Chapter Summary24
3Describing Categorical Data28
3.1Looking at Data29
3.2Charts of Categorical Data31
3.3The Area Principle35
3.4Mode and Median40

Chapter Summary43
4Describing Numerical Data52
4.1Summaries of Numerical Variables53
4.2Histograms and the Distribution of Numerical Data57
4.3Boxplot60
4.4Shape of a Distribution62
4.5Epilog66

Chapter Summary69
5Association between Categorical Variables77
5.1Contingency Tables78
5.2Lurking Variables and Simpson’s Paradox85
5.3Strength of Association89

Chapter Summary95
6Association between Quantitative Variables104
6.1Scatterplots105
6.2Association in Scatterplots107
6.3Measuring Association109
6.4Summarizing Association with a Line115
6.5Spurious Correlation118

Chapter Summary123
STATISTICS IN ACTION CASEFinancial time series134
STATISTICS IN ACTION CASEExecutive compensation142
PARTTWO Probability
7Probability150
7.1From Data to Probability151
7.2Rules for Probability156
7.3Independent Events161

Chapter Summary165
8Conditional Probability174
8.1From Tables to Probabilities175
8.2Dependent Events178
8.3Organizing Probabilities182
8.4Order in Conditional Probabilities185

Chapter Summary190
9Random Variables196
9.1Random Variables197
9.2Properties of Random Variables200
9.3Properties of Expected Values205
9.4Comparing Random Variables207

Chapter Summary209
10Association between Random Variables218
10.1Portfolios and Random Variables219
10.2Joint Probability Distribution221
10.3Sums of Random Variables224
10.4Dependence between Random Variables225
10.5IID Random Variables230
10.6Weighted Sums232

Chapter Summary236
11Probability Models for Counts243
11.1Random Variables for Counts244
11.2Binomial Model246
11.3Properties of Binomial Random Variables247
11.4Poisson Model251

Chapter Summary257
12The Normal Probability Model261
12.1Normal Random Variable262
12.2The Normal Model265
12.3Percentiles271
12.4Departures from Normality272

Chapter Summary278
STATISTICS IN ACTION CASEManaging Financial Risk287
STATISTICS IN ACTION CASEModeling Sampling Variation296
PART THREE Inference
13Samples and Surveys304
13.1Two Surprising Properties of Sampling305
13.2Variation310
13.3Alternative Sampling Methods314
13.4Checklist for Surveys317

Chapter Summary321
14Sampling Variation and Quality325
14.1Sampling Distribution of the Mean326
14.2Control Limits331
14.3Using a Control Chart334
14.4Control Charts for Variation337

Chapter Summary343
15Confidence Intervals351
15.1Ranges for Parameters352
15.2Confidence Interval for the Mean357
15.3Interpreting Confidence Intervals360
15.4Manipulating Confidence Intervals362
15.5Margin of Error364

Chapter Summary371
16Statistical Tests378
16.1Concepts of Statistical Tests379
16.2Testing the Proportion384
16.3Testing the Mean388
16.4Other Properties of Tests393

Chapter Summary397
17Alternative Approaches to Inference403
17.1A Confidence Interval for the Median404
17.2Transformations410
17.3Prediction Intervals411
17.4Proportions Based on Small Samples415

Chapter Summary419
18Comparison424
18.1Data for Comparisons425
18.2Two-sample t-test427
18.3Confidence Interval for the Difference432
18.4Other Comparisons435

Chapter Summary444
STATISTICS IN ACTION CASERare Events450
STATISTICS IN ACTION CASETesting Association456
PART FOUR Regression Models
19Linear Patterns464
19.1Fitting a Line to Data465
19.2Interpreting the Fitted Line467
19.3Properties of Residuals472
19.4Explaining Variation474
19.5Conditions for Simple Regression475

Chapter Summary481
20Curved Patterns488
20.1Detecting Nonlinear Patterns489
20.2Transformations491
20.3Reciprocal Transformation492
20.4Logarithm Transformation497

Chapter Summary506
21The Simple Regression Model513
21.1The Simple Regression Model514
21.2Conditions for the Simple Regression Model518
21.3Inference in Regression521
21.4Prediction Intervals529

Chapter Summary537
22Regression Diagnostics545
22.1Problem 1:Changing Variation546
22.2Problem 2: Leveraged Outliers555
22.3Problem 3:Dependent Errors and Time Series559

Chapter Summary566
23Multiple Regression573
23.1The Multiple Regression Model574
23.2Interpreting Multiple Regression575
23.3Checking Conditions581
23.4Inference in Multiple Regression584
23.5Steps in Fitting a Multiple Regression588

Chapter Summary594
24Building Regression Models605
24.1Identifying Explanatory Variables606
24.2Collinearity611
24.3Removing Explanatory Variables616

Chapter Summary627
25Categorical Explanatory Variables635
25.1Two-sample Comparisons636
25.2Analysis of Covariance639
25.3Checking Conditions642
25.4Interactions and Inference644
25.5Regression with Several Groups651

Chapter Summary656
26Analysis of Variance665
26.1Comparing Several Groups666
26.2Inference in Anova Regression Models673
26.3Multiple Comparisons677
26.4Groups of Different Size680

Chapter Summary686
27Time Series694
27.1Decomposing a Time Series695
27.2Regression Models698
27.3Checking the Model708

Chapter Summary719
STATISTICS IN ACTION CASEAnalyzing Experiments728
STATISTICS IN ACTION CASEAutomated Modeling736
Appendix: Tables743
AnswersA-1
Photo AcknowledgmentsC-1

前言/序言

商务统计：决策与分析 (Statistics for Business: Decision Making and Analysis) 本书简介 本教材旨在为商科学生提供一个全面、深入且高度实用的统计学基础，专注于如何运用统计工具和思维方式来支持商业环境中的关键决策制定与数据分析。它不仅仅是关于公式和理论的堆砌，更强调统计学的实际应用价值，帮助读者将复杂的数据转化为可执行的商业洞察。 本书结构清晰，逻辑严谨，涵盖了现代商业决策分析所需的核心统计知识。它采用了一种以应用为导向的教学方法，确保读者能够理解统计概念背后的“为什么”和“如何做”，而不是仅仅停留在表面的计算层面。 --- 第一部分：统计学基础与数据描述 本部分为后续复杂分析奠定坚实的数学和概念基础。 第一章：统计学的本质与商业环境中的作用 介绍统计学的基本定义，区分总体（Population）与样本（Sample）的概念。 探讨描述性统计（Descriptive Statistics）与推断性统计（Inferential Statistics）在商业决策中的各自角色。 案例分析：如何利用统计学来评估市场趋势、识别运营瓶颈和衡量客户满意度。 探讨数据伦理和隐私在现代商业数据分析中的重要性。 第二章：数据的组织与可视化 详细讲解各类数据的类型（定性数据、定量数据、等级数据等）及其在分析中的影响。 教授如何有效组织和整理原始数据，为分析做好准备。 核心内容： 掌握构建频率分布表的方法，并理解其在数据概览中的作用。 深入讲解数据可视化技术，包括直方图、条形图、散点图、箱线图等，重点强调如何选择正确的图表类型以清晰地传达分析结果，避免误导性陈述。 第三章：描述性统计量 集中趋势的度量： 详细阐述均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算及其适用场景。特别强调在存在异常值时，中位数比均值更具稳健性。 离散程度的度量： 讲解极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的意义，以及如何利用它们评估数据的不确定性或风险水平。 相对位置的度量： 介绍百分位数（Percentiles）和四分位数（Quartiles）的概念，以及如何利用这些工具识别数据的分布形态和异常值（使用四分位距 IQR 方法）。 引入变异系数（Coefficient of Variation），用于比较不同尺度数据集的相对变异性。 --- 第二部分：概率论与抽样分布 本部分是连接描述性统计与推断性统计的关键桥梁，建立概率思维框架。 第四章：概率论基础 定义概率、样本空间和事件。系统讲解加法规则、乘法规则和条件概率。 深入探讨独立事件与互斥事件的概念，并提供多个商业场景的实例应用。 介绍贝叶斯定理（Bayes' Theorem），强调其在更新现有信念（如产品测试结果或市场预测）中的强大作用。 第五章：离散型随机变量与概率分布 定义随机变量的概念。 详细分析几种关键的离散概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于“成功/失败”的固定次数试验（如质量控制抽检）。 泊松分布（Poisson Distribution）： 适用于特定时间或空间内事件发生的次数预测（如呼叫中心等待时间或网站流量峰值）。 教授如何计算这些分布的期望值和方差。 第六章：连续型随机变量与正态分布 介绍连续概率分布的概念，重点关注概率密度函数（PDF）。 核心焦点： 深入剖析正态分布（Normal Distribution），阐述其在自然界和商业数据中的普遍性（中心极限定理的铺垫）。 讲解标准正态分布（Z分数）的应用，如何利用Z表或软件快速计算任何正态分布下的概率。 简要介绍其他连续分布，如指数分布，及其在等待时间建模中的应用。 第七章：抽样分布与中心极限定理 解释抽样过程的随机性，并定义抽样分布的概念。 里程碑： 详细论述中心极限定理（Central Limit Theorem）的重要性，解释为什么即使总体分布非正态，样本均值的分布也会趋向于正态分布，这是推断统计能够成立的基石。 讲解样本均值 ($ar{x}$) 和样本比例 ($hat{p}$) 的抽样分布及其标准误的计算。 --- 第三部分：统计推断：估计与假设检验 本部分是本书的实践核心，教授如何根据样本数据对总体参数做出可靠的推断。 第八章：置信区间估计 理解点估计（Point Estimate）的局限性，转而学习区间估计。 总体均值估计： 分别在已知和未知总体标准差 ($sigma$) 的情况下，构建总体均值的置信区间，重点讲解如何利用t分布进行估计。 总体比例估计： 学习如何估计市场份额或客户接受度的置信区间。 探讨样本量确定在控制估计精度（误差幅度）中的作用。 第九章：单样本假设检验 系统介绍假设检验的完整五步法：建立原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量、确定P值（或临界值）以及做出决策。 两种错误类型： 详细解释第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）的商业后果。 执行并解释均值（Z检验和t检验）和比例的单样本检验。 第十章：双样本（独立和配对）假设检验 扩展推断范围至比较两个不同组别或处理效果。 独立样本检验： 比较两个独立群体的均值差异（例如，比较使用新定价策略前后的销售额）。 配对样本检验： 比较同一主体在不同时间点或不同条件下的差异（例如，员工接受培训前后的绩效对比）。 讲解双样本比例检验，用于比较两个不同市场群体的转化率。 --- 第四部分：方差分析与回归分析 本部分聚焦于建模和解释变量之间的关系，是高级商业分析的起点。 第十一章：方差分析（ANOVA） 介绍ANOVA作为多组均值比较的工具，避免进行多次配对t检验带来的错误累积风险。 单因素ANOVA： 分析一个分类因子（如不同广告渠道）对连续响应变量（如销售额）的影响。 深入理解F统计量的计算逻辑，以及如何解读ANOVA表中的结果。 简要介绍双因素ANOVA，用于分析两个分类因子（及其交互作用）的影响。 第十二章：简单线性回归分析 介绍散点图在初步探查变量间线性关系中的作用。 核心模型： 最小二乘法（Least Squares Method）如何拟合回归线 ($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 解释回归系数的意义，如何解释斜率 ($b_1$) 和截距 ($b_0$)。 模型拟合度评估： 讲解决定系数 ($R^2$) 和标准误差，评估模型解释变异的能力。 介绍残差分析的重要性，确保回归模型的假设（如误差的正态性和同方差性）得到满足。 第十三章：多元线性回归分析 将模型扩展到包含多个自变量（预测因子）的情况，以更真实地模拟复杂的商业环境。 解释如何解释多元回归模型中的偏回归系数（在控制其他变量影响下的单独影响）。 讨论多重共线性（Multicollinearity）问题及其对系数解释的干扰。 介绍变量选择技术（如逐步回归法）在构建稳健预测模型中的应用。 第十四章：回归分析中的分类变量与模型诊断 教授如何使用虚拟变量（Dummy Variables）将分类信息（如地理位置、产品线）纳入线性回归模型中进行量化分析。 深入进行回归模型的诊断性检验，包括对异常值（Outliers）和高杠杆点（High-leverage Points）的识别与处理。 讨论模型假设的违反（如异方差性）及其对推断的修正方法。 --- 第五部分：非参数方法与时间序列（选讲/拓展） 本部分提供对特定数据类型或分析场景的补充工具。 第十五章：非参数统计 介绍在数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时可以使用的替代方法。 讲解非参数检验的应用，如曼-惠特尼U检验（对应独立样本t检验）和克鲁斯卡尔-沃利斯检验（对应单因素ANOVA）。 第十六章：时间序列分析简介 介绍时间序列数据的特征：趋势、季节性、周期性和随机波动。 讲解时间序列的平稳性概念。 简要介绍移动平均法（Moving Averages）和指数平滑法（Exponential Smoothing）在短期需求预测中的应用。 --- 本书特色： 案例驱动： 每一章节都配有详尽的、来源于市场营销、财务、运营管理和人力资源等领域的真实或模拟商业案例。 软件集成： 提供了使用主流统计软件（如Excel的分析工具库、SPSS或R/Python基础操作）进行实际计算的详细步骤指南（注：光盘内容聚焦于数据文件和特定软件操作指导）。 决策导向的语言： 强调“统计结果意味着什么”，而非仅仅停留在“计算出什么值”，帮助读者从分析师转变为战略决策者。 公式推导与直觉平衡： 提供了必要的数学推导以深化理解，但更侧重于概念的直观解释和商业含义的阐述。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化分析有着浓厚兴趣的金融从业者，我一直在寻找一本既能深入讲解统计理论，又能紧密结合金融领域实际应用的教材。这部《商务统计：决策与分析》恰好满足了我的需求。它并没有回避统计学中的复杂性，而是以一种非常系统和严谨的方式呈现了概率论、推断统计、回归分析等核心内容。我特别喜欢书中关于时间序列分析和方差分析的章节，这些内容在金融风险管理和投资组合优化中具有至关重要的作用。 更令我印象深刻的是，书中在讲解每个统计方法时，都会清晰地阐述其背后的数学原理，并通过图表和实例来帮助读者建立直观的理解。作者在引用实际数据时，也尽可能地选择了具有代表性的商业情境，这让我能够更好地将书本知识与我的日常工作联系起来。此外，书中附带的光盘也为我提供了丰富的练习数据集和可能的统计软件操作指南，这对于巩固学习效果和实践操作至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在我的学术生涯中，我曾接触过几本统计学教材，但《商务统计：决策与分析》这本书无疑是我认为最出色的一本。它在学术严谨性和实际应用性之间取得了绝佳的平衡。作者在讲解统计理论时，始终不忘强调其在商业决策中的作用，这种“应用导向”的教学方式，极大地激发了我学习的兴趣和动力。 我对于书中关于多重回归和因子分析的讨论尤为赞赏。这些高级统计技术在市场细分、消费者行为研究以及产品定价等方面具有强大的解释力。作者不仅详细阐述了这些方法的原理和假设，还提供了具体的案例分析，指导读者如何解读结果并将其转化为可行的商业策略。书中附带的光盘，包含的案例数据和分析模板，更是为我进行独立研究提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上醒目的“商务统计：决策与分析”以及英文原版的“Statistics for Business: Decision Making and Analysis”字样，立刻吸引了我。我是一名正在寻求提升职业技能的市场分析师，一直对如何将抽象的统计概念转化为实际的商业洞察充满兴趣。翻开这本书，我首先被其清晰的结构和循序渐进的讲解方式所吸引。作者似乎非常理解初学者在面对统计学时可能遇到的障碍，因此在引入新概念时，总是伴随着大量的实际案例，这些案例涵盖了市场营销、财务分析、运营管理等多个领域，让我能迅速理解统计方法在不同商业场景下的应用。 这本书的另一个亮点在于其对“决策与分析”的强调。它不仅仅是介绍统计公式和计算方法，更重要的是教会读者如何运用这些工具来支持更明智的商业决策。在阅读过程中，我尤其欣赏作者在解释回归分析、假设检验等核心概念时，是如何将其与实际的企业数据分析流程相结合的。书中提供的练习题也并非简单的计算，而是更多地引导读者思考数据背后的含义，以及如何根据分析结果来制定行动方案。这对于我这样需要将数据转化为 actionable insights 的人来说，简直是及时雨。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大二的学生，主修的是工商管理专业，一直觉得统计学是门“硬骨头”，但又明白它在商业世界中的重要性。这本书的出现，彻底改变了我对统计学的看法。从一开始我就被它亲切的语言和生动有趣的讲解所吸引。作者并没有把统计学讲得像枯燥的数学课，而是通过一个个引人入胜的故事和贴近生活的商业场景，将原本抽象的概念变得触手可及。 我尤其喜欢书中关于描述性统计的介绍，图表丰富，而且讲解了如何通过简单的统计指标来概括大量数据，这让我很快就能理解如何去“读懂”数据。后来学习到推断统计的部分，虽然有些挑战，但作者通过大量的例子，比如如何通过抽样来估计整体市场需求，让我觉得统计学真的很有用。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，即使是长篇大论也不会让人觉得疲惫。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对统计学有些畏惧，觉得它充斥着各种公式和复杂的计算。但当我拿到这本《商务统计：决策与分析》时，我的顾虑被打消了大半。这本书最大的特点就是它的“易读性”和“实用性”。作者用非常平实的语言，把复杂的统计概念讲得明白易懂，感觉就像是在和一个经验丰富的老师聊天。 书中的案例非常多，而且都非常有代表性，比如如何用统计学来预测销售额，如何分析客户满意度，甚至是如何评估广告效果。这些内容都与我日常工作息息相关，让我觉得学到的东西可以直接派上用场。特别是关于假设检验的部分，作者用了很多生活中的例子来解释，让我一下子就理解了“统计显著性”到底是怎么回事。而且，书后的习题也很有启发性，不是简单的计算题，而是更多地引导你去思考如何用数据解决问题。

评分☆☆☆☆☆

A与B向数学家告别，走上了仍然未知的旅途。他们仍将分离，但又会重逢。他们负担着彼此共同的命运，心贴着心，幸福地走下去，直到t趋于正无穷。

评分☆☆☆☆☆

还可以吧还可以吧还可以吧

评分☆☆☆☆☆

A对于这种长期的分隔失去了耐心，又跑去向数学家求助。数学家拿出了cdy老师的应随课本，教给了A应随的知识。A虽然看不懂某些证明，但明白了一条引理：符合一定条件的耦合过程一定会到达对角线。

评分☆☆☆☆☆

A高高兴兴地回到了未知的生活，并将这条引理教给了B。虽然他们仍不知将去往何方，但他们坚信cdy老师书上的知识必将引导他们相遇。

评分☆☆☆☆☆

A与B向数学家告别，走上了仍然未知的旅途。他们仍将分离，但又会重逢。他们负担着彼此共同的命运，心贴着心，幸福地走下去，直到t趋于正无穷。

评分☆☆☆☆☆

不错，不错，不错，不错，不错，不错，不错，不错，不错，不错，

评分☆☆☆☆☆

考虑国内统计学教科书的质量数量各种问题，一本相对经典的教科书式值得倡导和推荐的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最最重要和值得大力推荐的是前5章（或者说前六章），很难想象象作者这样的大牛会潜心细细的讲解最最基本的一些东西，大牛就是大牛，基础讲的及其清晰！书的习题很多，网上有答案。但是对我这种不做题纯粹拿来看看到人，讲解中的例题分析也是很好的！应该说前5-6章读好了，你绝对算是入门了！ 　　 　从前有一个随机过程A，他喜欢上了另一个随机过程B。虽然他们都映到R上，他们并不定义在同一个概率空间。但概率空间都不一样的随机过程怎么能够在一起呢？

评分☆☆☆☆☆

很厚，需要时间。