商务与经济统计学（第12版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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詹姆斯·麦克拉夫，乔治·本森，特里·辛西奇 著，易丹辉，李扬 译

图书标签:

• 统计学
• 商务统计
• 经济统计
• 数据分析
• 计量经济学
• 概率论
• 回归分析
• 统计推断
• 管理决策
• 商业智能

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300206783

版次：12

商品编码：11616135

包装：平装

丛书名： 统计学经典译丛

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：528

内容简介

　　《商务与经济统计学》（第12版）是一本强调统计推断的入门教程，广泛涵盖了在统计报告评估和决策支持时所必需的数据收集和分析的方法。除了保持前几版的风格外，本书继续强调统计思维的建立、可靠性的评估以及基于数据的统计推断对数据购买者或生产者的价值。　　《商务与经济统计学（第12版）》的目标是“促进统计学在商学院中更加有效地运用”，因此体现出以下特点：　　强调统计知识的学习和统计思维的培养　　分析应用中使用真实数据　　使用计算机技术来辅助概念的理解和数据的分析　　培养课堂内主动学习的能力　　重视概念的理解，而非仅仅是统计理论的学习　　突出概率的直观概念

作者简介

　　詹姆斯·麦克拉夫（James T. McClave）， 统计学博士。曾在佛罗里达大学从事教学工作20年，教授过统计学的所有课程。后于1977年创建信息技术有限公司（Info Tech， Inc.），以应用统计学的理论来解决现实世界的问题。现任公司总裁兼首席执行官，佛罗里达大学统计学兼职教授。
　　易丹辉，中国人民大学统计学院教授，中国人民大学统计咨询研究中心主任。长期致力于统计学在各个领域的应用研究，主要面向经济、金融、保险、管理、医疗等领域，研究方向为预测与决策、风险管理与保险、生物医学统计。主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、“十一五”国家科技支撑计划项目、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目、企事业单位委托科研项目等。
　　李扬，中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学统计咨询研究中心副主任，国际统计学会推选会员。主要致力于统计模型在生物医学、决策预测、市场研究、教育心理领域的应用研究，主持国家自然科学基金项目、教育部留学回国人员科研启动基金项目及多项国家部委和企业委托的科研课题。

目录

第1章统计、数据和统计思维
1．1统计
1．2商业中的统计应用类型
1．3统计的基本要素
1．4过程（选学）
1．5数据类型
1．6收集数据：抽样及相关问题
1．7统计在决策管理中的作用

第2章数据集的描述方法
2．1定性数据的描述
2．2描述定量数据的图形方法
2．3集中趋势的数值测度
2．4变异性的数值测度
2．5利用均值和标准差描述数据
2．6相对位置的数值测度
2．7异常值的检测方法：箱线图和z得分
2．8二元关系的图形描述（选学）
2．9 时间序列图（选学）
2．10描述性方法对事实的扭曲

第3章概率
3．1事件、样本空间和概率
3．2事件的并和交
3．3互补事件
3．4加法法则和互斥事件
3．5条件概率
3．6乘法法则和独立事件
3．7贝叶斯定理

第4章随机变量与概率分布
4．1随机变量的两种类型
4．2离散型随机变量的概率分布
4．3二项分布
4．4其他离散型分布：泊松分布和超几何分布
4．5连续型随机变量的概率分布
4．6正态分布
4．7评价正态性的描述性方法
4．8其他连续型分布：均匀分布和指数分布

第5章抽样分布
5．1抽样分布的概念
5．2抽样分布的性质：偏性和最小方差
5．3样本均值的抽样分布与中心极限定理
5．4样本比例的抽样分布

第6章基于单样本的统计推断：置信区间的估计
6．1确定与估计目标参数
6．2总体均值的大样本置信区间：正态（z）统计量
6．3总体均值的小样本置信区间：学生t统计量
6．4总体比例的大样本置信区间
6．5确定样本量
6．6简单随机抽样的有限总体修正（选学）
6．7总体方差的置信区间（选学）

第7章基于单样本的统计推断：假设检验
7．1假设检验的要素
7．2设定假设与构造拒绝域
7．3观测的显著性水平：p值
7．4总体均值的假设检验：正态（z）统计量
7．5总体均值的假设检验：学生t统计量
7．6总体比例的大样本假设检验
7．7总体方差的假设检验
7．8计算犯第Ⅱ类错误的概率：更多关于β的信息（选学）

第8章基于两样本的统计推断：置信区间和假设检验
8．1确定目标参数
8．2比较两个总体均值：独立抽样
8．3比较两个总体均值：配对差异试验
8．4比较两个总体比例：独立抽样
8．5确定所需样本量
8．6比较两个总体方差：独立抽样

第9章试验设计和方差分析
9．1试验设计基础
9．2完全随机设计：单因素
9．3均值的多重比较
9．4随机区组设计
9．5析因试验：双因素

第10章分类数据的分析
10．1分类数据和多项试验
10．2分类概率的检验：单向表
10．3对分类概率的检验：双向（列联）表
10．4卡方检验中需要注意的地方

第11章简单线性回归
11．1概率模型
11．2模型拟合：最小二乘法
11．3模型假设
11．4评价模型的有效性：对斜率β1 的推断
11．5相关系数和决定系数
11．6利用模型进行估计和预测
11．7 一个完整的例子

第12章多元线性回归和模型建立
12．1多元回归模型
12．2一阶模型：估计和解释参数
12．3模型整体有效性评价
12．4利用模型进行估计和预测
12．5交互模型
12．6二阶模型以及其他高阶模型
12．7定性（虚拟）变量模型
12．8包含定性变量和定量变量的模型
12．9比较嵌套模型
12．10逐步回归
12．11残差分析：检验回归假设
12．12 一些陷阱：可估性、 多重共线性与外推法

附录 对照表

前言/序言

　　随着时代的发展，数据制胜的观点已深入人心。论是经济、财政、金融、营销、会计、管理还是其他商务领域，都需要处理大量的信息。可以应用统计学的概念与方法来处理商务与经济中的各种问题，统计学是解决商务与经济中各种问题的有力工具之一。　　作为一本很有特色的教材，《商务与经济统计》（第12版）保留了以往版本的叙述风格与可读性，其最大特色就是应用性强，不仅介绍了各种统计方法，而且注重在实践中的应用。本书以大量实际数据的运用为基础，为读者深入领会统计概念的含义提供了最有效的工具，并且编排新颖，讲解清晰。每一种统计方法的介绍都列举了许多例子和案例，并在每章末配有练习题。　　本版更新了以前的实际数据，新增了案例和练习题，同时延续了以往的写作风格，避免了烦琐的数学推导，采用深入浅出、循序渐进的方法系统介绍统计学的知识。叙述严谨，穿插大量丰富翔实、鲜活生动的案例，使得统计技术不再枯燥，方便了读者的理解和学习。　　本书既可以作为研究生、MBA和本科生的教材，也可以供从事商务活动和经济分析的各类人员参考，是一本在经济、财政、金融、市场、会计、管理和其他商业管理领域从业的工作者值得一读的书。读者可以根据时间和需要，有选择地学习有关内容。

《数据驱动决策：统计学的现代应用》 在信息爆炸的时代，理解数据、洞察趋势、做出明智决策比以往任何时候都更为关键。本书《数据驱动决策：统计学的现代应用》正是为应对这一挑战而生，它将带您踏上一段探索统计学核心概念及其在商业与经济领域广泛应用的旅程。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以清晰的逻辑、贴近实际的案例，以及循序渐进的教学方法，帮助读者掌握从基础到高级的统计分析技能，从而在复杂的商业环境中驾驭数据，实现价值最大化。 第一部分：统计学基石——认识数据与量化世界 本部分将奠定坚实的统计学基础，使您能够理解数据的本质，并学会如何对其进行初步的整理和描述。 绪论：统计学为何重要？ 我们将从宏观视角出发，探讨统计学在现代社会，尤其是在商业和经济领域扮演的核心角色。从市场调研、风险评估到政策制定，统计学无处不在，它是连接原始数据与有意义洞察的桥梁。我们将阐述统计思维的重要性，以及它如何帮助我们理解不确定性，并做出更优化的决策。 数据类型与测量尺度： 数据是统计分析的原材料。本章将详细介绍不同类型的数据（如定量数据、定性数据）以及它们各自的测量尺度（如名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）。理解这些基本概念，是进行正确数据收集和分析的前提。例如，您将学习到为什么对不同类型的数据应用不同的分析方法至关重要。 数据的图示与描述： 如何直观地展现数据？本章将引导您掌握多种数据可视化技术，包括直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。通过这些图表，您可以快速识别数据的分布特征、异常值以及变量之间的潜在关系。同时，我们将深入讲解描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等，它们能够量化数据的中心趋势、离散程度和形态特征，为进一步的推断奠定基础。 第二部分：概率的艺术——量化不确定性 概率是统计推断的语言。理解概率的原理，能够帮助我们量化事件发生的可能性，从而在信息不完整的情况下做出理性判断。 基本概率概念： 本章将介绍概率的基本定义、事件、样本空间、概率的性质（如互斥事件、独立事件）。您将学习到如何计算简单事件的概率，以及条件概率在实际问题中的应用，例如风险评估中的“在A发生的情况下B发生的概率”。 随机变量与概率分布： 我们将引入随机变量的概念，包括离散型和连续型随机变量。在此基础上，我们将介绍几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布（常用于分析事件发生的频率）、均匀分布、指数分布。更重要的是，我们将重点讲解正态分布（自然界和许多经济现象的普遍分布），以及它在统计推断中的核心地位。 联合分布与条件分布： 在商业和经济活动中，我们常常需要同时考虑多个变量。本章将探索联合概率分布，分析多个随机变量之间的关系，并介绍期望值和方差的计算。同时，我们将讲解条件概率分布，它允许我们在已知某个变量的情况下，分析另一个变量的概率分布，这对于理解变量间的相互影响至关重要。 第三部分：统计推断的利器——从样本洞察总体 这是本书的核心部分，我们将学习如何利用有限的样本数据来推断具有无限可能性的总体特征。 抽样分布： 为何样本统计量（如样本均值）也具有分布？本章将揭示抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。您将理解中心极限定理的神奇之处，它告诉我们，无论总体的原始分布如何，大样本的均值抽样分布都近似服从正态分布。这为我们进行统计推断提供了坚实的理论基础。 点估计与区间估计： 如何用一个值或一个范围来代表未知的总体参数？本章将介绍点估计（如样本均值估计总体均值）和区间估计。您将学习到置信区间的概念，并掌握如何计算不同置信水平下的置信区间。例如，通过计算总体平均收入的95%置信区间，我们可以有95%的把握认为真实的总体平均收入落在这个区间内。 假设检验的基本原理： 当我们需要对某个关于总体的陈述（假设）进行验证时，假设检验就派上了用场。本章将介绍零假设（H0）和备择假设（H1）的概念，以及I类错误和II类错误。您将学习到如何根据样本数据，计算检验统计量，并根据P值来判断是否拒绝零假设，从而做出关于总体参数的决策。 单样本与双样本检验： 本章将深入讲解针对单个总体或两个总体参数的假设检验方法。我们将覆盖对总体均值、比例的检验，以及比较两个独立样本或配对样本均值的t检验和Z检验。这些检验方法广泛应用于产品质量控制、市场营销效果评估、经济增长对比等场景。 第四部分：探究关系——回归分析与方差分析 在商业和经济领域，理解变量之间的关系至关重要。本部分将聚焦于回归分析和方差分析，帮助您量化和解释这些关系。 简单线性回归： 当一个变量（因变量）的变化可以被另一个变量（自变量）的变化解释时，我们可以使用简单线性回归。本章将介绍如何建立回归模型，估计回归系数（截距和斜率），并解释回归方程的含义。您将学习如何通过R方来衡量模型的拟合优度，以及如何进行模型诊断，确保模型的可信度。例如，分析广告投入与销售额之间的线性关系。 多元线性回归： 现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。多元线性回归允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响。本章将扩展简单线性回归的概念，讲解如何建立和解释多元回归模型，如何进行变量选择，以及如何处理多重共线性等问题。这对于理解影响产品价格、消费者购买行为等复杂因素非常有帮助。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异时，方差分析是强大的工具。本章将介绍单因素方差分析，用于检验不同处理组（如不同广告策略）对同一指标（如销售额）的影响是否具有统计学上的显著性。您将学习到ANOVA的基本原理，以及如何解释F统计量和P值。 第五部分：时间序列与非参数统计——应对特殊数据挑战 本部分将介绍处理时间序列数据和在数据不满足参数假设时所使用的统计方法。 时间序列分析基础： 经济数据常常是按时间顺序收集的。本章将介绍时间序列数据的特性，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将讲解一些基本的时间序列模型，如移动平均模型和指数平滑法，用于预测未来的数值。例如，预测股票价格、商品销量或通货膨胀率。 非参数统计方法： 在某些情况下，我们可能无法假定数据服从特定的概率分布（如正态分布）。本章将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验），它们不需要对数据的分布做严格的假设，但在样本量较小或数据存在偏斜时尤为适用。 第六部分：应用与实践——统计学在商业与经济中的案例研究 本部分将通过一系列生动的案例研究，展示统计学如何在实际的商业和经济问题中发挥作用，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 市场调研与消费者行为分析： 我们将分析如何利用统计方法进行市场细分、产品定位、广告效果评估，以及理解消费者的购买决策过程。 金融与投资分析： 探讨统计学在风险管理、投资组合优化、资产定价、金融市场预测等方面的应用。 宏观经济分析与预测： 展示如何利用统计模型分析国民经济运行状况，预测GDP增长、通货膨胀、失业率等关键经济指标。 运营管理与质量控制： 介绍统计在生产流程优化、产品质量检测、供应链管理等方面的应用，以提高效率和降低成本。 数据挖掘与商业智能： 初步介绍统计学如何与数据挖掘技术结合，从海量数据中发现隐藏的模式和规律，支持商业决策。 学习资源与工具： 本书在讲解统计概念的同时，会引导读者接触并使用主流的统计软件（如R, Python中的相关库，或者Excel的高级功能）进行实际操作。我们将提供清晰的代码示例和操作步骤，帮助读者将所学知识转化为实际的数据分析能力。 本书的目标读者： 本书面向对商业和经济统计学感兴趣的学生、研究人员、从业人员以及任何希望通过数据驱动决策来提升工作效率和竞争力的人士。无论您是初学者还是有一定基础，本书都将为您提供有价值的指导和深刻的启示。 通过《数据驱动决策：统计学的现代应用》，您将不仅掌握统计学的理论知识，更重要的是学会如何将这些知识灵活运用于解决现实世界的商业和经济挑战，从而在信息时代乘风破浪，做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书我前前后后读了不下三遍了，每次都有新的收获。最让我印象深刻的是它循序渐进的讲解方式。初次接触统计学，我最怕的就是那些复杂的公式和抽象的概念。但这本书在这一点上做得非常好，它不会一开始就抛出一堆理论，而是从最基础、最直观的例子入手，比如掷硬币、抽奖券等等，让你先建立起对概率和随机性的基本认识。然后，再慢慢地引入均值、中位数、方差这些核心概念，并且总是用清晰易懂的语言解释它们的含义以及在实际商务和经济场景中的应用。比如，在讲到描述性统计时，它会用大量的图表，像直方图、箱线图，来展示数据的分布情况，这比枯燥的数字列表要生动形象得多。而且，书中的例子都非常贴近生活，无论是分析消费者行为，还是评估市场趋势，都能找到对应的案例，这让我感觉统计学不再是遥不可及的理论，而是解决实际问题的有力工具。虽然有时候遇到一些稍微复杂些的章节，需要反复琢磨，但总的来说，它的结构设计真的很巧妙，能够引导读者一步步深入理解，而不会让人感到 overwhelming。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始拿到这本《商务与经济统计学》时，我并没有抱太大的期望，以为又会是一本枯燥乏味的教科书。然而，这本书却给了我一个大大的惊喜。它最大的优点在于其内容的高度实用性和前瞻性。作者并没有停留在基础理论的讲解，而是将大量篇幅用于介绍如何运用统计学方法来分析真实的商业和经济问题。书中有专门的章节讲解如何使用 Excel、SPSS 等统计软件进行数据分析，这对于我们这些即将进入职场的学生来说，简直是雪中送炭。我特别喜欢它关于回归分析的部分，通过各种实际案例，详细演示了如何建立模型来预测销售额、分析广告投入回报率等。这些内容不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，理解了每个步骤背后的逻辑和意义。此外，书中还涉及了时间序列分析、质量控制等在现代商业环境中越来越重要的统计技术，让我对数据分析的应用有了更宽泛的认识。总而言之，这是一本能够真正武装你业务技能的教科书，读完之后，你会感觉自己离实际工作又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是非常“扎实”和“全面”。它就像一本统计学的百科全书，几乎涵盖了商务和经济统计领域的所有重要内容。从基础的数据收集与整理，到高级的回归分析、多变量统计，再到一些专题性的统计应用，这本书都进行了详细的阐述。最让我赞赏的是它在各个章节之间的逻辑连接做得非常出色，能够让你清晰地看到不同统计方法之间的关系，以及它们如何相互补充，共同为解决复杂的商业问题提供支持。书中的图表清晰、专业，能够有效地辅助理解。而且，它并非仅仅提供理论，更注重培养读者的统计思维能力，鼓励读者去批判性地思考数据，做出合理的推断。对于想要系统学习商务与经济统计学的读者来说，这本书无疑是一个非常好的选择。它能够为你打下坚实的基础，并为你未来的深入研究或实际应用提供强大的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

阅读《商务与经济统计学》的过程中，我最大的感受是它在理论深度和广度上的平衡把握得恰到好处。它既涵盖了统计学最核心的概念和方法，又针对商务和经济领域的具体需求进行了深入的探讨。比如，在概率论部分，它不仅讲解了基本的概率计算，还详细介绍了条件概率、贝叶斯定理等，并将其与风险管理、决策制定等实际问题联系起来。而在推断统计部分，除了标准的参数估计和假设检验，书中还引入了非参数统计方法，这使得这本书的应用范围更加广泛。我特别欣赏它对统计模型诊断和模型选择的详细讲解，这在实际的数据分析工作中至关重要，能够帮助我们避免犯一些常见的错误。另外，这本书的内容更新也非常及时，能够反映出当前商务和经济领域最新的统计应用趋势，比如大数据分析的一些初步概念。虽然某些章节的数学推导略显复杂，但通过其清晰的结构和丰富的例子，仍然能够有效地引导读者掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，不是那种死板的学术体，而是更像一位经验丰富的导师在娓娓道来。它用一种非常亲切、自然的语气来解释那些原本可能令人望而生畏的统计概念。我尤其欣赏它在解释假设检验和置信区间时所采用的类比和故事。比如，它会用一个例子来说明，如果我们想知道一家公司的平均利润是否高于行业平均水平，如何通过抽样来做出判断，以及在这个过程中可能存在的误差。这种方法让我更容易理解抽象的统计原理，并且能够体会到它们在商业决策中的重要性。书中穿插的“思考题”和“案例分析”也起到了很好的巩固作用，迫使我去主动思考，而不是被动地接受信息。有时候，我会花很多时间去研究一个案例，尝试用书中的方法去解答，这个过程虽然有挑战，但却非常有成就感。这本书让我体会到，统计学并非一门冰冷的学科，而是充满智慧和洞察力的工具，能够帮助我们更好地理解世界。

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给个五星吧，由于太忙，还没有开始看。

评分☆☆☆☆☆

还没看，希望能有收获

评分☆☆☆☆☆

看了一半了。哈哈

评分☆☆☆☆☆

好的书，很放心，正班，不像有的店

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

换个方法和健健康康一个建军节快乐好吗，，在一起时候

评分☆☆☆☆☆

跟R语言一起买的，挺好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

很好！