具体描述
内容简介
本书是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授、罗切斯特理工学院的威廉斯教授和来自其他大学的教授等五人再度合作的结晶。新版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一些修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。应用性强是本书的大特色。作者精心设计了“方法”“应用”和“补充练习”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释和评论”，这些都体现出本书的实用特点。
作者简介
戴维 R. 安德森（David R.Anderson），是辛辛那提大学工商管理学院数量分析系教授。他出生在北达科他州大福克斯市，在普度大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授担任数量分析与运作管理系主任，并担任工商管理学院副院长。此外，他还是学院首届教学大纲的协调人。在辛辛那提大学，安德森教授不但为商科专业的学生讲授基础统计学，而且还讲授研究生水平的回归分析、多元分析和管理科学课程。他也在华盛顿特区的美国劳工部讲授统计学课程。他因在教学上和对学生组织服务方面的突出成就而荣获提名与奖励。
安德森教授已在统计学、管理科学、线性规划以及生产与运作管理领域与他人合作出版了10部著作。他是一位活跃在抽样和统计方法领域的咨询顾问。
丹尼斯 J. 斯威尼（Dennis J.Sweeney），是辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。他出生在艾奥瓦州得梅因市，在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。斯威尼教授曾在宝洁公司管理科学小组工作，并在杜克大学做了一年的客座教授。斯威尼教授担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院副院长。
斯威尼教授已在管理科学与统计学领域发表和出版了30多篇论文和专著。国家科学基金、IBM公司、宝洁公司、美国联合百货（Federated Department Stores）、美国克罗格公司（Kroger）、辛辛那提天然气和电气公司等都曾对他的研究给予资助，这些研究的成果在《管理科学》《运筹学》《数学规划》《决策科学》等杂志上发表。
斯威尼教授在统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等领域与他人合作出版了10部专著。
目录
译者序前 言
作者简介
第1章 数据与统计资料1
实践中的统计 彭博商业周刊2
1.1 统计学在商务和经济中的应用3
1.2 数据4
1.3 数据来源8
1.4 描述统计10
1.5 统计推断11
1.6 逻辑分析方法12
1.7 大数据和数据挖掘13
1.8 计算机与统计分析14
1.9 统计实践的道德准则15
小结16
关键术语16
补充练习17
第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法20
实践中的统计 高露洁-棕榄公司21
2.1 汇总分类变量的数据22
2.2 汇总数量变量的数据25
2.3 用表格方法汇总两个变量的数据33
2.4 用图形显示方法汇总两个变量的数据37
2.5 数据可视化：创建有效图形显示的最佳实践40
小结45
关键术语46
重要公式46
补充练习46
案例2-1 Pelican商店48
案例2-2 电影业49
案例2-3 皇后市50
第3章 描述统计学Ⅱ:数值方法51
实践中的统计 Small Fry设计公司52
3.1 位置的度量52
3.2 变异程度的度量61
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测65
3.4 五数概括法和箱形图70
3.5 两变量间关系的度量73
3.6 数据仪表板：增加数值度量以提高有效性78
小结80
关键术语81
重要公式82
补充练习82
案例3-1 Pelican商店84
案例3-2 电影业85
案例3-3 亚太地区的商学院86
案例3-4 天使巧克力的网络交易87
案例3-5 非洲象数量87
第4章 概率89
实践中的统计 美国宇航局90
4.1 随机试验、计数法则和概率分配91
4.2 事件及其概率97
4.3 概率的基本性质99
4.4 条件概率102
4.5 贝叶斯定理106
小结110
关键术语110
重要公式111
补充练习111
案例 Hamilton县的法官们113
第5章 离散型概率分布115
实践中的统计 花旗银行116
5.1 随机变量116
5.2 离散型概率分布118
5.3 数学期望与方差120
5.4 二元分布、协方差和金融资产组合122
5.5 二项概率分布128
5.6 泊松概率分布134
5.7 超几何概率分布137
小结139
关键术语140
重要公式140
补充练习141
案例 Go Bananas!142
第6章 连续型概率分布144
实践中的统计 宝洁公司145
6.1 均匀概率分布145
6.2 正态概率分布148
6.3 二项概率的正态近似154
6.4 指数概率分布155
小结158
关键术语158
重要公式158
补充练习158
案例 Specialty玩具公司159
第7章 抽样和抽样分布161
实践中的统计 MeadWestvaco有限公司162
7.1 Electronics Associates公司的抽样问题163
7.2 抽样163
7.3 点估计167
7.4 抽样分布简介169
7.5 x的抽样分布170
7.6 p的抽样分布175
7.7 点估计的性质178
7.8 其他抽样方法179
小结181
关键术语181
重要公式182
补充练习182
案例 Marion Dairies公司183
第8章 区间估计184
实践中的统计 Food Lion185
8.1 总体均值的区间估计：σ已知情形185
8.2 总体均值的区间估计：σ未知情形188
8.3 样本容量的确定194
8.4 总体比率195
小结198
关键术语198
重要公式199
补充练习199
案例8-1 Young Professional杂志200
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司201
案例8-3 Metropolitan Research有限公司202
第9章 假设检验204
实践中的统计 John Morrell有限公司205
9.1 原假设和备择假设的建立205
9.2 第一类错误和第二类错误208
9.3 总体均值的检验：σ已知情形209
9.4 总体均值的检验：σ未知情形218
9.5 总体比率221
9.6 假设检验与决策224
9.7 计算第二类错误的概率224
9.8 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定226
小结228
关键术语229
重要公式229
补充练习230
案例9-1 Quality Associates有限公司231
案例9-2 Bayview大学商科学生的道德行为232
第10章 两总体均值和比例的推断234
实践中的统计 美国食品与药物管理局235
10.1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知235
10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知239
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本244
10.4 两总体比例之差的推断247
小结251
关键术语251
重要公式251
补充练习252
案例 Par公司253
第11章 总体方差的统计推断254
实践中的统计 美国审计总署255
11.1 一个总体方差的统计推断255
11.2 两个总体方差的统计推断261
小结265
重要公式265
补充练习265
案例 空军训练计划266
第12章 多个比例的比较、独立性及拟合优度检验267
实践中的统计 联合劝募协会268
12.1 三个或多个总体比例的相等性的检验268
12.2 独立性检验275
12.3 拟合优度检验279
小结284
关键术语285
重要公式285
补充练习285
案例 两党议程变更286
第13章 实验设计与方差分析287
实践中的统计 Burke市场营销服务公司288
......
精彩书摘
《商务与经济统计（原书第13版）》：还有两个人对质量有重大影响，其中一人是休哈特博士的学生之一W·爱德华·戴明（W.Edwards Deming）博士，另一人是约瑟夫·朱兰（Joseph Juran）博士。在第二次世界大战后不久，他们在质量管理方面帮助教育日本人。尽管质量是每个人的工作，但是戴明博士强调，注重质量必须由管理者领导。他提出了对管理者至关重要的14个职责要点。例如，戴明认为管理者必须结束对大量检验的依赖，必须终止仅凭价格就做出商业行为的做法，必须寻求在所有生产过程和服务中的不断改进，必须培养团队合作精神的环境，必须消除数量化的目标、口号和确定数量定额的工作标准。也许最重要的是管理者必须创造一个工作环境，在这个环境中，质量和生产率的标准在任何时候都能得到维持。
朱兰为质量下了一个简单的定义，质量必须与实用性相匹配。朱兰的质量方法关注三个质量过程：质量计划、质量控制和质量改进。与戴明的需要在组织中开展重大文化变革的理念相比，朱兰的方案旨在当前的组织系统提高工作质量。虽然如此，但是在关注高级管理人员的需要，强调持续改进与培训的重要性以及质量控制技术的使用等方面，两种基本原理是相似的。
……
前言/序言
前言本书是《商务与经济统计》第13版。本书的目的是向学生，主要是向那些工商管理和经济学研究领域的学生概念性地介绍统计学及其各种应用方面的知识。本书是以应用为导向，并考虑到非数学专业人员的需要而编写的，所需要的必备数学基础为代数知识。
数据分析与统计方法的应用是本书的结构及讲述内容中一个不可或缺的部分。每种方法的讨论与发展都通过应用呈现出来，并运用统计结果进行问题的决策和解答。
尽管本书以应用为导向，但我们还是谨慎地给出了合理的方法推导过程，并且运用了所涉及的论题通常会使用的符号。因此，同学们将会发现，本书为学习高级统计学打下了坚实的基础。附录包括指导进一步学习的参考书目。
本书向学生介绍Minitab 17与Microsoft�jExcel 2013软件包，并强调在统计分析应用中计算机软件包的作用。之所以介绍Minitab，是因为在教学和统计实践中它都是最主要的统计软件包之一；Excel虽然不是统计软件包，但它的广泛实用性和应用性，对于学生了解这个软件包的统计性能很重要。Minitab和Excel的步骤在各章附录中给出，使得在更多强调计算机运用的课堂中，教师可以灵活使用。
第13版的变化我们对《商务与经济统计》以前版本得到的认可与积极的反应表示感谢。因此，在这次新版修订时，我们保留了以前版本的叙述风格与可读性。全书有许多变化旨在提高其教学效果。新版中的显著变化汇总如下。
内容修订�r数据和统计资料——第1章 我们以介绍大数据的讨论扩充了数据挖掘这一节，增加了新的一节——逻辑分析方法。我们还着重强调了观测数据和实验数据的区别。
�r描述统计学Ⅰ：表格法和图形法——第2章 在本章附录2B中，我们增加了如何使用Excel推荐的图表选项的介绍。基于使用者所选数据，Excel的新功能产生一系列建议的图形，并能帮助学生识别用于描绘其数据的最恰当图形。
�r描述统计学Ⅱ：数值方法——第3章 现在我们使用美国国家标准与技术研究院（NIST）推荐的计算百分位数的方法。除了被NIST推荐之外，这种方法也被大多数软件所使用。NIST推荐的计算百分位数的方法用于本书所有使用百分位数的地方（例如，在绘制箱形图，计算四分位数或四分位数间距时）。
�r概率——第4章 更新了有关试验的讨论，对随机试验和设计实验给出更为清晰的区分。这种区分使理解概率章节中（第4~6章）试验的讨论和实验设计章节中实验的讨论变得更为容易。
�r软件 在软件附录中，我们修订了所有分步指令，并且本书所有适合软件输出的数字都兼顾了Excel 2013和Minitab 17。这给学生提供了接触和体验这两种最常用的商业统计分析软件当前版本的机会。在最新版中，我们不再给出StatTools使用的讨论。
�r新案例 本版我们增加了2个新案例，使得书中的案例总数达到33个。在第5章增加了1个概率建模的新案例，第14章增加了1个简单线性回归的新案例。这33个案例为学生提供了处理较为复杂的问题，分析较大数据集并以分析结果为基础准备管理报告的机会。
�r以实际数据为基础的新例题与练习 我们继续做出努力以近来的实际数据和统计信息资料来更新本书的例题和练习。本版增加了超过180道新例题和练习，这些例题和练习是以实际数据和原始资料为基础的。利用《华尔街日报》《今日美国》《巴伦周刊》以及一系列其他资料来源，我们进行了实际研究，以说明并创建练习来演示商务与经济统计的多种应用。我们相信，实际数据的使用可使更多的学生对统计资料产生兴趣，并使学生既学习统计方法，又学习其应用。本书的第13版包含超过350道以实际数据为基础的例题和练习。
特色与教学作者安德森、斯威尼、威廉斯、卡姆和科克伦继续保留了以前版本中的许多特色，对学生来说重要的特色说明如下。
方法练习与应用练习每节后的练习分成两部分，即“方法”和“应用”。方法练习要求学生利用公式进行必要的计算。应用练习要求学生利用书中的实际资料。这样，学生首先把注意力集中在“基本问题”的计算上，然后再转向精巧的统计应用与解释上。
自测题某些练习作为自测题（本书用“☆”标注）出现，它们的完整解答在附录C中给出，学生们可试着做自测题并核对答案，以便评估你对书中各章讲述的概念的理解程度。
页下注解与注释关键点以及对学生提供额外知识的页下注解是本书的一个重要特色。设计这些出现在页下的注解，是为了强调和提高对本书介绍的术语和概念的理解。
许多节的末尾提供了“注释”，以帮助学生更深入地了解统计方法及其应用。“注释”包括一些注意事项，如方法的局限性、对应用的建议、对其他方法的简要描述及其他事项。
本书附带的数据文件本书所附光盘有200多个可供我们使用的数据文件。� ”臼榕涮坠馀讨谐�了提到的数据文件，还有各章的单数习题、各章附录。�≡谥�前的版次中，我们用Excel和Minitab两种格式提供了数据文件。在13版中，为了更有效，我们只用CSV（逗号分隔值）一种格式提供数据文件。在第2章的附录中，我们给出了在Excel和Minitab中如何打开CSV文件的简介。所有案例的数据集和较大练习的数据集都在光盘中。在13版中，我们用单一格式（CSV格式）提供数据文件，来替代提供Minitab和Excel两种数据文件。这种格式适用于Minitab和Excel，在第2章的附录2A和2B中，我们给出了如何在Minitab和Excel中打开这些文件的分步简介。
感谢我们要感谢编审的工作，他们提供的意见和建议有助于继续完善本书。他们是：
AbouEl-MakarimAboueissa, University ofSouthern MaineKathleen AranoFort Hays State UniversityMusa AyarUw-baraboo/Sauk CountyKathleen BurkeSUNY CortlandYC ChangUniversity of NotreDameDavid ChenRosemont College andSaint Joseph’s UniversityMargaret E.CochranNorthwestern StateUniversity of LouisianaThomas A.DahlstromEastern UniversityAnne DrougasDominican UniversityFesseha Gebremikael StrayerUniversity/ CalhounCommunity CollegeMalcolm C.GoldUniversity of Wisconsin—Marshfield/Wood CountyJoel GoldsteinWestern Connecticut StateUniversityJim GrantLewis & Clark CollegeReidar HagtvedtUniversity of AlbertaSchool of BusinessClifford B.HawleyWest Virginia UniversityVance A.HugheyWestern Nevada CollegeTony HunnicuttOuachita Technical CollegeStacey M.JonesAlbers School of Businessand Economics, SeattleUniversityDukpa KimUniversity of VirginiaRajaram KrishnanEarlham CollegeRobert J.LemkeLake Forest CollegePhilip J.MizziArizona State UniversityMehdi MohagheghNorwich UniversityMihail MotzevWalla Walla UniversitySomnath MukhopadhyayThe University of Texasat El PasoKenneth E.MurphyChapman UniversityOgbonnaya John NwohaGrambling State UniversityClaudiney PereiraTulane UniversityJ.G.PittUniversity of TorontoScott A.RedeniusBrandeis UniversitySandra RobertsonThomas NelsonCommunity CollegeSunil SapraCalifornia State University,Los AngelesKyle Vann ScottSnead State CommunityCollegeRodney E.StanleyTennessee State UniversityJennifer StrehlerOakton CommunityCollegeRonald StundaValdosta State UniversityCindy van EsCornell UniversityJennifer VanGilderUrsinus CollegeJacqueline WroughtonNorthern KentuckyUniversityDmitry YarushkinGrand View UniversityDavid ZimmerWestern KentuckyUniversity对本书和前几版的构思提供有益意见和建议的许多同事和朋友，我们继续表示感谢。他们是：
Mohammad AhmadiUniversity of Tennesseeat ChattanoogaLari ArjomandClayton College and StateUniversityRobert BaloughClarion UniversityPhilip BoudreauxUniversity of LouisianaMike BourkeHouston Baptist UniversityJames BrannonUniversity of Wisconsin—OshkoshJohn BryantUniversity of PittsburghPeter BryantUniversity of ColoradoTerri L.ByczkowskiUniversity of CincinnatiRobert CarverStonehill CollegeRichard ClaycombeMcDaniel CollegeRobert CochranUniversity of WyomingRobert CollinsMarquette UniversityDavid W.CravensTexas ChristianUniversityTom DahlstromEastern CollegeGopal DoraiWilliam PattersonUniversityNicholas FarnumCalifornia StateUniversity—FullertonDonald GrenSalt Lake CommunityCollegePaul GuyCalifornia StateUniversity—ChicoClifford HawleyWest Virginia UniversityJim HightowerCalifornia StateUniversity, FullertonAlan HumphreyUniversity of Rhode IslandAnn HusseinPhiladelphia College ofTextiles and ScienceC.Thomas InnisUniversity of CincinnatiBen IsselhardtRochester Institute ofTechnologyJeffery JarrettUniversity of Rhode IslandRonald KlimbergSt.Joseph’s UniversityDavid A.KravitzGeorge MasonUniversityDavid KruegerSt.Cloud State UniversityJohn LeschkeUniversity of VirginiaMartin S.LevyUniversity of CincinnatiJohn S.LoucksSt.Edward’s UniversityDavid Lucking-ReileyVanderbilt UniversityBala ManiamSam Houston StateUniversityDon MarxUniversity of Alaska,AnchorageTom McCulloughUniversity of California—BerkeleyRonald W.MichenerUniversity of VirginiaGlenn MilliganOhio State UniversityMitchell MueshamSam Houston StateUniversityRoger MyersonNorthwestern UniversityRichard O’ConnellMiami University of OhioAlan OlinskyBryant CollegeCeyhun OzgurValparaiso UniversityTom PrayRochester Instituteof TechnologyHarold RahmlowSt.Joseph’s UniversityH.V.RamakrishnaPenn State University atGreat ValleyTom RyanCase Western ReserveUniversityBill SeaverUniversity of TennesseeAlan SmithRobert Morris CollegeWillbann TerpeningGonzaga UniversityTed TsukaharaSt.Mary’s College ofCaliforniaHroki TsurumiRutgers UniversityDavid TufteUnive
用户评价
这本书的厚度和它带来的沉甸甸的知识感，第一次翻开时确实让我有点小小的畏惧。封面设计很稳重，一看就知道是那种扎实、有学术深度的书。我当初选择它，主要是因为我的导师在课程推荐里特别强调了这本书的重要性，说它是理解现代商业决策背后逻辑的基石。我一直觉得，所谓的“直觉”和“经验”固然重要，但如果没有数据和统计的支撑，很容易变成“拍脑袋”决策，甚至误入歧途。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是一本教材，更像是一个严谨的分析工具箱，教会我如何从海量信息中提炼出有价值的洞察。一开始，我最担心的是统计学本身那种抽象和枯燥的性质，毕竟过去的一些经历让我对公式和模型有点望而却步。但这本书的叙述方式，让我耳目一新。它不是那种堆砌公式、让你硬记硬背的类型。相反，它通过大量的实际案例，将统计学原理融入到具体的商业场景中。比如，它在讲解抽样调查时，会结合市场调研公司的实际操作，分析不同抽样方法对结果准确性的影响；在讨论回归分析时，会用广告投入与销售额的关系来解释模型如何帮助企业预测和优化营销策略。这些贴近现实的例子，让我更容易理解抽象概念的实际意义，也激发了我学习的兴趣。更重要的是，它让我认识到，统计学并非只是学术研究的工具，而是现代商业世界中不可或缺的“语言”，掌握了它，才能更好地与商业世界对话。
评分我尤其欣赏这本书在理论深度和实践指导性之间的平衡。很多统计学书籍要么过于偏重理论，让人觉得高深莫测，难以应用；要么过于强调实践，却忽略了理论的根基，让人知其然不知其所以然。而《商务与经济统计》却做到了两者兼顾，甚至做得相当出色。它在引入每一个统计概念时，都会先给出清晰的数学定义和原理讲解，但紧接着就会用通俗易懂的语言解释其背后的逻辑，并通过大量的商业案例来阐释其应用价值。我之前学习过一些统计学的入门课程，当时就觉得很多概念理解起来很吃力，也分不清它们到底有什么用。但这本书，通过它严谨而不失灵活的讲解方式，让我豁然开朗。例如，在讲到“置信区间”时，它不仅解释了数学公式，还结合了实际的民意调查数据，告诉我们如何去解读一个“95%置信区间”意味着什么，以及它在市场研究中如何帮助我们做出更稳健的决策。这种“由浅入深，由虚到实”的讲解方式，极大地提升了我的学习效率和理解深度。
评分这本书给我的最大感受，是它让我看到了统计学在商业世界中的“力量”。在此之前，我对统计学的理解可能更多地停留在“计算”层面，认为它只是数学的一个分支。但这本书让我认识到，统计学更是一种“思维方式”，一种“分析工具”。它能够帮助我们从纷繁复杂的现象中，找出隐藏的规律；能够帮助我们量化不确定性，做出更理性的决策；能够帮助我们更有效地沟通信息，说服他人。书中关于“因果关系与相关关系”的讨论，让我深刻理解了在分析商业数据时，避免混淆两者的重要性。比如，虽然很多研究显示冰淇淋的销量和溺水事故的发生率呈正相关，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水。这本书教会我如何运用统计学的方法，去揭示事物之间真正的联系，而不是被表面的相关性所迷惑。这种批判性思维的培养，对于任何希望在商业领域取得成功的人来说，都是至关重要的。
评分这本书的篇幅确实不小，但我觉得每一页都充满了价值，一点也不觉得冗长。它不像有些书那样，为了凑字数而充斥着一些空泛的理论和陈旧的例子。这本书的例子都非常新，而且紧跟时代发展的步伐，很多都是我日常生活中接触到的商业现象，比如电商平台的销量预测、社交媒体的用户行为分析、金融市场的风险管理等等。这让我有一种强烈的代入感，感觉自己不是在枯燥地学习一门学科，而是在学习如何解决身边正在发生的商业问题。而且，这本书的排版和设计也相当用心，清晰的章节划分、醒目的标题、恰当的图表使用，都让阅读体验变得更加流畅和舒适。即使遇到一些比较难的概念，也不容易产生阅读疲劳。我特别喜欢书中对一些统计软件操作的介绍，它让理论学习和实践操作的界限变得模糊，我甚至可以一边看书，一边尝试在电脑上复现书中的例子。这大大增强了我学习的动力和信心，让我觉得掌握统计学不再是一件遥不可及的事情。
评分这本书的语言风格，我个人觉得非常符合一本优秀的商务统计教材的要求：既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的表达。作者没有使用过多晦涩难懂的专业术语，即使在引入一些复杂的统计概念时，也能够用清晰、简洁的语言进行解释，并配以大量的图表和实例来辅助理解。我最欣赏的是，它在讲解每一个统计方法时，都会深入剖析其背后的逻辑和假设，让读者不仅知其然，更知其所以然。这对于我这样背景的读者来说，非常重要。因为它让我不仅仅是学会了一个“工具”，而是真正理解了这个工具的原理，知道它在什么情况下适用，又在什么情况下不适用。这种对“理解”的重视，让我觉得这本书真正地在帮助我构建扎实的统计学基础，而不是仅仅停留在浅层面的记忆和应用。
评分总的来说，这本书为我打开了一扇全新的大门，让我看到了统计学在现代商务和经济领域中不可替代的作用。它不仅仅是一本知识的传授者，更是一个能力的培养者。它教会我如何用数据说话，如何用逻辑分析，如何用概率思考。在阅读过程中，我深刻体会到了数据分析的强大力量，也看到了统计学在预测趋势、规避风险、优化决策等方面的巨大价值。这本书不仅仅是为我准备的，我相信任何一个希望在商业领域做出更明智决策的人，都会从中受益匪浅。它让我意识到，在信息爆炸的时代，掌握统计学，就像拥有了一双“火眼金睛”，能够穿透表象，看到事物的本质。这本书对我而言，不仅仅是一次学习的经历，更是一次思维的革新，一次能力的提升。
评分这本书的结构非常合理，循序渐进，让人很容易跟上学习的节奏。从最基础的数据描述和可视化，到概率论的基础，再到各种统计推断方法，每一个章节都像是为后面的内容打下坚实的基础。我特别喜欢它在引入新概念时，会先回顾前面学过的知识，强调新旧知识之间的联系，这让整个知识体系更加连贯和牢固。而且，书中穿插的“案例研究”和“实际应用”部分，让我在学习理论知识的同时，也能看到这些知识是如何在现实世界中发挥作用的。比如，它会用真实的商业数据来演示如何进行回归分析，如何预测销售额，如何评估广告效果。这些案例不仅让我更容易理解抽象的统计概念，也让我对未来如何在工作中应用这些知识充满了期待。这本书不仅仅是一本教科书，它更像是一个学习的“指南”，一步一步地引导我掌握统计学的精髓，并将其应用于实际的商业分析中。
评分我必须承认，这本书给我带来的启发远不止于对统计学知识本身的掌握。它更像是一次思维方式的重塑。在学习之前，我习惯于凭经验和直觉来做判断，但这本书让我深刻认识到，没有数据支持的“感觉”是多么不可靠。它教我如何去质疑那些看似理性的判断，如何去寻找隐藏在现象背后的统计规律。比如，在分析市场趋势时，它会让我去思考，我们看到的“增长”是真的增长，还是样本偏差造成的假象？在评估项目风险时，它会让我去计算潜在的概率，而不是仅仅依赖于“感觉”和“运气”。书中通过大量的图表和数据可视化，让我直观地感受到了数据分析的力量，也让我学会了如何通过图表来更清晰地传达信息。我特别喜欢书中关于“数据误导”的章节，它让我意识到，即使是统计数据，也可能被用来欺骗或误导，学会辨别和批判性地看待数据，是作为一名现代商务人士必备的素养。这本书让我对“严谨”和“客观”有了更深的理解，它教会我用一种更科学、更理性的方式去观察和分析世界。
评分我必须说，这本书在细节的处理上做得相当出色，这对于一本厚重的学术著作来说，是非常难得的。书中每一个概念的引入，都伴随着清晰的定义、详尽的解释，以及最关键的，大量的例题和习题。这些例题不是那种脱离实际、纯粹为了演示公式的“假数据”，而是非常贴近商业和经济领域的真实情境，比如分析某个公司过去几年的利润增长趋势，预测股票市场的短期波动，或者评估一项新产品上市的潜在风险。当我遇到一些难以理解的统计概念时，翻回前面的章节，或者直接查看后面的例题，总能找到解答的线索。而且，它的习题设计非常有层次感，从基础的计算题，到需要综合运用多个知识点来分析的综合题，再到一些开放性的讨论题，能够有效地检验和巩固我的学习成果。我尤其喜欢书中那些“思考题”和“讨论题”，它们往往会引导我跳出书本的框架，去思考统计学在现实世界中更广泛的应用，或者提出一些值得深入研究的课题。这不仅锻炼了我的分析能力，也培养了我独立思考的习惯。这本书不仅仅是教会我“怎么做”，更引导我思考“为什么这样做”，以及“这样做有什么局限性”。这种启发式的学习方式，让我感觉自己不再是被动接受知识，而是主动地在探索和构建自己的知识体系。
评分这本书最大的特点，我认为在于它将统计学与实际商业应用的结合做得天衣无缝。很多统计学书籍，即使讲解得很透彻，但读完后，你会觉得它们离真实的商业世界还有一段距离，不知道如何将这些理论转化为实际的行动。而《商务与经济统计》却恰恰解决了这个问题。它在讲解每一个统计方法时，都会不厌其烦地强调这个方法在商业决策中的应用场景，以及它能为我们带来什么样的价值。比如，在讲假设检验时，它会结合企业进行新产品质量检测、市场推广活动效果评估等实际案例，说明如何运用统计学来做出更可靠的判断。它会告诉你，一个好的统计分析，不仅仅是得出一些数字，更重要的是能够清晰地向非统计学专业的人解释这些数字的含义，以及它们对商业决策的指导意义。书中有很多“统计软件应用”的部分，虽然我还没有完全实践，但光看介绍，就知道它鼓励我们利用现代工具来处理实际数据，这让我感到非常实用。这不仅仅是一本理论书，它更像是一位经验丰富的统计顾问，手把手地教你如何运用统计学这把“利器”，去解决商业实践中遇到的各种问题。
评分包装完整，稍后认真读
评分用京东只是因为快，客户扯皮也专业。
评分印刷错误一大堆，正版书还比不上盗版的。
评分念叨念叨念叨姐姐党建党建加到几点基督教讲道
评分厚厚的实在的一本大书，配合视频认真看，可以
评分可以的，，，
评分入门书籍，比较简单。
评分可以买书了，便捷
评分东西很赞，物流很赞
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