商务与经济统计（原书第13版） （美）戴维R.安德森（David R. …|5894201 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 戴维R 安德森David R An 著，张建华 译

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111568377

商品编码：15277376386

丛书名： 华章教材经典译丛（清明上河图）系列

出版时间：2017-06-01

书[0名0]：	[0商0]务与经济统计（原书[0第0]13版）|5894201
图书定价：	119元
图书作者：	（美）戴维R.安德森（David R. Anderson）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111568377
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

戴维 R. 安德森（David R.Anderson） 戴维 R. 安德森是辛辛那提[0大0][0学0]工[0商0]管理[0学0]院数量分析系教授。他出生在北达科他州[0大0]福克斯市，在普度[0大0][0学0]获得[0学0]士、硕士和博士[0学0]位。安德森教授担任数量分析与运作管理系主任，并担任工[0商0]管理[0学0]院副院长。此外，他还是[0学0]院[0首0]届教[0学0][0大0]纲的协调人。 在辛辛那提[0大0][0学0]，安德森教授不但为[0商0]科专业的[0学0]生讲授基础统计[0学0]，而且还讲授研究生水平的回归分析、多元分析和管理科[0学0]课程。他也在华盛顿特区的美[0国0]劳工部讲授统计[0学0]课程。他因在教[0学0]上和对[0学0]生组织服务方面的突出成就而荣获提[0名0]与奖励。 安德森教授已在统计[0学0]、管理科[0学0]、线性规划以及生产与运作管理[0领0]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[0法0][0领0]域的咨询顾问。 丹尼斯 J. 斯威尼（Dennis J.Sweeney） 丹尼斯 J. 斯威尼是辛辛那提[0大0][0学0]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[0大0][0学0]获得工[0商0]管理[0学0]士[0学0]位，在印[0第0]安纳[0大0][0学0]获得工[0商0]管理硕士和工[0商0]管理博士[0学0]位，并成为NDEA[0会0]员。斯威尼教授曾在宝洁公司管理科[0学0]小组工作，并在杜克[0大0][0学0]做了一年的客座教授。斯威尼教授担任辛辛那提[0大0][0学0]数量分析系主任和工[0商0]管理[0学0]院副院长。 斯威尼教授已在管理科[0学0]与统计[0学0][0领0]域发表和出版了30多篇论文和专著。[0国0]家科[0学0]基金、IBM公司、宝洁公司、美[0国0]联合百货（Federated Department Stores）、美[0国0]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[0学0]》《运筹[0学0]》《数[0学0]规划》《决策科[0学0]》等杂志上发表。 斯威尼教授在统计[0学0]、管理科[0学0]、线性规划、生产与运作管理等[0领0]域与他人合作出版了10部专著。 托马斯 A. 威廉斯（Thomas A. Williams） 托马斯 A. 威廉斯是罗切斯特理工[0学0]院[0商0][0学0]院的管理科[0学0]教授。他出生在纽约州埃尔迈拉市，在克拉克森[0大0][0学0]获得[0学0]士[0学0]位，在伦斯勒工[0学0]院完成研究生[0学0]业并获得硕士和博士[0学0]位。 在进入罗切斯特理工[0学0]院[0商0][0学0]院之前，威廉斯教授在辛辛那提[0大0][0学0]工[0商0]管理[0学0]院从事了7年教[0学0]工作，他在那里制定了信息系统专业的本科教[0学0]计划，并且担任协调人。在罗切斯特理工[0学0]院，他是决策科[0学0]系的任主席。他不但讲授本科生的管理科[0学0]与统计[0学0]课程，而且还讲授研究生的回归与决策分析课程。 威廉斯教授在管理科[0学0]、统计[0学0]、生产与运作管理和数[0学0][0领0]域与他人合作出版了11部专著。他为《财富》500强中多家公司提供咨询服务，从数据分析的使用到[0大0]型回归模型的开发，都在他的工作范围之内。 杰弗里 D.卡姆（Jeffrey D.Camm） 杰弗里 D.卡姆是Inmar总裁、维克森林[0大0][0学0][0商0][0学0]院分析副院长。他出生在俄亥俄州辛辛那提市，在泽维尔[0大0][0学0]（俄亥俄）获得[0学0]士[0学0]位，在克莱姆森[0大0][0学0]获得博士[0学0]位。在任职于维克森林[0大0][0学0]之前，他曾就职于辛辛那提[0大0][0学0]，是斯坦福[0大0][0学0]的访问[0学0]者和达特茅斯[0学0]院塔克[0商0][0学0]院工[0商0]管理客座教授。 卡姆博士在运营管理和市场营销的[0优0]化问题应用[0领0]域发表了30多篇论文。他的研究成果发表在《科[0学0]》《管理科[0学0]》《运筹[0学0]》《相互关系》和其他专业杂志上。在辛辛那提[0大0][0学0]工作期间，他被命[0名0]为教[0学0][0优0]秀的Dor[0no0]ff成员，并在2006年因运筹[0学0]实践教[0学0]获得美[0国0]运筹[0学0]与管理[0学0]协[0会0]（INFORMS）奖。他是宣扬实践的坚定信徒。作为运筹[0学0]顾问，他服务于多家公司和政府机构。2005~2010年，他担任《相互关系》总编辑，目前是《INFORMS教育[0学0]报》编委。 詹姆斯 J.科克伦（James J.Cochran） 詹姆斯 J.科克伦是亚拉巴马[0大0][0学0]应用统计教授和罗杰斯斯皮维研究员。他出生在俄亥俄州代顿市，在莱特州立[0大0][0学0]获得[0学0]士、硕士和工[0商0]管理硕士[0学0]位，在辛辛那提[0大0][0学0]获得博士[0学0]位。他从2014年起任职于亚拉巴马[0大0][0学0]，是斯坦福[0大0][0学0]、塔尔卡[0大0][0学0]、南非[0大0][0学0]和达芬奇[0大0][0学0]中心的访问[0学0]者。 科克伦教授在运筹[0学0]和统计方[0法0]的发展和应用方面发表了[0超0]过36篇论文。他的研究发表在《管理科[0学0]》《美[0国0]统计》《统计通讯——理论与方[0法0]》《运筹[0学0]年鉴》《运筹[0学0]（欧洲版）》《组合[0优0]化》《相互关系》《统计与概率通信》和其他专业杂志上。在2008年他因运筹[0学0]实践教[0学0]获得INFORMS奖，在2010年获Mu Sigma Rho统计教育奖。科克伦教授于2005年入选[0国0]际统计[0学0][0会0]，2011年成为美[0国0]统计协[0会0][0会0]员。在2014年他还获得创始人奖，并在2015年荣获美[0国0]统计协[0会0]的卡尔 E.和平奖。他以提高对实际问题应用质量的方[0法0]，强烈主张运筹[0学0]和统计[0学0]教育的有效性。科克伦教授在乌拉圭的蒙得维的亚、南非的开普敦、哥伦比亚的卡塔赫纳、印度的斋浦尔、阿根廷的布宜诺斯艾利斯、肯尼亚的内罗毕、喀麦隆的布埃亚、尼泊尔的加德满都、克罗地亚的奥西耶克以及古巴的哈瓦那组织和主持教[0学0]效果研讨班。作为运筹[0学0]顾问，他服务于多家公司和非营利组织。2006~2012年，他是《INFORMS教育[0学0]报》总编辑和《相互关系》《[0国0]际运筹[0学0]汇刊》及《意义》的编委。

内容简介

本书是美[0国0]辛辛那提[0大0][0学0]的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工[0学0]院的威廉斯教授再度合作的结晶。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[0大0]特色。作者精心设计了“方[0法0]”“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[0评0]论”，这些都体现出本书的实用特点。 本书既可作为统计相关专业本科生、研究生和MBA的教材，也可作为从事经济分析工作专业人士的参考读物。

目录

译者序 前　言 作者简介 [0第0]1章　数据与统计资料1 实践中的统计　彭博[0商0]业周刊2 1.1　统计[0学0]在[0商0]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[0法0]12 1.7　[0大0]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 [0第0]2章　描述统计[0学0]Ⅰ：表格[0法0]和图形[0法0]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[0法0]汇总两个变量的数据33 2.4　用图形显示方[0法0]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[0商0]店48 案例2-2　电影业49 案例2-3　皇后市50 [0第0]3章　描述统计[0学0]Ⅱ:数值方[0法0]51 实践中的统计　Sm[0all0] 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[0法0]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[0商0]店84 案例3-2　电影业85 案例3-3　亚太地区的[0商0][0学0]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 [0第0]4章　概率89 实践中的统计　美[0国0]宇航局90 4.1　随机试验、计数[0法0]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[0法0]官们113 [0第0]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[0学0]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　[0超0]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 [0第0]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 [0第0]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[0法0]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 [0第0]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[0知0]情形185 8.2　总体均值的区间估计：σ未[0知0]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 [0第0]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　类错误和[0第0]二类错误208 9.3　总体均值的检验：σ已[0知0]情形209 9.4　总体均值的检验：σ未[0知0]情形218 9.5　总体比率221 9.6　假设检验与决策224 9.7　计算[0第0]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[0大0][0学0][0商0]科[0学0]生的道德行为232 [0第0]10章　两总体均值和比例的推断234 实践中的统计　美[0国0]食[0品0]与药物管理局235 10.1　两总体均值之差的推断：σ1和σ2已[0知0]235 10.2　两总体均值之差的推断：σ1和σ2未[0知0]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 [0第0]11章　总体方差的统计推断254 实践中的统计　美[0国0]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 [0第0]12章　多个比例的比较、[0独0]立性及拟合[0优0]度检验267 实践中的统计　联合劝募协[0会0]268 12.1　三个或多个总体比例的相等性的检验268 12.2　[0独0]立性检验275 12.3　拟合[0优0]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 [0第0]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 13.1　实验设计和方差分析简介289 13.2　方差分析和完全随机化实验设计292 13.3　多重比较方[0法0]299 13.4　随机化区组设计303 13.5　析因实验306 小结310 关键术语311 重要公式311 补充练习312 案例13-1　Wentworth医疗中心313 案例13-2　销售人员的报酬314 [0第0]14章　简单线性回归316 实践中的统计　联盟数据系统317 14.1　简单线性回归模型318 14.2　小二乘[0法0]320 14.3　判定系数325 14.4　模型的假定329 14.5　显著性检验330 14.6　应用估计的回归方程进行估计和预测336 14.7　计算机解[0法0]340 14.8　残差分析：证实模型假定342 14.9　残差分析：异常值和有影响的观测值347 小结352 关键术语352 重要公式353 补充练习353 案例14-1　测量股票市场风险356 案例14-2　美[0国0]交通部356 案例14-3　挑选一台傻瓜型数码相机357 案例14-4　找到合适的汽车价值358 案例14-5　七叶树溪乐园359 [0第0]15章　多元回归360 实践中的统计　dunnhumby361 15.1　多元回归模型361 15.2　小二乘[0法0]362 15.3　多元判定系数367 15.4　模型的假定369 15.5　显著性检验370 15.6　应用估计的回归方程进行估计和预测374 15.7　分类自变量375 15.8　残差分析380 15.9　logistic回归384 小结392 关键术语392 重要公式393 补充练习394 案例15-1　消费者调查股份有限公司395 案例15-2　预测NASCAR车手的奖金396 案例15-3　找到合适的汽车价值397 [0第0]16章　回归分析：建立模型398 实践中的统计　Monsanto公司399 16.1　一般线性模型399 16.2　确定什么时候增加或者删除变量408 16.3　[0大0]型问题的分析412 16.4　变量选择方[0法0]415 16.5　实验设计的多元回归方[0法0]420 16.6　自相关性和杜宾-瓦特森检验422 小结425 关键术语425 重要公式425 补充练习426 案例16-1　职业高尔夫球协[0会0]巡回赛的统计分析426 案例16-2　产自意[0大0]利皮埃蒙特地区的葡萄酒[0评0]级427 [0第0]17章　时间序列分析及预测429 实践中的统计　内华达职业健康诊所430 17.1　时间序列的模式431 17.2　预测精度435 17.3　移动平均[0法0]和指数平滑[0法0]438 17.4　趋势推测[0法0]444 17.5　季节性和趋势450 17.6　时间序列分解[0法0]455 小结462 关键术语463 重要公式463 补充练习464 案例17-1　预测食[0品0]和饮料的销售465 案例17-2　预测损失的销售额465 [0第0]18章　非参数方[0法0]467 实践中的统计　West Shell Realtors公司468 18.1　符号检验468 18.2　威尔科克森符号秩检验473 18.3　曼-惠特尼-威尔科克森检验476 18.4　克鲁斯卡尔-沃利斯检验481 18.5　秩相关483 小结486 关键术语486 重要公式486 补充练习487 [0第0]19章　质量管理的统计方[0法0]488 实践中的统计　陶氏化[0学0]公司489 19.1　理念和框架490 19.2　统计过程控制492 19.3　接受抽样501 小结507 关键术语507 重要公式508 补充练习508 [0第0]20章　指数509 实践中的统计　美[0国0]劳工部、劳工统计局510 20.1　价比510 20.2　综合物价指数511 20.3　根据价比计算综合物价指数513 20.4　一些重要的价格指数514 20.5　根据物价指数减缩一个数列515 20.6　物价指数：其他注意事项517 20.7　物量指数518 小结519 关键术语520 重要公式520 补充练习520 附录A　参考文献�� 附录B　统计表格�� 附录C　自测题解答与偶数题答案�� 附录D　Microsoft Excel 2013和统计分析工具�� 附录E　利用Minitab和Excel计算p-值�� �きァ〔渭�本书所附光盘。

商业数据分析与决策 第一部分：数据驱动的商业洞察 在当今瞬息万变的商业环境中，企业成功的关键在于能否有效利用数据进行决策。本书《商业数据分析与决策》旨在为读者提供一套系统性的框架，帮助他们掌握从数据收集、整理、分析到洞察提取的全过程。我们将深入探讨各种统计学工具和技术，并着重于它们在实际商业场景中的应用，帮助读者将原始数据转化为有价值的商业情报。 第一章：商业决策中的数据角色 本章将从宏观层面探讨数据在现代商业运作中的核心地位。我们将审视不同行业如何依赖数据来驱动增长、优化运营、理解客户以及预测未来趋势。从市场营销的精准定位到供应链的效率提升，再到金融领域的风险管理，数据无处不在，并且日益成为企业竞争力的基石。我们将介绍数据驱动决策的基本理念，以及构建有效数据分析能力对企业生存和发展的重要性。同时，我们将初步触及数据的类型（如定量数据与定性数据），以及数据在不同业务流程中的作用。 第二章：数据收集与准备 任何有效的数据分析都始于高质量的数据。本章将深入讲解数据收集的各个方面。我们将介绍不同类型的数据来源，包括内部数据（如销售记录、客户数据库）和外部数据（如市场研究报告、社交媒体数据）。同时，我们会详细介绍数据收集的方法，包括问卷调查、实验设计、传感器数据采集等。 更重要的是，数据在分析前往往需要经过一系列的清洗和预处理。本章将花费大量篇幅讲解数据准备的重要性，并介绍常见的预处理技术，如数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化）、数据集成（合并来自不同来源的数据）以及数据抽样。我们将强调数据质量的重要性，因为“垃圾进，垃圾出”的原则在数据分析领域同样适用。读者将学会如何识别和解决数据中的常见问题，为后续的分析打下坚实基础。 第三章：描述性统计：理解数据的基本特征 在深入进行复杂分析之前，理解数据的基本特征至关重要。本章将引导读者掌握描述性统计学的核心概念和方法。我们将介绍集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，以及离散趋势的度量，如方差、标准差和极差。通过这些指标，读者可以初步了解数据的分布情况和变异程度。 此外，本章还将讲解数据的可视化方法，这是理解数据分布和模式的最直观方式。我们将介绍直方图、箱线图、散点图、条形图等常用图表，并指导读者如何根据数据类型和分析目标选择合适的图表。通过生动的数据可视化，读者将能够快速捕捉到数据的关键信息，为进一步的分析提供方向。 第四章：概率基础与离散概率分布 概率是统计学分析的基础。本章将为读者建立扎实的概率论概念。我们将从基本概率规则入手，讲解事件、样本空间、随机变量等核心概念。随后，我们将重点介绍离散概率分布，如二项分布、泊松分布。我们将解释这些分布的适用场景，以及如何在商业问题中应用它们。例如，二项分布可以用来分析特定时间内产品缺陷的数量，而泊松分布则可以用来预测一段时间内客户服务电话的呼叫次数。理解这些分布将帮助读者量化不确定性，并对未来事件的可能性进行预测。 第五章：连续概率分布与抽样分布 本章将进一步拓展概率的视野，重点关注连续概率分布。我们将详细介绍正态分布，这一在自然界和商业现象中都广泛存在的分布。我们将讲解正态分布的性质，如何识别数据是否符合正态分布，以及如何利用正态分布进行概率计算。 更重要的是，本章将引入抽样分布的概念。我们将解释为什么我们通常只能对样本进行分析，以及样本统计量（如样本均值）的分布情况。中心极限定理作为统计学中的基石，将在此章节得到深入讲解，它解释了为什么样本均值的分布会趋于正态分布，无论原始总体分布如何。这为后续的统计推断奠定了理论基础。 第二部分：从样本推断总体：统计推断的力量 统计推断是利用样本数据来推断总体特征的核心方法。本部分将带领读者进入更高级的统计分析领域，掌握如何从有限的样本中做出具有统计学意义的结论。 第六章：置信区间：对总体参数进行区间估计 在实际的商业决策中，我们很少能够获取到总体的全部数据。因此，对总体的未知参数（如总体均值、总体比例）进行估计至关重要。本章将详细讲解置信区间的概念和构建方法。我们将学习如何根据样本数据，计算出包含总体参数的可能范围，并理解置信水平的含义。 我们将介绍针对不同参数（如均值、比例）的置信区间计算方法，并探讨影响置信区间宽度的因素，如样本量和置信水平。通过置信区间，读者可以更谨慎地做出关于总体特征的判断，并量化估计的不确定性。 第七章：假设检验：检验商业假设的有效性 假设检验是统计学中用于检验关于总体参数的陈述是否成立的重要工具。本章将系统地介绍假设检验的步骤和原理。我们将学习如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，如何确定拒绝域，以及如何解释p值。 我们将重点讲解针对均值和比例的各种假设检验方法，包括单样本t检验、配对t检验、两样本t检验、Z检验等。我们将通过具体的商业案例，如新产品推广效果的评估、市场营销活动的ROI检验等，来展示假设检验在解决实际商业问题中的强大应用。读者将学会如何根据业务场景，设计并执行合理的假设检验。 第八章：方差分析：比较多个群体的均值 当我们需要同时比较三个或更多个群体的均值时，方差分析（ANOVA）就成为一个强大的工具。本章将深入讲解单因素方差分析的原理和应用。我们将学习如何将总变异分解为组间变异和组内变异，并通过F检验来判断不同群体均值之间是否存在显著差异。 我们将探讨方差分析在市场细分、产品性能比较、不同运营策略效果评估等方面的应用。通过方差分析，读者可以更有效地比较多个独立变量对同一因变量的影响，并找出最优的决策方案。 第九章：卡方检验：分析分类数据的关系 在商业环境中，我们经常需要分析不同分类变量之间的关系，例如，顾客的性别是否与其购买的产品类别有关？新广告是否影响了消费者的品牌偏好？本章将重点介绍卡方检验，一种用于分析分类数据之间关联性的统计方法。 我们将讲解卡方检验的原理，如何计算卡方统计量，以及如何解释卡方检验的结果。我们将演示卡方独立性检验，用于判断两个分类变量是否相互独立。同时，我们也将介绍拟合优度检验，用于检验样本数据是否符合某种理论分布。这些方法在市场调研、消费者行为分析等领域有着广泛的应用。 第三部分：探索数据之间的关系与预测 理解不同变量之间的关系，并利用这些关系进行预测，是数据分析中极具价值的部分。本部分将深入探讨相关分析、回归分析以及时间序列分析等方法。 第十章：相关分析：衡量变量之间的关联程度 在商业活动中，我们经常需要了解两个变量之间是否存在联系，以及联系的强度和方向。本章将介绍相关分析，重点是皮尔逊相关系数。我们将学习如何计算相关系数，并理解其取值范围（-1到1）所代表的含义。 我们将区分正相关、负相关和无相关，并强调相关性不等于因果性。通过实际案例，如广告投入与销售额之间的关系、员工培训时间与生产效率之间的关系，来展示相关分析在初步探索变量间关系方面的作用。 第十一章：简单线性回归：建立一个预测模型 回归分析是利用一个或多个自变量来预测因变量的最常用和最强大的技术之一。本章将从最简单的形式——简单线性回归开始。我们将学习如何建立一个线性模型，将一个自变量与一个因变量联系起来。 我们将讲解回归方程的构成，如何解释回归系数的含义（斜率和截距），以及如何评估模型的拟合优度（决定系数）。我们将重点介绍最小二乘法，用于确定最优的回归线。通过例如，预测房屋价格与房屋面积的关系，或预测营销费用与产品销量的关系，来展示简单线性回归的应用。 第十二章：多元线性回归：构建更复杂的预测模型 在实际的商业世界中，一个因变量往往受到多个自变量的影响。本章将扩展到多元线性回归，学习如何建立包含多个自变量的预测模型。我们将学习如何选择合适的自变量，如何解释多个回归系数，以及如何评估整体模型的拟合优度。 本章还将讨论在多元回归中可能遇到的问题，如多重共线性，以及如何进行模型诊断。我们将通过更复杂的商业案例，如影响公司利润的多种因素分析，或预测客户流失的多种驱动因素，来展示多元线性回归的强大功能。 第十三章：定性自变量的回归分析 在商业数据中，经常会遇到非数值型的变量，如产品类别、地区、促销方式等。本章将介绍如何将这些定性自变量纳入回归分析。我们将学习如何使用虚拟变量（dummy variables）来编码定性数据，并将其应用于回归模型。 通过本章的学习，读者将能够构建更全面、更贴合实际的预测模型，从而更准确地理解和预测业务结果。 第十四章：时间序列分析与预测 许多商业数据天然地具有时间依赖性，如股票价格、销售趋势、网站流量等。本章将介绍时间序列分析的基本概念和常用技术。我们将学习如何识别和分析时间序列中的趋势、季节性、周期性和随机波动。 我们将介绍平滑技术，如移动平均法、指数平滑法，用于减少噪声并揭示潜在模式。我们还将介绍一些基础的时间序列模型，如ARIMA模型，用于进行未来数值的预测。这些方法对于库存管理、需求预测、经济形势分析等至关重要。 第四部分：高级主题与商业应用 在本部分，我们将触及一些更高级的数据分析技术，并重点关注它们在不同商业领域的实际应用。 第十五章：质量管理统计工具 质量是企业竞争力的生命线。本章将介绍在质量管理中广泛应用的统计工具。我们将重点介绍控制图，如X-bar图、R图、p图、c图，用于监控生产过程的稳定性，及时发现和纠正质量偏差。 此外，我们还将介绍散点图、帕累托图、因果图等，帮助读者识别和解决质量问题。这些工具能够帮助企业实现持续的质量改进，降低生产成本，提升客户满意度。 第十六章：投资决策与风险分析 金融投资领域的决策离不开严谨的统计分析。本章将介绍如何运用统计学工具来评估投资机会和管理风险。我们将讨论投资回报的计算和衡量，以及投资风险的量化方法，如标准差。 我们还将介绍一些基础的金融模型，并探讨如何利用统计推断来分析市场数据。本章旨在为读者提供一个运用统计学解决金融问题的初步视角。 第十七章：市场营销数据分析 市场营销是数据应用最广泛的领域之一。本章将探讨如何利用统计学来优化市场营销策略。我们将学习如何进行市场细分，如何分析消费者行为，如何评估广告效果。 本章将介绍A/B测试等实验设计方法，用于比较不同营销方案的效果。同时，我们还将讨论如何利用数据来预测客户需求、识别高价值客户群体，以及优化定价策略。 第十八章：商业数据分析的伦理与最佳实践 随着数据分析能力的增强，与之相关的伦理问题也日益突出。本章将探讨在商业数据分析中应遵循的伦理原则，如数据隐私保护、算法公平性、信息透明度等。 我们将讨论如何负责任地收集、使用和存储数据，以及如何避免数据分析中的偏见。此外，本章还将总结本书中的关键概念，并提供在实际工作中应用这些统计工具的最佳实践建议，帮助读者成为一名有能力且负责任的数据分析师。 通过对本书内容的深入学习，读者将能够掌握一套扎实的统计学理论基础，并能够将其灵活应用于解决复杂的商业问题。本书旨在培养读者用数据说话，用数据决策的能力，从而在激烈的商业竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是理解现代商业世界不可或缺的工具。无论是宏观的经济分析，还是微观的企业运营，都离不开数据的支撑和统计方法的应用。这本书的出现，对我而言，就像是为我打开了一扇通往数据驱动决策世界的大门。我对于书中关于概率论和统计分布的讲解充满了期待，希望能够清晰地理解这些基础概念如何为更复杂的统计分析奠定基础。同时，我也非常关注书中在时间序列分析、回归分析等高级统计技术方面的阐述，这些技术在商业预测和建模中扮演着至关重要的角色，如果书中能够提供清晰的步骤和丰富的应用实例，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

从我偶尔翻阅的几个章节来看，作者似乎非常注重案例的引入。书中穿插了许多源自实际商业场景的例子，这些案例不仅帮助理解抽象的统计概念，更让我在阅读过程中能够联想到自己的工作或生活经验，从而产生更强的代入感。我特别留意到其中关于抽样方法和统计推断的部分，作者似乎用生动的语言和清晰的图表来解释这些关键概念，这对于像我这样非统计学专业背景的读者来说，无疑是极大的福音。我期待在后续的阅读中，能看到更多不同行业、不同领域的商业案例，例如，在零售业如何分析顾客购买行为，在金融业如何进行风险建模，在制造业如何优化生产流程等等。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我的第一感觉就是专业和厚重，纸张的质感也相当不错，预示着这是一本内容扎实且值得反复研读的教材。我迫不及待地想深入了解书中关于“统计建模”和“预测分析”的部分。我相信，在复杂的商业环境中，建立准确的统计模型，并进行有效的预测，是制定战略和优化运营的关键。我期待书中能够详细介绍如何构建不同类型的统计模型，例如，如何利用回归模型来预测产品的销量，或者如何利用时间序列模型来分析经济增长的趋势。如果书中能够提供详尽的步骤和实际的案例分析，那将极大地提升我的实操能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和纸张质量都给我留下了深刻的印象，散发出一种专业和严谨的气息。我粗略翻阅了几页，字迹清晰，排版也十分考究，整体的阅读体验预示着这是一本能够让人沉下心来学习的教材。我特别留意到目录中关于“假设检验”和“置信区间”的章节，这些是统计学中非常核心且实用的概念。我希望书中能够用生动形象的方式来解释这些抽象的统计原理，并结合实际的商业决策场景，例如，如何通过假设检验来判断一项新的营销策略是否真的有效，或者如何利用置信区间来估计产品的平均销售量，从而帮助企业做出更明智的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，印刷质量也相当不错，纸张的触感厚实且不易透页，书脊的装订牢固，即使经常翻阅也不易散架，这对于一本厚重的教材来说是非常重要的考量。打开书页，字体清晰，排版合理，段落之间的留白适中，阅读起来眼睛不容易疲劳。整体而言，从物理形态上看，这本书就已经给我留下了良好的第一印象，预示着这是一本值得深入研读的学术著作。我尤其欣赏其封面色彩的搭配，既有商务的稳重又不失经济学的活力，仿佛预示着书中内容将带领读者穿越数据迷雾，探寻商业世界的规律。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学在商业和经济领域的应用充满兴趣，而这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。从我大致翻阅的目录来看，本书的覆盖范围非常广泛，从基础的描述性统计到更高级的推断性统计，再到回归分析和时间序列分析等，似乎都涵盖了。我特别关注书中关于“方差分析”和“非参数检验”的章节，我对如何利用这些方法来比较不同组别的数据，或者在数据不满足参数检验条件时如何进行有效的统计推断充满了好奇。如果书中能提供清晰的算法解释和实际应用场景，那对我来说将非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

尽管我还没深入阅读这本书的内容，但仅从其目录结构来看，便能预见到其内容的广度和深度。开篇的章节似乎旨在建立坚实的统计学基础，从描述性统计的直观展示，到推断性统计的严谨推导，都显示出作者对统计学原理的深刻理解和对教学循序渐进的重视。我非常期待看到书中如何将枯燥的统计公式与现实世界的商业案例相结合，例如，如何利用样本数据来预测市场趋势，如何评估营销活动的效果，或者如何分析财务报表的风险。一个好的统计学教材，不应仅仅是数学公式的堆砌，更应是连接理论与实践的桥梁，我希望这本书能做到这一点。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，并做出科学的决策，已经成为衡量个人和企业竞争力的重要指标。我选择这本书，正是看中了它作为一本经典的商务与经济统计教材，能够为我提供扎实的统计学基础和实用的分析工具。我对于书中关于回归分析和相关性分析的部分充满了好奇，我希望能够学习到如何利用这些方法来揭示变量之间的关系，例如，消费者支出与广告投入之间的关系，或者生产成本与产品质量之间的关系。如果书中能够提供具体的案例分析和解读，我相信这将极大地提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体风格给我一种沉稳而专业的印象，封面设计和纸张的质感都体现了出版方的用心。我初步浏览了几页，发现书中对于统计概念的解释力求清晰易懂，而且似乎穿插了不少实际的商业案例。我特别期待阅读关于“概率分布”和“抽样理论”的章节，我希望能更深入地理解这些基础理论是如何在商业决策中发挥作用的。例如，在市场调研中，如何通过抽样来代表整体消费者群体，或者在风险管理中，如何利用概率分布来评估潜在的损失。如果书中能够提供丰富的案例分析和图表说明，相信这将非常有助我理解和掌握这些复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

从我有限的翻阅中，这本书给我最直观的感受就是其内容结构的严谨性和逻辑性。它似乎遵循着从基础概念到复杂应用的脉络，逐步引导读者掌握统计学的精髓。我尤其关注书中关于“假设检验”和“回归分析”的章节，这些都是在商业分析和经济研究中极为重要的工具。我非常期待看到书中如何通过具体的商业案例来解释这些概念，例如，如何利用假设检验来评估一个新产品上市的成功率，或者如何利用回归模型来预测股票价格的变动趋势。我相信，通过学习这些内容，我能够更好地理解和应用统计学来解决实际的商业问题。