商務與經濟統計（原書第13版） （美）戴維R.安德森（David R. …|5894201 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 戴維R 安德森David R An 著，張建華 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 商務統計
• 經濟統計
• 數據分析
• 管理學
• 經濟學
• 概率論
• 迴歸分析
• 計量經濟學
• 決策分析

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111568377

商品編碼：15277376386

叢書名： 華章教材經典譯叢（清明上河圖）係列

齣版時間：2017-06-01

書[0名0]：	[0商0]務與經濟統計（原書[0第0]13版）|5894201
圖書定價：	119元
圖書作者：	（美）戴維R.安德森（David R. Anderson）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111568377
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

戴維 R. 安德森（David R.Anderson） 戴維 R. 安德森是辛辛那提[0大0][0學0]工[0商0]管理[0學0]院數量分析係教授。他齣生在北達科他州[0大0]福剋斯市，在普度[0大0][0學0]獲得[0學0]士、碩士和博士[0學0]位。安德森教授擔任數量分析與運作管理係主任，並擔任工[0商0]管理[0學0]院副院長。此外，他還是[0學0]院[0首0]屆教[0學0][0大0]綱的協調人。 在辛辛那提[0大0][0學0]，安德森教授不但為[0商0]科專業的[0學0]生講授基礎統計[0學0]，而且還講授研究生水平的迴歸分析、多元分析和管理科[0學0]課程。他也在華盛頓特區的美[0國0]勞工部講授統計[0學0]課程。他因在教[0學0]上和對[0學0]生組織服務方麵的突齣成就而榮獲提[0名0]與奬勵。 安德森教授已在統計[0學0]、管理科[0學0]、綫性規劃以及生産與運作管理[0領0]域與他人閤作齣版瞭10部著作。他是一位活躍在抽樣和統計方[0法0][0領0]域的谘詢顧問。 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學0]數量分析係教授和生産力提高中心主任。他齣生在艾奧瓦州得梅因市，在德雷剋[0大0][0學0]獲得工[0商0]管理[0學0]士[0學0]位，在印[0第0]安納[0大0][0學0]獲得工[0商0]管理碩士和工[0商0]管理博士[0學0]位，並成為NDEA[0會0]員。斯威尼教授曾在寶潔公司管理科[0學0]小組工作，並在杜剋[0大0][0學0]做瞭一年的客座教授。斯威尼教授擔任辛辛那提[0大0][0學0]數量分析係主任和工[0商0]管理[0學0]院副院長。 斯威尼教授已在管理科[0學0]與統計[0學0][0領0]域發錶和齣版瞭30多篇論文和專著。[0國0]傢科[0學0]基金、IBM公司、寶潔公司、美[0國0]聯閤百貨（Federated Department Stores）、美[0國0]剋羅格公司（Kroger）、辛辛那提天然氣和電氣公司等都曾對他的研究給予資助，這些研究的成果在《管理科[0學0]》《運籌[0學0]》《數[0學0]規劃》《決策科[0學0]》等雜誌上發錶。 斯威尼教授在統計[0學0]、管理科[0學0]、綫性規劃、生産與運作管理等[0領0]域與他人閤作齣版瞭10部專著。 托馬斯 A. 威廉斯（Thomas A. Williams） 托馬斯 A. 威廉斯是羅切斯特理工[0學0]院[0商0][0學0]院的管理科[0學0]教授。他齣生在紐約州埃爾邁拉市，在剋拉剋森[0大0][0學0]獲得[0學0]士[0學0]位，在倫斯勒工[0學0]院完成研究生[0學0]業並獲得碩士和博士[0學0]位。 在進入羅切斯特理工[0學0]院[0商0][0學0]院之前，威廉斯教授在辛辛那提[0大0][0學0]工[0商0]管理[0學0]院從事瞭7年教[0學0]工作，他在那裏製定瞭信息係統專業的本科教[0學0]計劃，並且擔任協調人。在羅切斯特理工[0學0]院，他是決策科[0學0]係的任主席。他不但講授本科生的管理科[0學0]與統計[0學0]課程，而且還講授研究生的迴歸與決策分析課程。 威廉斯教授在管理科[0學0]、統計[0學0]、生産與運作管理和數[0學0][0領0]域與他人閤作齣版瞭11部專著。他為《財富》500強中多傢公司提供谘詢服務，從數據分析的使用到[0大0]型迴歸模型的開發，都在他的工作範圍之內。 傑弗裏 D.卡姆（Jeffrey D.Camm） 傑弗裏 D.卡姆是Inmar總裁、維剋森林[0大0][0學0][0商0][0學0]院分析副院長。他齣生在俄亥俄州辛辛那提市，在澤維爾[0大0][0學0]（俄亥俄）獲得[0學0]士[0學0]位，在剋萊姆森[0大0][0學0]獲得博士[0學0]位。在任職於維剋森林[0大0][0學0]之前，他曾就職於辛辛那提[0大0][0學0]，是斯坦福[0大0][0學0]的訪問[0學0]者和達特茅斯[0學0]院塔剋[0商0][0學0]院工[0商0]管理客座教授。 卡姆博士在運營管理和市場營銷的[0優0]化問題應用[0領0]域發錶瞭30多篇論文。他的研究成果發錶在《科[0學0]》《管理科[0學0]》《運籌[0學0]》《相互關係》和其他專業雜誌上。在辛辛那提[0大0][0學0]工作期間，他被命[0名0]為教[0學0][0優0]秀的Dor[0no0]ff成員，並在2006年因運籌[0學0]實踐教[0學0]獲得美[0國0]運籌[0學0]與管理[0學0]協[0會0]（INFORMS）奬。他是宣揚實踐的堅定信徒。作為運籌[0學0]顧問，他服務於多傢公司和政府機構。2005~2010年，他擔任《相互關係》總編輯，目前是《INFORMS教育[0學0]報》編委。 詹姆斯 J.科剋倫（James J.Cochran） 詹姆斯 J.科剋倫是亞拉巴馬[0大0][0學0]應用統計教授和羅傑斯斯皮維研究員。他齣生在俄亥俄州代頓市，在萊特州立[0大0][0學0]獲得[0學0]士、碩士和工[0商0]管理碩士[0學0]位，在辛辛那提[0大0][0學0]獲得博士[0學0]位。他從2014年起任職於亞拉巴馬[0大0][0學0]，是斯坦福[0大0][0學0]、塔爾卡[0大0][0學0]、南非[0大0][0學0]和達芬奇[0大0][0學0]中心的訪問[0學0]者。 科剋倫教授在運籌[0學0]和統計方[0法0]的發展和應用方麵發錶瞭[0超0]過36篇論文。他的研究發錶在《管理科[0學0]》《美[0國0]統計》《統計通訊——理論與方[0法0]》《運籌[0學0]年鑒》《運籌[0學0]（歐洲版）》《組閤[0優0]化》《相互關係》《統計與概率通信》和其他專業雜誌上。在2008年他因運籌[0學0]實踐教[0學0]獲得INFORMS奬，在2010年獲Mu Sigma Rho統計教育奬。科剋倫教授於2005年入選[0國0]際統計[0學0][0會0]，2011年成為美[0國0]統計協[0會0][0會0]員。在2014年他還獲得創始人奬，並在2015年榮獲美[0國0]統計協[0會0]的卡爾 E.和平奬。他以提高對實際問題應用質量的方[0法0]，強烈主張運籌[0學0]和統計[0學0]教育的有效性。科剋倫教授在烏拉圭的濛得維的亞、南非的開普敦、哥倫比亞的卡塔赫納、印度的齋浦爾、阿根廷的布宜諾斯艾利斯、肯尼亞的內羅畢、喀麥隆的布埃亞、尼泊爾的加德滿都、剋羅地亞的奧西耶剋以及古巴的哈瓦那組織和主持教[0學0]效果研討班。作為運籌[0學0]顧問，他服務於多傢公司和非營利組織。2006~2012年，他是《INFORMS教育[0學0]報》總編輯和《相互關係》《[0國0]際運籌[0學0]匯刊》及《意義》的編委。

內容簡介

本書是美[0國0]辛辛那提[0大0][0學0]的安德森、斯威尼教授和羅切斯特理工[0學0]院的威廉斯教授再度閤作的結晶。新版在保留瞭以前版本的敘述風格和可讀性的基礎上，對內容進行瞭一些修訂，對個彆章節做瞭更為閤理的調整，並更新瞭一定數量的習題。應用性強是本書的[0大0]特色。作者精心設計瞭“方[0法0]”“應用”和“補充練習”三種題型，並設計瞭起提示、總結和建議作用的“注釋和[0評0]論”，這些都體現齣本書的實用特點。 本書既可作為統計相關專業本科生、研究生和MBA的教材，也可作為從事經濟分析工作專業人士的參考讀物。

目錄

譯者序 前　言 作者簡介 [0第0]1章　數據與統計資料1 實踐中的統計　彭博[0商0]業周刊2 1.1　統計[0學0]在[0商0]務和經濟中的應用3 1.2　數據4 1.3　數據來源8 1.4　描述統計10 1.5　統計推斷11 1.6　邏輯分析方[0法0]12 1.7　[0大0]數據和數據挖掘13 1.8　計算機與統計分析14 1.9　統計實踐的道德準則15 小結16 關鍵術語16 補充練習17 [0第0]2章　描述統計[0學0]Ⅰ：錶格[0法0]和圖形[0法0]20 實踐中的統計　高露潔-棕欖公司21 2.1　匯總分類變量的數據22 2.2　匯總數量變量的數據25 2.3　用錶格方[0法0]匯總兩個變量的數據33 2.4　用圖形顯示方[0法0]匯總兩個變量的數據37 2.5　數據可視化：創建有效圖形顯示的佳實踐40 小結45 關鍵術語46 重要公式46 補充練習46 案例2-1　Pelican[0商0]店48 案例2-2　電影業49 案例2-3　皇後市50 [0第0]3章　描述統計[0學0]Ⅱ:數值方[0法0]51 實踐中的統計　Sm[0all0] Fry設計公司52 3.1　位置的度量52 3.2　變異程度的度量61 3.3　分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測65 3.4　五數概括[0法0]和箱形圖70 3.5　兩變量間關係的度量73 3.6　數據儀錶闆：增加數值度量以提高有效性78 小結80 關鍵術語81 重要公式82 補充練習82 案例3-1　Pelican[0商0]店84 案例3-2　電影業85 案例3-3　亞太地區的[0商0][0學0]院86 案例3-4　天使巧剋力的網絡交易87 案例3-5　非洲象數量87 [0第0]4章　概率89 實踐中的統計　美[0國0]宇航局90 4.1　隨機試驗、計數[0法0]則和概率分配91 4.2　事件及其概率97 4.3　概率的基本性質99 4.4　條件概率102 4.5　貝葉斯定理106 小結110 關鍵術語110 重要公式111 補充練習111 案例　Hamilton縣的[0法0]官們113 [0第0]5章　離散型概率分布115 實踐中的統計　花旗銀行116 5.1　隨機變量116 5.2　離散型概率分布118 5.3　數[0學0]期望與方差120 5.4　二元分布、協方差和金融資産組閤122 5.5　二項概率分布128 5.6　泊鬆概率分布134 5.7　[0超0]幾何概率分布137 小結139 關鍵術語140 重要公式140 補充練習141 案例　Go Bananas!142 [0第0]6章　連續型概率分布144 實踐中的統計　寶潔公司145 6.1　均勻概率分布145 6.2　正態概率分布148 6.3　二項概率的正態近似154 6.4　指數概率分布155 小結158 關鍵術語158 重要公式158 補充練習158 案例　Specialty玩具公司159 [0第0]7章　抽樣和抽樣分布161 實踐中的統計　MeadWestvaco有限公司162 7.1　Electronics Associates公司的抽樣問題163 7.2　抽樣163 7.3　點估計167 7.4　抽樣分布簡介169 7.5　x的抽樣分布170 7.6　p的抽樣分布175 7.7　點估計的性質178 7.8　其他抽樣方[0法0]179 小結181 關鍵術語181 重要公式182 補充練習182 案例　Marion Dairies公司183 [0第0]8章　區間估計184 實踐中的統計　Food Lion185 8.1　總體均值的區間估計：σ已[0知0]情形185 8.2　總體均值的區間估計：σ未[0知0]情形188 8.3　樣本容量的確定194 8.4　總體比率195 小結198 關鍵術語198 重要公式199 補充練習199 案例8-1　Young Professional雜誌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　假設檢驗204 實踐中的統計　John Morrell有限公司205 9.1　原假設和備擇假設的建立205 9.2　類錯誤和[0第0]二類錯誤208 9.3　總體均值的檢驗：σ已[0知0]情形209 9.4　總體均值的檢驗：σ未[0知0]情形218 9.5　總體比率221 9.6　假設檢驗與決策224 9.7　計算[0第0]二類錯誤的概率224 9.8　對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定226 小結228 關鍵術語229 重要公式229 補充練習230 案例9-1　Quality Associates有限公司231 案例9-2　Bayview[0大0][0學0][0商0]科[0學0]生的道德行為232 [0第0]10章　兩總體均值和比例的推斷234 實踐中的統計　美[0國0]食[0品0]與藥物管理局235 10.1　兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2已[0知0]235 10.2　兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2未[0知0]239 10.3　兩總體均值之差的推斷：匹配樣本244 10.4　兩總體比例之差的推斷247 小結251 關鍵術語251 重要公式251 補充練習252 案例　Par公司253 [0第0]11章　總體方差的統計推斷254 實踐中的統計　美[0國0]審計總署255 11.1　一個總體方差的統計推斷255 11.2　兩個總體方差的統計推斷261 小結265 重要公式265 補充練習265 案例　空軍訓練計劃266 [0第0]12章　多個比例的比較、[0獨0]立性及擬閤[0優0]度檢驗267 實踐中的統計　聯閤勸募協[0會0]268 12.1　三個或多個總體比例的相等性的檢驗268 12.2　[0獨0]立性檢驗275 12.3　擬閤[0優0]度檢驗279 小結284 關鍵術語285 重要公式285 補充練習285 案例　兩黨議程變更286 [0第0]13章　實驗設計與方差分析287 實踐中的統計　Burke市場營銷服務公司288 13.1　實驗設計和方差分析簡介289 13.2　方差分析和完全隨機化實驗設計292 13.3　多重比較方[0法0]299 13.4　隨機化區組設計303 13.5　析因實驗306 小結310 關鍵術語311 重要公式311 補充練習312 案例13-1　Wentworth醫療中心313 案例13-2　銷售人員的報酬314 [0第0]14章　簡單綫性迴歸316 實踐中的統計　聯盟數據係統317 14.1　簡單綫性迴歸模型318 14.2　小二乘[0法0]320 14.3　判定係數325 14.4　模型的假定329 14.5　顯著性檢驗330 14.6　應用估計的迴歸方程進行估計和預測336 14.7　計算機解[0法0]340 14.8　殘差分析：證實模型假定342 14.9　殘差分析：異常值和有影響的觀測值347 小結352 關鍵術語352 重要公式353 補充練習353 案例14-1　測量股票市場風險356 案例14-2　美[0國0]交通部356 案例14-3　挑選一颱傻瓜型數碼相機357 案例14-4　找到閤適的汽車價值358 案例14-5　七葉樹溪樂園359 [0第0]15章　多元迴歸360 實踐中的統計　dunnhumby361 15.1　多元迴歸模型361 15.2　小二乘[0法0]362 15.3　多元判定係數367 15.4　模型的假定369 15.5　顯著性檢驗370 15.6　應用估計的迴歸方程進行估計和預測374 15.7　分類自變量375 15.8　殘差分析380 15.9　logistic迴歸384 小結392 關鍵術語392 重要公式393 補充練習394 案例15-1　消費者調查股份有限公司395 案例15-2　預測NASCAR車手的奬金396 案例15-3　找到閤適的汽車價值397 [0第0]16章　迴歸分析：建立模型398 實踐中的統計　Monsanto公司399 16.1　一般綫性模型399 16.2　確定什麼時候增加或者刪除變量408 16.3　[0大0]型問題的分析412 16.4　變量選擇方[0法0]415 16.5　實驗設計的多元迴歸方[0法0]420 16.6　自相關性和杜賓-瓦特森檢驗422 小結425 關鍵術語425 重要公式425 補充練習426 案例16-1　職業高爾夫球協[0會0]巡迴賽的統計分析426 案例16-2　産自意[0大0]利皮埃濛特地區的葡萄酒[0評0]級427 [0第0]17章　時間序列分析及預測429 實踐中的統計　內華達職業健康診所430 17.1　時間序列的模式431 17.2　預測精度435 17.3　移動平均[0法0]和指數平滑[0法0]438 17.4　趨勢推測[0法0]444 17.5　季節性和趨勢450 17.6　時間序列分解[0法0]455 小結462 關鍵術語463 重要公式463 補充練習464 案例17-1　預測食[0品0]和飲料的銷售465 案例17-2　預測損失的銷售額465 [0第0]18章　非參數方[0法0]467 實踐中的統計　West Shell Realtors公司468 18.1　符號檢驗468 18.2　威爾科剋森符號秩檢驗473 18.3　曼-惠特尼-威爾科剋森檢驗476 18.4　剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗481 18.5　秩相關483 小結486 關鍵術語486 重要公式486 補充練習487 [0第0]19章　質量管理的統計方[0法0]488 實踐中的統計　陶氏化[0學0]公司489 19.1　理念和框架490 19.2　統計過程控製492 19.3　接受抽樣501 小結507 關鍵術語507 重要公式508 補充練習508 [0第0]20章　指數509 實踐中的統計　美[0國0]勞工部、勞工統計局510 20.1　價比510 20.2　綜閤物價指數511 20.3　根據價比計算綜閤物價指數513 20.4　一些重要的價格指數514 20.5　根據物價指數減縮一個數列515 20.6　物價指數：其他注意事項517 20.7　物量指數518 小結519 關鍵術語520 重要公式520 補充練習520 附錄A　參考文獻�� 附錄B　統計錶格�� 附錄C　自測題解答與偶數題答案�� 附錄D　Microsoft Excel 2013和統計分析工具�� 附錄E　利用Minitab和Excel計算p-值�� �きァ〔渭�本書所附光盤。

商業數據分析與決策 第一部分：數據驅動的商業洞察 在當今瞬息萬變的商業環境中，企業成功的關鍵在於能否有效利用數據進行決策。本書《商業數據分析與決策》旨在為讀者提供一套係統性的框架，幫助他們掌握從數據收集、整理、分析到洞察提取的全過程。我們將深入探討各種統計學工具和技術，並著重於它們在實際商業場景中的應用，幫助讀者將原始數據轉化為有價值的商業情報。 第一章：商業決策中的數據角色 本章將從宏觀層麵探討數據在現代商業運作中的核心地位。我們將審視不同行業如何依賴數據來驅動增長、優化運營、理解客戶以及預測未來趨勢。從市場營銷的精準定位到供應鏈的效率提升，再到金融領域的風險管理，數據無處不在，並且日益成為企業競爭力的基石。我們將介紹數據驅動決策的基本理念，以及構建有效數據分析能力對企業生存和發展的重要性。同時，我們將初步觸及數據的類型（如定量數據與定性數據），以及數據在不同業務流程中的作用。 第二章：數據收集與準備 任何有效的數據分析都始於高質量的數據。本章將深入講解數據收集的各個方麵。我們將介紹不同類型的數據來源，包括內部數據（如銷售記錄、客戶數據庫）和外部數據（如市場研究報告、社交媒體數據）。同時，我們會詳細介紹數據收集的方法，包括問捲調查、實驗設計、傳感器數據采集等。 更重要的是，數據在分析前往往需要經過一係列的清洗和預處理。本章將花費大量篇幅講解數據準備的重要性，並介紹常見的預處理技術，如數據清洗（處理缺失值、異常值）、數據轉換（標準化、歸一化）、數據集成（閤並來自不同來源的數據）以及數據抽樣。我們將強調數據質量的重要性，因為“垃圾進，垃圾齣”的原則在數據分析領域同樣適用。讀者將學會如何識彆和解決數據中的常見問題，為後續的分析打下堅實基礎。 第三章：描述性統計：理解數據的基本特徵 在深入進行復雜分析之前，理解數據的基本特徵至關重要。本章將引導讀者掌握描述性統計學的核心概念和方法。我們將介紹集中趨勢的度量，如均值、中位數和眾數，以及離散趨勢的度量，如方差、標準差和極差。通過這些指標，讀者可以初步瞭解數據的分布情況和變異程度。 此外，本章還將講解數據的可視化方法，這是理解數據分布和模式的最直觀方式。我們將介紹直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等常用圖錶，並指導讀者如何根據數據類型和分析目標選擇閤適的圖錶。通過生動的數據可視化，讀者將能夠快速捕捉到數據的關鍵信息，為進一步的分析提供方嚮。 第四章：概率基礎與離散概率分布 概率是統計學分析的基礎。本章將為讀者建立紮實的概率論概念。我們將從基本概率規則入手，講解事件、樣本空間、隨機變量等核心概念。隨後，我們將重點介紹離散概率分布，如二項分布、泊鬆分布。我們將解釋這些分布的適用場景，以及如何在商業問題中應用它們。例如，二項分布可以用來分析特定時間內産品缺陷的數量，而泊鬆分布則可以用來預測一段時間內客戶服務電話的呼叫次數。理解這些分布將幫助讀者量化不確定性，並對未來事件的可能性進行預測。 第五章：連續概率分布與抽樣分布 本章將進一步拓展概率的視野，重點關注連續概率分布。我們將詳細介紹正態分布，這一在自然界和商業現象中都廣泛存在的分布。我們將講解正態分布的性質，如何識彆數據是否符閤正態分布，以及如何利用正態分布進行概率計算。 更重要的是，本章將引入抽樣分布的概念。我們將解釋為什麼我們通常隻能對樣本進行分析，以及樣本統計量（如樣本均值）的分布情況。中心極限定理作為統計學中的基石，將在此章節得到深入講解，它解釋瞭為什麼樣本均值的分布會趨於正態分布，無論原始總體分布如何。這為後續的統計推斷奠定瞭理論基礎。 第二部分：從樣本推斷總體：統計推斷的力量 統計推斷是利用樣本數據來推斷總體特徵的核心方法。本部分將帶領讀者進入更高級的統計分析領域，掌握如何從有限的樣本中做齣具有統計學意義的結論。 第六章：置信區間：對總體參數進行區間估計 在實際的商業決策中，我們很少能夠獲取到總體的全部數據。因此，對總體的未知參數（如總體均值、總體比例）進行估計至關重要。本章將詳細講解置信區間的概念和構建方法。我們將學習如何根據樣本數據，計算齣包含總體參數的可能範圍，並理解置信水平的含義。 我們將介紹針對不同參數（如均值、比例）的置信區間計算方法，並探討影響置信區間寬度的因素，如樣本量和置信水平。通過置信區間，讀者可以更謹慎地做齣關於總體特徵的判斷，並量化估計的不確定性。 第七章：假設檢驗：檢驗商業假設的有效性 假設檢驗是統計學中用於檢驗關於總體參數的陳述是否成立的重要工具。本章將係統地介紹假設檢驗的步驟和原理。我們將學習如何設定原假設和備擇假設，如何計算檢驗統計量，如何確定拒絕域，以及如何解釋p值。 我們將重點講解針對均值和比例的各種假設檢驗方法，包括單樣本t檢驗、配對t檢驗、兩樣本t檢驗、Z檢驗等。我們將通過具體的商業案例，如新産品推廣效果的評估、市場營銷活動的ROI檢驗等，來展示假設檢驗在解決實際商業問題中的強大應用。讀者將學會如何根據業務場景，設計並執行閤理的假設檢驗。 第八章：方差分析：比較多個群體的均值 當我們需要同時比較三個或更多個群體的均值時，方差分析（ANOVA）就成為一個強大的工具。本章將深入講解單因素方差分析的原理和應用。我們將學習如何將總變異分解為組間變異和組內變異，並通過F檢驗來判斷不同群體均值之間是否存在顯著差異。 我們將探討方差分析在市場細分、産品性能比較、不同運營策略效果評估等方麵的應用。通過方差分析，讀者可以更有效地比較多個獨立變量對同一因變量的影響，並找齣最優的決策方案。 第九章：卡方檢驗：分析分類數據的關係 在商業環境中，我們經常需要分析不同分類變量之間的關係，例如，顧客的性彆是否與其購買的産品類彆有關？新廣告是否影響瞭消費者的品牌偏好？本章將重點介紹卡方檢驗，一種用於分析分類數據之間關聯性的統計方法。 我們將講解卡方檢驗的原理，如何計算卡方統計量，以及如何解釋卡方檢驗的結果。我們將演示卡方獨立性檢驗，用於判斷兩個分類變量是否相互獨立。同時，我們也將介紹擬閤優度檢驗，用於檢驗樣本數據是否符閤某種理論分布。這些方法在市場調研、消費者行為分析等領域有著廣泛的應用。 第三部分：探索數據之間的關係與預測 理解不同變量之間的關係，並利用這些關係進行預測，是數據分析中極具價值的部分。本部分將深入探討相關分析、迴歸分析以及時間序列分析等方法。 第十章：相關分析：衡量變量之間的關聯程度 在商業活動中，我們經常需要瞭解兩個變量之間是否存在聯係，以及聯係的強度和方嚮。本章將介紹相關分析，重點是皮爾遜相關係數。我們將學習如何計算相關係數，並理解其取值範圍（-1到1）所代錶的含義。 我們將區分正相關、負相關和無相關，並強調相關性不等於因果性。通過實際案例，如廣告投入與銷售額之間的關係、員工培訓時間與生産效率之間的關係，來展示相關分析在初步探索變量間關係方麵的作用。 第十一章：簡單綫性迴歸：建立一個預測模型 迴歸分析是利用一個或多個自變量來預測因變量的最常用和最強大的技術之一。本章將從最簡單的形式——簡單綫性迴歸開始。我們將學習如何建立一個綫性模型，將一個自變量與一個因變量聯係起來。 我們將講解迴歸方程的構成，如何解釋迴歸係數的含義（斜率和截距），以及如何評估模型的擬閤優度（決定係數）。我們將重點介紹最小二乘法，用於確定最優的迴歸綫。通過例如，預測房屋價格與房屋麵積的關係，或預測營銷費用與産品銷量的關係，來展示簡單綫性迴歸的應用。 第十二章：多元綫性迴歸：構建更復雜的預測模型 在實際的商業世界中，一個因變量往往受到多個自變量的影響。本章將擴展到多元綫性迴歸，學習如何建立包含多個自變量的預測模型。我們將學習如何選擇閤適的自變量，如何解釋多個迴歸係數，以及如何評估整體模型的擬閤優度。 本章還將討論在多元迴歸中可能遇到的問題，如多重共綫性，以及如何進行模型診斷。我們將通過更復雜的商業案例，如影響公司利潤的多種因素分析，或預測客戶流失的多種驅動因素，來展示多元綫性迴歸的強大功能。 第十三章：定性自變量的迴歸分析 在商業數據中，經常會遇到非數值型的變量，如産品類彆、地區、促銷方式等。本章將介紹如何將這些定性自變量納入迴歸分析。我們將學習如何使用虛擬變量（dummy variables）來編碼定性數據，並將其應用於迴歸模型。 通過本章的學習，讀者將能夠構建更全麵、更貼閤實際的預測模型，從而更準確地理解和預測業務結果。 第十四章：時間序列分析與預測 許多商業數據天然地具有時間依賴性，如股票價格、銷售趨勢、網站流量等。本章將介紹時間序列分析的基本概念和常用技術。我們將學習如何識彆和分析時間序列中的趨勢、季節性、周期性和隨機波動。 我們將介紹平滑技術，如移動平均法、指數平滑法，用於減少噪聲並揭示潛在模式。我們還將介紹一些基礎的時間序列模型，如ARIMA模型，用於進行未來數值的預測。這些方法對於庫存管理、需求預測、經濟形勢分析等至關重要。 第四部分：高級主題與商業應用 在本部分，我們將觸及一些更高級的數據分析技術，並重點關注它們在不同商業領域的實際應用。 第十五章：質量管理統計工具 質量是企業競爭力的生命綫。本章將介紹在質量管理中廣泛應用的統計工具。我們將重點介紹控製圖，如X-bar圖、R圖、p圖、c圖，用於監控生産過程的穩定性，及時發現和糾正質量偏差。 此外，我們還將介紹散點圖、帕纍托圖、因果圖等，幫助讀者識彆和解決質量問題。這些工具能夠幫助企業實現持續的質量改進，降低生産成本，提升客戶滿意度。 第十六章：投資決策與風險分析 金融投資領域的決策離不開嚴謹的統計分析。本章將介紹如何運用統計學工具來評估投資機會和管理風險。我們將討論投資迴報的計算和衡量，以及投資風險的量化方法，如標準差。 我們還將介紹一些基礎的金融模型，並探討如何利用統計推斷來分析市場數據。本章旨在為讀者提供一個運用統計學解決金融問題的初步視角。 第十七章：市場營銷數據分析 市場營銷是數據應用最廣泛的領域之一。本章將探討如何利用統計學來優化市場營銷策略。我們將學習如何進行市場細分，如何分析消費者行為，如何評估廣告效果。 本章將介紹A/B測試等實驗設計方法，用於比較不同營銷方案的效果。同時，我們還將討論如何利用數據來預測客戶需求、識彆高價值客戶群體，以及優化定價策略。 第十八章：商業數據分析的倫理與最佳實踐 隨著數據分析能力的增強，與之相關的倫理問題也日益突齣。本章將探討在商業數據分析中應遵循的倫理原則，如數據隱私保護、算法公平性、信息透明度等。 我們將討論如何負責任地收集、使用和存儲數據，以及如何避免數據分析中的偏見。此外，本章還將總結本書中的關鍵概念，並提供在實際工作中應用這些統計工具的最佳實踐建議，幫助讀者成為一名有能力且負責任的數據分析師。 通過對本書內容的深入學習，讀者將能夠掌握一套紮實的統計學理論基礎，並能夠將其靈活應用於解決復雜的商業問題。本書旨在培養讀者用數據說話，用數據決策的能力，從而在激烈的商業競爭中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

從我有限的翻閱中，這本書給我最直觀的感受就是其內容結構的嚴謹性和邏輯性。它似乎遵循著從基礎概念到復雜應用的脈絡，逐步引導讀者掌握統計學的精髓。我尤其關注書中關於“假設檢驗”和“迴歸分析”的章節，這些都是在商業分析和經濟研究中極為重要的工具。我非常期待看到書中如何通過具體的商業案例來解釋這些概念，例如，如何利用假設檢驗來評估一個新産品上市的成功率，或者如何利用迴歸模型來預測股票價格的變動趨勢。我相信，通過學習這些內容，我能夠更好地理解和應用統計學來解決實際的商業問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學在商業和經濟領域的應用充滿興趣，而這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習機會。從我大緻翻閱的目錄來看，本書的覆蓋範圍非常廣泛，從基礎的描述性統計到更高級的推斷性統計，再到迴歸分析和時間序列分析等，似乎都涵蓋瞭。我特彆關注書中關於“方差分析”和“非參數檢驗”的章節，我對如何利用這些方法來比較不同組彆的數據，或者在數據不滿足參數檢驗條件時如何進行有效的統計推斷充滿瞭好奇。如果書中能提供清晰的算法解釋和實際應用場景，那對我來說將非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體風格給我一種沉穩而專業的印象，封麵設計和紙張的質感都體現瞭齣版方的用心。我初步瀏覽瞭幾頁，發現書中對於統計概念的解釋力求清晰易懂，而且似乎穿插瞭不少實際的商業案例。我特彆期待閱讀關於“概率分布”和“抽樣理論”的章節，我希望能更深入地理解這些基礎理論是如何在商業決策中發揮作用的。例如，在市場調研中，如何通過抽樣來代錶整體消費者群體，或者在風險管理中，如何利用概率分布來評估潛在的損失。如果書中能夠提供豐富的案例分析和圖錶說明，相信這將非常有助我理解和掌握這些復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提取有價值的信息，並做齣科學的決策，已經成為衡量個人和企業競爭力的重要指標。我選擇這本書，正是看中瞭它作為一本經典的商務與經濟統計教材，能夠為我提供紮實的統計學基礎和實用的分析工具。我對於書中關於迴歸分析和相關性分析的部分充滿瞭好奇，我希望能夠學習到如何利用這些方法來揭示變量之間的關係，例如，消費者支齣與廣告投入之間的關係，或者生産成本與産品質量之間的關係。如果書中能夠提供具體的案例分析和解讀，我相信這將極大地提升我的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我的第一感覺就是專業和厚重，紙張的質感也相當不錯，預示著這是一本內容紮實且值得反復研讀的教材。我迫不及待地想深入瞭解書中關於“統計建模”和“預測分析”的部分。我相信，在復雜的商業環境中，建立準確的統計模型，並進行有效的預測，是製定戰略和優化運營的關鍵。我期待書中能夠詳細介紹如何構建不同類型的統計模型，例如，如何利用迴歸模型來預測産品的銷量，或者如何利用時間序列模型來分析經濟增長的趨勢。如果書中能夠提供詳盡的步驟和實際的案例分析，那將極大地提升我的實操能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是理解現代商業世界不可或缺的工具。無論是宏觀的經濟分析，還是微觀的企業運營，都離不開數據的支撐和統計方法的應用。這本書的齣現，對我而言，就像是為我打開瞭一扇通往數據驅動決策世界的大門。我對於書中關於概率論和統計分布的講解充滿瞭期待，希望能夠清晰地理解這些基礎概念如何為更復雜的統計分析奠定基礎。同時，我也非常關注書中在時間序列分析、迴歸分析等高級統計技術方麵的闡述，這些技術在商業預測和建模中扮演著至關重要的角色，如果書中能夠提供清晰的步驟和豐富的應用實例，那將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和紙張質量都給我留下瞭深刻的印象，散發齣一種專業和嚴謹的氣息。我粗略翻閱瞭幾頁，字跡清晰，排版也十分考究，整體的閱讀體驗預示著這是一本能夠讓人沉下心來學習的教材。我特彆留意到目錄中關於“假設檢驗”和“置信區間”的章節，這些是統計學中非常核心且實用的概念。我希望書中能夠用生動形象的方式來解釋這些抽象的統計原理，並結閤實際的商業決策場景，例如，如何通過假設檢驗來判斷一項新的營銷策略是否真的有效，或者如何利用置信區間來估計産品的平均銷售量，從而幫助企業做齣更明智的商業決策。

評分☆☆☆☆☆

盡管我還沒深入閱讀這本書的內容，但僅從其目錄結構來看，便能預見到其內容的廣度和深度。開篇的章節似乎旨在建立堅實的統計學基礎，從描述性統計的直觀展示，到推斷性統計的嚴謹推導，都顯示齣作者對統計學原理的深刻理解和對教學循序漸進的重視。我非常期待看到書中如何將枯燥的統計公式與現實世界的商業案例相結閤，例如，如何利用樣本數據來預測市場趨勢，如何評估營銷活動的效果，或者如何分析財務報錶的風險。一個好的統計學教材，不應僅僅是數學公式的堆砌，更應是連接理論與實踐的橋梁，我希望這本書能做到這一點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，印刷質量也相當不錯，紙張的觸感厚實且不易透頁，書脊的裝訂牢固，即使經常翻閱也不易散架，這對於一本厚重的教材來說是非常重要的考量。打開書頁，字體清晰，排版閤理，段落之間的留白適中，閱讀起來眼睛不容易疲勞。整體而言，從物理形態上看，這本書就已經給我留下瞭良好的第一印象，預示著這是一本值得深入研讀的學術著作。我尤其欣賞其封麵色彩的搭配，既有商務的穩重又不失經濟學的活力，仿佛預示著書中內容將帶領讀者穿越數據迷霧，探尋商業世界的規律。

評分☆☆☆☆☆

從我偶爾翻閱的幾個章節來看，作者似乎非常注重案例的引入。書中穿插瞭許多源自實際商業場景的例子，這些案例不僅幫助理解抽象的統計概念，更讓我在閱讀過程中能夠聯想到自己的工作或生活經驗，從而産生更強的代入感。我特彆留意到其中關於抽樣方法和統計推斷的部分，作者似乎用生動的語言和清晰的圖錶來解釋這些關鍵概念，這對於像我這樣非統計學專業背景的讀者來說，無疑是極大的福音。我期待在後續的閱讀中，能看到更多不同行業、不同領域的商業案例，例如，在零售業如何分析顧客購買行為，在金融業如何進行風險建模，在製造業如何優化生産流程等等。