掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
闖進數學世界――探秘歷史名題
-
>
中醫基礎理論
-
>
當代中國政府與政治(新編21世紀公共管理系列教材)
-
>
高校軍事課教程
-
>
思想道德與法治(2021年版)
-
>
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論(2021年版)
-
>
中醫內科學·全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材
買過本商品的人還買了
商務與經濟統計-(英文版·原書第13版) -(附光盤) 版權信息
- ISBN：9787111573272
- 條形碼：9787111573272 ; 978-7-111-57327-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
商務與經濟統計-(英文版·原書第13版) -(附光盤) 本書特色
本書是美國辛辛那提大學的安德森、斯威尼教授和羅切斯特理工學院的威廉斯教授再度合作的結晶。新版在保留了以前版本的敘述風格和可讀性的基礎上，對內容進行了一些修訂，對個別章節做了更為合理的調整，并更新了一定數量的習題。應用性強是本書的大特色。作者精心設計了“方法”“應用”和“補充練習”三種題型，并設計了起提示、總結和建議作用的“注釋和評論”，這些都體現出本書的實用特點。
商務與經濟統計-(英文版·原書第13版) -(附光盤) 內容簡介
本書是美國辛辛那提大學的安德森、斯威尼教授和羅切斯特理工學院的威廉斯教授再度合作的結晶。新版在保留了以前版本的敘述風格和可讀性的基礎上，對內容進行了一些修訂，對個別章節做了更為合理的調整，并更新了一定數量的習題。應用性強是本書的大特色。作者精心設計了“方法”“應用”和“補充練習”三種題型，并設計了起提示、總結和建議作用的“注釋和評論”，這些都體現出本書的實用特點。
商務與經濟統計-(英文版·原書第13版) -(附光盤) 目錄
目 錄
出版說明
導讀
作者簡介
前言
第1章 數據與統計資料1
實踐中的統計：彭博商業周刊2
1.1 統計學在商務和經濟中的應用3
1.1.1 會計3
1.1.2 財務4
1.1.3 市場營銷4
1.1.4 生產4
1.1.5 經濟4
1.1.6 信息系統5
1.2 數據5
1.2.1 個體、變量和觀測值5
1.2.2 測量尺度7
1.2.3 分類型數據和數量型數據8
1.2.4 截面數據和時間序列數據8
1.3 數據來源11
1.3.1 現有來源11
1.3.2 觀測性研究12
1.3.3 實驗13
1.3.4 時間與成本問題13
1.3.5 數據采集誤差13
1.4 描述統計14
1.5 統計推斷16
1.6 邏輯分析方法17
1.7 大數據和數據挖掘18
1.8 計算機與統計分析20
1.9 統計工作的道德準則20
小結22
關鍵術語23
補充練習24
第2章 描述統計學Ⅰ：表格法和圖形法32
實踐中的統計：高露潔–棕欖公司33
2.1 匯總分類變量的數據34
2.1.1 頻數分布34
2.1.2 相對頻數分布和百分數頻數分布35
2.1.3 條形圖和餅形圖35
2.2 匯總數量變量的數據41
2.2.1 頻數分布41
2.2.2 相對頻數分布和百分數頻數分布43
2.2.3 打點圖43
2.2.4 直方圖44
2.2.5 累積分布45
2.2.6 莖葉顯示46
2.3 用表格方式匯總兩個變量的數據55
2.3.1 交叉分組表55
2.3.2 辛普森悖論58
2.4 用圖形顯示方式匯總兩個變量的數據64
2.4.1 散點圖和趨勢線64
2.4.2 復合條形圖和結構條形圖65
2.5 數據可視化：創建有效圖形顯示的*佳實踐71
2.5.1 創建有效的圖形顯示71
2.5.2 選擇圖形顯示的類型72
2.5.3 數據儀表板72
2.5.4 實踐中的數據可視化：辛辛那提動植物園74
小結77
關鍵術語78
重要公式79
補充練習79
案例2-1 Pelican商店84
案例2-2 電影業85
案例2-3 皇后市86
附錄2A 使用Minitab的表格和圖形描述87
附錄2B 使用Excel的表格和圖形描述90
第3章 描述統計學Ⅱ：數值方法102
實踐中的統計：Small Fry設計公司103
3.1 位置的度量104
3.1.1 平均數104
3.1.2 加權平均數106
3.1.3 中位數107
3.1.4 幾何平均數109
3.1.5 眾數110
3.1.6 百分位數111
3.1.7 四分位數112
3.2 變異程度的度量118
3.2.1 極差118
3.2.2 四分位數間距119
3.2.3 方差119
3.2.4 標準差120
3.2.5 標準差系數121
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測125
3.3.1 分布形態125
3.3.2 z-分數125
3.3.3 切比雪夫定理127
3.3.4 經驗法則128
3.3.5 異常值的檢測130
3.4 五數概括法和箱形圖133
3.4.1 五數概括法133
3.4.2 箱形圖134
3.4.3 利用箱形圖的比較分析135
3.5 兩變量間關系的度量138
3.5.1 協方差138
3.5.2 協方差的解釋140
3.5.3 相關系數141
3.5.4 相關系數的解釋144
3.6 數據儀表板：增加數值度量以提高有效性148
小結151
關鍵術語152
重要公式153
補充練習155
案例3-1 Pelican商店160
案例3-2 電影業161
案例3-3 亞太地區的商學院162
案例3-4 天使巧克力的網絡交易164
案例3-5 非洲象數量165
附錄3A 使用Minitab計算描述統計量166
附錄3B 使用Excel計算描述統計量168
第7章 抽樣和抽樣分布172
實踐中的統計：MeadWestvaco有限公司173
7.1 Electronics Associates 公司的抽樣問題174
7.2 抽樣175
7.2.1 自有限總體的抽樣175
7.2.2 自無限總體的抽樣177
7.3 點估計180
應用中的建議182
7.4 抽樣分布簡介184
7.5 x–的抽樣分布186
7.5.1 x–的數學期望187
7.5.2 x–的標準差187
7.5.3 x–的抽樣分布的形式188
7.5.4 EAI問題中x–的抽樣分布189
7.5.5 x–的抽樣分布的實際應用190
7.5.6 樣本容量與x–的抽樣分布的關系192
7.6 p–的抽樣分布196
7.6.1 p–的數學期望197
7.6.2 p–的標準差197
7.6.3 p–的抽樣分布的形式198
7.6.4 p–的抽樣分布的實際應用199
7.7 點估計的性質202
7.7.1 無偏性202
7.7.2 有效性203
7.7.3 一致性204
7.8 其他抽樣方法205
7.8.1 分層隨機抽樣205
7.8.2 整群抽樣205
7.8.3 系統抽樣206
7.8.4 方便抽樣206
7.8.5 判斷抽樣207
小結207
關鍵術語208
重要公式209
補充練習209
案例 Marion Dairies公司212
附錄7A 的數學期望和標準差212
附錄7B 用Minitab進行隨機抽樣214
附錄7C 用Excel進行隨機抽樣215
第8章 區間估計216
實踐中的統計：Food Lion217
8.1 總體均值的區間估計：已知情形218
8.1.1 邊際誤差和區間估計218
8.1.2 應用中的建議222
8.2 總體均值的區間估計：未知情形224
8.2.1 邊際誤差和區間估計225
8.2.2 應用中的建議228
8.2.3 利用小樣本228
8.2.4 區間估計方法小結230
8.3 樣本容量的確定233
8.4 總體比率的區間估計236
樣本容量的確定238
小結242
關鍵術語243
重要公式243
補充練習244
案例8-1 Young Professional雜志247
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司248
案例8-3 Metropolitan Research有限公司248
附錄8A 用Minitab求區間估計250
附錄8B 用Excel求區間估計252
第9章 假設檢驗255
實踐中的統計：John Morrell有限公司256
9.1 原假設和備擇假設的建立257
9.1.1 將研究中的假設作為備擇假設257
9.1.2 將受到挑戰的假說作為原假設258
9.1.3 原假設和備擇假設形式的小結259
9.2 **類錯誤和第二類錯誤260
9.3 總體均值的檢驗：已知情形263
9.3.1 單側檢驗263
9.3.2 雙側檢驗269
9.3.3 小結與應用建議271
9.3.4 區間估計與假設檢驗的關系273
9.4 總體均值的檢驗：未知情形278
9.4.1 單側檢驗278
9.4.2 雙側檢驗279
9.4.3 小結與應用建議281
9.5 總體比率的假設檢驗284
小結286
9.6 假設檢驗與決策289
9.7 計算第二類錯誤的概率290
9.8 對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定295
小結298
關鍵術語299
重要公式300
補充練習300
案例9-1 Quality Associates有限公司303
案例9-2 Bayview大學商科學生的道德行為305
附錄9A 用Minitab進行假設檢驗306
附錄9B 用Excel進行假設檢驗308
第10章兩總體均值和比例的推斷313
實踐中的統計：美國食品與藥物管理局314
10.1 兩總體均值之差的推斷：1和2已知315
10.1.1 1–2的區間估計315
10.1.2 1–2的假設檢驗317
10.1.3 實用建議319
10.2 兩總體均值之差的推斷：1和2未知322
10.2.1 1–2的區間估計322
10.2.2 1–2的假設檢驗324
10.2.3 實用建議326
10.3 兩總體均值之差的推斷：匹配樣本330
10.4 兩總體比例之差的推斷336
10.4.1 p1–p2的區間估計336
10.4.2 p1–p2的假設檢驗338
小結342
關鍵術語342
重要公式343
補充練習344
案例 Par公司347
附錄10A 用Minitab進行兩個總體的推斷348
附錄10B 用Excel進行兩個總體的推斷350
第11章 總體方差的統計推斷353
實踐中的統計：美國審計總署354
11.1 一個總體方差的統計推斷355
11.1.1 區間估計355
11.1.2 假設檢驗359
11.2 兩個總體方差的統計推斷365
小結372
重要公式372
補充練習372
案例 空軍訓練計劃374
附錄11A 用Minitab進行總體方差的推斷375
附錄11B 用Excel進行總體方差的推斷376
第12章 多個比例的比較、獨立性及擬合優度檢驗377
實踐中的統計：聯合勸募協會378
12.1 三個或多個總體比例相等性的檢驗379
多重比較方法384
12.2 獨立性檢驗389
12.3 擬合優度檢驗397
12.3.1 多項概率分布397
12.3.2 正態分布400
小結406
關鍵術語406
重要公式407
補充練習407
案例 兩黨議程變更410
附錄12A 用Minitab進行2檢驗411
附錄12B 用Excel進行2檢驗412
第13章 實驗設計與方差分析414
實踐中的統計：Burke市場營銷服務公司415
13.1 實驗設計與方差分析簡介416
13.1.1 數據收集417
13.1.2 方差分析的假定418
13.1.3 方差分析：概念性綜述418
13.2 方差分析和完全隨機化設計421
13.2.1 總體方差的處理間估計422
13.2.2 總體方差的處理內估計423
13.2.3 方差估計量的比較：F檢驗424
13.2.4 ANOVA表426
13.2.5 方差分析的計算機輸出結果427
13.2.6 k個總體均值相等的檢驗：一項觀測性研究428
13.3 多重比較方法432
13.3.1 Fisher的LSD方法432
13.3.2 **類錯誤概率435
13.4 隨機化區組設計438
13.4.1 空中交通管理員工作壓力測試439
13.4.2 ANOVA方法440
13.4.3 計算與結論441
13.5 析因實驗445
13.5.1 ANOVA方法447
13.5.2 計算與結論447
小結452
關鍵術語453
重要公式453
補充練習456
案例13-1 Wentworth醫療中心460
案例13-2 銷售人員的報酬461
附錄13A 用Minitab進行方差分析462
附錄13B 用Excel進行方差分析464
第14章 簡單線性回歸468
實踐中的統計：聯盟數據系統469
14.1 簡單線性回歸模型470
14.1.1 回歸模型和回歸方程470
14.1.2 估計的回歸方程471
14.2 *小二乘法473
14.3 判定系數484
相關系數487
14.4 模型的假定491
14.5 顯著性檢驗492
14.5.1 2的估計493
14.5.2 t檢驗493
14.5.3 1的置信區間495
14.5.4 F檢驗496
14.5.5 關于顯著性檢驗解釋的幾點注釋498
14.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測501
14.6.1 區間估計502
14.6.2 y的平均值的置信區間503
14.6.3 y的一個個別值的預測區間504
14.7 計算機解法509
14.8 殘差分析：證實模型假定513
14.8.1 關于x的殘差圖514
14.8.2 關于y^的殘差圖515
14.8.3 標準化殘差517
14.8.4 正態概率圖519
14.9 殘差分析：異常值與有影響的觀測值522
14.9.1 檢測異常值522
14.9.2 檢測有影響的觀測值524
小結530
關鍵術語531
重要公式532
補充練習534
案例14-1 測量股票市場風險540
案例14-2 美國交通部541
案例14-3 挑選一臺傻瓜型數碼相機542
案例14-4 找到*合適的汽車價值543
案例14-5 七葉樹溪樂園544
附錄14A *小二乘公式的微積分推導545
附錄14B 利用相關系數的顯著性檢驗546
附錄14C 用Minitab進行回歸分析547
附錄14D 用Excel進行回歸分析548
第15章 多元回歸551
實踐中的統計：dunnhumby552
15.1 多元回歸模型553
15.1.1 回歸模型和回歸方程553
15.1.2 估計的多元回歸方程553
15.2 *小二乘法554
15.2.1 一個例子：Butler運輸公司555
15.2.2 關于回歸系數解釋的注釋558
15.3 多元判定系數564
15.4 模型的假定567
15.5 顯著性檢驗569
15.5.1 F檢驗569
15.5.2 t檢驗572
15.5.3 多重共線性573
15.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測576
15.7 分類自變量579
15.7.1 一個例子：約翰遜過濾股份公司579
15.7.2 解釋參數581
15.7.3 更復雜的分類變量583
15.8 殘差分析588
15.8.1 檢測異常值590
15.8.2 學生化刪除殘差和異常值590
15.8.3 有影響的觀測值591
15.8.4 利用庫克距離測度識別有影響的觀測值591
15.9 logistic回歸595
15.9.1 logistic回歸方程596
15.9.2 估計logistic回歸方程597
15.9.3 顯著性檢驗600
15.9.4 管理上的應用600
15.9.5 解釋logistic回歸方程601
15.9.6 logit變換604
小結608
關鍵術語608
重要公式609
補充練習611
案例15-1 消費者調查股份有限公司618
案例15-2 預測NASCAR車手的獎金619
案例15-3 找到*合適的汽車價值620
附錄15A 用Minitab進行多元回歸分析621
附錄15B 用Excel進行多元回歸分析621
附錄15C 用Minitab進行logistic回歸分析623
第16章 回歸分析：建立模型624
實踐中的統計：Monsanto公司625
16.1 一般線性模型626
16.1.1 模擬曲線關系626
16.1.2 交互作用629
16.1.3 涉及因變量的變換633
16.1.4 內線性的非線性模型637
16.2 確定什么時候增加或者刪除變量641
16.2.1 一般情形643
16.2.2 p-值的應用644
16.3 大型問題的分析648
16.4 變量選擇方法652
16.4.1 逐步回歸652
16.4.2 前向選擇654
16.4.3 后向消元654
16.4.4 *佳子集回歸655
16.4.5 做出*終選擇656
16.5 實驗設計的多元回歸方法658
16.6 自相關性和杜賓–瓦特森檢驗663
小結667
關鍵術語668
重要公式668
補充練習668
案例16-1 職業高爾夫球協會巡回賽的統計分析671
案例16-2 產自意大利皮埃蒙特地區的葡萄酒評級672
附錄16A Minitab的變量選擇程序673
第17章 時間序列分析及預測675
實踐中的統計：內華達職業健康診所676
17.1 時間序列的模式677
17.1.1 水平模式677
17.1.2 趨勢模式679
17.1.3 季節模式679
17.1.4 趨勢與季節模式680
17.1.5 循環模式680
17.1.6 選擇預測方法682
17.2 預測精度683
17.3 移動平均法和指數平滑法688
17.3.1 移動平均法688
17.3.2 加權移動平均法691
17.3.3 指數平滑法691
17.4 趨勢推測法698
17.4.1 線性趨勢回歸698
17.4.2 非線性趨勢回歸703
17.5 季節性和趨勢709
17.5.1 沒有趨勢的季節性709
17.5.2 季節性和趨勢711
17.5.3 基于月度數據的模型714
17.6 時間序列分解法718
17.6.1 計算季節指數719
17.6.2 消除季節影響的時間序列723
17.6.3 利用消除季節影響的時序數列確定趨勢723
17.6.4 季節調整725
17.6.5 基于月度數據的模型725
17.6.6 循環成分725
小結728
關鍵術語729
重要公式730
補充練習730
案例17-1 預測食品和飲料的銷售734
案例17-2 預測損失的銷售額735
附錄17A 用Minitab進行預測736
附錄17B 用Excel進行預測739
第18章 非參數方法741
實踐中的統計：West Shell Realtors公司742
18.1 符號檢驗743
18.1.1 總體中位數假設檢驗743
18.1.2 匹配樣本的假設檢驗748
18.2 威爾科克森符號秩檢驗751
關鍵術語755
重要公式756
補充練習757
附錄18A Minitab的非參數方法760
附錄18B Excel的非參數方法762
附錄A 參考文獻
附錄B 統計表格
附錄C 總結
附錄D 自測題解答與偶數題答案
附錄E Microsoft Excel 2013和統計分析工具
附錄F 利用Minitab和Excel計算p-值
contents
Publisher’s Note
Introduction
About the Authors
Preface
Chapter 1 Data and Statistics 1
Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2
1.1 Applications in Business and Economics 3
Accounting 3
Finance 4
Marketing 4
Production 4
Economics 4
Information Systems 5
1.2 Data 5
Elements, Variables, and Observations 5
Scales of Measurement 7
Categorical and Quantitative Data 8
Cross-Sectional and Time Series Data 8
1.3 Data Sources 11
Existing Sources 11
Observational Study 12
Experiment 13
Time and Cost Issues 13
Data Acquisition Errors 13
1.4 Descriptive Statistics 14
1.5 Statistical Inference 16
1.6 Analytics 17
1.7 Big Data and Data Mining 18
1.8 Computers and Statistical Analysis 20
1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20
Summary 22
Glossary 23
Supplementary Exercises 24
Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32
Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33
2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34
Frequency Distribution 34
Relative Frequency and
出版說明
導讀
作者簡介
前言
第1章 數據與統計資料1
實踐中的統計：彭博商業周刊2
1.1 統計學在商務和經濟中的應用3
1.1.1 會計3
1.1.2 財務4
1.1.3 市場營銷4
1.1.4 生產4
1.1.5 經濟4
1.1.6 信息系統5
1.2 數據5
1.2.1 個體、變量和觀測值5
1.2.2 測量尺度7
1.2.3 分類型數據和數量型數據8
1.2.4 截面數據和時間序列數據8
1.3 數據來源11
1.3.1 現有來源11
1.3.2 觀測性研究12
1.3.3 實驗13
1.3.4 時間與成本問題13
1.3.5 數據采集誤差13
1.4 描述統計14
1.5 統計推斷16
1.6 邏輯分析方法17
1.7 大數據和數據挖掘18
1.8 計算機與統計分析20
1.9 統計工作的道德準則20
小結22
關鍵術語23
補充練習24
第2章 描述統計學Ⅰ：表格法和圖形法32
實踐中的統計：高露潔–棕欖公司33
2.1 匯總分類變量的數據34
2.1.1 頻數分布34
2.1.2 相對頻數分布和百分數頻數分布35
2.1.3 條形圖和餅形圖35
2.2 匯總數量變量的數據41
2.2.1 頻數分布41
2.2.2 相對頻數分布和百分數頻數分布43
2.2.3 打點圖43
2.2.4 直方圖44
2.2.5 累積分布45
2.2.6 莖葉顯示46
2.3 用表格方式匯總兩個變量的數據55
2.3.1 交叉分組表55
2.3.2 辛普森悖論58
2.4 用圖形顯示方式匯總兩個變量的數據64
2.4.1 散點圖和趨勢線64
2.4.2 復合條形圖和結構條形圖65
2.5 數據可視化：創建有效圖形顯示的*佳實踐71
2.5.1 創建有效的圖形顯示71
2.5.2 選擇圖形顯示的類型72
2.5.3 數據儀表板72
2.5.4 實踐中的數據可視化：辛辛那提動植物園74
小結77
關鍵術語78
重要公式79
補充練習79
案例2-1 Pelican商店84
案例2-2 電影業85
案例2-3 皇后市86
附錄2A 使用Minitab的表格和圖形描述87
附錄2B 使用Excel的表格和圖形描述90
第3章 描述統計學Ⅱ：數值方法102
實踐中的統計：Small Fry設計公司103
3.1 位置的度量104
3.1.1 平均數104
3.1.2 加權平均數106
3.1.3 中位數107
3.1.4 幾何平均數109
3.1.5 眾數110
3.1.6 百分位數111
3.1.7 四分位數112
3.2 變異程度的度量118
3.2.1 極差118
3.2.2 四分位數間距119
3.2.3 方差119
3.2.4 標準差120
3.2.5 標準差系數121
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測125
3.3.1 分布形態125
3.3.2 z-分數125
3.3.3 切比雪夫定理127
3.3.4 經驗法則128
3.3.5 異常值的檢測130
3.4 五數概括法和箱形圖133
3.4.1 五數概括法133
3.4.2 箱形圖134
3.4.3 利用箱形圖的比較分析135
3.5 兩變量間關系的度量138
3.5.1 協方差138
3.5.2 協方差的解釋140
3.5.3 相關系數141
3.5.4 相關系數的解釋144
3.6 數據儀表板：增加數值度量以提高有效性148
小結151
關鍵術語152
重要公式153
補充練習155
案例3-1 Pelican商店160
案例3-2 電影業161
案例3-3 亞太地區的商學院162
案例3-4 天使巧克力的網絡交易164
案例3-5 非洲象數量165
附錄3A 使用Minitab計算描述統計量166
附錄3B 使用Excel計算描述統計量168
第7章 抽樣和抽樣分布172
實踐中的統計：MeadWestvaco有限公司173
7.1 Electronics Associates 公司的抽樣問題174
7.2 抽樣175
7.2.1 自有限總體的抽樣175
7.2.2 自無限總體的抽樣177
7.3 點估計180
應用中的建議182
7.4 抽樣分布簡介184
7.5 x–的抽樣分布186
7.5.1 x–的數學期望187
7.5.2 x–的標準差187
7.5.3 x–的抽樣分布的形式188
7.5.4 EAI問題中x–的抽樣分布189
7.5.5 x–的抽樣分布的實際應用190
7.5.6 樣本容量與x–的抽樣分布的關系192
7.6 p–的抽樣分布196
7.6.1 p–的數學期望197
7.6.2 p–的標準差197
7.6.3 p–的抽樣分布的形式198
7.6.4 p–的抽樣分布的實際應用199
7.7 點估計的性質202
7.7.1 無偏性202
7.7.2 有效性203
7.7.3 一致性204
7.8 其他抽樣方法205
7.8.1 分層隨機抽樣205
7.8.2 整群抽樣205
7.8.3 系統抽樣206
7.8.4 方便抽樣206
7.8.5 判斷抽樣207
小結207
關鍵術語208
重要公式209
補充練習209
案例 Marion Dairies公司212
附錄7A 的數學期望和標準差212
附錄7B 用Minitab進行隨機抽樣214
附錄7C 用Excel進行隨機抽樣215
第8章 區間估計216
實踐中的統計：Food Lion217
8.1 總體均值的區間估計：已知情形218
8.1.1 邊際誤差和區間估計218
8.1.2 應用中的建議222
8.2 總體均值的區間估計：未知情形224
8.2.1 邊際誤差和區間估計225
8.2.2 應用中的建議228
8.2.3 利用小樣本228
8.2.4 區間估計方法小結230
8.3 樣本容量的確定233
8.4 總體比率的區間估計236
樣本容量的確定238
小結242
關鍵術語243
重要公式243
補充練習244
案例8-1 Young Professional雜志247
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司248
案例8-3 Metropolitan Research有限公司248
附錄8A 用Minitab求區間估計250
附錄8B 用Excel求區間估計252
第9章 假設檢驗255
實踐中的統計：John Morrell有限公司256
9.1 原假設和備擇假設的建立257
9.1.1 將研究中的假設作為備擇假設257
9.1.2 將受到挑戰的假說作為原假設258
9.1.3 原假設和備擇假設形式的小結259
9.2 **類錯誤和第二類錯誤260
9.3 總體均值的檢驗：已知情形263
9.3.1 單側檢驗263
9.3.2 雙側檢驗269
9.3.3 小結與應用建議271
9.3.4 區間估計與假設檢驗的關系273
9.4 總體均值的檢驗：未知情形278
9.4.1 單側檢驗278
9.4.2 雙側檢驗279
9.4.3 小結與應用建議281
9.5 總體比率的假設檢驗284
小結286
9.6 假設檢驗與決策289
9.7 計算第二類錯誤的概率290
9.8 對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定295
小結298
關鍵術語299
重要公式300
補充練習300
案例9-1 Quality Associates有限公司303
案例9-2 Bayview大學商科學生的道德行為305
附錄9A 用Minitab進行假設檢驗306
附錄9B 用Excel進行假設檢驗308
第10章兩總體均值和比例的推斷313
實踐中的統計：美國食品與藥物管理局314
10.1 兩總體均值之差的推斷：1和2已知315
10.1.1 1–2的區間估計315
10.1.2 1–2的假設檢驗317
10.1.3 實用建議319
10.2 兩總體均值之差的推斷：1和2未知322
10.2.1 1–2的區間估計322
10.2.2 1–2的假設檢驗324
10.2.3 實用建議326
10.3 兩總體均值之差的推斷：匹配樣本330
10.4 兩總體比例之差的推斷336
10.4.1 p1–p2的區間估計336
10.4.2 p1–p2的假設檢驗338
小結342
關鍵術語342
重要公式343
補充練習344
案例 Par公司347
附錄10A 用Minitab進行兩個總體的推斷348
附錄10B 用Excel進行兩個總體的推斷350
第11章 總體方差的統計推斷353
實踐中的統計：美國審計總署354
11.1 一個總體方差的統計推斷355
11.1.1 區間估計355
11.1.2 假設檢驗359
11.2 兩個總體方差的統計推斷365
小結372
重要公式372
補充練習372
案例 空軍訓練計劃374
附錄11A 用Minitab進行總體方差的推斷375
附錄11B 用Excel進行總體方差的推斷376
第12章 多個比例的比較、獨立性及擬合優度檢驗377
實踐中的統計：聯合勸募協會378
12.1 三個或多個總體比例相等性的檢驗379
多重比較方法384
12.2 獨立性檢驗389
12.3 擬合優度檢驗397
12.3.1 多項概率分布397
12.3.2 正態分布400
小結406
關鍵術語406
重要公式407
補充練習407
案例 兩黨議程變更410
附錄12A 用Minitab進行2檢驗411
附錄12B 用Excel進行2檢驗412
第13章 實驗設計與方差分析414
實踐中的統計：Burke市場營銷服務公司415
13.1 實驗設計與方差分析簡介416
13.1.1 數據收集417
13.1.2 方差分析的假定418
13.1.3 方差分析：概念性綜述418
13.2 方差分析和完全隨機化設計421
13.2.1 總體方差的處理間估計422
13.2.2 總體方差的處理內估計423
13.2.3 方差估計量的比較：F檢驗424
13.2.4 ANOVA表426
13.2.5 方差分析的計算機輸出結果427
13.2.6 k個總體均值相等的檢驗：一項觀測性研究428
13.3 多重比較方法432
13.3.1 Fisher的LSD方法432
13.3.2 **類錯誤概率435
13.4 隨機化區組設計438
13.4.1 空中交通管理員工作壓力測試439
13.4.2 ANOVA方法440
13.4.3 計算與結論441
13.5 析因實驗445
13.5.1 ANOVA方法447
13.5.2 計算與結論447
小結452
關鍵術語453
重要公式453
補充練習456
案例13-1 Wentworth醫療中心460
案例13-2 銷售人員的報酬461
附錄13A 用Minitab進行方差分析462
附錄13B 用Excel進行方差分析464
第14章 簡單線性回歸468
實踐中的統計：聯盟數據系統469
14.1 簡單線性回歸模型470
14.1.1 回歸模型和回歸方程470
14.1.2 估計的回歸方程471
14.2 *小二乘法473
14.3 判定系數484
相關系數487
14.4 模型的假定491
14.5 顯著性檢驗492
14.5.1 2的估計493
14.5.2 t檢驗493
14.5.3 1的置信區間495
14.5.4 F檢驗496
14.5.5 關于顯著性檢驗解釋的幾點注釋498
14.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測501
14.6.1 區間估計502
14.6.2 y的平均值的置信區間503
14.6.3 y的一個個別值的預測區間504
14.7 計算機解法509
14.8 殘差分析：證實模型假定513
14.8.1 關于x的殘差圖514
14.8.2 關于y^的殘差圖515
14.8.3 標準化殘差517
14.8.4 正態概率圖519
14.9 殘差分析：異常值與有影響的觀測值522
14.9.1 檢測異常值522
14.9.2 檢測有影響的觀測值524
小結530
關鍵術語531
重要公式532
補充練習534
案例14-1 測量股票市場風險540
案例14-2 美國交通部541
案例14-3 挑選一臺傻瓜型數碼相機542
案例14-4 找到*合適的汽車價值543
案例14-5 七葉樹溪樂園544
附錄14A *小二乘公式的微積分推導545
附錄14B 利用相關系數的顯著性檢驗546
附錄14C 用Minitab進行回歸分析547
附錄14D 用Excel進行回歸分析548
第15章 多元回歸551
實踐中的統計：dunnhumby552
15.1 多元回歸模型553
15.1.1 回歸模型和回歸方程553
15.1.2 估計的多元回歸方程553
15.2 *小二乘法554
15.2.1 一個例子：Butler運輸公司555
15.2.2 關于回歸系數解釋的注釋558
15.3 多元判定系數564
15.4 模型的假定567
15.5 顯著性檢驗569
15.5.1 F檢驗569
15.5.2 t檢驗572
15.5.3 多重共線性573
15.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測576
15.7 分類自變量579
15.7.1 一個例子：約翰遜過濾股份公司579
15.7.2 解釋參數581
15.7.3 更復雜的分類變量583
15.8 殘差分析588
15.8.1 檢測異常值590
15.8.2 學生化刪除殘差和異常值590
15.8.3 有影響的觀測值591
15.8.4 利用庫克距離測度識別有影響的觀測值591
15.9 logistic回歸595
15.9.1 logistic回歸方程596
15.9.2 估計logistic回歸方程597
15.9.3 顯著性檢驗600
15.9.4 管理上的應用600
15.9.5 解釋logistic回歸方程601
15.9.6 logit變換604
小結608
關鍵術語608
重要公式609
補充練習611
案例15-1 消費者調查股份有限公司618
案例15-2 預測NASCAR車手的獎金619
案例15-3 找到*合適的汽車價值620
附錄15A 用Minitab進行多元回歸分析621
附錄15B 用Excel進行多元回歸分析621
附錄15C 用Minitab進行logistic回歸分析623
第16章 回歸分析：建立模型624
實踐中的統計：Monsanto公司625
16.1 一般線性模型626
16.1.1 模擬曲線關系626
16.1.2 交互作用629
16.1.3 涉及因變量的變換633
16.1.4 內線性的非線性模型637
16.2 確定什么時候增加或者刪除變量641
16.2.1 一般情形643
16.2.2 p-值的應用644
16.3 大型問題的分析648
16.4 變量選擇方法652
16.4.1 逐步回歸652
16.4.2 前向選擇654
16.4.3 后向消元654
16.4.4 *佳子集回歸655
16.4.5 做出*終選擇656
16.5 實驗設計的多元回歸方法658
16.6 自相關性和杜賓–瓦特森檢驗663
小結667
關鍵術語668
重要公式668
補充練習668
案例16-1 職業高爾夫球協會巡回賽的統計分析671
案例16-2 產自意大利皮埃蒙特地區的葡萄酒評級672
附錄16A Minitab的變量選擇程序673
第17章 時間序列分析及預測675
實踐中的統計：內華達職業健康診所676
17.1 時間序列的模式677
17.1.1 水平模式677
17.1.2 趨勢模式679
17.1.3 季節模式679
17.1.4 趨勢與季節模式680
17.1.5 循環模式680
17.1.6 選擇預測方法682
17.2 預測精度683
17.3 移動平均法和指數平滑法688
17.3.1 移動平均法688
17.3.2 加權移動平均法691
17.3.3 指數平滑法691
17.4 趨勢推測法698
17.4.1 線性趨勢回歸698
17.4.2 非線性趨勢回歸703
17.5 季節性和趨勢709
17.5.1 沒有趨勢的季節性709
17.5.2 季節性和趨勢711
17.5.3 基于月度數據的模型714
17.6 時間序列分解法718
17.6.1 計算季節指數719
17.6.2 消除季節影響的時間序列723
17.6.3 利用消除季節影響的時序數列確定趨勢723
17.6.4 季節調整725
17.6.5 基于月度數據的模型725
17.6.6 循環成分725
小結728
關鍵術語729
重要公式730
補充練習730
案例17-1 預測食品和飲料的銷售734
案例17-2 預測損失的銷售額735
附錄17A 用Minitab進行預測736
附錄17B 用Excel進行預測739
第18章 非參數方法741
實踐中的統計：West Shell Realtors公司742
18.1 符號檢驗743
18.1.1 總體中位數假設檢驗743
18.1.2 匹配樣本的假設檢驗748
18.2 威爾科克森符號秩檢驗751
關鍵術語755
重要公式756
補充練習757
附錄18A Minitab的非參數方法760
附錄18B Excel的非參數方法762
附錄A 參考文獻
附錄B 統計表格
附錄C 總結
附錄D 自測題解答與偶數題答案
附錄E Microsoft Excel 2013和統計分析工具
附錄F 利用Minitab和Excel計算p-值
contents
Publisher’s Note
Introduction
About the Authors
Preface
Chapter 1 Data and Statistics 1
Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2
1.1 Applications in Business and Economics 3
Accounting 3
Finance 4
Marketing 4
Production 4
Economics 4
Information Systems 5
1.2 Data 5
Elements, Variables, and Observations 5
Scales of Measurement 7
Categorical and Quantitative Data 8
Cross-Sectional and Time Series Data 8
1.3 Data Sources 11
Existing Sources 11
Observational Study 12
Experiment 13
Time and Cost Issues 13
Data Acquisition Errors 13
1.4 Descriptive Statistics 14
1.5 Statistical Inference 16
1.6 Analytics 17
1.7 Big Data and Data Mining 18
1.8 Computers and Statistical Analysis 20
1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20
Summary 22
Glossary 23
Supplementary Exercises 24
Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32
Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33
2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34
Frequency Distribution 34
Relative Frequency and
展開全部
商務與經濟統計-(英文版·原書第13版) -(附光盤) 作者簡介
作者簡介戴維R. 安德森（David R.Anderson）戴維R. 安德森是辛辛那提大學工商管理學院數量分析系教授。他出生在北達科他州大福克斯市，在普度大學獲得學士、碩士和博士學位。安德森教授擔任數量分析與運作管理系主任，并擔任工商管理學院副院長。此外，他還是學院首屆教學大綱的協調人。
在辛辛那提大學，安德森教授不但為商科專業的學生講授基礎統計學，而且還講授研究生水平的回歸分析、多元分析和管理科學課程。他也在華盛頓特區的美國勞工部講授統計學課程。他因在教學上和對學生組織服務方面的突出成就而榮獲提名與獎勵。
安德森教授已在統計學、管理科學、線性規劃以及生產與運作管理領域與他人合作出版了10部著作。他是一位活躍在抽樣和統計方法領域的咨詢顧問。
丹尼斯J. 斯威尼（Dennis J.Sweeney）丹尼斯J. 斯威尼是辛辛那提大學數量分析系教授和生產力提高中心主任。他出生在艾奧瓦州得梅因市，在德雷克大學獲得工商管理學士學位，在印第安納大學獲得工商管理碩士和工商管理博士學位，并成為NDEA會員。斯威尼教授曾在寶潔公司管理科學小組工作，并在杜克大學做了一年的客座教授。斯威尼教授擔任辛辛那提大學數量分析系主任和工商管理學院副院長。
斯威尼教授已在管理科學與統計學領域發表和出版了30多篇論文和專著。國家科學基金、IBM公司、寶潔公司、美國聯合百貨（Federated Department Stores）、美國克羅格公司（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《管理科學》《運籌學》《數學規劃》《決策科學》等雜志上發表。
斯威尼教授在統計學、管理科學、線性規劃、生產與運作管理等領域與他人合作出版了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學院商學院的管理科學教授。他出生在紐約州埃爾邁拉市，在克拉克森大學獲得學士學位，在倫斯勒工學院完成研究生學業并獲得碩士和博士學位。
在進入羅切斯特理工學院商學院之前，威廉斯教授在辛辛那提大學工商管理學院從事了7年教學工作，他在那里制定了信息系統專業的本科教學計劃，并且擔任協調人。在羅切斯特理工學院，他是決策科學系的第壹任主席。他不但講授本科生的管理科學與統計學課程，而且還講授研究生的回歸與決策分析課程。
威廉斯教授在管理科學、統計學、生產與運作管理和數學領域與他人合作出版了11部專著。他為《財富》500強中多家公司提供咨詢服務，從數據分析的使用到大型回歸模型的開發，都在他的工作范圍之內。
杰弗里 D.卡姆（Jeffrey D.Camm）杰弗里 D.卡姆是Inmar總裁、維克森林大學商學院分析副院長。他出生在俄亥俄州辛辛那提市，在澤維爾大學（俄亥俄）獲得學士學位，在克萊姆森大學獲得博士學位。在任職于維克森林大學之前，他曾就職于辛辛那提大學，是斯坦福大學的訪問學者和達特茅斯學院塔克商學院工商管理客座教授。
卡姆博士在運營管理和市場營銷的優化問題應用領域發表了30多篇論文。他的研究成果發表在《科學》《管理科學》《運籌學》《相互關系》和其他專業雜志上。在辛辛那提大學工作期間，他被命名為教學的Dornoff成員，并在2006年因運籌學實踐教學獲得美國運籌學與管理學協會（INFORMS）獎。他是宣揚實踐的堅定信徒。作為運籌學顧問，他服務于多家公司和政府機構。2005～2010年，他擔任《相互關系》總編輯，目前是《INFORMS教育學報》編委。
詹姆斯 J.科克倫（James J.Cochran）詹姆斯 J.科克倫是亞拉巴馬大學應用統計教授和羅杰斯斯皮維研究員。他出生在俄亥俄州代頓市，在萊特州立大學獲得學士、碩士和工商管理碩士學位，在辛辛那提大學獲得博士學位。他從2014年起任職于亞拉巴馬大學，是斯坦福大學、塔爾卡大學、南非大學和達芬奇大學中心的訪問學者。
科克倫教授在運籌學和統計方法的發展和應用方面發表了超過36篇論文。他的研究發表在《管理科學》《美國統計》《統計通訊—理論與方法》《運籌學年鑒》《運籌學（歐洲版）》《組合優化》《相互關系》《統計與概率通信》和其他專業雜志上。在2008年他因運籌學實踐教學獲得INFORMS獎，在2010年獲Mu Sigma Rho統計教育獎？瓶藗惤淌谟2005年入選國際統計學會，2011年成為美國統計協會會員。在2014年他還獲得創始人獎，并在2015年榮獲美國統計協會的卡爾 E.和平獎。他以提高對實際問題應用質量的方法，強烈主張運籌學和統計學教育的有效性？瓶藗惤淌谠跒趵绲拿傻镁S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、克羅地亞的奧西耶克以及古巴的哈瓦那組織和主持教學效果研討班。作為運籌學顧問，他服務于多家公司和非營利組織。2006～2012年，他是《INFORMS教育學報》總編輯和《相互關系》《國際運籌學匯刊》及《意義》的編委。
書友推薦
- >
月亮與六便士
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
中國歷史的瞬間
- >
煙與鏡
- >
回憶愛瑪儂
- >
二體千字文
本類暢銷
