具体描述
以Excel为决策工具的商务与经济统计，ISBN：9787111127321，作者：（美）肯.布莱克（Black K）;戴维L.埃尔德雷奇（Eldredge D.L）
好的，这是一本图书的简介，内容围绕商务与经济统计的广泛领域，但不涉及使用Excel作为决策工具的具体方法： 商务与经济统计学：理论、模型与现实应用 图书简介 本书旨在为商务人士、经济学者、数据分析师以及高等院校学生提供一套全面、深入且实用的商务与经济统计学知识体系。我们聚焦于统计学的核心理论基础、主流建模方法及其在复杂商业环境和宏观经济分析中的应用，而不探讨特定软件（如Excel）的操作技巧。本书的重点在于培养读者构建统计思维、理解数据背后的概率机制，并能批判性地评估模型结果的能力。 第一部分：统计学基础与概率论的基石 本部分奠定了整个统计学分析的理论基础。我们从描述性统计学入手，详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算及其在商业报告中的解读。 随后，我们将深入探讨概率论。概率论是统计推断的逻辑起点。本书详尽介绍了概率的基本公理、条件概率、独立事件的分析。重点讲解了各种重要的概率分布，包括： 离散型分布： 二项分布、泊松分布及其在库存管理、事件发生频率估计中的应用。 连续型分布： 均匀分布、指数分布，并对统计学中最核心的正态分布进行了透彻的分析，包括Z分数、标准正态表的查阅与解释，以及如何利用其特性解决质量控制和随机误差问题。 此外，我们还涵盖了大数定律和中心极限定理。这两个理论是进行样本推断、构建置信区间和检验统计假设的数学保障，对于理解统计模型的可靠性至关重要。 第二部分：统计推断与参数估计 在掌握了概率基础之后，本书转向统计推断的核心——如何利用样本信息对总体特征做出科学判断。 参数估计是本节的重中之重。我们详细区分并教授了点估计与区间估计。对于区间估计，本书不仅介绍了基于正态分布的置信区间构建，更重要的是，在样本量较小或总体标准差未知的情况下，如何运用t分布、卡方分布和F分布来构建可靠的估计区间。这些分布在实际的商务决策中，例如评估小型市场调研结果或项目投资回报率的波动性时，显得尤为关键。 假设检验是统计推断的另一支柱。本书提供了一个系统化的检验流程：建立零假设与备择假设、选择合适的检验统计量、确定显著性水平、得出决策。我们不仅关注单样本检验，还深入讲解了： 双样本均值与比例的比较： 比如比较两种不同的市场推广策略效果，或评估不同供应链环节的效率差异。 方差齐性检验： 为后续的方差分析（ANOVA）打下基础。 第三部分：方差分析与非参数检验 当分析需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析（ANOVA）成为必不可少的工具。本书详细剖析了单因素和双因素方差分析的原理、F检验的逻辑，以及如何通过事后检验（Post-hoc Tests）来精确定位差异的来源。我们还将ANOVA的概念扩展到重复测量设计中，这在时间序列的经济学实验中非常常见。 同时，我们也认识到并非所有数据都完美服从正态分布或方差齐性的假设。因此，本书专门辟出章节介绍非参数检验方法。这包括曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验以及符号检验等，确保读者在面对定序数据或非正态分布数据时，仍能进行稳健的统计推断。 第四部分：回归分析——建模与预测的艺术 回归分析是商务与经济统计学中最强大的预测和关系分析工具。本书从最基础的简单线性回归模型开始，详细讲解了最小二乘法的原理、模型假设（如误差项的独立性和同方差性），以及如何解释回归系数、决定系数（R-squared）和模型的整体显著性。 随后，我们将视角扩展到多元线性回归。在现实的经济模型中，往往需要同时考虑多个影响因素。本节的重点在于处理多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的应用（用于处理分类特征，如性别、季度信息），以及模型选择的原则（如逐步回归）。 回归分析的深度挖掘还包括对模型假设的诊断。我们将教授如何通过残差分析来检查模型的拟合优度、发现异常值（Outliers）和异方差性（Heteroscedasticity），并介绍如何通过数据变换来修正不满足假设的情况。 第五部分：时间序列分析与宏观经济数据处理 经济和金融数据往往具有时间依赖性，本书专门提供了时间序列分析的基础框架。我们首先介绍了时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 核心内容集中于平稳性概念的引入和检验（如单位根检验）。随后，我们将介绍经典的时间序列模型： 自回归（AR）模型 移动平均（MA）模型 自回归移动平均（ARMA）模型 对于具有明显季节性的经济数据，本书还将介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型的构建和应用，这对于短期经济预测和商业周期分析具有直接的指导意义。 第六部分：高级主题与统计软件的哲学思考（非软件操作） 本部分将统计理论提升到更贴近现实的复杂场景，同时也探讨了统计应用中的哲学层面，而不涉及任何软件界面的操作指南。 我们将讨论广义线性模型（GLM），特别是针对二元或计数响应变量的分析，如Logit模型和Poisson回归，它们是市场细分、客户流失预测和风险评估的基石。 此外，本卷还深入探讨了贝叶斯统计学的基本思想，将其作为经典频率学派方法的有力补充，讨论先验信息在现代数据分析中的角色。 总而言之，本书提供了一个坚实的、理论驱动的商务与经济统计学教育。它培养读者独立思考、选择恰当模型、正确解释复杂统计输出的能力，是从事高阶数据驱动决策的必备参考书。
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准备读读。
评分学习EXCEL使用统计进行数据分析中。。。
评分准备读读。
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