企业经济统计学思考练习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国物资出版社

作者:周恩荣

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:18.0

装帧:

isbn号码:9787504720108

丛书系列:

图书标签:

• 企业经济统计学
• 统计学
• 经济学
• 练习题
• 思考题
• 高等教育
• 教材
• 大学教材
• 管理学
• 数据分析

《企业经济统计学思考练习题》内容概述 本书旨在为学习《企业经济统计学》的学生提供一套全面、深入的课后练习材料，以巩固和深化对核心概念、分析方法以及实际应用能力的理解。全书内容严格围绕企业运营与经济统计学的交叉领域展开，涵盖了从基础的数据收集与整理到复杂的回归分析与预测建模等多个层面，旨在通过大量的、富有启发性的练习题，帮助读者真正掌握这门学科的精髓。 第一部分：企业经济统计学基础概念与数据处理 本部分聚焦于统计学的基本构建模块，确保读者对数据类型、抽样方法以及描述性统计有扎实的认识。练习题设计侧重于理论与企业场景的结合。 1. 统计学的基本概念与企业数据源： 练习题将检验读者对总体、样本、参数、统计量等基本术语的区分能力，并要求学生识别不同企业数据（如财务报表数据、市场调查数据、生产过程控制数据）的属性，例如定性与定量、离散与连续。特别设计的案例要求学生根据具体业务问题（如评估新产品市场占有率）设计合理的抽样方案，并计算不同抽样方法（简单随机、系统、分层、整群）在成本与效率上的权衡。 2. 数据的整理、集中趋势与离散程度度量： 练习题涵盖了数据表的设计、频率分布的构建。在集中趋势的计算上，不仅要求计算算术平均数、中位数和众数，更侧重于在特定企业情境下，哪种度量更具代表性（例如，在存在极端高薪职位的公司数据中，平均数与中位数的比较分析）。离散程度的练习重点在于方差、标准差和极差在衡量企业绩效稳定性中的应用，如比较两家供应商的交货时间一致性。同时，会涉及箱线图和直方图的绘制与解读，要求学生通过图形直观判断数据分布的偏态和峰度，并将其与产能波动或客户满意度变化关联起来。 第二部分：概率论基础与企业风险评估 本部分将统计学的理论基石——概率论——应用于企业决策环境中的不确定性分析。 3. 概率论基础与随机变量： 练习题细化了古典概型、几何概型以及条件概率的计算。在企业背景下，条件概率的练习会涉及贝叶斯定理的应用，例如，根据历史违约记录（先验概率）和当前的财务信号（新证据），重新评估特定客户的贷款违约概率。 4. 常见概率分布的识别与应用： 本章练习覆盖了二项分布、泊松分布和正态分布。二项分布用于模拟有限次独立试验（如产品合格率检验）；泊松分布用于模拟单位时间内事件发生次数（如呼叫中心每小时的来电量）；正态分布的练习则深入到质量控制领域，要求学生根据正态分布的特性确定生产过程的规格限和控制限。此外，还会有一组练习专门探讨极值理论在金融风险管理中的初步应用。 第三部分：统计推断——从样本到总体 这是本书的核心部分之一，侧重于如何利用有限的企业样本信息对庞大的总体进行可靠的推断。 5. 参数估计：点估计与区间估计： 练习题要求读者根据样本数据，使用矩估计法（MLE）和矩估计法来估计关键的总体参数（如平均需求量、员工流失率）。在区间估计方面，练习会区分Z分布和t分布的应用场景，并要求学生根据给定的置信水平（如90%、95%、99%）计算出特定参数的置信区间，并用企业语言解释置信区间的实际意义（例如，对市场营销投入产出比的区间估计）。 6. 假设检验的构建与实施： 练习题将检验学生对零假设和备择假设的正确设定能力，特别是在单尾和双尾检验中的选择。大量的应用题场景包括：检验新广告活动的有效性（均值检验）、比较两个不同生产线效率的差异（双样本检验）、以及检验某种特定市场份额的稳定性（比例检验）。练习强调对P值和显著性水平的正确理解，并要求学生根据检验结果做出明确的“接受”或“拒绝”决策，并评估决策的风险。 第四部分：回归分析与预测建模 本部分是统计学在企业决策支持中的最高级应用，重点在于建立变量间的关系模型并进行科学预测。 7. 简单线性回归分析： 练习题要求学生掌握最小二乘法的基本原理，并计算回归系数（截距项和斜率）。重点在于对回归模型的解读——斜率的经济学意义（例如，每增加一单位广告支出，预期销售额增加多少）。同时，练习会深入到模型拟合优度的评估，要求计算决定系数（$R^2$）并解释其含义。 8. 多重线性回归模型与模型诊断： 针对更复杂的企业问题，多重回归练习要求学生处理多个影响因素（如价格、促销力度、季节性）。练习题将重点放在多重共线性的识别与处理（如使用方差膨胀因子VIF），以及虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类信息（如不同地区的市场表现）上的应用。模型诊断部分要求学生识别和处理残差分析中的异常值和异方差性问题，并学习如何根据诊断结果对模型进行修正，以确保预测的可靠性。 9. 方差分析（ANOVA）在企业决策中的应用： 练习题将ANOVA的应用范围扩展到三个或更多独立样本均值的比较。典型案例包括比较不同地区分公司的销售业绩是否存在显著差异，或比较四种不同定价策略对客户转化率的影响。练习要求学生构建F统计量，并根据F检验的结果做出资源分配或策略调整的建议。 第五部分：时间序列分析与经济指标预测 本部分关注具有时间依赖性的企业数据，是中长期规划的基础。 10. 时间序列数据的平稳性与趋势分解： 练习题涉及时间序列的初步处理，如计算移动平均和平滑化指标，以消除短期波动。重点在于学习如何将时间序列分解为趋势项、季节项和随机项。 11. 时间序列预测模型： 练习将介绍自回归（AR）和移动平均（MA）模型的概念。虽然不深入复杂的ARMA/ARIMA模型的求解，但会提供实例，要求读者根据序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）初步判断序列的平稳性和适当的模型阶数。最后的练习将侧重于基于已建时间序列模型的短期预测与误差评估。 全书的练习题设计注重实操性，鼓励读者使用统计软件（如Excel、SPSS或R语言的基础命令）来完成计算和分析，确保学习成果能够直接转化为企业管理中的数据驱动决策能力。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面设计简洁而不失专业感，选用了一种沉稳的深蓝色调，配上清晰有力的字体，一下子就能感受到内容的严谨性。翻开书页，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，排版布局合理，阅读起来非常舒适，即使长时间研读也不会感到视觉疲劳。书本的开本大小适中，方便携带，无论是在办公室还是在咖啡馆，都能随时随地拿出来学习。这种对细节的关注，体现了出版方对读者的尊重，让人觉得这不是一本普通的教材，而是一本用心打磨的工具书。尤其是章节标题的设置，逻辑性很强，能很好地引导读者进入下一个知识点，整体感觉非常流畅。

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我必须得说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它涵盖了从基础的描述性统计到高级的回归分析和时间序列等多个维度，内容层次分明，循序渐进。对于初学者而言，它提供了坚实的基础；而对于有一定基础的人来说，书后提供的那些更具挑战性的思考题和拓展阅读建议，无疑是打开了新的视野。我发现自己过去在工作中对某些数据现象的理解总停留在表面，读完这本书后，很多困惑的地方豁然开朗，仿佛拿到了一把能够穿透商业迷雾的钥匙。这种知识的深度带来的自信感，是任何廉价的学习资料都无法比拟的。

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从使用体验上来说，这本书的设计充分考虑了读者的反馈和学习习惯。书中的很多练习部分，不仅仅是检验知识点掌握程度，更像是设置了一系列需要动脑筋去解决的“小谜题”。这些练习的难度梯度设置得非常巧妙，从简单的计算到复杂的模型构建，环环相扣，让你在不断解决问题的过程中巩固了理论知识。此外，书中对一些关键术语的定义和注解也十分详尽，即使是第一次接触这些概念的读者，也能很快跟上节奏，不会因为个别生僻词汇而卡壳。总的来说，这是一本集理论深度、实践指导和优秀阅读体验于一体的佳作。

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这本书的行文风格非常独特，它没有采用那种冷冰冰的学术腔调，而是用一种近乎“对话”的方式与读者交流，显得非常亲切和具有启发性。作者仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引导你思考“为什么”而不是仅仅告诉你“是什么”。这种引导式的教学方法，极大地激发了我主动思考的欲望。每当遇到难点时，作者总能提供一个巧妙的比喻或类比，让抽象的统计概念瞬间变得具象化。这种流畅且富有温度的文字，让学习过程不再枯燥乏味，反而变成了一种享受知识的旅程。

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这本书的知识体系构建得非常扎实，它不仅仅是罗列公式和概念，更注重将理论与实际应用场景紧密结合。作者在讲解每一个统计学原理时，都会引入生动的企业案例作为佐证，这对于我这种更偏向实践操作的人来说，无疑是巨大的福音。我特别欣赏其中关于数据可视化呈现的部分，那些图表的解释深入浅出，让我不再惧怕那些复杂的统计分析结果，而是能迅速抓住核心信息。相比我之前看过的几本同类型书籍，这本书在方法论的介绍上显得更为细致和系统化，每一步操作都有清晰的指引，让人感觉学习过程如同解密一般，充满探索的乐趣。

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