Statistics for Business and Economics (with CD-ROM and InfoTrac) (Statistics for Business & Economic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western College Pub

作者:ANDERSON

出品人:

页数:1023

译者:

出版时间:06 January, 2004

价格:$140.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324200829

丛书系列:

图书标签:

• 课本
• 统计学
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• 数据分析
• 商业统计

商业与经济统计学：数据驱动的决策指南 在瞬息万变的商业世界中，精准的洞察和明智的决策是企业成功的基石。《商业与经济统计学》 旨在为读者提供一套坚实的统计学理论基础和实用的应用工具，赋能他们在复杂的经济环境中驾驭数据，做出更具竞争力的商业决策。本书深入浅出地讲解了统计学在商业和经济分析中的核心概念和方法，涵盖了从基础描述性统计到高级推断统计的各个方面。 本书内容概述： 本书的结构设计旨在引导读者逐步建立起对统计学的全面认识，并将抽象的理论与实际的商业应用紧密结合。 第一部分：统计学基础与描述性统计 统计学导论： 本章将阐述统计学在现代商业和经济领域中的重要性，介绍不同类型的统计学（描述性统计与推断性统计），并引导读者理解数据收集、组织和呈现的初步概念。我们将探讨抽样方法的基本原则，以及为何样本数据能够反映整体人口的特征。 数据收集与呈现： 深入讲解各种数据收集方法，包括调查、实验和观察研究。在此基础上，本书将详细介绍如何有效地组织和呈现数据，包括使用频率分布表、直方图、条形图、饼图、折线图等可视化工具，帮助读者直观地理解数据的分布和模式。 集中趋势的度量： 学习如何计算和解释数据的中心位置，如均值、中位数和众数。我们将讨论在不同数据分布情况下选择何种集中趋势度量最为合适，并探讨它们的优缺点。 离散程度的度量： 理解数据的变异性是至关重要的。本章将介绍方差、标准差、极差、四分位距等概念，帮助读者量化数据的分散程度，并评估预测的可靠性。 位置的度量与箱形图： 学习如何计算百分位数、四分位数等位置度量，并利用箱形图这一强大的可视化工具来展示数据的分布、中位数、四分位数以及潜在的异常值，从而更深入地了解数据集的特征。 第二部分：概率与概率分布 概率论基础： 建立概率的基本概念，包括事件、概率的定义、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。这些概念是理解不确定性事件和进行风险分析的基础。 离散概率分布： 重点介绍二项分布、泊松分布等离散概率分布，并探讨它们在商业场景中的应用，例如评估产品缺陷率、分析客户到达率等。 连续概率分布： 深入讲解正态分布（高斯分布）及其在商业和经济学中的核心地位，包括其性质、标准正态分布以及如何利用正态分布进行概率计算。此外，还将介绍均匀分布、指数分布等其他重要的连续概率分布。 抽样分布： 理解抽样分布对于进行统计推断至关重要。本书将详细讲解中心极限定理，并阐述样本均值和样本比例的抽样分布，为后续的参数估计和假设检验奠定基础。 第三部分：统计推断 估计： 学习如何利用样本数据来估计总体参数，包括点估计和区间估计。我们将重点介绍置信区间的概念和计算方法，并探讨样本量对置信区间精度的影响。 假设检验： 掌握假设检验的基本流程和原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等关键概念。本书将详细讲解针对均值、比例、方差的各种假设检验方法，并结合实际案例分析如何解读检验结果。 方差分析（ANOVA）： 学习如何使用方差分析来比较三个或更多总体均值是否存在显著差异，并将其应用于分析不同营销策略、生产方法或产品类别的影响。 卡方检验： 掌握卡方检验在分析分类变量之间关系中的应用，例如检验两个分类变量的独立性或拟合优度，可用于市场细分、用户偏好分析等。 第四部分：回归分析与时间序列 简单线性回归： 深入讲解简单线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R方）以及残差分析。本书将展示如何利用简单线性回归来预测一个变量与另一个变量之间的关系，例如销售额与广告支出的关系。 多元线性回归： 扩展到多元线性回归，探讨如何同时考虑多个自变量来预测因变量。将重点介绍多重共线性、变量选择方法以及如何处理分类变量等问题。 相关分析： 除了回归分析，本书还将探讨皮尔逊相关系数等指标，用于度量两个变量之间线性关系的强度和方向。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、不规则性），并讲解常用的时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑法以及ARIMA模型，用于预测经济趋势、销售额变化等。 本书特色： 强调实践应用： 每章都配有丰富的真实世界案例研究，涵盖市场营销、金融、会计、人力资源、运营管理等多个商业领域，帮助读者将统计学理论应用于解决实际问题。 循序渐进的讲解： 从基础概念到高级技术，内容组织逻辑清晰，逐步深入，确保读者能够扎实掌握每个阶段的知识。 清晰的数学推导与直观解释： 在提供必要的数学推导的同时，也辅以直观的解释和图示，使复杂的统计概念易于理解。 统计软件的应用指导： 鼓励读者使用常见的统计软件（如Excel、SPSS、R或Python）进行数据分析，书中会提供相应的操作指导和示例，提升实践操作能力。 目标读者： 本书适合所有希望提升数据分析能力，从而做出更明智商业决策的学生、专业人士和研究人员。无论您是经济学、管理学、金融学、市场营销或其他相关专业的学生，还是希望在工作中更好地运用数据分析的商业人士，都能从本书中获益匪浅。 通过学习《商业与经济统计学》，您将能够自信地解读复杂的数据，识别隐藏的模式，量化风险，并最终在竞争激烈的商业环境中取得成功。本书将成为您理解数据、驱动决策的宝贵伙伴。

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《Statistics for Business and Economics》这本书在数学严谨性和实际应用性之间取得了很好的平衡。它并没有为了追求数学上的完美而牺牲掉概念的直观性，也没有为了迎合应用而过于简化理论。作者在介绍数学公式时，通常会首先解释这个公式的直观含义，以及它所代表的统计学原理。例如，在讲解最小二乘法时，书中会用图形化的方式展示如何找到最能拟合数据点的直线，而不是直接给出复杂的推导过程。然后在对直观理解建立之后，再逐步引入相关的数学推导，让读者在理解的基础上掌握数学原理。这种“直观理解先行，数学推导跟进”的学习路径，让我能够更好地消化和吸收那些可能看起来比较复杂的数学内容。同时，书中大量的商业案例和实际数据应用，又让这些数学原理变得生动起来，让我看到它们在解决实际商业问题中的强大力量。这种平衡，使得这本书既具有学术的严谨性，又具备极强的实践指导意义。

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让我印象深刻的是，《Statistics for Business and Economics》这本书在讲解统计软件的应用方面，提供了非常实用的指导。虽然这本书的核心在于统计理论和概念，但它并没有回避统计软件在实际分析中的重要性。书中会适时地引导读者如何使用常见的统计软件（例如，书中提及的CD-ROM中的示例数据就与实际操作紧密结合）来执行各种统计分析。它不会直接给出软件操作的每一个细节，而是侧重于解释在完成某项统计任务时，需要哪些软件功能，以及如何将书本上的理论知识与软件操作相结合。例如，在讲解回归分析时，书中会提示读者如何在软件中输入数据、选择回归模型、运行分析，以及如何解读输出结果中的系数、p值和R方等关键指标。这种“理论与实践并重”的方式，让我能够更自信地将学到的统计知识应用到实际的数据分析工作中。我曾经利用书本上的指导，在软件中重现书中给出的案例分析，这让我对统计模型的建立和结果的解释有了更深入的理解。

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这本书最大的优点之一在于其清晰的结构和逻辑。作者将庞杂的统计学知识体系化，使得读者能够按照一个清晰的脉络进行学习。书本的章节安排非常合理，从最基础的描述性统计开始，逐步深入到推断性统计，再到更高级的模型和应用。每个章节之间都有紧密的联系，知识点层层递进，不会让人感到跳跃或突兀。我尤其欣赏的是，书中在介绍每一个新的统计概念或方法时，都会首先回顾之前学过的相关知识，帮助我巩固和连接新的信息。例如，在讲解抽样分布时，书中会首先回顾总体和样本的概念，以及描述性统计量的计算，然后在此基础上引出抽样分布的意义和重要性。这种“温故而知新”的学习方式，极大地提高了我的学习效率。此外，书中还提供了大量的练习题，涵盖了从概念理解到实际应用的不同难度级别。这些习题的设计非常贴合书本内容，能够有效地检验我的学习成果。每当我完成一套习题后，都会有一种成就感，并且能够更清晰地认识到自己哪些地方需要加强。这本书的结构设计，让我能够非常有条理地、自信地掌握统计学的知识。

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总的来说，《Statistics for Business and Economics》这本书给我带来了非常积极的学习体验。它不仅让我掌握了扎实的统计学知识，更重要的是培养了我运用统计学解决实际问题的能力和信心。这本书的语言风格非常易于理解，逻辑结构清晰，图文并茂，再加上丰富的案例和实践资源，让我在学习统计学的过程中感到轻松愉快。我曾经对统计学感到畏惧，但这本书彻底改变了我的看法。它让我认识到，统计学并不是一门高高在上的理论学科，而是我们日常工作和生活中必不可少的分析工具。无论是理解市场趋势、评估投资风险，还是优化运营流程，统计学都扮演着至关重要的角色。这本书就像一位耐心的向导，引领我一步步探索统计学的奥秘，并让我看到它的无限可能。我现在对统计学不再感到陌生，反而充满了好奇和探索的欲望，并且已经开始尝试将书中学到的知识应用到我自己的学习和工作中。

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我一直觉得，一本好的教材不仅仅要教会知识，更要能够激发读者的学习热情。而《Statistics for Business and Economics》这本书在这方面做得非常出色。它并没有用枯燥的语言堆砌理论，而是通过大量生动的商业案例，将统计学融入到实际的应用场景中。读这本书的时候，我感觉自己就像在参与一场商业分析的实践，而不是在背诵公式。例如，书中在讲解假设检验时，会举出“某个新产品是否会提高销售额”、“某种广告策略是否有效”等具体的商业问题，然后详细解释如何运用假设检验来解答这些问题。这种“从问题出发，到方法落地”的教学模式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣。我发现，统计学并不是一门独立于商业世界的学科，而是解决商业问题、做出明智决策的强大工具。书中的语言风格也十分平易近人，没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位良师益友，循循善诱地引导我理解每一个概念。即使是一些比较抽象的统计原理，通过作者的生动讲解和图示，也变得易于理解和接受。我经常会因为书中一个有趣的案例而陷入思考，然后主动去探索相关的统计方法。

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这本书在数据可视化和图形展示方面做得相当到位。我一直认为，统计学学习中，图像和图表的作用不亚于文字和公式。而《Statistics for Business and Economics》恰恰在这方面做得非常突出。书中穿插了大量的图表，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等等，它们不仅仅是为了美化页面，而是真正地帮助我理解数据。比如，在解释数据的分布特征时，书中会用直方图来直观地展示数据的集中趋势、离散程度和偏态。在分析变量之间的关系时，散点图能够清晰地展示出正相关、负相关或无相关性。更重要的是，作者在介绍这些图表时，会详细解释如何解读它们，以及它们所传达的信息。这让我不仅仅是“看到”图表，而是能够“读懂”图表背后的意义。这本书还引导我思考如何有效地利用图表来呈现统计结果，这对于我将来在商业报告中清晰地传达数据信息非常有帮助。我曾经花了很长时间研究书中关于如何选择合适的图表类型来表达不同类型数据的建议，这让我受益匪浅。

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老实说，这本书提供的额外资源——CD-ROM和InfoTrac，对我来说简直是锦上添花。起初我并没有太在意这些附加的东西，但当我开始深入学习后，才发现它们是多么宝贵。CD-ROM里包含的各种数据集，让我能够立刻将书本上学到的理论应用到实际操作中。我不再需要自己去寻找数据，只需要下载书本指定的案例数据，然后在统计软件中进行分析。这种即时实践的体验，让我对统计模型的理解更加深刻。例如，当我学习回归分析时，我可以使用书中提供的数据集来构建模型，并尝试不同的变量组合，观察它们对结果的影响。这种 hands-on 的学习方式，比单纯的阅读和理解要有效得多。而InfoTrac这个在线资源库，则为我提供了更广阔的视野。它允许我搜索与书中内容相关的学术文章、商业报告和新闻报道。当我遇到某个统计概念在现实商业世界中的具体应用时，我就可以通过InfoTrac找到相关的案例研究，了解其他企业是如何运用这些统计工具来解决实际问题的。这极大地拓宽了我的思路，让我看到统计学在各个行业中的巨大潜力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个完整的学习生态系统，让我能够在理论学习、实践操作和现实应用之间形成良性循环。

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这本书在鼓励批判性思维和对统计结果的解读方面，做得相当出色。它不仅仅是教会你如何计算统计量或建立模型，更重要的是引导你如何去思考这些结果的意义、局限性以及可能存在的误导。例如，在讲解统计显著性时，书中会强调“统计显著性不等于实际显著性”，并引导我思考在商业决策中，除了 p 值之外，还需要考虑效应大小、业务背景等多种因素。当我看到书中的案例讨论如何避免“因果关系误判”或“过度解读相关性”时，我深受启发。它让我明白，统计学是一门严谨的学科，但同时也要警惕数据背后的陷阱。这本书鼓励读者质疑，鼓励读者深入思考，而不是盲目地接受计算出来的结果。这种培养批判性思维的方式，对于我将来在复杂的商业环境中做出明智的决策至关重要。我特别喜欢书中关于“如何识别和避免常见的统计误区”的章节，它让我对统计学有了更全面、更深刻的认识。

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我必须说，《Statistics for Business and Economics》这本书在概念的阐释上做得非常出色。它不仅仅是列出公式，而是深入地解释了每个统计概念背后的逻辑和直觉。比如，在讲解概率和随机变量时，作者并没有直接跳到抽象的数学定义，而是通过一系列贴近生活的例子，比如公司产品出现瑕疵的概率、客户购买某商品的可能性等等，来建立读者对这些概念的初步认识。然后，再逐步引入正式的定义和性质，这样学习起来就不会感到突兀。我认为，这种“由浅入深”的学习路径是这本书成功的关键。此外，书中在引入一些高级统计技术时，比如时间序列分析、方差分析等，也同样遵循了这一原则。他们会先从一个实际的商业问题出发，比如预测未来销售额的变化趋势，或者比较不同营销策略的效果，然后说明为什么需要使用某种统计方法来解决这个问题，接着再详细介绍该方法的原理、步骤以及如何解释结果。这种“问题导向”的学习方式，让我始终能够感受到学习内容的价值和应用场景，极大地激发了我的学习兴趣和动力。书中大量的图示和表格也是一大亮点，它们能够非常直观地展示数据分布、趋势和关系，比单纯的文字描述要有效得多。我经常会反复研究书中的图表，从中获得很多启发。

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这本书简直是我学习统计学的救星！之前我对统计学一直有一种莫名的恐惧感，觉得它枯燥乏味，充满了晦涩难懂的公式和符号。然而，当我翻开《Statistics for Business and Economics》时，这种感觉彻底被颠覆了。作者以一种非常直观和易于理解的方式，将原本复杂的概念变得生动有趣。他们没有上来就堆砌大量理论，而是从实际商业场景出发，通过大量的案例分析，一步步引导读者进入统计学的世界。例如，在讲解均值、中位数、众数这些基础概念时，书中列举了不同行业中企业利润、销售额等数据，让我们清楚地看到这些统计量在实际决策中的意义。更让我惊喜的是，这本书并没有回避那些“硬核”的统计方法，比如回归分析、假设检验等等，而是用一种循序渐进的方式，将它们拆解成易于消化的步骤。即便是一些相对复杂的统计模型，作者也通过图表和详细的步骤说明，让我能够跟着一步步操作，最终理解其背后的逻辑。这本书最大的亮点在于它的实用性，它不仅仅是教会你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这么做”，以及“这样做有什么意义”。我感觉自己不再是被动地学习知识，而是主动地在解决问题，这种学习体验非常棒。而且，书中的语言表达也非常清晰流畅，没有那种“教科书式”的生硬感，读起来就像在听一位经验丰富的老师娓娓道来，让人非常有代入感。

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