管理统计学和SAS软件应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉大学出版社

作者:刘顺忠

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2006-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787307048355

丛书系列:

图书标签:

• 管理统计学
• SAS
• 数据分析
• 统计建模
• 应用统计
• 商业统计
• 数据挖掘
• 回归分析
• 方差分析
• 统计软件

《管理统计学与SAS软件应用》是一本旨在为管理者和相关从业者提供扎实统计学理论基础，并教会他们如何运用SAS这一强大统计分析软件解决实际管理问题的著作。本书深入浅出地讲解了统计学的核心概念，涵盖了从基础的数据描述、概率论到推断性统计的各种方法，并重点阐述了这些统计工具在商业决策、市场分析、运营管理、风险评估等各类管理场景中的应用。 本书内容涵盖： 第一部分：管理统计学基础 数据与测量：介绍不同类型的数据（定性、定量）、测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）及其在管理分析中的意义。探讨数据的收集方法、抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）以及抽样误差的概念，为后续的统计推断奠定基础。 数据描述与可视化：教授如何使用描述性统计量（均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等）来概括和理解数据集的特征。重点介绍各种图表工具（直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等）在数据可视化中的作用，帮助读者直观地识别数据模式、趋势和异常值。 概率论基础：引入概率的基本概念、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布等）及其在管理决策中的应用，例如风险评估、质量控制等。 抽样分布与中心极限定理：解释抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，并阐述中心极限定理在统计推断中的核心地位，使其能够基于样本数据对总体进行估计。 点估计与区间估计：讲解如何通过样本统计量对总体参数进行点估计，并重点介绍置信区间的构建和解释，使管理者能够量化估计的不确定性，从而做出更审慎的决策。 假设检验：系统介绍假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值以及解释检验结果。涵盖单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析（ANOVA）等常用检验方法，并讨论其在产品质量、市场营销活动效果评估等方面的应用。 第二部分：SAS软件在管理统计学中的应用 SAS软件入门与数据管理：引导读者熟悉SAS软件的操作界面和基本语法，包括SAS数据集的创建、导入、导出、查看和修改。学习SAS语言中的PROCS（过程步）和DATA步，掌握数据预处理、清洗、转换（如变量编码、缺失值处理、数据合并与拆分）等关键技能，为后续的统计分析做好准备。 描述性统计与数据可视化在SAS中实现：演示如何使用SAS的PROC MEANS、PROC UNIVARIATE、PROC FREQ等过程步生成描述性统计量，并利用PROC SGPLOT、PROC GPLOT等生成各种图表。通过实例说明如何用SAS绘制直方图、散点图、箱线图等，以支持管理决策。 概率分布与统计推断在SAS中实现：展示如何使用SAS模拟随机数，计算特定概率分布下的概率值。讲解如何利用SAS的ANOVA过程、TTEST过程、CORR过程等执行假设检验，例如检验不同营销渠道的广告效果是否有显著差异，或评估不同生产工艺对产品良品率的影响。 回归分析在管理中的应用：深入讲解线性回归的基本原理，包括简单线性回归和多元线性回归。阐述回归系数的解释、模型拟合优度（R方、调整R方）、残差分析以及多重共线性的诊断与处理。重点展示SAS中的PROC REG、PROC GLM等过程步如何实现回归分析，并将回归模型应用于预测销售额、分析客户忠诚度影响因素、评估投资回报率等管理问题。 方差分析（ANOVA）及其在SAS中的应用：详细讲解单因素和多因素方差分析，包括F检验、事后比较（如Tukey检验、Bonferroni检验）等。演示如何使用SAS的PROC ANOVA、PROC GLM过程来分析多个处理组（如不同定价策略、不同培训方法）对某一关键指标（如客户满意度、员工绩效）的影响，以及识别哪个处理组之间存在显著差异。 非参数统计在SAS中的应用：介绍在数据不满足参数检验假设时如何使用非参数方法。讲解秩和检验（如Wilcoxon秩和检验）、符号检验、Kruskal-Wallis检验等，并通过SAS的PROC NPAR1WAY、PROCMAN、PROCSYMPTS等过程步演示其在数据分析中的应用，例如比较两组之间不服从正态分布的评分数据。 时间序列分析基础：引入时间序列数据的概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。介绍移动平均、指数平滑等简单预测方法。重点展示SAS的PROC ARIMA、PROC FORECAST过程如何进行时间序列建模和预测，并将其应用于销售预测、库存管理、宏观经济指标分析等。 统计质量控制（SQC）：介绍控制图（如X-bar控制图、R控制图、P控制图、C控制图）在监控生产过程和产品质量中的作用。演示SAS的PROC SHEWHART、PROC GCHART等过程步如何绘制和解释这些控制图，帮助管理者识别过程中的异常波动，及时采取纠正措施，持续改进产品和服务质量。 本书通过大量的管理案例和SAS软件操作示例，将统计学理论与实际应用紧密结合。读者将学会如何运用SAS强大的数据处理和统计分析能力，更有效地理解数据、发现规律、评估风险、做出科学的预测和决策，从而在日益复杂的商业环境中提升管理效能和竞争力。无论您是企业管理者、市场分析师、运营专员，还是对数据分析感兴趣的学生，本书都将是您学习管理统计学和掌握SAS软件应用不可或缺的参考。

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我一直觉得，要想在今天的商业环境中取得成功，数据分析能力是不可或缺的。在机缘巧合之下，我接触到了《管理统计学与SAS软件应用》这本书，它彻底改变了我对数据分析的看法，也为我打开了新的大门。《管理统计学》这部分内容，非常巧妙地将统计学知识融入到管理学的实际应用场景中，让我能够理解为什么我们需要统计学，以及它在决策制定、风险评估、市场预测等方面扮演着怎样的角色。 书中对于SAS软件的应用讲解，更是让我感叹不已。我之前对SAS的印象停留在“高大上”但操作复杂的软件，总觉得只有专业的数据科学家才能驾驭。但这本书通过生动的案例和清晰的步骤，将SAS的强大功能变得触手可及。从数据的前期处理，到各种复杂的统计模型构建，再到结果的可视化呈现，书中的每一个环节都讲解得非常到位，让我能够快速上手，并将所学知识应用到我自己的工作中。 让我印象深刻的是，这本书并没有仅仅停留在“如何使用SAS”层面，而是更侧重于“如何运用SAS来解决管理问题”。它会引导我思考，在面对一个管理挑战时，我应该收集哪些数据，如何运用SAS进行分析，以及如何解读分析结果来指导我的决策。这种“问题导向”的学习模式，让我学到的知识更加实用，也更有助于我解决实际工作中遇到的难题。 这本书的结构设计也非常合理，循序渐进，内容涵盖面广。从基础统计概念到高级模型，再到SAS的实际操作，每一个部分都衔接得很自然。它不仅教会了我统计学理论和SAS软件技能，更重要的是，培养了我用数据思维去分析和解决问题的能力。对于任何希望在数据时代提升自身价值的人来说，这本书都是一份不可多得的财富。

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我最近在学习如何利用数据来改进我的工作流程，而《管理统计学与SAS软件应用》这本书，恰好填补了我在这方面的知识空白。这本书并没有像我之前看过的某些书籍那样，上来就讲一堆晦涩难懂的数学公式，而是从管理的视角出发，阐述了统计学在实际管理问题中的应用价值。它让我明白，统计学并非只是冷冰冰的数字游戏，而是能够帮助我们更深入地理解现象、发现规律、预测趋势、做出更明智决策的强大工具。 书中对SAS软件的应用讲解，更是让我眼前一亮。我之前对SAS的印象是复杂的命令行操作，总觉得遥不可及。但这本书通过一系列循序渐进的案例，将SAS的强大功能展现得淋漓尽致。从基础的数据录入、整理，到各种统计分析的实现，书中的每一个步骤都讲解得非常详细，并且提供了可供实践的示例代码。让我能够边学边练，很快就能掌握SAS的基本操作，并能开始运用它来处理我工作中的实际数据。 更让我惊喜的是，这本书在讲解统计学概念时，不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合管理学中的具体场景，比如市场调研、产品销售分析、客户满意度评估等。它会告诉你，当你遇到这样的管理问题时，应该运用哪些统计方法，并通过SAS软件如何实现。这种“理论+实践+工具”的模式，让我学到的知识能够立刻派上用场，大大提升了学习的效率和成就感。 这本书的价值在于，它不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么做”。它让我明白，在实际工作中，数据分析的目的是为了解决问题，而不是为了做而分析。通过阅读这本书，我不仅提升了统计学知识和SAS技能，更重要的是，培养了运用数据解决实际管理问题的思维方式。对于任何希望在数据驱动时代提升自身竞争力的管理者或职场人士来说，这本书都是一本不可多得的宝藏。

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作为一名对管理学研究充满热情但又深感数据分析能力不足的从业者，我一直渴望找到一本能够真正帮助我提升这方面技能的书。《管理统计学与SAS软件应用》这本书，简直就是为我量身定做的。它没有让我从一开始就陷入复杂的统计术语和抽象的理论模型，而是从我所关心的管理问题出发，自然而然地引入了相关的统计学概念。 书中对SAS软件的讲解，尤其让我感到惊喜。我曾经尝试过学习一些数据分析工具，但往往因为操作复杂、代码晦涩而放弃。这本书则用一种非常友好的方式，将SAS的强大功能一一展现。无论是数据管理、描述性统计、回归分析，还是更进一步的机器学习算法，书中都提供了清晰易懂的SAS代码示例和详细的操作指南。我能够跟着书中的例子，一步步地在SAS中进行实践，仿佛SAS不再是一个遥不可及的黑匣子，而是我手中的得力助手。 更令我赞赏的是，这本书并非简单地教授技术，而是强调统计学在管理决策中的实际应用。它会告诉你，当你面临市场变化、客户行为分析、运营效率提升等问题时，应该如何运用统计学方法来寻找答案，并通过SAS软件来实现。这种理论与实践相结合的教学方式，让我学到的知识能够立即转化为解决实际问题的能力，而不是纸上谈兵。 这本书的叙事方式也很引人入胜，没有冗长的理论铺垫，而是用生动形象的案例来阐述统计学原理。它就像一位经验丰富的导师，耐心细致地为我解答每一个疑惑，让我对统计学和SAS软件的学习过程充满了信心。对于那些和我一样，希望通过数据分析来提升自身管理洞察力的人来说，这本书绝对是一本值得深入研读的佳作。

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《管理统计学与SAS软件应用》这本书，让我对统计学这个领域有了全新的认识。在此之前，我总觉得统计学离我有些遥远，似乎是属于统计学专业人士的领域。然而，这本书用一种非常平易近人的方式，将统计学的核心概念和SAS软件的强大功能巧妙地结合在一起，让我觉得统计学其实就在我们身边，并且对我们的工作和生活有着至关重要的影响。 书中在讲解统计学理论时，采用了大量来自实际管理场景的案例，这些案例生动形象，很容易引起读者的共鸣。比如，书中在解释抽样调查的原理时，会结合市场调研的例子，让我立刻就能理解为什么需要进行抽样，以及如何才能抽样得更具代表性。而SAS软件的介绍，也不是枯燥的技术手册，而是将SAS的各种功能与具体的管理问题紧密联系起来，让我知道SAS到底能为我解决哪些实际的难题。 这本书最大的亮点在于，它非常注重培养读者的实际操作能力。书中提供的SAS代码示例，清晰明了，并且很多都配有详细的解释。我完全可以按照书中的步骤，一步步地在SAS软件中进行操作，从而亲身体验统计分析的过程。这种“动手实践”的学习方式，让我对SAS软件的掌握程度大大提高，也让我对统计学理论有了更深刻的理解。 此外，这本书的语言风格也很吸引人，没有过多的学术术语，而是用一种非常通俗易懂的方式来表达。读起来一点也不费力，反而会有一种豁然开朗的感觉。它就像一个经验丰富的向导，一步步地带领我探索统计学和SAS的世界，让我不再感到迷茫和畏惧。对于想要提升数据分析能力，或者正在学习相关课程的学生和职场人士来说，这本书无疑是一份非常宝贵的学习资料。

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《管理统计学与SAS软件应用》这本书，我从刚开始接触管理学研究时的迷茫，到现在能够独立完成一些数据分析任务，可以说是一路伴我成长。最初拿到这本书，我以为它会是那种枯燥乏味的教科书，充斥着各种公式和理论，读起来会非常吃力。但事实证明，我的担心是多余的。作者在讲解统计学概念时，非常注重理论与实践的结合，通过大量的案例分析，将抽象的统计学原理具象化，让我能够清晰地理解每个概念背后的逻辑和实际意义。 尤其让我印象深刻的是，书中对于SAS软件的讲解，不是简单地罗列命令，而是深入浅出地介绍了SAS在管理学研究中的具体应用。无论是描述性统计、推断性统计，还是回归分析、因子分析等高级统计方法，书里都提供了清晰的SAS代码示例和详细的操作步骤。更重要的是，作者还讲解了如何解读SAS输出的结果，并将其与研究问题联系起来。这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我不再需要花费大量时间去猜测SAS输出的各个表格代表什么，而是可以直接上手，将学到的知识应用到实际工作中。 这本书的另一个优点是其逻辑清晰的结构。它从最基础的统计学概念开始，逐步深入到更复杂的统计模型，并且在每一章都会有小结和练习题，帮助读者巩固所学内容。作者还穿插了一些关于数据收集、数据清洗和数据可视化的建议，这些都是在实际研究中非常重要但常常被忽略的环节。通过阅读这本书，我不仅掌握了统计学的理论知识和SAS软件的操作技能，更重要的是，学会了如何科学地进行数据分析，如何从数据中提取有价值的信息，从而为管理决策提供科学依据。 总而言之，《管理统计学与SAS软件应用》是一本非常值得推荐的书籍。无论你是管理学专业的学生，还是在实际工作中需要进行数据分析的从业者，这本书都能为你提供巨大的帮助。它不仅能让你掌握扎实的统计学理论，更能让你熟练运用SAS软件解决实际问题。如果你还在为如何进行数据分析而烦恼，或者想提升自己的数据分析能力，那么这本书绝对是你的不二之选。它会像一位经验丰富的导师，引导你一步步走向数据分析的殿堂。

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