Statistics for Business and Economics and Student CD-ROM, Fifth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Paul Newbold

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-05-15

价格:USD 145.60

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130293206

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• Statistics
• Business
• Economics
• Edition
• CD-ROM
• Textbook
• Academic
• Data Analysis
• Quantitative
• Fifth Edition

《商业与经济统计学：第五版》—— 洞察数据，驱动决策 在瞬息万变的商业和经济环境中，精准的数据分析是企业成功的关键。本书，《商业与经济统计学：第五版》，正是为帮助您驾驭复杂数据、做出明智决策而精心打造的权威指南。本书汇集了统计学在商业和经济领域的最新应用和前沿理论，旨在为读者提供坚实的统计学基础，并教授如何将这些工具应用于解决实际问题。 核心内容概览： 本书的结构设计严谨而全面，从基础的统计概念逐步深入到高级的分析技术，确保读者能够循序渐进地掌握统计学的精髓。 描述性统计： 我们将从最基本的描述性统计入手，介绍如何有效地收集、组织、汇总和呈现数据。您将学习各种图表（如直方图、条形图、饼图、箱线图）和数值指标（如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数），以及如何解读它们所传达的信息，从而对数据的整体特征有一个清晰的认识。这部分内容对于理解和沟通数据至关重要。 概率论基础： 概率是统计学的一块基石。本书将深入讲解概率的基本概念，包括事件、概率的性质、条件概率、贝叶斯定理等。您还将学习常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布以及重要的正态分布。理解这些分布的特性及其在不同情境下的应用，是进行推断性统计分析的前提。 抽样分布与统计推断： 如何从样本推断总体？本书将详细阐述抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，以及中心极限定理的应用。在此基础上，我们将引出统计推断的核心方法：点估计和区间估计。您将学习如何构建置信区间，以估计总体参数的范围，并理解其含义和局限性。 假设检验： 假设检验是统计学中用于做出决策的重要工具。本书将系统介绍不同类型的假设检验，包括单样本检验（如Z检验、t检验）和双样本检验（如t检验、F检验），以及针对比例和方差的检验。您将学习如何设定原假设和备择假设，计算检验统计量，确定P值，并根据显著性水平做出拒绝或不拒绝原假设的结论。此外，我们还将介绍非参数检验，以应对不满足参数检验前提条件的情况。 回归分析： 回归分析是研究变量之间关系，并进行预测的强大工具。本书将从简单的线性回归开始，详细讲解如何建立回归模型，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度（如R平方），并进行显著性检验。您将学习如何使用回归方程进行预测，并理解预测区间的概念。在此基础上，我们还将探讨多元线性回归，分析多个自变量对因变量的影响，以及处理多重共线性等问题。 方差分析 (ANOVA)： 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是必不可少的。本书将清晰地解释单因素方差分析和双因素方差分析的原理，包括如何计算组间方差和组内方差，以及如何进行F检验来判断均值是否存在显著差异。您还将学习如何进行事后检验，找出具体是哪几组之间存在差异。 非参数统计： 并非所有数据都符合正态分布等参数分布的要求。本书也将介绍一些重要的非参数统计方法，如符号检验、秩和检验（如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis检验等，为处理不满足参数假设的数据提供解决方案。 时间序列分析与预测： 经济和商业数据往往具有时间序列的特性。本书将引导您理解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。您将学习如何进行平稳性检验，并掌握一些常用的时间序列模型，如移动平均模型 (MA)、自回归模型 (AR)、自回归移动平均模型 (ARMA) 和季节性ARIMA模型，以及如何利用它们进行短期和长期预测。 统计软件的应用： 本书强调理论与实践相结合，鼓励读者利用现代统计软件来处理和分析数据。我们将指导您如何在常用的统计软件（如Excel、SPSS、R或Python等）中实现本书介绍的各种统计分析方法，例如数据录入、数据清洗、生成图表、执行统计检验、拟合回归模型等，使您能够更高效、更准确地完成实际的数据分析任务。 本书特色： 清晰易懂的语言： 本书使用清晰、简洁、易于理解的语言，避免了不必要的专业术语，即使是统计学初学者也能轻松上手。 丰富的案例研究： 每一个统计概念和方法的讲解都配以贴近实际的商业和经济案例。这些案例覆盖了市场营销、金融、会计、生产管理、人力资源等多个领域，帮助读者将理论知识与实际应用联系起来。 循序渐进的学习路径： 本书的章节安排逻辑清晰，由浅入深，确保读者能够逐步建立统计学知识体系。 强调概念理解： 在教授统计方法的同时，本书更注重对背后统计思想和概念的理解，使读者不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”。 实践导向： 大量习题和练习题，涵盖不同难度级别，鼓励读者动手实践，巩固所学知识。 谁适合阅读本书： 本书适合所有对商业和经济统计学感兴趣的学习者，包括： 大学本科和研究生： 经济学、金融学、管理学、市场营销、会计学等专业的学生。 商业人士： 希望提升数据分析能力，从而做出更明智的商业决策的管理者、分析师、市场研究人员等。 研究人员： 需要运用统计方法分析经济和商业数据的学者。 任何希望理解和运用数据来解决实际问题的人。 通过阅读《商业与经济统计学：第五版》，您将不仅仅掌握一套统计工具，更能培养一种基于数据的科学思维方式，从而在日益复杂和数据驱动的世界中脱颖而出。本书将成为您在学术研究和职业生涯中不可或缺的得力助手。

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这本书的装订质量和纸张手感都相当不错，拿在手里很有分量，给人一种扎实可靠的感觉。封面设计简洁大气，虽然是第五版，但整体风格并没有显得过时，反而透着一股经典与专业。内页的印刷清晰度也很高，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。最让我惊喜的是附带的学生光盘，它不仅仅是内容的延伸，更像是为学习者量身打造的辅助工具。光盘中的互动练习、案例分析以及软件操作指南，对于我这样初次接触统计学，又希望将理论与实际相结合的学生来说，简直是及时雨。我尤其看重那些模拟真实商业场景的练习，这能帮助我更快地理解抽象的概念，并学会如何运用统计工具去解决实际问题。在翻阅的过程中，我注意到书中有很多图表和插图，它们的设计清晰易懂，能够有效地帮助我理解复杂的统计概念。这些图表并非简单的装饰，而是精心制作，能够直观地展现数据分布、趋势以及模型结果，极大地降低了理解门槛。总而言之，这本书从硬件到软件，从内容呈现到辅助学习，都展现出了作者和出版方对读者体验的重视，为我的学习之旅打下了坚实的基础。

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这本书的深度和广度都令我印象深刻。它并没有停留在基础概念的讲解，而是深入到了一些更高级的统计方法，并且能够将这些方法与实际的商业应用紧密联系起来。我发现书中的一些章节，例如关于回归分析和时间序列预测的部分，提供了非常详尽的讲解和丰富的实例。这些内容对于我理解和掌握更复杂的统计模型非常有帮助。同时，书中也提供了关于统计软件（如SPSS或R）使用的基本指导，虽然不深入，但足以帮助我开始进行初步的数据分析实践。我尤其看重书中对假设检验的解释，它不仅清晰地阐述了假设检验的逻辑，还提供了多种场景下的应用示例，让我能够更好地理解如何根据实际情况选择合适的假设检验方法。对于那些希望将统计学应用于实际工作中的读者来说，这本书提供了非常有价值的参考，能够帮助我们建立起扎实的数据分析基础。

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这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我学习统计学的道路上指引方向。作者的写作风格清晰、严谨，但又不失生动有趣。他善于运用类比和故事来解释枯燥的统计概念，让我在不知不觉中就理解了那些抽象的理论。我尤其欣赏书中对统计思维的强调，它不仅仅是教会我如何计算，更重要的是让我理解“为什么”要这样做，以及统计结果“意味着什么”。在阅读过程中，我常常会停下来思考，作者是如何将这些复杂的统计模型与商业决策联系起来的。书中提供的案例研究非常有启发性，它们展示了统计学在市场营销、财务分析、运营管理等各个领域的广泛应用。我从中看到了统计学在现实世界中的巨大价值，这让我对学习统计学充满了热情。有时候，我会发现书中某个概念的解释与我之前理解的有所不同，但经过仔细对比和思考，我发现作者的解释更加深入和透彻，能够帮助我建立更完善的知识体系。

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这本书的结构设计相当合理，章节之间的过渡自然流畅，使得学习过程如同搭积木一般，层层递进。作者在内容编排上花了心思，将基础概念、理论推导和实际应用巧妙地结合在一起。我特别喜欢它在引入新概念时，总是会先给出一些直观的例子，然后再逐步深入到数学模型和公式。这种“由浅入深”的学习方式，大大减轻了我初次接触统计学时的畏难情绪。此外，书中提供了大量的练习题，覆盖了从简单到复杂的各种题型，这对于巩固课堂所学至关重要。我最看重的是那些“应用题”，它们常常引用真实的商业数据和案例，要求读者运用所学的统计方法进行分析和解读。这些题目不仅锻炼了我的计算能力，更重要的是培养了我的数据分析思维和解决问题的能力。每当我成功解决一个应用题，都会获得巨大的成就感，这反过来又激发了我继续学习的动力。书中的一些“提示”和“注意事项”也很有价值，它们往往能点醒我一些容易忽略的细节，避免走弯路。

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这本书在语言表达上做到了既专业又易于理解。作者在解释每一个统计概念时，都尽可能地避免使用过于晦涩的术语，或者在必要时给予清晰的定义和解释。我尤其喜欢书中对于统计假设的解释，它能够帮助我理解各种统计模型的适用前提和局限性。这种严谨的态度，让我觉得自己在学习过程中能够建立起一个非常可靠的知识框架。书中的图表和表格设计得非常精心，能够有效地辅助我对数据的理解和分析。我发现，很多时候，一个精心设计的图表，比冗长的文字解释更能直观地展现数据之间的关系和规律。此外，我注意到书中还提供了很多“思考题”和“讨论题”，这些题目不仅仅是为了检验学生的理解程度，更是为了引导学生进行更深入的思考和探究。这些题目往往能够激发我的好奇心，促使我去查阅更多的资料，从而加深对统计学的理解。总而言之，这本书的编写质量非常高，为我提供了一个扎实且易于理解的统计学学习平台。

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