现代商务统计Excel版 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:David R.Anderson

出品人:

页数:626

译者:张慧卉

出版时间:2007-1

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302130901

丛书系列:

图书标签:

统计
资本-金融
大学课本
excel
商务统计
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具体描述

《现代商务统计Excel版(第2版)》打破传统统计学教材的套路，将枯燥的统计理论介绍与生动的实践应用有机结合起来，兼顾了理论学习与实践应用，使统计学知识生动易懂。同时配上在Excel软件中的操作步骤，详细介绍统计方法在Excel软件上的实现方法，增强统计方法的可操作性。读者通过阅读《现代商务统计Excel版(第2版)》，可以很好地理解统计方法及其应用，并能很快掌握在Excel上对数据进行统计分析处理的方法，这种新型的内容组织方式将更有利于提高教学的效果。

现代商务统计 (非 Excel 版) 图书简介书名：现代商务统计第一部分：核心理念与基础构建一、把握商业脉搏：统计思维的基石本书旨在为现代商业决策者、分析师和管理者提供一套全面、深入且实用的统计学理论与应用框架。在数据爆炸的时代，理解数据背后的规律、量化不确定性、并在此基础上做出科学决策，已成为企业核心竞争力的关键所在。本书将统计学视为一门严谨的科学和一门灵活的艺术，它不仅教授如何计算，更强调如何思考。我们首先从统计学的基本概念入手，清晰界定总体与样本、参数与统计量的区别。这部分内容深入探讨了数据的类型和度量尺度（定性、定量、间隔、比率），为后续复杂分析打下坚实的认知基础。我们详细阐述了描述性统计的核心功能：如何通过集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）简洁而准确地描绘数据集的“画像”。图形化展示亦是重点，包括直方图、茎叶图、箱线图等，它们是初探数据分布形态的有效工具。二、概率论：量化不确定性的桥梁商业决策往往在信息不完全或未来不确定的环境下进行。概率论是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本书系统讲解了古典概型、几何概型、组合学原理等基础概率计算方法。重点着墨于条件概率、独立事件和贝叶斯定理的实际应用。特别是贝叶斯方法，它允许我们在获取新信息后动态修正既有信念，这在市场调研、风险评估和故障诊断中具有极高的价值。此外，我们详尽剖析了重要的概率分布。离散型分布部分，重点讲解了二项分布、泊松分布（常用于描述稀有事件的发生频率，如缺陷率、呼叫中心等待时间），以及它们的精确计算与近似应用。连续型分布部分，正态分布作为统计推断的理论基石，被给予了最充分的讲解，包括 Z 分数的使用、经验法则的解读以及如何利用标准正态表进行精确概率估算。我们也覆盖了指数分布、伽马分布等，以应对特定商业场景中事件间隔时间的问题。第二部分：推断统计与决策支持三、从样本到总体：统计推断的核心方法现代商业分析的本质是从有限的样本数据中推断出对整个市场或群体的可靠结论。本章聚焦于统计推断的两大支柱：参数估计和假设检验。在参数估计方面，我们详细区分了点估计与区间估计的优劣。重点介绍了置信区间的构建原理，特别是针对均值（大样本和小样本，涉及 t 分布）和比例的置信区间。我们强调了置信水平（如 95% 或 99%）的实际意义，即它代表了估计过程中长期可靠性的保证，而非单个区间被正确估计的概率。四、假设检验的严谨逻辑假设检验是验证商业假设、评估干预措施有效性的科学流程。本书系统梳理了假设检验的五大步骤：建立原假设与备择假设、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量、确定 P 值并做出决策。推断分析覆盖了单样本和双样本检验：均值检验： Z 检验、单样本 t 检验、独立样本 t 检验（等方差与异方差情况的区分）、配对样本 t 检验（用于前后测对比）。比例检验：单比例 Z 检验和双比例 Z 检验，应用于 A/B 测试中转化率的比较。方差检验：卡方 ($chi^2$) 检验用于检验单个或两个总体的方差是否符合预期。在解释结果时，我们强调了第一类错误（拒绝真实的原假设，即“误报”）与第二类错误（接受错误的原假设，即“漏报”）之间的权衡，并引入了统计功效（Power）的概念，指导读者如何设计具有足够敏感度的研究。第五部分：方差分析与非参数方法五、探究多因素影响：方差分析 (ANOVA) 当需要比较三个或三个以上群体的均值是否存在显著差异时，方差分析成为比多次配对 t 检验更有效且更严谨的工具。本书深入讲解了：单因素方差分析 (One-Way ANOVA)：评估一个分类因子对连续变量的影响。重点解析 F 统计量的构造原理（组间变异与组内变异之比）。多因素方差分析 (Two-Way ANOVA)：考察两个或多个分类因子及其交互作用对结果变量的影响。理解交互项的意义，是复杂商业模型分析的关键。事后多重比较：在 ANOVA 检验出总体存在差异后，使用 Tukey's HSD、Bonferroni 等方法确定具体是哪几对群体之间存在差异。六、探索非正态数据的分析工具并非所有商业数据都服从理想的正态分布，尤其在处理调查评分、客户满意度等级或小样本数据时。本书为这类情境提供了稳健的非参数统计方法：等级检验：介绍了 Wilcoxon 秩和检验（非参数的独立样本 t 检验替代）、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H 检验（非参数的 ANOVA 替代）以及符号检验和 Wilcoxon 符号秩检验（用于配对数据）。卡方检验的应用：详尽阐述了拟合优度检验（检验观测频数是否符合理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联，如客户偏好与地域的关系）。第三部分：关系建模与预测分析七、线性关系建模：相关性与简单线性回归理解变量之间的关系强度和方向是预测的基础。本章首先讲解了相关分析：皮尔逊相关系数（衡量线性关系强度）和斯皮尔曼等级相关系数（适用于非线性或有序数据）。随后，进入简单线性回归模型：最小二乘法 (OLS)：详细推导回归系数的估计过程，理解截距和斜率的商业含义。模型诊断：强调回归模型假设的检验（残差的正态性、独立性、同方差性）和 $R^2$（决定系数）的解释，确保模型的可靠性。预测与推断：如何利用已建立的模型对新数据进行点估计和区间预测。八、多元回归分析：多变量影响的综合评估现实中的商业问题很少只受单一因素影响。多元线性回归模型允许我们同时评估多个自变量对因变量的联合影响。模型构建与变量选择：探讨了虚拟变量（哑变量）在回归模型中的使用，以及逐步回归、向前选择等变量筛选策略。多重共线性问题：识别和处理自变量之间高度相关的问题，保障模型系数估计的稳定性。模型拟合与解释：偏回归系数的解读（在控制其他变量不变的情况下，单个变量的边际效应）。九、深入探究：方差分析与回归的统一本章将视角从单纯的数值预测转向结构化建模，展示方差分析与回归分析在数学本质上的共通性。我们探讨了分类变量作为预测因子引入回归模型（即 ANCOVA，协方差分析）的机制，使读者能更灵活地设计和解释复杂的实验设计和观察性研究。第十部分：时间序列与质量控制基础 (选讲) 十、洞察随时间变化的商业数据面对销售额、股价或库存水平等随时间变化的数据，时间序列分析提供了专门的工具。本章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。涵盖了移动平均法、平滑法以及初步的时间序列分解方法，为后续更高级的 ARIMA 模型奠定基础概念。十一、统计过程控制 (SPC) 质量管理是现代制造业和服务业不可或缺的一环。本章介绍了控制图的基本原理，区分了适用均值和方差的控制图（如 $ar{X}-R$ 图、$ar{X}-S$ 图）以及用于计数数据的控制图（如 p 图、c 图）。目标是使管理者能够实时监控流程稳定性，实现预防性干预而非事后补救。结语本书避免了过度依赖特定软件的操作指南，而是专注于统计概念的深度理解、方法论的选择依据以及结果的商业解读能力。通过大量的案例分析和贴近实际业务的练习题，读者将能够自信地驾驭统计工具箱，将数据转化为洞察，从而在竞争激烈的现代商务环境中取得先机。掌握统计学，就是掌握了在不确定世界中做出确定决策的科学方法。