具体描述
杰拉德·凯勒编著的这本《统计学：在经济和管理中的应用(第8版)》涵盖了描述统计法、假设检验、方差分析、回归分析、非参数统计方法、时间序列分析和决策分析等重要的统计方法。与其他看重数理推导的统计学书籍不同，这本全球最畅销的管理统计学书籍强调商业统计在实践中的应用，希望通过实例教会学生如何选择正确的统计方法分析实际问题。在介绍每一种统计方法时，作者首先介绍原理，然后采用其独特的解题步骤——识别(识别问题的目标和数据类型)、计算(手工计算和使用Excel，Minitab等软件计算)、解释(结合实际背景解释计算结果)——向学生演示如何应用统计方法解决实际问题。这种编写方法在增进学生的理解和提高学生的技能的同时提供了最大的灵活性，并结合各项业务职能领域，通过例子、习题和案例展示了市场营销经理、财务分析师、会计师、经济师以及其他管理人员是如何应用统计方法的。此外，《统计学：在经济和管理中的应用(第8版)》还提供了案例和习题中用到的所有数据集的电子版，方便学生使用。
作者简介
杰拉德·凯勒博士是罗瑞尔大学讲授统计学、管理科学和运筹管理学的教授。同时，他还任教于多伦多大学、迈阿密大学、麦克马斯特大学、温莎大学和北京科技大学。凯勒教授还曾担任银行关于信用卡计分和信用卡违约方面的咨询顾问并曾参与加拿大政府关于能源消耗方面的市场调查。 凯勒教授曾出版过Appfied Statistics with Microsoft Excel一书，并在OMEGA，IIE Transactions，Decision Sconces，INFOR，Economics Letters等杂志上发表过文章。1997—2000年间，他还在温莎大学为金融分析师举办的论坛上担任讲师。 凯勒教授的《统计学》一书自1988年出版以来，受到统计学师生和在工作中需要统计学知识的管理人员的好评，已经再版7次。
目录信息
1.1 主要统计概念
1.2 商业中的统计应用
1.3 统计与计算机
1.4 万维网与学习中心
附录 随书所附CD的说明
第2章 图表描述方法
2.1 数据和信息的类型
2.2 离散型定性数据的图表方法
2.3 定距数据的图表方法
2.4 对时间序列数据的描述
2.5 对两定性变量间关系的描述及两组或两组以上定性数据间的比较
2.6 两个定距变量间关系的描述
第3章 图表描述的艺术与科学
3.1 图表的优点
3.2 图表的欺骗性
3.3 统计资料的描述：书面报告和口头陈述
第4章 数字描述方法
4.1 中心位置的测度
4.2 变异性的测度
4.3 相对位置的测度和箱线图
4.4 线性相关性的测度
4.5 在职业运动中的应用：棒球(可选)
4.6 在金融中的应用：市场模型(可选)
4.7 图表方法和数字方法的比较
4.8 对数据描述的总结
附录 描述性方法的回顾
第5章 数据的收集与抽样
5.1 收集数据的方法
5.2 抽样
5.3 抽样方案
5.4 抽样与非抽样误差
第6章 概率
6.1 事件概率的分配
6.2 联合概率、边缘概率和条件概率
6.3 概率规则和概率树
6.4 贝叶斯法则
6.5 识别正确的方法
第7章 随机变量和离散概率分布
7.1 随机变量和概率分布
7.2 二元(维)分布
7.3 在金融中的应用：投资组合多样化和资产分配(可选)
7.4 二项分布
7.5 泊松分布
第8章 连续概率分布
8.1 概率密度函数
8.2 正态分布
8.3 指数分布(可选)
8.4 其他的连续分布
第9章 抽样分布
9.1 均值的抽样分布
9.2 比例的抽样分布
9.3 两均值之差的抽样分布
9.4 由此推断
第10章 估计
10.1 估计的概念
10.2 总体标准差已知时，对总体均值的估计
10.3 样本容量的选择
第1l章 假设检验入门
11.1 假设检验的概念
11.2 总体标准差已知，检验总体均值
11.3 犯第二类错误的概率
11.4 应用前瞻
第12章 总体的推断
12.1 标准差未知时对总体均值的推断
12.2 总体方差的推断
12.3 总体比例的推断
12.4 在市场营销中的应用：市场细分(可选)
12.5 在会计审计中的应用(可选)
第13章 两总体对比的推断
13.1 两总体均值差异的推断：独立样本
13.2 观测数据和试验数据
13.3 两总体均值差的推断：配对试验
13.4 两总体方差比的推断
13.5 两总体比例差异的推断
附录 回顾第12章 和第13章
第14章 方差分析
14.1 单因素方差分析
14.2 多重比较
14.3 方差分析试验设计
14.4 随机分组(双因素)方差分析
14.5 双因素方差分析
14.6 在运营管理中的应用：发现并降低变异(可选)
附录 回顾第12章至第14章
第15章 卡方检验
15.1 拟合优度的卡方检验
15.2 列联表的卡方检验
15.3 定性数据检验小结
15.4 正态分布的卡方检验(可选)
附录 回顾第12章至第15章
第16章 简单线性回归和相关分析
16.1 模型
16.2 估计系数
16.3 误差变量：必要条件
16.4 评估模型
16.5 回归方程的应用
16.6 回归诊断——Ⅰ
附录 回顾第12章至第16章
第17章 多元回归
17.1 模型及其必要条件
17.2 估计系数与评估模型
17.3 回归诊断——Ⅱ
17.4 回归诊断——Ⅲ(时间序列)
附录 回顾第12章至第17章
第18章 建模
18.1 多项式模型
18.2 定性型自变量
18.3 在人力资源管理中的应用：工资平等(可选)
18.4 Logistic回归(可选)
18.5 逐步回归(可选)
18.6 建模
第19章 非参数统计
19.1 威尔科克森秩和检验
19.2 符号检验和威尔科克森符号秩和检验
19.3 KW检验
19.4 弗里德曼检验
19.5 斯皮尔曼秩相关系数
附录 回顾统计推断方法：第12章至第19章
第20章 时间序列分析和预测
20.1 时间序列构成因素
20.2 平滑方法
20.3 长期趋势与季节效应
20.4 预测概述
20.5 预测模型
第21章 统计过程控制
21.1 过程波动
21.2 控制图
21.3 变量控制图：x图和S图
21.4 属性控制图：p图
第22章 决策分析
22.1 决策问题
22.2 附加信息的获取、利用和评估
第23章 结论
统计学期末考试之后，你终生需要的12个统计学概念
附录A 样本统计值
附录B
附录C 部分习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
用户评价
这本书的结构安排，体现了一种严谨的递进式教学哲学。它没有一开始就堆砌复杂的多元分析或时间序列模型，而是将基础知识点打磨得异常扎实。前几章对于“描述性统计”的论述，详尽到令人咋舌，但每一个细节的铺陈都服务于后来的推断。比如，在介绍“方差”和“标准差”时，作者用了整整一个章节来区分它们在衡量数据分散程度上的细微差别，甚至连计算公式中平方的意义都进行了哲学的探讨。这种对基础的固执和执着，使得我在进入中后段学习“显著性水平”和“置信区间”时，几乎没有遇到卡壳的地方。我感觉自己像是盖房子，地基打得足够深、足够实，上层的结构自然就能稳固支撑。相比于那些为了追求“新颖”而故意跳跃章节、省略基础推导的快餐式教材，这本书的稳健步伐，更适合那些想要真正掌握统计思维，而非仅仅应付考试的读者。它教会我的，不仅仅是“如何计算”，更是“为何如此计算”。
评分当我真正开始深入阅读书中的内容时，最让我感到惊喜的是作者在抽象概念具象化处理上的高超技巧。很多统计学著作往往止步于公式的推导和术语的堆砌，让人读起来如坠云雾，但这本书却完全不同。它仿佛拥有一种神奇的魔力，能够将那些看似高不可攀的概率分布、假设检验等概念，用极其生动和贴近生活的场景来阐释。举个例子，讲到中心极限定理时，作者没有直接抛出复杂的数学证明，而是虚构了一个小镇上居民身高的数据收集过程，通过一步步模拟抽样、计算均值，直到最后得出那个美妙的“正态分布”的结论，整个过程读下来，我不仅记住了定理的表述，更明白了它背后所蕴含的深刻意义——为什么自然界和许多社会现象都趋于这种形态。这种叙事手法，极大地降低了学习门槛，让原本被视为“畏途”的统计学，变得平易近见。它不再是某个小众学派的专利，而更像是一套通用的思维工具，可以应用到生活的方方面面，这种“融会贯通”的学习体验，是其他同类书籍难以提供的。
评分全书的配套资源与学习支持系统，无疑是锦上添花的一笔。我特别提到的是书中穿插的那些“案例分析工作坊”板块。这些板块并非简单的习题集，而是模拟了真实商业环境或科研场景下的数据困境。例如，在讲解非参数检验时，作者没有直接给出检验步骤，而是先描述了一个“数据分布严重偏斜，无法满足正态性假设”的实际问题，然后引导读者思考，为什么参数检验会失效，以及我们应该如何权衡不同方法的适用性。此外，书中还提供了一些指向外部资源的二维码链接，指向一些优秀的统计软件操作视频和原始数据集，这极大地便利了实践操作。这种将理论学习与软件实操无缝衔接的设计，极大地增强了学习的连贯性和实用性。它让我感觉，自己不是在一个象牙塔里学习理论，而是真真切切地走入了数据分析师的工作场景之中，准备好去面对真实世界的混乱与挑战。
评分这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳而又不失典雅的墨绿色封皮，配合着烫金的书名“统计学”，初次上手时，我便能感受到它蕴含的某种厚重感与专业性。内页的纸张选择也十分考究，触感细腻，墨色清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。我尤其欣赏出版社在排版上的用心，那些复杂的公式和图表被清晰地划分在不同的区域，逻辑结构一目了然。比如，在讲解回归分析的那一章，作者巧妙地将理论公式嵌入到实际案例的流程图之中，使得那些原本晦涩难懂的数学符号，仿佛瞬间被赋予了生命力，不再是冰冷的数字堆砌。而且，书的侧边留白恰到好处，为读者自行添加批注和思考留出了足够的空间，这对于我这种喜欢在书页上留下痕迹的学习者来说，简直是福音。那种翻阅书籍时，指尖划过平滑纸面的触感，伴随着油墨散发的淡淡清香，每一次打开它，都像是在进行一场严肃而又愉悦的知识探索。这不仅仅是一本教材，更像是一件精心打磨的工艺品，让人爱不释手，愿意花时间去品味其中的每一个细节，从而也更愿意沉浸到那些深奥的理论之中去。
评分阅读过程中，我注意到作者在处理统计学中的伦理和哲学思辨方面，展现出一种超越技术层面的深度。这并非是一本冷冰冰的数学手册，它更像是一本关于“如何正确看待数据与世界关系”的指南。书中有一段关于“相关不等于因果”的讨论，作者用了一个极具讽刺意味的虚构案例——“冰淇淋销量与溺水人数的同步上升”，来揭示隐藏在数据背后的混杂变量。这段文字的力度非常强，它不仅仅是一个提醒，更像是一种对数据滥用的警示。它促使我反思，我们日常生活中看到的各种“研究报告”和“专家观点”，有多少是基于严谨的逻辑，又有多少是精心构建的统计陷阱？这种对批判性思维的培养，远比单纯掌握一个检验方法重要得多。这本书成功地将统计学从一门工具学科，提升到了社会科学和哲学思辨的交叉领域，让人在掌握技能的同时，也具备了审视信息的能力。
评分曼昆版统计学，非常值得一读，内容深入，例子浅显易懂。好书！
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