具体描述
本书是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。第12版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一定的修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。应用性强是本书的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出本书的实用特点。
作者简介
目录信息
前 言
作者简介
第1章 数据与统计资料
实践中的统计：彭博商业周刊
1.1 统计学在商务和经济中的应用
1.2 数据
1.3 数据来源
1.4 描述统计
1.5 统计推断
1.6 计算机与统计分析
1.7 数据挖掘
1.8 统计实践的道德准则
小结
关键术语
补充练习
第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法
实践中的统计：高露洁-棕榄公司
2.1 汇总分类变量的数据
2.2 数量型数据汇总
2.3 用表格方式汇总两个变量的数据
2.4 用图形显示方式汇总两个变量的数据
2.5 数据可视化：创建有效图形显示的最佳实践
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例2-1 Pelican商店
案例2-2 电影业
第3章 描述统计学Ⅱ:数值方法
实践中的统计：Small Fry设计公司
3.1 位置的度量
3.2 变异程度的度量
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测
3.4 五数概括法和箱形图
3.5 两变量间关系的度量
3.6 数据仪表板：增加数值度量以提高有效性
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例3-1 Pelican商店
案例3-2 电影业
案例3-3 亚太地区的商学院
案例3-4 天使巧克力的网络交易
案例3-5 非洲象数量
第4章 概率
实践中的统计：概率在救援中的应用
4.1 试验、计数法则和概率分配
4.2 事件及其概率
4.3 概率的基本性质
4.4 条件概率
4.5 贝叶斯定理
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例 Hamilton县的法官们
第5章 离散型概率分布
实践中的统计：花旗银行
5.1 随机变量
5.2 离散型概率分布
5.3 数学期望与方差
5.4 二元分布、协方差和金融资产组合
5.5 二项概率分布
5.6 泊松概率分布
5.7 超几何概率分布
小结
关键术语
重要公式
补充练习
第6章 连续型概率分布
实践中的统计：宝洁公司
6.1 均匀概率分布
6.2 正态概率分布
6.3 二项概率的正态近似
6.4 指数概率分布
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例 Specialty玩具公司
第7章 抽样和抽样分布
实践中的统计：MeadWestvaco有限公司
7.1 EAI的抽样问题
7.2 抽样
7.3 点估计
7.4 抽样分布简介
7.5 x的抽样分布
7.6 p的抽样分布
7.7 点估计的性质
7.8 其他抽样方法
小结
关键术语
重要公式
补充练习
第8章 区间估计
实践中的统计：Food Lion
8.1 总体均值的区间估计：σ已知情形
8.2 总体均值的区间估计：σ未知情形
8.3 样本容量的确定
8.4 总体比率
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例8-1 YOUNG PROFESSIONAL杂志
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司
案例8-3 Metropolitan Research有限公司
第9章 假设检验
实践中的统计：John Morrell有限公司
9.1 原假设和备择假设的建立
9.2 第一类错误和第二类错误
9.3 总体均值的检验：σ已知情形
9.4 总体均值的检验：σ未知情形
9.5 总体比率
9.6 假设检验与决策
9.7 计算第二类错误的概率
9.8 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例9-1 Quality Associates有限公司
案例9-2 Bayview大学商科学生的道德行为
第10章 两总体均值和比例的推断
实践中的统计：美国食品与药物管理局
10.1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知
10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本
10.4 两总体比例之差的推断
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例10-1 Par公司
第11章 总体方差的统计推断
实践中的统计：美国审计总署
11.1 一个总体方差的统计推断
11.2 两个总体方差的统计推断
小结
重要公式
补充练习
案例 空军训练计划
第12章 多个比率的比较、独立性及拟合优度检验
实践中的统计：联合劝募协会
12.1 三个或多个总体比率的相等性的检验
12.2 独立性检验
12.3 拟合优度检验
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例 两党议程变更
第13章 实验设计与方差分析
实践中的统计：Burke市场营销服务公司
13.1 实验设计和方差分析简介
13.2 方差分析和完全随机化实验设计
13.3 多重比较方法
13.4 随机化区组设计
13.5 析因实验
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例13-1 Wentworth医疗中心
案例13-2 销售人员的报酬
第14章 简单线性回归
实践中的统计：联盟数据系统（ALLIANCE DATA SYSTEMS）
14.1 简单线性回归模型
14.2 最小二乘法
14.3 判定系数
14.4 模型的假定
14.5 显著性检验
14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测
14.7 计算机解法
14.8 残差分析：证实模型假定
14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例14-1 测量股票市场风险
案例14-2 美国交通部
案例14-3 挑选一台傻瓜型（point-and-shoot）数码相机
案例14-4 找到最合适的汽车价值
第15章 多元回归
实践中的统计：dunnhumby
15.1 多元回归模型
15.2 最小二乘法
15.3 多元判定系数
15.4 模型的假定
15.5 显著性检验
15.6 应用估计的回归方程进行估计和预测
15.7 分类自变量
15.8 残差分析
15.9 logistic回归
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例15-1 消费者调查股份有限公司
案例15-2 预测NASCAR车手的奖金
案例15-3 找到最合适的汽车价值
第16章 回归分析：建立模型
实践中的统计：Monsanto公司
16.1 一般线性模型
16.2 确定什么时候增加或者删除变量
16.3 大型问题的分析
16.4 变量选择方法
16.5 实验设计的多元回归方法
16.6 自相关性和杜宾-瓦特森检验
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例16-1 职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析
案例16-2 产自意大利皮埃蒙特地区的葡萄酒评级
第17章 时间序列分析及预测
实践中的统计：内华达职业健康诊所
17.1 时间序列的模式
17.2 预测精度
17.3 移动平均法和指数平滑法
17.4 趋势推测法
17.5 季节性和趋势
17.6 时间序列分解法
小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例17-1 预测食品和饮料的销售
案例17-2 预测损失的销售额
第18章 非参数方法
实践中的统计：West Shell Realtors公司
18.1 符号检验
18.2 威尔科克森符号秩检验
18.3 曼-惠特尼-威尔科克森检验
18.4 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
18.5 秩相关
小结
关键术语
重要公式
补充练习
第19章 质量管理的统计方法
实践中的统计：陶氏化学公司
19.1 理念和框架
19.2 统计过程控制
19.3 接受抽样
小结
关键术语
重要公式
补充练习
第20章 指数
实践中的统计：美国劳工部，劳工统计局
20.1 价比
20.2 综合物价指数
20.3 根据价比计算综合物价指数
20.4 一些重要的价格指数
20.5 根据物价指数减缩一个数列
20.6 物价指数：其他注意事项
20.7 物量指数
小结
关键术语
重要公式
补充练习
附录A 参考文献
附录B 统计表格
附录C 自测题解答与偶数题答案
附录D Microsoft Excel 2010和统计分析工具
附录E 利用Minitab和Excel计算p-值
请参见本书所配光盘。
· · · · · · (收起)
读后感
看了一半，终于看不下去了，中文英文的我都有看。 废话太多，把知识点都冲淡了。 据我看的前一半来说，可汗学院的统计学公开课都有讲过，但是被可汗爆成渣。 有的甚至洋洋洒洒几十页不如可汗几分钟…… 去看All of statistic 了…… 希望不会让我失望…… ——————更新——...
评分看了一半，终于看不下去了，中文英文的我都有看。 废话太多，把知识点都冲淡了。 据我看的前一半来说，可汗学院的统计学公开课都有讲过，但是被可汗爆成渣。 有的甚至洋洋洒洒几十页不如可汗几分钟…… 去看All of statistic 了…… 希望不会让我失望…… ——————更新——...
评分就这本破书，让我挂科了。后天补考，真是醉了。 看一遍没用，多做题，多记笔记。有学长学姐的笔记看，更容易理解，但是是更重要的是实际操作，做题吧。 书的内容很有趣，各种商务公司的都有简称，例子比较靠谱。 我们学社会统计学用这个有点难，但是专门学的选择这个挺好。 嗯...
评分就这本破书，让我挂科了。后天补考，真是醉了。 看一遍没用，多做题，多记笔记。有学长学姐的笔记看，更容易理解，但是是更重要的是实际操作，做题吧。 书的内容很有趣，各种商务公司的都有简称，例子比较靠谱。 我们学社会统计学用这个有点难，但是专门学的选择这个挺好。 嗯...
评分看了一半，终于看不下去了，中文英文的我都有看。 废话太多，把知识点都冲淡了。 据我看的前一半来说，可汗学院的统计学公开课都有讲过，但是被可汗爆成渣。 有的甚至洋洋洒洒几十页不如可汗几分钟…… 去看All of statistic 了…… 希望不会让我失望…… ——————更新——...
用户评价
这本书的精髓，我认为在于它对推断性统计的严谨处理。在很多入门材料中，我们常常被要求“接受”某个结论，而这本书却要求你“质疑”和“检验”。它非常细致地讲解了假设检验的每一步——从原假设的建立，到检验统计量的选择，再到P值的准确解读，甚至深入探讨了I型错误和II型错误的权衡取舍。这种“带着批判性思维去学习统计”的方法论，对培养一个合格的商业分析师至关重要。我特别喜欢它对“统计显著性”和“实际重要性”之间区别的强调。很多初学者会错误地将低P值等同于重大的商业影响，但这本书明确指出，即使结果在统计上显著，如果效应量太小，在实际决策中也可能毫无意义。这种对语境的重视，是这本书超越一般工具书的标志，它教的不仅仅是计算，更是一种洞察力，一种区分噪音和信号的能力。
评分对于我们这些需要跨学科工作的人来说，不同量化方法之间的整合能力是衡量一本工具书优劣的关键指标。这部教材在这方面表现得极为出色。它不仅仅是孤立地讲解方差分析、时间序列分析或者非参数方法，而是将它们放在一个更大的决策框架下进行比较和选择。比如，当你面对一个包含分类变量和连续变量的复杂实验设计时，书中会清晰地指导你，何时应该选择交互作用的ANOVA，何时可以考虑使用逻辑回归来统一处理。这种系统性的整合，避免了读者陷入“工具箱里只有锤子，看什么问题都像钉子”的困境。书中对最新统计软件输出结果的解读环节也设计得极其用心，它没有仅仅停留在展示结果界面，而是手把手地教你如何从那些密密麻麻的数字中，提取出对业务真正有价值的洞察，这极大地缩短了从学习到应用之间的转化周期。
评分阅读这本书，让人深刻体会到统计学作为商业“通用语言”的强大力量。它对于“抽样”这一概念的阐释，是我读过所有资料中最到位的一个。作者没有把抽样看作是随机选取几个样本了事，而是深入剖析了抽样的目的——为了用有限的信息推断总体，以及如何通过科学的抽样设计（比如分层抽样、整群抽样）来最小化误差、最大化代表性。这对于进行市场调研和民意测验的从业者来说，简直是宝典级的指导。而且，全书的语言风格兼具学术的严谨性与面向实践的亲和力，即便是涉及到较为复杂的概率分布理论，作者也总能找到一个平易近人的商业类比来解释其内在逻辑。这种细致入微的教学设计，使得即便是对数学基础不太自信的读者，也能逐步建立起扎实的统计直觉，从而在面对任何商业挑战时，都能用数据说话，而不是凭感觉决策。
评分这部著作的阅读体验简直是一场智力上的冒险，它不像传统教科书那样干巴巴地罗列公式和定义，反而更像是一位经验丰富的老教授在为你娓娓道来那些错综复杂的商业决策背后的逻辑。我尤其欣赏作者处理“不确定性”的视角。在商业世界里，我们天天与风险和概率打交道，但很多书只是蜻蜓点水。这本书却深入剖析了如何利用统计工具来量化那些原本难以捉摸的风险，比如新产品上市的成功率，或者供应链中断的可能性。它没有回避统计学的理论深度，但其叙述方式非常注重应用场景，让你在理解“为什么”的同时，立刻能联想到“怎么做”。比如，它对回归分析的讲解，不仅仅是教你如何拟合直线，而是细致地探讨了多重共线性和异方差性这些“陷阱”，并提供了实际操作中如何诊断和修正的步骤。每次读完一个章节，我都感觉自己手里的工具箱又添置了几件趁手的利器，能够更自信地去分析那些纷繁复杂的市场数据，而不是被数据淹没。这种将理论与实战紧密结合的叙事风格，对于渴望在职场中提升决策质量的专业人士来说，是极具价值的。
评分说实话，刚翻开这本厚厚的书时，我内心是有些抗拒的，毕竟“统计”二字常常和枯燥、抽象挂钩。但这本书的编排结构彻底颠覆了我的刻板印象。它的章节过渡非常自然流畅，像是精心设计的阶梯，每一步都为你搭建好了学习的台阶，绝不会让你感到陡然的跳跃或迷失。最让我惊喜的是它对“数据可视化”的重视。在信息爆炸的今天，如何高效、准确地传达信息至关重要。书中关于图表选择和设计的讨论，远超出了基础的柱状图和饼图，它深入探讨了如何利用箱线图来揭示数据分布的偏斜，如何用散点图矩阵来快速筛选变量间的关系。这种对细节的关注，使得原本枯燥的数据展示环节变得生动起来，真正实现了“一图胜千言”的效力。此外，书中穿插的案例研究都非常贴近现代商业环境，从电商的用户行为分析到金融市场的波动预测，案例的选择既有广度也有深度，让人在阅读理论时，总能找到一个具体的参照物来锚定理解，极大地提升了学习的代入感和趣味性。
评分质量控制和指数这两章没看 其他都通读了一遍 算是一个统计本科生对大学所学知识的一次简单梳理吧 书的内容还是比较通俗易懂 的确也在过程中发现了内容及课后习题答案(并未全部做)的小错误 但总的来说很不错 毕竟作为一个学渣对于大学学的东西差不多忘得一干二净了
评分书是好书，但是校对太不用心了，好多小错误，尤其是附的习题答案，太多错误了。书中也有很多显而易见的小错误，哎！读起来心累。
评分每个章节都讲的比较清楚，之前上过统计学，现在回来重新温习一遍，顺便把课上没学的章节也自学一下，个人感觉是比学校的指定教材好。
评分通俗易懂，条理清晰。
评分质量控制和指数这两章没看 其他都通读了一遍 算是一个统计本科生对大学所学知识的一次简单梳理吧 书的内容还是比较通俗易懂 的确也在过程中发现了内容及课后习题答案(并未全部做)的小错误 但总的来说很不错 毕竟作为一个学渣对于大学学的东西差不多忘得一干二净了
