Statistics for Business & Economics (10th Edition) (MyStatLab Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James T. McClave

出品人:

页数:944

译者:

出版时间:2007-03-16

价格:USD 153.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132409353

丛书系列:

图书标签:

统计学
1
Statistics
Business
Economics
MyStatLab
Textbook
Higher Education
Data Analysis
Probability
Regression
Mathematics

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具体描述

For a one- or two-term course in business statistics. This best-selling introduction stresses the development of statistical thinking - the assessment of credibility and value of the inferences made from data - by both those who consume and those who produce the information. The authors emphasize inference; data collection and analysis are covered extensively, as needed, to evaluate the reported results of statistical studies and to make good business decisions. Numerous case studies, examples, and exercises draw on real business situations and recent economic events. Assumes a background in basic algebra. The text incorporates the following American Statistical Association (ASA) guidelines developed from both the Making Statistics More Effective in Schools of Business (MSMESB) conferences and Guidelines for Assessment and Instruction in Statistics Education (GAISE) Project: *Students are most effectively motivated by seeing statistics at work in real applications, problems, cases, and projects. *Students should be provided with the opportunity to work with real data and make use of technology for statistical computations.* Formal training in probability needs to be downplayed in favor of intuitive concepts of probability. *We need to reduce our emphasis on formal theory of statistics and increase emphasis on applications.

商业与经济统计学（第十版）：洞察数据，驱动决策在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和经济活动的命脉。理解并有效运用这些数据，是任何追求卓越的商业领袖、经济学家、分析师乃至每一个具备商业头脑的个体所必备的核心能力。本书，《商业与经济统计学（第十版）》，正是为应对这一挑战而生，它不仅是一本教材，更是您在复杂商业与经济环境中做出明智、数据驱动决策的坚实指南。本版在继承前九版严谨的学术传统与卓越教学效果的基础上，进行了全面的更新与优化，旨在提供最新、最贴近实际应用的统计学知识。我们深知，统计学并非纸上谈兵的理论，而是解决现实问题的强大工具。因此，本书始终坚持理论与实践相结合的原则，通过丰富的案例研究、真实世界的数据集以及循序渐进的讲解，帮助读者将抽象的统计概念转化为可执行的商业洞察。核心理念：从理解到应用本书的核心理念在于，统计学不仅仅是关于数字和公式，更是关于如何提出正确的问题，如何搜集、组织、分析和解释数据，最终将这些分析结果转化为有价值的商业见解。我们鼓励读者积极参与，通过动手实践来巩固所学知识，培养数据敏感性。内容架构：全面而深入本书内容涵盖了商业与经济统计学中的核心主题，从基础概念到高级分析技术，层层递进，结构清晰：第一部分：基础回顾与数据准备统计学的基本概念：我们将从统计学的基本定义、研究对象（总体与样本）、变量的类型（定性与定量）等概念入手，为您构建起统计学知识的基石。这部分将帮助您理解统计学在商业决策中的作用，以及数据在现代经济中的重要性。数据的收集与组织：数据的质量直接影响分析结果的可靠性。本章将深入探讨各种数据收集方法，包括抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的优缺点，以及如何设计有效的调查问卷。同时，我们将教授如何对收集到的数据进行有效的组织和初步整理，例如制作频数分布表、图形（柱状图、饼图、直方图、散点图等）展示，帮助您直观地理解数据的分布特征。描述性统计：在了解数据分布后，我们需要量化数据的核心特征。本章将详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及位置的度量（百分位数、Z分数）。这些描述性统计量能够帮助您快速概括数据集的主要特征，为后续的推断性统计打下基础。第二部分：概率与概率分布概率的基本概念：概率是统计推断的理论基础。本章将讲解概率的定义、基本规则（加法法则、乘法法则）、条件概率以及独立事件的概念。通过生动的例子，我们将帮助您理解不确定性在商业与经济决策中的普遍存在，以及如何运用概率来量化风险。离散概率分布：离散随机变量的概率分布描述了其取值的可能性。我们将重点介绍二项分布、泊松分布等在商业与经济领域常见的离散分布，并探讨它们在实际问题中的应用，例如产品缺陷率的预测、客户到达率的建模等。连续概率分布：连续随机变量在无限数量的值中取值。本章将重点讲解正态分布，它是自然界和经济现象中最常见的分布之一。我们将深入探讨正态分布的性质、标准正态分布以及如何利用Z分数进行概率计算。此外，我们还会介绍指数分布等其他重要的连续分布，并讨论它们在金融、市场营销等领域的应用。第三部分：抽样分布与估计抽样分布：这是连接样本统计量与总体参数的桥梁。本章将详细阐述中心极限定理，它是推断性统计的核心。我们将讲解样本均值、样本比例的抽样分布，以及如何利用这些分布来理解样本的变异性，并为后续的统计推断奠定基础。置信区间估计：在无法获得总体全部数据的情况下，我们希望通过样本来估计总体的未知参数。本章将教授如何构建总体均值、总体比例的置信区间，并解释置信区间的含义。通过置信区间，我们可以对估计的精度有一个量化的认识，这对于风险管理和决策制定至关重要。第四部分：假设检验假设检验的基本原理：假设检验是统计推断的核心方法之一，用于判断关于总体的某种论断（假设）是否能被样本数据所支持。本章将详细介绍假设检验的步骤，包括建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值以及做出统计决策。单样本与双样本假设检验：我们将深入讲解针对单个总体均值、比例的检验，以及比较两个总体均值、比例的检验。这些方法在商业中应用广泛，例如评估营销活动的效果、比较不同生产工艺的质量等。方差的假设检验：本章还将介绍方差的假设检验，例如F检验，用于比较两个总体的方差。这在质量控制、投资组合分析等领域具有重要意义。第五部分：方差分析与回归分析方差分析（ANOVA）：当我们需要比较三个或更多个总体的均值时，ANOVA是一种强大的工具。本章将讲解单因素ANOVA和双因素ANOVA，它们能够帮助我们分析不同因素对结果变量的影响，例如不同广告策略对销售额的影响，不同生产线对产品合格率的影响。相关与简单线性回归：相关分析用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，而简单线性回归则致力于建立一个变量（因变量）与另一个变量（自变量）之间的线性关系模型，以用于预测。本章将详细介绍相关系数、回归方程的建立、回归系数的解释以及模型拟合优度的评估。我们将通过大量的商业案例，例如广告支出与销售额的关系、教育年限与收入的关系等，来展示回归分析的强大预测能力。多元线性回归：现实世界中的问题往往受到多个因素的影响。多元线性回归模型能够同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而建立更全面、更准确的预测模型。本章将讲解如何选择和构建多元回归模型，如何解释多个回归系数，以及如何处理多重共线性等问题。这对于市场预测、经济建模、风险评估等复杂决策至关重要。第六部分：时间序列分析与指数时间序列分析：许多经济和商业数据都是按时间顺序收集的，例如销售额、股票价格、GDP增长率。时间序列分析旨在识别数据中的趋势、季节性、周期性等模式，并利用这些模式来预测未来的数值。本章将介绍移动平均、指数平滑等方法，以及ARIMA模型等更高级的时间序列模型。指数：指数是衡量相对变化的统计工具，在经济学中应用广泛，例如消费者物价指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）、股票市场指数等。本章将讲解各种指数的构建方法、计算与解释，以及它们在宏观经济分析和市场监测中的作用。第七部分：非参数统计与统计决策非参数统计：当数据不满足参数统计方法（如正态分布）的假设时，非参数统计方法提供了替代方案。本章将介绍一些常用的非参数检验，例如秩和检验，它们在样本量较小或数据分布未知的情况下非常有用。统计决策：统计决策理论提供了一个框架，用于在不确定性条件下做出最优决策。本章将介绍决策树、风险分析等概念，帮助您将统计分析结果应用于实际的商业决策过程，权衡不同方案的潜在收益与风险。本书的特色与优势：丰富的真实案例：本书最大的特色之一在于其丰富的、源于真实商业和经济情境的案例研究。从金融市场分析、市场营销策略评估、生产质量控制到宏观经济预测，您将看到统计学原理如何被巧妙地应用于解决实际问题。这些案例不仅生动有趣，更能激发您的学习兴趣，让您深刻理解统计学在现实世界中的价值。循序渐进的教学方法：我们精心设计了知识的呈现顺序，从基础概念逐步深入到复杂模型，确保每个读者都能跟上学习的节奏。每章都包含大量的例题和习题，其中许多是针对商业和经济问题的设计，旨在帮助您巩固概念、熟练运用统计工具。强调解释与理解：本书不仅关注“如何计算”，更关注“如何解释”。我们强调统计结果的实际意义，以及如何将这些结果转化为清晰、有说服力的商业洞察。我们鼓励读者批判性地思考统计模型，理解其假设和局限性。贯穿始终的“数据驱动”理念：从数据收集、整理到分析和解释，本书始终强调数据在现代商业和经济决策中的核心地位。通过本书的学习，您将能够建立起一种“数据思维”，在面对任何商业问题时，都能首先想到从数据中寻找答案。现代统计软件的应用提示：虽然本书侧重于统计学原理和概念的讲解，但我们也会适时提供关于如何使用主流统计软件（如Excel、Minitab、SPSS、R等）进行数据分析的提示，帮助您将理论知识转化为实践技能。《商业与经济统计学（第十版）》不仅仅是一本统计学教材，更是您开启数据洞察之旅的通行证。无论您是商科学生、经济学研究者，还是希望提升决策能力的商业人士，本书都将成为您宝贵的知识伙伴。让我们一同走进数据的世界，发掘其内在的规律，用智慧和勇气驱动您的商业与经济决策，迈向成功！