Statistics for Management and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Keller, Gerald

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:40.95

装帧:Pap

isbn号码:9780534491307

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 管理学
• 经济学
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 统计推断
• 决策分析
• 计量经济学
• 商业统计

经济学与管理学中的数据驱动决策：一本聚焦实用分析技能的教材 本书旨在为经济学和管理学领域的学生及专业人士提供一套坚实的数据分析基础，重点培养读者运用统计学原理来解决实际商业和经济问题的能力。与传统的统计学教科书不同，本书将理论深度与实际应用紧密结合，强调“工具箱”的构建，而非仅仅是公式的罗列。 全书内容围绕理解数据、描述现象、推断结论以及预测未来四个核心环节展开，通过大量的真实案例和行业数据，展示统计思维在现代商业决策中的不可替代性。我们深知，在快速变化的商业环境中，数据素养已成为衡量专业能力的关键指标。 第一部分：基础奠定与描述性统计 本书的开篇将全面介绍统计学的基本概念和数据处理的流程。我们首先界定统计学的核心作用——在不确定性下做出最佳判断。 数据类型与收集： 详尽探讨定性数据与定量数据的区别，以及横截面数据、时间序列数据和面板数据的特征。重点分析数据质量的重要性，包括抽样方法的优劣（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）及其对后续推断的潜在影响。我们将引入对数据可视化工具的初步介绍，强调图表在揭示数据结构和识别异常值方面的关键作用。 描述性统计的艺术： 这一部分超越了简单的均值、中位数和众数计算。我们深入探讨变异性的度量，如方差、标准差和四分位距，并结合Z-分数来评估单个观测值相对于整体分布的相对位置。此外，本书详细阐述了偏度和峰度在描述数据分布形态上的意义，并教授读者如何利用直方图、箱线图和散点图来构建完整的“数据故事”。对于时间序列数据，我们介绍了趋势、季节性与周期性的初步识别方法。 第二部分：概率论基础与抽样分布 扎实的概率基础是理解统计推断的桥梁。本部分侧重于构建直觉性的概率理解，而非繁琐的数学证明。 概率的基本原理： 讲解条件概率、独立事件和贝叶斯定理。特别关注贝叶斯思维在更新信念和处理新信息时的强大能力，这对风险评估和市场反应分析至关重要。 概率分布的实战应用： 本书详尽分析了几种最核心的离散和连续概率分布。对于离散分布，重点讲解了二项分布和泊松分布在计数和事件发生率建模中的应用。在连续分布中，正态分布被视为核心，通过经验法则（68-95-99.7）帮助读者建立直观认识。随后，我们将介绍T分布、卡方分布和F分布，解释它们在后续假设检验和方差分析中的角色，强调这些分布如何适应样本规模和自由度的变化。 抽样分布的中心极限定理（CLT）： 这是推断统计的基石。我们将通过模拟实验清晰展示CLT的工作原理，说明为何无论总体分布如何，样本均值的分布都趋于正态，从而为构建置信区间和进行假设检验奠定了理论基础。 第三部分：统计推断：区间估计与假设检验 本部分是本书的实践核心，教授读者如何从样本数据可靠地推断总体特征。 置信区间的构建与解释： 区别于教科书式的公式代入，本书强调置信区间在决策中的实际意义——“我们对总体参数估计的可靠程度”。我们将针对总体均值（大样本和小样本，使用Z和T统计量）和总体比例（使用二项分布的正态近似）构建和解释置信区间。 单样本假设检验： 详细介绍原假设与备择假设的设定逻辑，P值的正确解读（以及常见的误解）。我们将系统性地讲解均值检验（Z检验和T检验）、比例检验和方差检验的步骤，并深入探讨第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，引入统计功效（Power）的概念，以确保实验或调查设计具有足够的解释力。 双样本比较： 重点处理管理学中最常见的比较场景，如A/B测试、不同部门绩效对比。涵盖独立样本T检验、配对样本T检验，并引入检验两个总体比例差异的方法。 第四部分：方差分析与非参数方法 当需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析（ANOVA）成为必要的工具。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 解释ANOVA的逻辑核心——将总变异分解为组间变异和组内变异。详细教授F统计量的计算和解释，以及事后多重比较（如Tukey's HSD）的使用，以精确定位差异来源。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 专门处理具有两个分类因子的实验设计，重点在于交互作用的识别和解释。在管理学中，交互作用往往揭示了不同条件下因素组合对结果影响的非线性叠加效应。 非参数统计学： 当数据不满足正态性或样本量过小时，非参数检验提供了可靠的替代方案。本书介绍常用的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验，并指导读者何时应选择它们而非参数检验。 第五部分：关联性分析：相关与回归 统计学的终极目标之一是理解变量间的关系并进行预测。本部分将数据分析推向建模层面。 相关性分析： 区分相关与因果关系，介绍Pearson相关系数（衡量线性关系强度）和Spearman等级相关系数（衡量单调关系）。强调相关系数的局限性，特别是对非线性关系和异常值的敏感性。 简单线性回归模型： 详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，以及回归方程的解释（斜率、截距和$R^2$）。重点分析残差分析的重要性，包括残差的正态性、独立性和同方差性检验，这是确保模型有效性的关键步骤。 多元线性回归： 应对现实世界中多因素影响的复杂性。我们将介绍如何纳入多个预测变量，并讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以及模型选择的标准（如调整$R^2$、AIC/BIC）。回归系数的解释在多变量情境下的微妙之处将被深入剖析。 第六部分：时间序列与前沿主题 本部分将视角投向具有时间依赖性的数据，并简要介绍现代分析中的关键概念。 时间序列数据的初步分析： 介绍时间序列数据的基本特征（自相关性）。教授如何进行平稳性检验（如ADF检验），并初步介绍移动平均法和平滑技术在趋势和季节性分解中的应用。 卡方检验的应用： 侧重于分类数据之间的关系检验，包括拟合优度检验和独立性检验。这对于市场细分、消费者偏好分析和质量控制至关重要。 统计软件实战： 全书穿插使用主流统计软件（如R或Python库/Excel高级功能）的命令和输出解读，确保读者能够无缝地将学到的理论知识转化为实际操作能力。 本书的最终目标是培养读者成为“有批判性的数据用户”——能够独立设计分析方案，选择合适的统计工具，准确解读分析结果，并将其转化为清晰、有说服力的商业或经济决策建议。

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对于那些在商业世界摸爬滚打，或者即将踏入这个领域的读者来说，《Statistics for Management and Economics》绝对是一本不容错过的宝藏。它不是那种“学了就能马上当老板”的神奇教材，但它提供了一个坚实的基础，让你能够更理性、更科学地看待和处理商业中的各种问题。这本书的优点在于，它能够清晰地展示统计学如何成为一个强大的分析工具，帮助你洞察数据背后的真相。我印象最深刻的是其中关于抽样和推断的章节，作者们通过实际的市场调研案例，说明了如何通过对一部分样本的分析，来准确地推断出整个市场的特征。这让我明白，即使在信息不完全的情况下，我们依然可以通过科学的方法来做出合理的判断。而且，书中对实验设计和方差分析的讲解，也为理解和评估各种商业策略的有效性提供了理论依据。它不像某些书籍那样，将概念讲得过于抽象，而是始终围绕着“为什么学”和“怎么用”来展开，让读者能够清晰地感受到统计学在管理和经济学中的应用价值。

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这本书给我的感觉就像是一次寻宝之旅，只不过宝藏不是黄金白银，而是隐藏在数据背后的深刻洞察。一开始，我抱着一种“这不过是另一本统计学教材”的心态来翻阅，但很快就被它所展现出的管理和经济学视角深深吸引。作者们巧妙地将枯燥的统计概念与实际的管理决策和经济现象紧密结合，让原本可能令人望而生畏的公式和理论变得生动有趣。举个例子，在介绍回归分析时，他们没有简单地讲解最小二乘法，而是深入探讨了如何利用回归模型来预测销售额，分析广告投入与利润之间的关系，甚至是如何评估一项新产品上市的潜在风险。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得每一页的阅读都充满了价值。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论的讲解，而是通过大量的案例研究，展示了统计学在现实世界中的强大力量。无论是分析市场趋势，优化生产流程，还是进行风险评估，统计学都扮演着至关重要的角色。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步揭开管理和经济领域中那些看似复杂而又迷人的面纱。我发现，通过掌握书中的统计工具，我能够更清晰地理解商业世界的运作规律，并做出更明智的决策。

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这本书给我的最大触动，是它让我意识到，统计学并非只是数学系或统计学专业的专属领域，而是适用于所有希望在管理和经济领域做出明智决策的专业人士。作者们在撰写过程中，显然充分考虑到了非统计学背景的读者。他们避免了使用过于晦涩的数学术语，而是用通俗易懂的语言，将复杂的统计概念分解开来，并辅以大量详实的图表和案例。我尤其喜欢书中对概率分布的阐释，通过对不同情境下的概率分布的分析，我们能够更好地理解风险和不确定性，从而在投资决策、风险管理等方面做出更审慎的选择。同时，书中关于多元回归和分类变量分析的内容，也为理解复杂的商业关系提供了有力的工具。比如，如何分析影响客户购买行为的多个因素，或者如何预测一个公司在不同行业中的表现。总而言之，《Statistics for Management and Economics》以其出色的内容组织、清晰的讲解风格以及丰富的实际应用，成功地将统计学从一门枯燥的学科，变成了一门充满魅力的、能够赋能商业决策的实用工具。

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我想用“豁然开朗”来形容我阅读《Statistics for Management and Economics》的感受。在这之前，我对管理和经济学中的许多概念都停留在模糊的认识层面，总觉得缺少一种量化的、可以检验的支撑。这本书就像一把钥匙，为我打开了理解这些概念的另一扇门。作者们以一种非常清晰且逻辑严谨的方式，将统计学中的各种工具和方法与管理和经济学的具体问题结合起来。例如，在介绍时间序列分析时，他们不仅仅是讲解ARIMA模型，而是详细阐述了如何利用时间序列模型来预测股票价格的波动，分析经济周期的变化，甚至是如何为企业的长期发展制定规划。这种对理论与实践的深度融合，让我看到了统计学在商业决策中的不可替代性。更重要的是，这本书鼓励读者主动思考，而不是被动接受。书中提出的问题和案例，都引导我去运用所学的统计知识去分析和解决，而不是仅仅停留在理论层面。这种互动式的学习体验，让我对统计学产生了前所未有的兴趣，也更加确信掌握统计学对于任何想要在管理和经济领域取得成功的人来说，都是必不可少的。

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这本《Statistics for Management and Economics》彻底颠覆了我过去对统计学教材的刻板印象。我之前接触过的许多统计书籍，要么过于侧重数学推导，要么缺乏实际应用指导，读起来让人感觉像是在啃一本艰涩的学术论文集。但这本书不同，它仿佛是为我们这些希望将统计学应用于实际管理和经济问题的读者量身定做的。它的语言风格非常平实易懂，即使是对统计学初学者来说，也几乎没有阅读障碍。书中并没有回避复杂的统计概念，但作者们总能用非常贴切的比喻和生动的例子来解释它们，化繁为简。我特别喜欢书中关于假设检验的部分，作者们通过一系列生动的商业场景，比如判断一个新广告活动是否有效，或者评估一种新定价策略是否能提升销量，来展示假设检验在实际决策中的应用。这让我意识到，统计学不仅仅是一堆冰冷的数字和公式，更是解决现实问题、做出科学决策的有力武器。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一种潜移默化的启发，它让我开始用一种全新的、更具批判性的视角来看待周围的管理和经济现象。

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