Statistics for Business and Economics (6th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Paul Newbold

出品人:

页数:1016 pages

译者:

出版时间:February 6, 2006

价格:$171.80

装帧:

isbn号码:9780131880900

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
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• Business
• Economics
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商业与经济统计学（第6版）书籍简介 本书深入探讨了商业决策和经济分析中统计学的核心原理与应用。旨在为学生和专业人士提供一套全面、实用的工具集，以应对复杂数据环境下的挑战。内容涵盖描述性统计、概率论基础、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析以及非参数统计方法。 第一部分：统计学基础与数据描述 本书首先建立坚实的统计学基础，解释了统计学在商业和经济领域中的关键作用。通过对数据的初步探索，读者将学会如何有效地组织、展示和解读数据。 第1章：统计学的本质与数据类型 本章介绍了统计学在现代商业决策中的不可或缺性，从市场调研到风险评估，统计思维是量化分析的前提。我们详细区分了定量数据与定性数据，以及离散变量与连续变量。此外，还探讨了不同类型的数据尺度（名义、顺序、间隔、比率）对后续分析方法的制约。引入了总体（Population）与样本（Sample）的概念，强调抽样的重要性和代表性问题。 第2章：描述性统计：图表展示 有效的数据可视化是沟通分析结果的第一步。本章重点介绍如何使用图形工具来揭示数据背后的模式。内容包括： 频率分布表： 如何构建和解释频数、相对频数和累积频数。 图形化展示： 柱状图、条形图、饼图用于分类数据；直方图、茎叶图用于数值数据，着重分析分布的形状（对称性、偏度、峰度）。 双变量数据展示： 散点图在初步探索两个变量之间关系时的应用。 第3章：描述性统计：数值度量 本章专注于使用数值指标来量化数据的中心趋势、分散程度和相对位置。 集中趋势度量： 均值（平均数）、中位数和众数，并讨论了在不同数据分布下选择最合适中心度量标准的情况（例如，收入数据的偏态分布对均值的影响）。 离散程度度量： 极差、方差和标准差，解释了标准差作为衡量数据变异性的核心指标。 相对位置度量： Z分数、百分位数和四分位数，用于理解单个数据点在数据集中的相对地位。 数据可视化与度量的结合： 如何通过箱线图（Box Plot）同时展示中心位置和分散程度，识别潜在的异常值（Outliers）。 第二部分：概率论与抽样分布 统计推断建立在概率论之上。本部分将统计学从描述阶段推进到推断阶段。 第4章：概率论基础 本章为概率分析奠定基础。涵盖了事件、样本空间、联合概率、条件概率和独立事件的定义。重点讲解了乘法规则和加法规则在计算复合事件概率中的应用。此外，详细介绍了贝叶斯定理，展示了如何根据新信息更新先前的概率判断，这在商业风险评估中至关重要。 第5章：离散随机变量 随机变量是连接概率和统计推断的桥梁。本章专注于具有有限或可数结果的变量。 概率分布函数： 介绍二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）及其在描述特定商业现象（如缺陷率、客户到达率）中的应用，并计算其期望值和方差。 第6章：连续随机变量 本章处理具有无限可能结果的变量，核心是正态分布。 正态分布： 详细探讨了正态分布的特性，包括其钟形曲线、均值和标准差的决定性作用。重点讲解了如何使用标准正态分布（Z-分布）和Z表进行概率计算，这是后续进行假设检验和置信区间估计的关键技能。 其他连续分布： 简要介绍均匀分布和指数分布在特定建模场景中的用途。 第7章：抽样分布 理解样本统计量如何反映总体参数，必须掌握抽样分布的概念。 抽样方法的介绍： 简单随机抽样、分层抽样等。 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 本章的核心。CLT解释了为什么在大量重复抽样下，样本均值的分布趋向于正态分布，无论总体分布如何。详细分析了样本均值和样本比例的抽样分布，并计算了其标准误（Standard Error）。 第三部分：统计推断——估计与检验 本部分是统计分析的实践核心，侧重于从样本数据推断总体的未知参数。 第8章：置信区间估计 本章教授如何构造一个范围来估计总体参数，而不是给出一个点估计值。 总体均值的估计： 针对已知和未知总体标准差时（使用t分布）的置信区间构造。 总体比例的估计： 比例置信区间的计算方法。 样本量的确定： 根据所需的精度和置信水平，反推所需的最少样本量。 第9章：单样本假设检验 假设检验是基于证据做出决策的严谨过程。本章详细分解了假设检验的五个步骤： 1. 建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）。 2. 选择显著性水平（$alpha$）。 3. 计算检验统计量（Z或t）。 4. 确定P值或临界值。 5. 做出结论（拒绝或不拒绝$H_0$）。 本章聚焦于总体均值和总体比例的单样本检验。 第10章：双样本假设检验 本章将推断能力扩展到比较两个不同群体或处理组。 两个独立样本均值的比较： 讨论了在方差已知或未知（使用配对样本t检验或独立样本t检验）的情况下如何进行检验。 两个独立样本比例的比较： 检验两个不同市场营销活动的效果是否存在显著差异。 第四部分：高级分析技术 本部分探讨更复杂的数据结构和关系建模。 第11章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 当需要比较三个或更多总体的均值时，ANOVA是首选工具。 单因素ANOVA： 检验一个分类因子对数值变量的影响，核心在于分解总变异（Total Variation）为组间变异（Between-Group Variation）和组内变异（Within-Group Variation）。 多重比较： 在ANOVA拒绝原假设后，使用Tukey等事后检验来确定具体是哪几对均值之间存在差异。 第12章：卡方检验 卡方分布用于分析分类数据。 拟合优度检验： 检验观测到的分类数据频率是否符合预期的理论频率。 独立性检验： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联（列联表分析），例如，产品偏好是否与地理位置相关。 第13章：简单线性回归与相关性 本章开始建立变量间的预测模型。 相关性分析： 计算皮尔逊相关系数（Pearson's $r$），衡量线性关系的强度和方向。 简单线性回归模型： 确定最佳拟合线（最小二乘法），解释回归系数的含义（截距和斜率）。 模型的评估： 解释方差（$R^2$）和残差分析，确保模型的适用性和准确性。 统计推断： 对回归系数进行假设检验和置信区间估计。 第14章：多元线性回归 本章将预测模型扩展到包含多个自变量的情况，以更精确地模拟现实世界的复杂性。 模型构建与解释： 解释多个回归系数的偏效应，以及如何评估整体模型的显著性（F检验）。 多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的应用、交互效应等高级议题在本章中得到详细阐述，指导读者如何处理实际模型中的常见问题。 第15章：时间序列分析 经济和金融数据通常具有时间依赖性，本章专门处理此类数据。 时间序列的构成要素： 分解趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机波动。 平稳性与自相关： 讨论时间序列模型建立的前提条件。 预测方法： 介绍移动平均法、平滑法以及基础的时间序列回归模型。 第16章：非参数统计方法 当数据不满足正态性、方差齐性等严格的参数假设时，非参数方法提供了可靠的替代方案。 符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验等，这些方法在处理排序数据或存在严重异常值时尤其有用。 本书通过大量的真实商业案例和经济实例贯穿始终，确保所学的统计概念能够立即应用于实际业务问题，提升读者的量化决策能力。每章末尾都附有复习题和案例应用，巩固学习效果。

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