Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition (with CD-ROM and InfoTrac) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:South-Western College Pub

作者:Gerald Keller

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2003-01-22

价格:USD 160.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534391881

丛书系列:

图书标签:

• 經濟
• Statistics
• Management
• Economics
• Abbreviated Edition
• CD-ROM
• InfoTrac
• Textbook
• Higher Education
• Quantitative Analysis
• Business
• Data Analysis

数据驱动决策的基石：管理学与经济学统计学原理精要 本书旨在为致力于在复杂商业和经济环境中做出明智、数据驱动决策的管理专业人士、经济学家以及高年级本科生和研究生提供一个全面而实用的统计学基础。 本书侧重于将抽象的统计概念转化为可直接应用于商业分析、市场研究、运营管理和经济预测的具体工具和技术。我们深知，在当今快速变化的商业领域，仅仅拥有商业洞察力是远远不够的，必须辅以严谨的定量分析能力。 核心理念：从数据到洞察，再到行动 本书的结构设计，严格遵循从基础概念到高级应用的逻辑递进路线。我们力求确保读者不仅能够执行统计分析，更能理解背后的原理，从而在面对非标准问题或需要定制分析方案时，具备灵活应变的能力。我们摈弃了不切实际的纯理论推导，转而聚焦于统计学在真实世界商业情境中的实用价值。 第一部分：统计学基础与数据描述 本部分为后续所有高级分析奠定坚实基础。我们从数据类型、测量尺度的清晰界定开始，强调不同类型数据对选择恰当统计方法的决定性影响。 描述性统计的核心作用： 详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位数）的计算及其在解读数据集时的业务意义。例如，解释为什么在存在极端值（如高管薪酬）时，中位数比平均数更能代表典型情况。 数据的可视化表达： 深入探讨了直方图、箱线图、散点图等工具，并强调了如何通过视觉化发现数据中的模式、异常值和潜在的分布形态，这对初步的商业数据探索至关重要。 概率论的直觉建立： 概率是推断统计的基石。我们避免使用过于深奥的数学语言，而是通过大量的商业案例（如产品故障率、客户转化率）来阐释联合概率、条件概率以及贝叶斯定理的基本思想，为理解抽样分布做铺垫。 第二部分：推断统计的核心——从样本到总体 推断统计是连接样本数据与总体结论的桥梁。本部分将重点介绍如何科学地从有限样本中得出具有统计学意义的结论。 抽样分布与中心极限定理的实战意义： 详细解释了中心极限定理为何是统计推断的“圣杯”，并展示了它如何使我们能够在不知道总体分布的情况下，对均值和比例进行可靠的推断。 区间估计：量化不确定性： 相比于一个点估计，区间估计更能反映决策的风险。本书细致讲解了置信区间的构建方法，并重点强调了如何向非统计背景的管理者清晰传达“我们有95%的信心认为真实销售额在X和Y之间”的含义。 假设检验的严谨流程： 系统的介绍了零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）、以及第一类和第二类错误在商业决策中的实际成本（例如，错误地认为新营销活动有效，导致资源浪费）。 第三部分：比较与关联分析——管理决策的支柱 本部分是本书应用性的高潮，专注于处理管理和经济学中最常见的问题：比较组间差异和测量变量间的关系。 均值比较的工具箱（T检验与方差分析ANOVA）： 针对比较两个或多组平均表现的需求（例如，比较不同地区门店的平均利润、评估三种不同定价策略的效果），我们提供了独立样本T检验、配对样本T检验和单因素/多因素方差分析的详细操作步骤和结果解释指南。尤其关注了ANOVA在解释多因素交互作用时的应用。 相关性与简单线性回归： 探讨了两个定量变量之间关系的方向和强度（相关系数）。随后，深入介绍简单线性回归模型，如何建立预测方程、如何解释回归系数（斜率和截距的实际含义），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。我们将回归分析定位为进行基础预测和识别关键驱动因素的起点。 第四部分：高级回归分析与模型选择 在现代商业分析中，单一预测变量往往不足以解释复杂的现象。本部分将读者带入多元回归的世界，并讨论模型构建的实践问题。 多元线性回归： 学习如何纳入多个解释变量来提高预测精度，并重点讲解了多重共线性的识别与处理，以及如何通过虚拟变量（Dummy Variables） 将分类信息（如季节、产品线）纳入回归模型，这对于市场细分和时间序列分析至关重要。 模型诊断与稳健性检验： 强调了回归假设（如残差的正态性、同方差性）的检验方法。我们不只是停留在“模型能跑起来”，而是教会读者如何判断模型的“健康状况”和结果的可靠性。 非线性关系的处理： 简要介绍当关系并非线性时，如何通过变量变换或引入多项式项来更好地拟合数据。 第五部分：时间序列分析与非参数方法 本部分覆盖了特定应用场景下的重要工具。 时间序列数据基础： 针对销售预测、库存管理等需求，介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性）。着重讲解了平滑法（如移动平均法）在短期预测中的应用，以及如何识别和分解序列中的关键成分。 适合复杂或非正态数据的统计工具： 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的严格假设（如正态性）。本部分介绍非参数统计方法（如卡方检验、秩和检验），作为传统参数检验的有力补充，确保分析的适用性覆盖更广泛的真实数据场景。 总结：超越计算器，实现数据赋能 本书的最终目标是培养读者的“统计思维”。我们相信，数据分析的价值不在于计算出复杂的数字，而在于如何批判性地评估这些数字，并将统计结论准确、有力地转化为指导管理实践和经济决策的行动方案。通过丰富的、源自实际商业案例的练习和案例研究，本书确保读者在合上书本时，已经掌握了在当今竞争激烈的环境中取得优势所需的定量技能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我必须强调的是，这本书在讲解回归分析的部分做得尤为出色。作者从最简单的线性回归开始，逐步引入多元回归、逻辑回归等更复杂的模型，并详细解释了模型假设、系数解释、模型诊断以及如何选择合适的回归模型。在实际案例中，作者演示了如何使用统计软件（如Excel或Stata，虽然书中没有明确指定，但其方法是通用的）来进行回归分析，并对结果进行解读。这种细致的讲解，让我对回归分析有了更深刻的理解，也更有信心将它应用于我自己的项目。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习管理经济学统计学的学生，我一直在寻找一本能够清晰解释复杂概念并提供实用案例的书籍。终于，我找到了《Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition (with CD-ROM and InfoTrac)》。这本书简直是为我量身定做的。首先，它对统计学的基本原理进行了深入浅出的讲解，例如概率分布、假设检验、回归分析等，每一个概念都配有详细的数学推导和易于理解的图示。我尤其喜欢它在介绍每一种统计方法时，都会先从实际管理和经济学问题出发，引导读者理解为什么需要这种方法，以及它能解决什么样的问题。这种“问题驱动”的学习方式让我能够更好地理解统计学在现实世界中的应用价值，而不是仅仅死记硬背公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的附带资源，尤其是CD-ROM和InfoTrac，为我的学习提供了极大的便利。CD-ROM中包含了许多有用的软件工具和数据集，我可以用它们来重现书中的案例分析，或者自己尝试对其他数据进行分析。InfoTrac平台则是一个宝贵的在线资源库，我可以从中找到大量的学术论文和期刊文章，这让我能够深入了解特定统计方法的最新研究进展和实际应用。这些资源极大地拓展了我的学习范围，也让我的学习过程更加生动和有效。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏的是，这本书在讲解统计决策和风险管理时，将统计学与实际的管理决策紧密结合。它解释了如何利用统计方法来评估风险、优化资源配置以及制定更明智的商业策略。例如，在质量控制的章节中，作者展示了如何利用统计过程控制（SPC）图来监控生产过程，识别异常，并采取纠正措施。这些内容让我认识到，统计学不仅仅是一门学术学科，更是一项重要的管理工具，能够帮助企业提高效率、降低成本并提升竞争力。

评分☆☆☆☆☆

对于像我这样需要快速掌握核心统计知识的学生来说，这本书的“Abbreviated Edition”版本非常合适。它在保留了关键理论和方法的同时，删减了一些更深入或更专业的内容，这使得我可以更有效地专注于管理和经济学领域最常用的统计工具。这本书并没有因此而牺牲内容的深度和广度，而是更加聚焦于与实际应用最相关的部分，这让我觉得学习过程更有效率，也更容易实现学习目标。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition》在内容的组织上也十分合理。章节之间的逻辑非常清晰，从基础概念逐步过渡到更复杂的分析技术。每个章节的开头都会概述本章的学习目标，结尾则提供总结和练习题，帮助巩固所学内容。我发现那些练习题的难度适中，既能检验我对知识的掌握程度，又能让我熟练运用统计方法解决问题。而且，这本书的语言风格非常专业且易于理解，作者在解释一些微妙的统计概念时，使用了恰当的比喻和类比，这对于我这样初学者来说非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition》的排版和设计也值得称赞。页面布局清晰，重点内容（如公式、定义）通过加粗或不同的字体突出显示，使得阅读更加便捷。大量的图表和表格有效地辅助了内容的理解，例如在解释抽样分布时，作者就使用了多张图表来直观展示其变化过程。书中的参考文献和索引也很齐全，方便我进一步查阅资料或回顾特定内容。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本《Statistics for Management and Economics, Abbreviated Edition》是我在学习统计学过程中遇到的一本非常优秀的教材。它兼顾了理论的严谨性和应用的实用性，并且通过其丰富的配套资源，极大地提升了我的学习体验。对于任何一位希望在管理和经济学领域深入学习统计学的学生，或者任何希望提升数据分析能力的专业人士，我都会毫不犹豫地推荐这本书。它不仅教会我统计学知识，更重要的是，它教会我如何用统计学的思维方式去分析和解决现实世界中的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论讲解之外，非常注重实践应用。它提供了大量的案例研究，涵盖了市场营销、金融、运营管理等多个领域。每个案例都详细描述了现实中的商业挑战，然后逐步展示如何运用统计学工具来分析数据、得出结论并做出决策。我特别欣赏的是，这本书并没有回避复杂的数据集或实际的统计分析过程。相反，它鼓励读者动手实践，通过书中提供的CD-ROM和InfoTrac资源，我可以接触到真实的数据，并运用书中所学的知识进行分析。这种 hands-on 的学习体验极大地增强了我对统计学的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概率和统计推断的讲解上，也给予了我深刻的启发。作者没有仅仅停留在理论的描述，而是通过大量的图表和模拟，生动地展示了概率分布的特性以及中心极限定理的强大威力。在统计推断部分，从点估计到区间估计，再到假设检验的每一步，都被清晰地梳理和讲解。书中还提供了如何根据实际情况选择合适的检验方法，以及如何正确解释检验结果。这些内容对于我理解数据的变异性、进行可靠的推断至关重要。

评分☆☆☆☆☆

08F

评分☆☆☆☆☆

08F

评分☆☆☆☆☆

08F

评分☆☆☆☆☆

08F

评分☆☆☆☆☆

08F