具体描述
《商业和经济统计学(第8版)》是以商业知识为应用背景的统计教材，重点讲述统计推断，也包括数据收集与分析等许多其他内容，所有这些知识都是评价统计研究结果和制定正确决策时必须具备的。《商业和经济统计学(第8版)》的特点在于与商业实践联系紧密：所有新概念都借助有实际背景的数据和例子来引进和说明，几乎所有实例都选用出版物中已公布的真实数据，每章还用一到两个例子专门讨论现实生活中经常碰到的事件。
作者简介
目录信息
1.1 统计学
1.2 统计在商务中的应用类型
1.3 统计学的基本要素
1.4 过程（选学）
1.5 数据类型
统计实践1.1 质量改进：美国公司应对来自日本的挑战
1.6 收集数据
1.7 统计在管理决策中的作用
统计实践1.2 对20节目中一项调查结果的看法：事实还是虚构？
要点回顾
第2章 描述数据集的方法
2.1 描述定性数据
统计实践2.1 帕雷托分析
2.2 描述定量数据的图表方法
2.3 求和符号
2.4 集中趋势的数值测度
2.5 变异性的数值测度
2.6 解释标准差
2.7 相对定位的数值测度
2.8 检测离群值的方法（选学）
2.9 两变量关系的图示（选学）
2.10 时间序列图（选学）
2.11 用描述技术“歪曲”真相
统计实践2.2 《汽车与司机》杂志的“路考摘要”
要点回顾
现实案例：肯塔基州牛奶案例——第一部分（一个涵盖第1章和第2章内容的案例）
第3章 概率
3.1 事件、样本空间与概率
统计实践3.1 游戏表演策略：转换还是不转换
3.2 并集与交集
3.3 互补事件
3.4 加法法则与互斥事件
3.5 条件概率
3.6 乘法法则与独立事件
3.7 随机抽样
统计实践3.2 彩票大王
要点回顾
第4章 离散型随机变量
4.1 两类随机变量
4.2 离散型随机变量的概率分布
4.3 离散型随机变量的期望值
统计实践4.1 投资组合选择
4.4 二项随机变量
统计实践4.2 航天飞机挑战者号的太空灾难
4.5 泊松随机变量（选学）
要点回顾
第5章 连续型随机变量
5.1 连续型概率分布
5.2 均匀分布（选学）
5.3 正态分布
统计实践5.1 智商、经济变动、钟形曲线
5.4 检验正态性的描述性方法
5.5 用正态分布近似二项分布
5.6 指数分布（选学）
统计实践5.2 排队理论
要点回顾
第6章 抽样分布
6.1 抽样分布的概念
6.2 抽样分布的性质：无偏性和最小方差性（选学）
统计实践6.1 通过多样化减少投资风险
6.3 中心极限定理
统计实践6.2 失眠药丸
要点回顾
现实案例家具失火案（一个涵盖第3章到第6章内容的案例）
第7章 基于单个样本的推断：置信区间估计
7.1 总体均值的大样本置信区间
7.2 总体均值的小样本置信区间
统计实践7.1 扇贝、抽样与法律
7.3 总体比率的大样本置信区间
7.4 确定样本容量
7.5 关于简单随机抽样的有限总体修正（选学）
7.6 抽样调查设计（选学）
统计实践7.2 抽样误差与非抽样误差
要点回顾
第8章 基于单个样本的推断：假设检验
8.1 假设检验的基本原理
8.2 一个总体均值的大样本假设检验
统计实践8.1 统计质量控制
8.3 观察的显著性水平：户值
8.4 一个总体均值的小样本假设检验
8.5 一个总体比例的大样本假设检验
8.6 计算第二类错误的概率：对β的进一步认识（选学）
8.7 一个总体方差的假设检验（选学）
统计实践8.2 三月疯狂——决定NCAA篮球联赛优劣的条件
要点回顾
第9章 基于两个样本的推断：置信区间与假设检验
9.1 比较两个总体均值：独立抽样
统计实践9.1 自我管理工作小组对家庭生活的影响
9.2 比较两个总体均值：配对差实验
9.3 比较两个总体比率：独立抽样
9.4 确定样本容量
统计实践9.2 未付酬加班和公平劳动标准法案
9.5 比较两个总体方差：独立抽样（选学）
要点回顾
现实案例 肯塔基州牛奶案例——第二部分（一个涵盖第7章到第9章内容的案例）
第10章 简单线性回归
10.1 概率模型
10.2 拟合模型：最小二乘法
10.3 模型假定
10.4 的一个估计量
10.5 评价模型的效果：对斜率 进行推断
10.6 相关系数
10.7 决定系数
10.8 利用模型进行估计和预测
统计实践10.1 对布朗克斯砖损害情况的统计评价
10.9 简单线性回归：一个完全的例子
统计实践10.2 “水脉占卜师”真的能探测出水吗？
要点回顾
第11章 多元回归与建模
11.1 多元回归模型
11.2 一阶模型：估计和解释参数
11.3 模型的假设
11.4 关于参数 的推断
11.5 检验模型的总体效用
统计实践11.1 预测波尔多红葡萄酒的价格
11.6 利用模型进行估计和预测
11.7 建模：交互模型
11.8 建模：二次和其他高阶模型
11.9 建模：定性（虚拟）变量模型
11.10 建模：兼有定量和定性变量模型（选学）
11.11 建摸：对比嵌套模型（选学）
11.12 建摸：逐步回归（选学）
11.13 残差分析：检验回归假设
11.14 要注意的问题：可估性、多重共线性和外推
统计实践11.2 “曲解”钟型曲线
要点回顾
第12章 质量改进方法
12.1 质量、过程和系统
统计实践12.1 戴明（Deming） 的14点
12.2 统计控制
12.3 控制图的原理
12.4 监测过程均值的 图
12.5 监测过程变异性的 图
12.6 监测过程缺陷比率的 图
12.7 变异原因诊断（选学）
统计实践12.2 服务过程中的质量控制
12.8 能力分析（选学）
要点回顾
第13章 时间序列：描述性分析、模型及预测
13.1 描述性分析：指数
统计实践13.1 消费者价格指数：CPI-U和CPI-W
13.2 描述性分析：指数平滑
13.3 时间序列的构成
13.4 预测：指数平滑
13.5 趋势预测：Holt-Winters预测模型（选学）
13.6 预测的精确度评估：MAD 和RMSE
13.7 趋势预测：简单线性回归
13.8 季节回归模型
统计实践13.2 急诊室需求预测
13.9 自相关与Durbin-Waltson 检验
要点回顾
现实案例 衬垫制造案例（一个涵盖第12章和第13章内容的案例）
第14章 实验设计与方差分析
14.1 实验设计的要素
14.2 完全随机化设计：单因子
14.3 均值的多重比较
统计实践14.1 治疗是暴饮暴食者的“新减肥药”吗？
14.4 因子实验
统计实践14.2 蟑螂览踪
14.5 使用回归模型进行方差分析（选学）
第15章 非参数统计
15.1 引言：与分布无关检验
15.2 单总体推断： 符号检验
15.3 比较两个总体： 独立样本的Wilcoson 秩和检验
15.4 比较两个总体：配对差异实验的Wilcoson 符号秩检验
统计实践15.1 扇贝重量数据的再分析
15.5 完全区组设计的Kruskal-Wallis H检验
统计实践15.2 纳税人与IRS之争：审判法院的选择
15.6 Spearman 秩相关系数
第16章 定性数据分析
16.1 定性数据与多重实验
16.2 分类概率的检验：单向表
16.3 分类概率的检验：二维表（列联表）
统计实践16.1 计算机技术和应用中的准则
16.4 关于 检验条件的小结
现实案例 工作中的歧视（一个涵盖第14章到第16章的案例）
附录A 基本的计算公式
附录B 附表
附表C 方差分析的计算公式
部分习题答案
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本厚厚的砖头书，刚拿到手就感觉沉甸甸的，封面设计得倒是挺稳重，蓝白相间的配色，看着就透着一股子“学术”味。我原本是抱着学习一些基础金融建模知识的期望翻开它的，尤其对量化分析在商业决策中的应用很感兴趣。然而，读完前几章，我的感觉是，它更像是一本精心编纂的、面向科班出身学生的教科书，内容详实到有些让人喘不过气。它花了大量的篇幅去介绍概率论和数理统计的严谨推导，对于像我这样希望快速上手应用的小白来说，这些公式和定理的堆砌显得有些晦涩难懂。我特别期望看到一些生动的商业案例来串联这些复杂的统计工具，比如如何用回归分析预测零售业的季节性波动，或者如何用时间序列模型处理股票市场的非平稳数据。但书中给出的例子往往停留在抽象的数学层面，缺乏那种“落地”的感觉。举个例子，讲到假设检验的时候，作者似乎更关注于如何严谨地证明每一步的逻辑正确性，而不是如何选择合适的检验方法去解决一个实际的商业问题，比如“这个新广告活动的点击率提升是否具有统计显著性？”这种迫切的疑问。总的来说，如果你是统计学背景出身，想系统回顾和加深理解，这本书无疑是扎实的，但对于实战导向的读者，它可能需要你付出额外的努力去“翻译”这些理论。
评分我是在一个创业项目需要快速评估市场潜力的关头，经朋友推荐接触到这本书的。当时最需要的是一套快速、有效的市场调研和数据解读工具箱，能够帮助我们判断目标用户的画像和潜在需求的分布情况。这本书的结构组织得非常清晰，从描述性统计到推断性统计的脉络非常顺畅，这在方法论的学习上确实有帮助。但是，当我翻阅到关于样本选择和调查设计的部分时，我发现它过于理想化了。现实中的市场调研往往面临预算紧张、时间紧迫和样本获取困难等重重限制，理想的随机抽样在很多情况下根本无法实现。我希望能看到更多关于“非完美数据”的处理技巧，比如如何通过加权、插补等手段来修正因便利抽样带来的偏差，或者在小样本情况下如何进行更审慎的推断。书里介绍的很多检验标准都建立在一个“完美大样本”的前提上，这对于我们这种资源有限的初创团队来说，实操性打了折扣。感觉作者是站在学术的象牙塔里，对现实商业世界中的“脏数据”和“不规则性”考虑得不够周全。希望未来版本能增加一个专门章节，探讨在信息不完全或数据质量不高的情况下，如何运用统计思维去做出“足够好”的商业决策，而不是追求绝对的统计完美。
评分说实话，这本书的语言风格非常正式，学术性极强，几乎看不到任何幽默或者轻松的语气，让人时刻保持着高度的警惕性，生怕错过任何一个关键的定义。对于我这种希望通过阅读来放松并吸收知识的成年学习者来说，这种严肃的语调确实增加了学习的负担。我尤其注意到，书中在解释一些核心概念时，倾向于使用复杂的数学符号和术语，而不是用平实的语言来构建直觉理解。比如，在解释“中心极限定理”时，作者用了好几段严密的数学证明来支撑，虽然逻辑严密，但我花了好大力气才把这个“为什么”和“能做什么”联系起来。我更偏爱那种先给出一个直观的商业情景（比如，为什么你的日常观察和统计结果可能不一致），然后引入统计工具来解释这个现象的结构，最后再给出公式支撑的学习路径。这本书的顺序似乎正好相反，它先搭建起高耸的数学结构，然后才邀请你站上去看风景。这使得那些对数学有天然抵触情绪的商业人士，很可能在第一章就被劝退，错过了后面可能存在的宝贵见解。
评分我尝试将书中的某些章节用于培训我们销售团队的数据解读能力，特别是关于A/B测试结果的分析。销售团队需要快速判断哪个版本的营销邮件效果更好，并且能自信地向客户解释他们决策背后的统计依据。这本书中的A/B测试部分，侧重于如何设置零假设和备择假设，以及P值的计算过程。然而，销售人员真正需要的是“阈值管理”和“风险规避”。他们需要知道，当P值接近0.05时，我们应该采取保守策略还是激进策略？如果测试时间太短，统计功效不足，我们是否应该接受当前的结果？书中对于“统计功效”（Power of a test）的讨论非常简略，似乎把它当作一个次要的附注。在实际的商业竞争中，错过一个好的机会（第二类错误）或基于无效结果采取行动（第一类错误）的成本都是巨大的。我希望这本书能更强调贝叶斯统计的思维，或者至少在推断部分加入更多关于决策论和成本效益分析的讨论，将统计的严谨性与商业决策的紧迫性和不确定性更紧密地结合起来，而不是仅仅停留在对“显著性”的刻板追求上。
评分这本书的排版和印刷质量确实是无可挑剔的，纸张厚实，字体清晰，阅读体验在硬件层面是享受的。但内容上的“跳跃感”让我时常感到困惑。它似乎想在一个领域内囊括所有知识点，从基础的描述统计到中高级的多元回归、方差分析，甚至还触及了一些时间序列和非参数统计的皮毛。这种广度使得它在深度上有所欠缺，特别是对于那些需要深入钻研特定高级模型的读者来说。例如，在讲解主成分分析（PCA）时，书中仅仅是介绍了如何计算特征值和特征向量，却很少深入探讨如何解释降维后的结果在商业语境下的经济含义——比如，哪些“主成分”真正代表了客户的核心购买驱动力？我希望作者能更聚焦于某几个核心的应用领域，比如财务风险建模或者市场细分，然后对这些领域的统计工具进行更细致的剖析和应用演示。目前的版本给我的感觉更像是一本百科全书，知识点罗列得齐全，但缺乏一个贯穿始终的、引人入胜的故事线或者一个明确的、深度的应用场景来串联这一切，导致知识点之间相对孤立，读起来有点“散”。
评分写得很详尽，特别是算法，比数学专业的简单多啦！看来我不是智障，是数学的锅。
评分写得很详尽，特别是算法，比数学专业的简单多啦！看来我不是智障，是数学的锅。
评分写得很详尽，特别是算法，比数学专业的简单多啦！看来我不是智障，是数学的锅。
评分写得很详尽，特别是算法，比数学专业的简单多啦！看来我不是智障，是数学的锅。
评分写得很详尽，特别是算法，比数学专业的简单多啦！看来我不是智障，是数学的锅。
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