具体描述
《管理统计(附光盘21世纪高等院校教材)》着重介绍了在经济管理理论研究和实际工作中一些较为常用的基础统计方法。全书共有十二章，包括：导论、统计数据的来源与质量、频数分布与统计资料图示、统计资料的特征数字、随机变量与抽样分布、参数估计与假设检验、非参数检验、相关与回归分析、方差分析、时序分析与动态预测、风险决策分析、统计质量管理等。此外，书中对每一种统计方法都给出了相应的Excel处理说明。
《管理统计：洞察数据，驱动决策》 内容概述： 《管理统计：洞察数据，驱动决策》是一本全面、深入探讨如何在现代商业环境中运用统计学原理和工具来提升管理效率、优化决策过程的专著。本书旨在帮助读者掌握将海量数据转化为有价值商业洞察的能力，从而在竞争激烈的市场中获得显著优势。本书并非一本纯粹的统计学理论教科书，而是将统计学知识与管理实践紧密结合，专注于讲解如何将统计思维和方法论应用于企业日常运营的各个层面。 全书围绕“数据驱动决策”的核心理念展开，从统计学的基础概念入手，逐步深入到更复杂的分析技术，并最终落脚于实际的管理应用场景。本书最大的特点在于其强大的实用性和可操作性。它不仅教会读者“是什么”，更注重传授“怎么做”，并通过大量的案例研究和模拟情境，帮助读者理解统计学在解决实际管理问题中的强大力量。 第一部分：管理统计学的基石——数据思维与基础概念 本部分为读者打下坚实的理论基础，介绍统计学在管理决策中的重要性，并梳理核心概念。 第一章：管理决策中的统计学视角： 探讨信息时代下数据的重要性，以及统计学如何成为现代管理者不可或缺的“语言”和“工具”。介绍数据在市场分析、运营管理、风险控制、人力资源等各领域的应用潜力。强调建立数据驱动的文化对于企业长远发展的重要性。 第二章：数据收集、组织与描述： 详细介绍不同类型数据的特点（定性与定量、离散与连续、分组与非分组数据等），并深入讲解有效的数据收集方法，包括抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）、问卷设计原则、访谈技巧等，强调避免抽样偏差和测量误差。同时，教授如何对收集到的数据进行有效的组织和清洗，以及如何运用描述性统计方法，如频率分布、图表（直方图、箱线图、散点图等）和集中趋势度量（均值、中位数、众数）、离散趋势度量（方差、标准差、极差）来直观地呈现数据特征，从而形成初步的感性认识。 第三章：概率论基础与统计推断的桥梁： 引入概率论的基本概念，如事件、概率、条件概率、独立事件等，并讲解常用的概率分布，特别是二项分布、泊松分布和正态分布，阐述它们在模拟随机现象和理解数据分布模式中的作用。为后续的统计推断奠定必要的基础，让读者理解随机性在数据分析中的地位，以及如何通过概率来量化不确定性。 第二部分：深入分析——统计推断与模型构建 本部分是本书的核心，将带领读者掌握从样本推断总体的关键技术，并学习构建能够揭示变量间关系的统计模型。 第四章：抽样分布与置信区间： 深入讲解中心极限定理，阐释为何样本统计量能够近似正态分布，以及抽样分布在统计推断中的核心作用。详细介绍如何根据样本数据构建参数（如总体均值、总体比例）的置信区间，并解释置信区间的含义和应用。通过置信区间，读者能够量化估计的精度，为决策提供更可靠的依据。 第五章：假设检验的基本原理与应用： 系统介绍假设检验的逻辑框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）、显著性水平（α）、P值、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。详细讲解针对单个总体均值、比例以及两个总体均值、比例的假设检验方法（如Z检验、t检验）。通过学习假设检验，读者能够对基于数据的管理假设进行科学的验证，从而做出更具风险意识的决策。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较的利器： 介绍方差分析（ANOVA）的原理，用于比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。详细讲解单因素方差分析和双因素方差分析的应用场景，例如在评估不同营销策略、不同生产工艺对产品质量影响时。通过ANOVA，管理者能够有效地识别出哪些因素对结果有显著影响。 第七章：回归分析：揭示变量间的线性关系： 深入讲解简单线性回归和多元线性回归模型。学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，并进行模型诊断（如残差分析、多重共线性检测）。重点在于如何利用回归模型进行预测，以及如何理解自变量对因变量的影响程度。通过回归分析，读者能够量化和预测不同管理决策变量之间的关系。 第八章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归： 针对分类数据，详细介绍卡方检验（χ²检验）在分析两个分类变量之间关联性上的应用。进一步引入逻辑回归模型，用于预测二元因变量（如客户是否流失、贷款是否违约），并解释逻辑回归的输出。这部分内容能够帮助管理者分析离散型数据，解决更复杂的分类预测问题。 第三部分：高级专题与管理应用 本部分将统计分析技术提升到更高级的层面，并聚焦于其在具体管理职能中的实际应用。 第九章：时间序列分析：洞察趋势与预测未来： 介绍时间序列数据的特点，以及如何识别和分解时间序列的成分（趋势、季节性、周期性、随机性）。学习常用的时间序列模型，如指数平滑法、ARIMA模型，并讲解如何利用这些模型对未来的销售额、生产需求等进行预测。本章内容对于企业的长期规划和资源配置至关重要。 第十章：非参数统计：当数据不满足正态假设时： 介绍在数据不满足参数检验的前提条件下，常用的非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验。这为读者提供了更广泛的统计分析工具箱，使其在面对各种类型的数据时都能找到合适的分析方法。 第十一章：统计过程控制（SPC）：质量管理的科学基石： 详细讲解统计过程控制的基本概念、控制图的原理和类型（如X-bar控制图、R控制图、p控制图、c控制图）。阐述SPC如何帮助管理者实时监控生产过程，识别异常波动，持续改进产品和服务质量，从而降低成本，提升客户满意度。 第十二章：市场研究中的统计应用： 结合市场研究的实际流程，讲解如何运用统计学进行市场细分、产品定位、广告效果评估、客户满意度调查等。例如，如何使用聚类分析进行市场细分，如何使用假设检验来比较不同广告活动的成效。 第十三章：运营管理中的统计应用： 探讨统计学在库存管理、生产计划、供应链优化、质量改进等运营管理领域的应用。例如，如何使用泊松分布来估计服务台的顾客流量，如何利用回归分析来优化生产线的排程。 第十四章：财务与风险管理中的统计应用： 介绍统计学在财务报表分析、投资组合管理、信用风险评估、欺诈检测等方面的作用。例如，如何使用统计模型来预测股票价格的波动，如何运用逻辑回归来评估贷款违约风险。 第十五章：人力资源管理中的统计应用： 讲解如何运用统计学进行员工招聘、绩效评估、培训效果分析、离职率预测等。例如，如何通过统计方法分析哪些因素影响员工满意度，如何预测哪些员工可能离职。 附录： 包含常用统计公式汇总、统计软件（如Excel、SPSS、R、Python）在统计分析中的基础操作指南，以及推荐的进一步阅读书目。 《管理统计：洞察数据，驱动决策》一书的最终目标是让读者能够具备一种“统计思维”，即在面对任何管理问题时，都能习惯性地思考“是否有数据可以支持？”，“如何收集和分析这些数据？”，“数据告诉了我什么？”，“基于这些数据，最合理的决策是什么？”，并能清晰地向他人解释分析过程和结论。本书以其严谨的理论体系、丰富的实践案例和清晰的讲解风格，将成为管理专业人士、决策者以及所有希望在数据时代提升自身决策能力读者的宝贵参考。
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