Statistics, Data Analysis & Decision Modeling (4th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James R. Evans

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2009-04-05

价格:USD 147.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780136066002

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Data Analysis
• Decision Modeling
• Business Analytics
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Forecasting
• Optimization
• Management Science

商业决策与量化分析的基石：理论、方法与实践的深度融合 一部面向现代商业环境的综合性教材 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，涵盖从基础统计学原理到复杂决策模型的构建与应用。它超越了传统教科书对纯理论的罗列，而是致力于将严谨的数学方法与瞬息万变的商业现实紧密结合，培养读者利用数据驱动决策的能力。 本书的叙事结构经过精心设计，旨在引导读者逐步构建起一个从数据采集、清洗、描述性分析到推断性检验，再到高级预测与优化建模的完整思维链条。我们深知，在信息爆炸的时代，数据的“量”已不再是稀缺资源，真正的价值在于如何从海量数据中提取洞察力并转化为可执行的商业策略。 --- 第一部分：统计学基础与数据叙事（The Foundation: Statistical Literacy and Data Storytelling） 本部分奠定了理解后续高级分析工作的基础，强调统计学思维在商业分析中的核心地位。 1. 数据素养与商业背景的融合： 我们首先探讨什么是高质量的数据，以及如何从业务问题的角度出发，界定所需的数据类型和分析目标。内容涵盖变量的尺度（名义、顺序、区间、比率）如何影响后续的分析选择，并重点讲解了抽样技术在商业调查和市场研究中的应用，例如随机抽样、分层抽样和系统抽样，及其对结果可信度的影响。 2. 描述性统计的精炼表达： 本书并未将描述性统计视为简单的公式堆砌，而是将其定位为“数据叙事”的开端。我们详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数范围）的实际商业含义。特别地，我们引入了箱线图（Box Plot）和直方图在识别异常值（Outliers）和理解数据分布形态（偏态、峰度）方面的强大作用，这对于金融风险评估和质量控制至关重要。 3. 概率论：量化不确定性： 概率论部分深入探讨了随机变量的概念及其分布。重点讲解了二项分布、泊松分布在建模离散事件（如客户投诉率、产品缺陷率）中的应用，以及正态分布作为许多连续现象的近似模型，在质量管理和绩效评估中的核心地位。条件概率和贝叶斯定理被放在一个重要的位置进行解析，因为它们是现代侦测、诊断系统和实时决策算法的理论基石。 --- 第二部分：推断性统计与假设检验的严谨性（Inference and Rigor: Testing Business Hypotheses） 本部分聚焦于如何利用样本信息对总体特征做出可靠的推断，并进行客观的决策评估。 1. 统计推断的核心原理： 我们详细讲解了中心极限定理的深远意义，它是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。随后，本书全面介绍了置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释，强调置信区间比单一的点估计更能体现决策的不确定性程度。 2. 假设检验的系统化流程： 假设检验被构建为解决商业争议的结构化方法。内容涵盖了零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值（P-value）的正确解读，以及第一类错误（假阳性）和第二类错误（假阴性）在不同业务场景下的成本分析。例如，在药品审批（高容忍度一类错误）和生产线质量控制（高容忍度二类错误）中的权衡。 3. 比较分析的工具箱： 本书详尽阐述了T检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）的应用场景。ANOVA部分被扩展至多因素实验设计，用于评估多种市场营销策略组合对销售额的联合影响，确保读者能够设计出能够有效隔离变量影响的A/B测试或多变量实验。 --- 第三部分：关系建模：相关性、回归与预测（Modeling Relationships: Correlation, Regression, and Forecasting） 这是全书的核心应用篇章，侧重于建立变量间的数学关系模型以进行预测和控制。 1. 相关性与简单线性回归： 我们从相关系数（Correlation Coefficient）的局限性（仅衡量线性关系，不代表因果）开始，引入最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）构建简单线性回归模型。模型诊断部分至关重要，涵盖了残差分析、多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，确保模型的有效性和稳定性。 2. 多元回归分析的精深应用： 多元回归是企业预测分析的支柱。本书深入讲解了如何选择和转换变量（如对数转换、哑变量/虚拟变量的引入）以处理非线性关系和分类效应。内容特别强调了交互项（Interaction Terms）的解释，这对于理解“一种营销策略的效果是否依赖于目标客户群体的特定特征”至关重要。 3. 广义线性模型（GLM）与非正态数据处理： 认识到许多商业数据（如客户流失率、购买次数）不符合正态分布，本书专门辟出章节介绍逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果预测（如是否购买），以及泊松回归用于计数数据。这使得分析工具箱能够覆盖更广泛的真实世界业务问题。 4. 时间序列分析与预测基础： 针对具有时间依赖性的数据（如库存需求、股票价格），本书介绍了时间序列数据的基本结构——趋势、季节性、周期性和随机波动。初步讲解了平滑技术（如移动平均、指数平滑法）在短期需求预测中的快速应用，并为后续的更复杂的ARIMA模型打下基础。 --- 第四部分：决策优化与非参数方法（Optimization and Non-Parametric Decision Making） 本部分将分析提升至“决策”层面，关注如何在约束条件下寻求最佳行动方案。 1. 决策分析与风险评估： 此部分引入了决策树（Decision Trees）作为一种直观的、结合概率的决策工具，用于评估不同行动路径的期望收益。我们详细讨论了风险矩阵和效用理论，指导决策者如何在面对不完全信息和潜在损失时，选择最符合组织风险偏好的行动。 2. 非参数统计的必要性： 在数据量小或分布形态不确定的情况下，非参数检验（如卡方检验、秩和检验）提供了可靠的替代方案。卡方检验被广泛应用于分析分类变量之间的独立性，例如评估不同广告渠道与目标市场群体之间的关联性。 3. 基础的优化模型概念： 虽然本书不深入复杂的数学规划，但引入了线性规划的基本思想，用于说明如何利用资源限制（时间、预算、原材料）来最大化利润或最小化成本。这为读者后续接触运营研究（Operations Research）领域奠定了必要的概念框架。 --- 总结：从数据到智慧的转化 本书的核心理念在于将统计学和建模技术视为一种结构化的问题解决框架。通过大量的案例研究——涵盖市场细分、客户终身价值预测、供应链效率优化、财务风险敞口评估等——读者将被训练成一个能够自信地处理真实、复杂商业数据的分析师和战略制定者。它强调的不是记住公式，而是理解模型背后的假设，并批判性地评估模型输出结果在特定业务环境下的适用性和局限性。

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