Student Solutions Manual to Accompany Essentials of Business Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Bruce L. Bowerman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-3-1

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780077339326

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
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• Academic

商业统计学基础：核心概念与应用 本书旨在为您构建坚实的商业统计学知识体系，重点关注理解和应用数据分析的基本原理，以解决现实世界中的商业挑战。我们深入探讨了数据收集、组织、呈现以及解读的各个方面，为您提供一套全面的分析工具。 第一部分：统计学基础与数据描述 在本书的开篇，我们将为您介绍统计学的基本概念，包括总体与样本的区别，参数与统计量的划分。您将学习如何区分描述性统计与推断性统计，理解统计学在商业决策中的核心作用。 随后，我们将聚焦于数据的收集与组织。您将掌握不同类型的数据（定性数据与定量数据，离散数据与连续数据）的特征，并学习如何选择恰当的数据收集方法，例如调查、实验和观察。为了有效地呈现和理解数据，我们将详细讲解数据整理技术，包括分组、分类以及构建频率分布表。 为了更直观地展示数据特征，本书提供了丰富的可视化工具。您将学会创建和解读各种图表，如直方图、条形图、饼图、折线图以及散点图。这些图表不仅能帮助您捕捉数据的分布模式、集中趋势和离散程度，还能有效地向他人传达您的发现。 在描述性统计量方面，本书将深入讲解集中趋势的度量，包括均值、中位数和众数。您将理解它们各自的优势与局限性，并学会根据数据类型和分布选择最合适的度量方式。同时，我们将详细阐述离散程度的度量，如极差、方差和标准差。掌握这些指标，您将能更准确地评估数据的变异性和风险。此外，我们还将探讨偏度和峰度，这些统计量能够揭示数据分布的形状特征，帮助您更全面地理解数据的内在规律。 第二部分：概率论与离散概率分布 统计学推断的基础在于概率论。本部分将为您打下坚实的概率论基础，帮助您理解随机事件、概率计算以及条件概率等核心概念。您将学习如何使用概率树和表格等工具来分析和解决概率问题。 接着，我们将重点介绍离散型随机变量及其概率分布。您将深入理解二项分布、泊二项分布和泊松分布的原理、应用场景以及如何计算相关概率。这些分布在模拟诸如产品缺陷率、客户到访次数或事件发生频率等离散型事件时尤为重要。 第三部分：连续概率分布与抽样分布 本部分将为您介绍连续型随机变量及其重要的概率分布。我们将详细讲解正态分布，也被称为“钟形曲线”，它是自然界和商业现象中最常见的分布之一。您将学会如何标准化正态分布，并利用Z分数进行概率计算和数据比较。此外，我们还将介绍其他重要的连续分布，如指数分布，它常用于分析事件发生的时间间隔。 抽样分布是连接样本统计量与总体参数的桥梁。在本节中，您将理解中心极限定理的重要性，以及它如何保证在大样本下，样本均值的抽样分布近似于正态分布。这将为后续的统计推断打下坚实的基础。您还将学习如何计算不同抽样分布的均值和标准差。 第四部分：区间估计 在掌握了概率分布和抽样分布的理论之后，我们进入统计推断的核心领域——区间估计。您将学习如何根据样本数据构建总体参数的置信区间，例如总体均值和总体比例。我们将详细阐述置信水平的概念，以及它如何影响区间的宽度和可靠性。您将学会如何选择合适的置信区间公式，并理解点估计与区间估计的区别与联系。此外，我们还将探讨如何根据样本大小和所需精度来确定样本容量，以确保估计的有效性。 第五部分：假设检验 假设检验是统计推断的另一重要工具，用于在样本数据的基础上对总体参数的某个假设进行检验。本部分将循序渐进地引导您理解假设检验的基本流程，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定临界值或计算P值，以及做出最终结论。 我们将重点讲解针对单个总体均值、单个总体比例、两个总体均值之差以及两个总体比例之差的假设检验。您将学习如何应用Z检验和t检验等常用方法，并理解它们各自适用的条件。通过大量的实际案例分析，您将能够熟练地将假设检验应用于解决商业中的各种问题，例如评估新营销策略的效果，比较不同供应商的产品质量，或检验某个产品的市场接受度。 第六部分：方差分析 (ANOVA) 当您需要比较三个或更多个组的均值时，方差分析（ANOVA）是比多次成对t检验更有效的方法。本部分将为您详细介绍单因素方差分析的原理和应用。您将学习如何分解总变异为组间变异和组内变异，并理解F统计量在判断各组均值是否存在显著差异中的作用。通过ANOVA，您将能有效地分析不同因素（如不同的教学方法、不同的广告投入或不同的生产工艺）对某个结果变量的影响。 第七部分：相关与回归分析 本部分将带您探索变量之间的关系。您将学习如何使用散点图来初步观察变量间的线性关系，并理解相关系数（Pearson相关系数）的计算和解读，它能够量化两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 在此基础上，我们将深入讲解简单线性回归。您将学习如何建立回归模型，并通过最小二乘法估计回归系数，从而预测一个因变量如何随另一个自变量的变化而变化。本书将引导您理解回归方程的含义，如何进行预测，以及如何解释回归模型的拟合优度（R方）。您还将学习如何检验回归系数的显著性，以判断自变量对因变量的影响是否真实存在。 第八部分：分类数据分析 本部分将重点介绍如何分析分类数据。您将学习卡方（Chi-square）检验，这是一种强大的工具，用于检验两个分类变量之间是否存在关联。我们将详细讲解卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，并为您提供如何解读卡方统计量和P值的指导。通过这些方法，您将能分析例如产品满意度与客户年龄段之间是否存在关联，或者不同销售渠道的销售额分布是否一致等问题。 第九部分：时间序列分析与预测 许多商业数据都随时间变化，理解和预测这些趋势至关重要。本部分将为您介绍时间序列数据的基本特征，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。您将学习几种基本的时间序列预测方法，例如移动平均法和指数平滑法。这些方法可以帮助您捕捉数据的短期波动，并进行初步的未来预测。 第十部分：统计软件应用 在现代商业环境中，熟练使用统计软件是不可或缺的技能。本书的最后部分将指导您如何利用常见的统计软件（例如Excel或R语言的基础功能）来执行本书中介绍的各种统计分析。您将学习如何导入数据，执行描述性统计分析，创建图表，进行概率计算，执行假设检验，以及建立回归模型。通过实际操作，您将能更高效地应用所学的统计知识来解决实际商业问题。 本书旨在为您提供一个全面的商业统计学学习体验，帮助您培养数据驱动的决策能力。我们鼓励您积极参与书中提供的练习和案例研究，将理论知识转化为实践技能，从而在竞争激烈的商业环境中取得成功。

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