具体描述
现在商业竞争日益激烈，有效做出商务决策变得至关重要。本书从实际的商业问题出发，详细阐述如何利用数据进行信息决策，并将统计概念与实际问题联系起来，告诉读者如何寻找模式从数据建立统计模型，以及如何提供调查结果。书中涵盖了应用统计学在当代商务经济领域中几乎所有的重要应用，并且统计软件（包括Excel、Minitab等）的使用贯穿全书。
本书特色
启发性案例：每章都从一个商业案例开始，提出问题并引出该章内容。
4M示例：4M（动机、方法、实施、结论）的问题解决策略为学生解决商务问题提供了清晰的思路。每个4M示例都先提出一个商业问题，然后引导学生寻求解决该问题的最佳统计方法，使用统计软件实现，并说明分析结果。
陷阱：为避免发生常见错误，每章结尾处给出一些有用的提示。
软件提示：每章都有关于运用Excel（2003和2007）、Minitab和JMP进行计算的提示。
背后的数学：在多数章节的最后，提供了一些有趣的技术细节，以解释某些重要结论，如对某个基本公式的证明或解释。
实际的统计案例研究：每部分最后都包括两个深度案例研究，这些案例使用真实数据，涉及股票价格、经理人薪酬、企业债券违约、零售额管理和过程控制等方面。
随书光盘中包括纯文本、Excel、Minitab 14、Minitab 15和SPSS（PASW）格式的数据集文件以及Excel的一个统计学插件DDXL。
作者简介
Robert Stine 于普林斯顿大学获得博士学位。自1983年以来他一直在宾夕法尼亚大学沃顿商学院讲授商务统计学课程。在任教期间，他获得了多项教学奖，包括MBA核心教学奖、David W. Hauck优秀教学奖。他的研究领域包括计算机软件、时间序列分析和预测、与模型识别和选择相关的一般问题等。
Dean Foster 于马里兰大学获得博士学位。他曾在芝加哥大学任教，自1992年以来任教于宾夕法尼亚大学沃顿商学院。他讲授的课程有商务统计初步、概率论与马尔可夫链、统计计算和高等统计学等。其研究领域包括随机过程的统计推断、博弈论、机器学习和变量选择。
目录信息
Preface iii
Index of Applications xvii
PART ONEVariation
1Introduction2
1.1What is Statistics?2
1.2Previews4
1.3How to Use This Book92Data13
2.1Data Tables14
2.2Categorical and Numerical Data15
2.3Recoding and Aggregation17
2.4Time Series20
2.5Further Attributes of Data21
Chapter Summary24
3Describing Categorical Data28
3.1Looking at Data29
3.2Charts of Categorical Data31
3.3The Area Principle35
3.4Mode and Median40
Chapter Summary43
4Describing Numerical Data52
4.1Summaries of Numerical Variables53
4.2Histograms and the Distribution of Numerical Data57
4.3Boxplot60
4.4Shape of a Distribution62
4.5Epilog66
Chapter Summary69
5Association between Categorical Variables77
5.1Contingency Tables78
5.2Lurking Variables and Simpson’s Paradox85
5.3Strength of Association89
Chapter Summary95
6Association between Quantitative Variables104
6.1Scatterplots105
6.2Association in Scatterplots107
6.3Measuring Association109
6.4Summarizing Association with a Line115
6.5Spurious Correlation118
Chapter Summary123
STATISTICS IN ACTION CASEFinancial time series134
STATISTICS IN ACTION CASEExecutive compensation142
PARTTWO Probability
7Probability150
7.1From Data to Probability151
7.2Rules for Probability156
7.3Independent Events161
Chapter Summary165
8Conditional Probability174
8.1From Tables to Probabilities175
8.2Dependent Events178
8.3Organizing Probabilities182
8.4Order in Conditional Probabilities185
Chapter Summary190
9Random Variables196
9.1Random Variables197
9.2Properties of Random Variables200
9.3Properties of Expected Values205
9.4Comparing Random Variables207
Chapter Summary209
10Association between Random Variables218
10.1Portfolios and Random Variables219
10.2Joint Probability Distribution221
10.3Sums of Random Variables224
10.4Dependence between Random Variables225
10.5IID Random Variables230
10.6Weighted Sums232
Chapter Summary236
11Probability Models for Counts243
11.1Random Variables for Counts244
11.2Binomial Model246
11.3Properties of Binomial Random Variables247
11.4Poisson Model251
Chapter Summary257
12The Normal Probability Model261
12.1Normal Random Variable262
12.2The Normal Model265
12.3Percentiles271
12.4Departures from Normality272
Chapter Summary278
STATISTICS IN ACTION CASEManaging Financial Risk287
STATISTICS IN ACTION CASEModeling Sampling Variation296
PART THREE Inference
13Samples and Surveys304
13.1Two Surprising Properties of Sampling305
13.2Variation310
13.3Alternative Sampling Methods314
13.4Checklist for Surveys317
Chapter Summary321
14Sampling Variation and Quality325
14.1Sampling Distribution of the Mean326
14.2Control Limits331
14.3Using a Control Chart334
14.4Control Charts for Variation337
Chapter Summary343
15Confidence Intervals351
15.1Ranges for Parameters352
15.2Confidence Interval for the Mean357
15.3Interpreting Confidence Intervals360
15.4Manipulating Confidence Intervals362
15.5Margin of Error364
Chapter Summary371
16Statistical Tests378
16.1Concepts of Statistical Tests379
16.2Testing the Proportion384
16.3Testing the Mean388
16.4Other Properties of Tests393
Chapter Summary397
17Alternative Approaches to Inference403
17.1A Confidence Interval for the Median404
17.2Transformations410
17.3Prediction Intervals411
17.4Proportions Based on Small Samples415
Chapter Summary419
18Comparison424
18.1Data for Comparisons425
18.2Two-sample t-test427
18.3Confidence Interval for the Difference432
18.4Other Comparisons435
Chapter Summary444
STATISTICS IN ACTION CASERare Events450
STATISTICS IN ACTION CASETesting Association456
PART FOUR Regression Models
19Linear Patterns464
19.1Fitting a Line to Data465
19.2Interpreting the Fitted Line467
19.3Properties of Residuals472
19.4Explaining Variation474
19.5Conditions for Simple Regression475
Chapter Summary481
20Curved Patterns488
20.1Detecting Nonlinear Patterns489
20.2Transformations491
20.3Reciprocal Transformation492
20.4Logarithm Transformation497
Chapter Summary506
21The Simple Regression Model513
21.1The Simple Regression Model514
21.2Conditions for the Simple Regression Model518
21.3Inference in Regression521
21.4Prediction Intervals529
Chapter Summary537
22Regression Diagnostics545
22.1Problem 1:Changing Variation546
22.2Problem 2: Leveraged Outliers555
22.3Problem 3:Dependent Errors and Time Series559
Chapter Summary566
23Multiple Regression573
23.1The Multiple Regression Model574
23.2Interpreting Multiple Regression575
23.3Checking Conditions581
23.4Inference in Multiple Regression584
23.5Steps in Fitting a Multiple Regression588
Chapter Summary594
24Building Regression Models605
24.1Identifying Explanatory Variables606
24.2Collinearity611
24.3Removing Explanatory Variables616
Chapter Summary627
25Categorical Explanatory Variables635
25.1Two-sample Comparisons636
25.2Analysis of Covariance639
25.3Checking Conditions642
25.4Interactions and Inference644
25.5Regression with Several Groups651
Chapter Summary656
26Analysis of Variance665
26.1Comparing Several Groups666
26.2Inference in Anova Regression Models673
26.3Multiple Comparisons677
26.4Groups of Different Size680
Chapter Summary686
27Time Series694
27.1Decomposing a Time Series695
27.2Regression Models698
27.3Checking the Model708
Chapter Summary719
STATISTICS IN ACTION CASEAnalyzing Experiments728
STATISTICS IN ACTION CASEAutomated Modeling736
Appendix: Tables743
AnswersA-1
Photo AcknowledgmentsC-1
IndexI-1
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我一直觉得，在现代商业社会，懂数据是一种能力，而《商务统计》这本书，就是帮助我掌握这种能力的最重要工具。作者的写作风格非常独特，他不是那种枯燥乏味的学术派，而是更像一位经验丰富的商业顾问，用生动有趣的语言，把复杂的统计概念娓娓道来。他会用很多生活化的例子来解释每一个统计原理，比如在讲解“标准差”的时候，他会用大家对一个流行歌曲的喜爱程度来举例，让我立刻就理解了标准差衡量的是数据的离散程度。书中还穿插了很多非常实用的案例分析，比如如何利用统计学来分析竞争对手的定价策略，如何通过数据来优化公司的运营效率，甚至是如何通过数据来评估员工的绩效。这些案例都非常具有启发性，让我看到统计学在解决实际商业问题中的巨大潜力。我特别喜欢书中关于“相关性与因果性”的辨析，作者用一个例子，说明了即使两个事件同时发生，也不能轻易判断它们之间存在因果关系，这让我对数据分析的严谨性有了更深的认识。这本书不仅仅是教我如何做统计，更重要的是，它培养了我用数据驱动决策的思维模式。
评分我必须说，《商务统计》这本书，绝对是我近几年来读过的最实用、最有价值的图书之一！作为一名在营销领域工作的从业者，我深知数据分析的重要性，但之前总是感觉自己在这方面有些力不从心。这本书的出现，就像是为我量身定制的“数据通关秘籍”。作者的写作风格非常独特，他不是那种生硬的学术理论堆砌，而是用一种非常生动、有条理的方式，将复杂的统计概念娓娓道来。他会用大量的真实商业案例来支撑他的论点，比如如何利用统计学来分析客户的行为模式，如何评估广告投放的ROI，甚至是如何预测未来的市场趋势。我尤其喜欢书中关于“相关分析”和“回归分析”的讲解，作者用清晰的图示和简洁的语言，让我一下子就理解了这两个概念在商业预测和决策中的应用。他还会提醒我们在解读数据时需要注意的陷阱，比如“相关不等于因果”，这让我对数据分析的严谨性有了更深的认识。这本书真的让我对统计学刮目相看，它不仅教会了我理论知识，更重要的是，它培养了我用数据驱动决策的能力，让我能够更自信地面对各种商业挑战。
评分拿到《商务统计》这本书的时候，我其实并没有抱太大的期望，因为我对统计学一直以来都有些“望而却步”。但这本书的作者，绝对是一位沟通大师！他用一种非常平易近人的方式，将那些看似复杂的统计概念变得清晰易懂。他不会一开始就抛出大量的公式，而是会先从大家都能理解的场景出发，比如分析公司内部的员工满意度，或者预测下一个季度的销售情况。他会用很多图表和可视化工具来辅助说明，让数据不再是冰冷的数字，而是能够“说话”的语言。我尤其喜欢书中关于“概率分布”的讲解，作者用一个非常形象的比喻，将正态分布比作一群人在操场上跑步，大家的速度快慢不一，但大多数人的速度都在平均值附近，这让我瞬间就理解了概率分布的含义。他还详细地讲解了如何根据不同的业务场景选择合适的统计方法，并且强调了在解释统计结果时，需要注意避免一些常见的误解。这本书真的让我对统计学产生了浓厚的兴趣，它不仅教会了我如何运用统计学工具，更重要的是，它培养了我用数据驱动决策的思维模式，让我能够更有效地分析问题、解决问题。
评分这本书《商务统计》，我只能说，它完全改变了我对“统计”这两个字的看法！我之前总觉得统计学是一门枯燥乏味的学科，充满了复杂的公式和抽象的概念，离我的生活和工作都很遥远。但是，这本书的作者用一种非常特别的方式，让我重新认识了统计学。他不是那种直接丢给你一堆理论的书，而是用一种非常“故事化”的方式，把我带入了统计学的世界。他会用很多生动的例子，比如分析一家餐厅的客流量，预测一款新产品的销量，甚至是如何利用统计学来优化公司的库存管理。这些例子都非常贴近商业实际，让我能够很容易地理解每一个统计概念的含义和应用。我特别喜欢书中关于“假设检验”的介绍，作者用一个非常直观的比喻，说明了如何通过数据来验证一个商业假设，让我一下子就明白了统计学在解决实际问题中的强大力量。这本书还教会了我如何避免在数据分析中犯一些常见的错误，比如过度拟合或者忽略数据的分布特征，这让我对数据分析的严谨性有了更深的认识。总而言之，这本书不仅是一本统计学教材，更是一本能够帮助我提升商业洞察力的指导书。
评分《商务统计》这本书，在我看来，是一本真正能够“赋能”读者的书。我之前对统计学一直觉得很头疼，觉得那些公式和理论都太抽象了，离我的实际工作太远。直到我开始阅读这本书，我才发现，原来统计学可以如此贴近商业现实。作者的讲解方式非常灵活，他不是那种一成不变的讲课模式，而是会根据不同的统计概念，采用不同的讲解方式，有的地方他会用故事，有的地方他会用图表，有的地方他会用实际案例。这种多元化的讲解方式，让我始终保持着阅读的兴趣。书中对“抽样调查”的介绍，让我印象深刻，作者用一个非常形象的比喻，把从整体中抽取样本的过程比作从一锅汤里尝一勺来判断整锅汤的味道，让我一下子就明白了抽样调查的原理和重要性。他还详细地阐述了如何进行科学的抽样，以及如何避免抽样偏差。这本书还教会了我如何运用统计学来检验不同的商业假设，比如一家公司想知道推出新产品线是否能够吸引更多的客户，就可以通过统计学的方法来进行验证。这本书让我觉得，原来统计学并不是一种高深的学问，而是我们每个人都可以掌握的一种解决问题的工具。
评分《商务统计》这本书，我得说，它完全超出了我的预期！我本身是做市场营销的，经常需要分析各种数据，但总觉得有些力不从心。这本书的出现，就像是一盏明灯，照亮了我前进的方向。作者的讲解非常系统化，他从最基础的描述性统计开始，比如如何描述一组数据的特征，如何用图表来展示数据的分布，到后面更复杂的推断性统计，比如如何进行抽样调查，如何进行假设检验。但他不是那种只会给你灌输理论的作者，他总是会结合实际的商业场景来讲解，比如如何利用统计学来分析客户的需求，如何评估广告投放的效果，甚至是如何预测产品未来的销售趋势。我特别喜欢书中对“置信区间”的解释，作者用一个非常生动的比喻，让我一下子就明白了在一个不确定的世界里，我们如何能够给出一个有说服力的估计范围。这本书也让我意识到，在进行数据分析时，数据的质量和数据的来源同样重要。作者也强调了在解释统计结果时，需要避免一些常见的误区，比如过度概括或断章取义。总而言之，这本书不仅教会了我统计学的方法，更重要的是，它提升了我对数据的敏感度和分析能力。
评分拿到《商务统计》这本书，我当时只是想找一本能帮我理解一些基础统计概念的书，好在工作中能更好地分析数据。结果这本书带给我的惊喜远不止于此！作者的叙述方式非常有条理，他从最基础的概念开始，比如数据的类型、数据的可视化，然后逐步深入到更复杂的统计方法，比如回归分析和时间序列分析。但他的讲解方式一点都不枯燥，他会用很多图表和实例来辅助说明，让我能够更直观地理解这些概念。最让我受益匪浅的是，这本书不仅仅教我如何使用统计工具，更重要的是，它教会我如何思考。他强调了在进行数据分析时，需要注意数据的来源、数据的质量，以及如何避免常见的统计陷阱。这让我意识到，统计学不仅仅是计算，更是一种严谨的科学思维方式。书中关于“相关性与因果性”的讨论，让我茅塞顿开，明白了即使两个变量之间存在很强的相关性，也不能轻易断定它们之间存在因果关系。这种严谨的分析方法，对于我们在日常工作中做出准确的判断非常有帮助。我还喜欢书中关于“统计推断”的部分，他用非常形象的比喻，比如从一小部分样本来推断整个群体的特征，让我对统计抽样的原理有了更深入的理解。这本书让我觉得，原来统计学是可以如此有趣和实用的。
评分我向来对数字有点“不感冒”，所以当朋友推荐《商务统计》这本书的时候，我心里是有些抵触的。但抱着试一试的心态翻开这本书后，我简直爱不释手！作者的叙事风格非常吸引人，他并没有把我当成一个统计学新手，而是把我当成一个渴望理解数据、运用数据解决实际问题的人。他用大量的案例来阐述每一个统计概念，比如在讲解“回归分析”时，他会用一个实际的例子，分析影响产品销量的各种因素，然后用回归模型来预测销量。这种方式让我一下子就明白了统计模型是如何在商业中发挥作用的。书中的图表也非常清晰，并且与文字内容紧密结合，让我能够更容易地理解复杂的数据关系。我尤其喜欢书中关于“假设检验”的应用，作者通过一个实际的商业场景，比如测试新的网站设计是否会影响用户转化率，来展示如何进行假设检验，并得出科学的结论。这让我觉得，原来统计学并不是遥不可及的，而是可以触及我们日常工作的方方面面的。这本书不仅教会了我统计知识，更重要的是，它培养了我用数据说话、用数据决策的习惯。我现在看待商业问题，会下意识地去思考是否有数据可以支撑我的判断，以及如何去获取和分析这些数据。
评分这本书，哦，我的天哪，我得说，《商务统计》这本书简直就是打开了我商业世界的大门！之前我对数字和图表总是望而却步，觉得它们像是一团乱麻，完全无法理解。直到我翻开这本书，我才发现，原来这些看似枯燥的数字背后，竟然隐藏着如此丰富的信息和洞察。作者的讲解方式太棒了，他没有直接丢给我一堆公式和定义，而是循序渐进，用非常贴近实际生活的例子来解释每一个概念。我记得有一次，他在讲解“均值”的时候，竟然拿我们公司午餐的平均花费来举例，瞬间就让我明白了平均数在实际决策中的作用。他还会通过一些简单的案例分析，展示如何利用统计学知识来解决实际的商业问题，比如如何预测销售趋势，如何评估营销活动的效果，甚至是Как оценить эффективность работы отдела. 以前我总觉得这些事情是那些“懂数据”的专业人士才能做的，现在我发现，只要掌握了《商务统计》里的这些基本工具，我们每个人都可以成为一个有数据的思考者。这本书不仅仅是教我如何计算，更重要的是，它教会了我如何“读懂”数据，如何从中提取有价值的见解，并最终运用这些见解来指导我的工作和决策。我强烈推荐给所有在商业领域工作的朋友们，无论你是初入职场的新人，还是经验丰富的管理者，这本书都会给你带来意想不到的启发。
评分老实说，我拿到《商务统计》这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为我对统计学一直都有点“PTSD”，总觉得会是那种充斥着复杂公式和抽象概念的书。但这本书彻底颠覆了我的认知！作者的写作风格非常接地气，他不是那种高高在上的学术专家，而更像是一位耐心循导的良师益友。他会用通俗易懂的语言解释那些看似晦涩的统计术语，并且总是强调统计学在商业决策中的实际应用。让我印象最深刻的是他对“概率”的解释，他没有直接给我一个数学定义，而是通过一个简单的抽奖游戏来阐述，让我一下子就理解了概率是如何影响风险评估的。书中还穿插了很多小故事和真实商业案例，比如如何利用统计学分析顾客的购买习惯，如何通过数据来优化供应链管理，甚至是如何通过数据来判断一个新产品的市场潜力。这些案例都非常有启发性，让我看到统计学不仅仅是学术研究，更是解决实际商业问题的有力武器。我特别喜欢书中对“假设检验”的讲解，作者用一个生动的例子，比如一家公司想知道新的广告策略是否能提高销量，然后一步一步地展示如何通过假设检验来得出结论。这让我觉得，原来那些看似复杂的统计过程，是可以如此清晰地被理解和应用的。这本书真的让我对统计学刮目相看，我发现它比我想象的要有趣和有用得多。
评分呵呵
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