目　　錄 出版說明 導(dǎo)讀 作者簡介 前言 第1章　數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)資料1 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：彭博商業(yè)周刊2 1.1　統(tǒng)計(jì)學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用3 1.1.1　會計(jì)3 1.1.2　財務(wù)4 1.1.3　市場營銷4 1.1.4　生產(chǎn)4 1.1.5　經(jīng)濟(jì)4 1.1.6　信息系統(tǒng)5 1.2　數(shù)據(jù)5 1.2.1　個體、變量和觀測值5 1.2.2　測量尺度7 1.2.3　分類型數(shù)據(jù)和數(shù)量型數(shù)據(jù)8 1.2.4　截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)8 1.3　數(shù)據(jù)來源11 1.3.1　現(xiàn)有來源11 1.3.2　觀測性研究12 1.3.3　實(shí)驗(yàn)13 1.3.4　時間與成本問題13 1.3.5　數(shù)據(jù)采集誤差13 1.4　描述統(tǒng)計(jì)14 1.5　統(tǒng)計(jì)推斷16 1.6　邏輯分析方法17 1.7　大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘18 1.8　計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)分析20 1.9　統(tǒng)計(jì)工作的道德準(zhǔn)則20 小結(jié)22 關(guān)鍵術(shù)語23 補(bǔ)充練習(xí)24 第2章　描述統(tǒng)計(jì)學(xué)Ⅰ：表格法和圖形法32 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：高露潔–棕欖公司33 2.1　匯總分類變量的數(shù)據(jù)34 2.1.1　頻數(shù)分布34 2.1.2　相對頻數(shù)分布和百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布35 2.1.3　條形圖和餅形圖35 2.2　匯總數(shù)量變量的數(shù)據(jù)41 2.2.1　頻數(shù)分布41 2.2.2　相對頻數(shù)分布和百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布43 2.2.3　打點(diǎn)圖43 2.2.4　直方圖44 2.2.5　累積分布45 2.2.6　莖葉顯示46 2.3　用表格方式匯總兩個變量的數(shù)據(jù)55 2.3.1　交叉分組表55 2.3.2　辛普森悖論58 2.4　用圖形顯示方式匯總兩個變量的數(shù)據(jù)64 2.4.1　散點(diǎn)圖和趨勢線64 2.4.2　復(fù)合條形圖和結(jié)構(gòu)條形圖65 2.5　數(shù)據(jù)可視化：創(chuàng)建有效圖形顯示的最佳實(shí)踐71 2.5.1　創(chuàng)建有效的圖形顯示71 2.5.2　選擇圖形顯示的類型72 2.5.3　數(shù)據(jù)儀表板72 2.5.4　實(shí)踐中的數(shù)據(jù)可視化：辛辛那提動植物園74 小結(jié)77 關(guān)鍵術(shù)語78 重要公式79 補(bǔ)充練習(xí)79 案例2-1　Pelican商店84 案例2-2　電影業(yè)85 案例2-3　皇后市86 附錄2A　使用Minitab的表格和圖形描述87 附錄2B　使用Excel的表格和圖形描述90 第3章　描述統(tǒng)計(jì)學(xué)Ⅱ：數(shù)值方法102 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：Small Fry設(shè)計(jì)公司103 3.1　位置的度量104 3.1.1　平均數(shù)104 3.1.2　加權(quán)平均數(shù)106 3.1.3　中位數(shù)107 3.1.4　幾何平均數(shù)109 3.1.5　眾數(shù)110 3.1.6　百分位數(shù)111 3.1.7　四分位數(shù)112 3.2　變異程度的度量118 3.2.1　極差118 3.2.2　四分位數(shù)間距119 3.2.3　方差119 3.2.4　標(biāo)準(zhǔn)差120 3.2.5　標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)121 3.3　分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測125 3.3.1　分布形態(tài)125 3.3.2　z-分?jǐn)?shù)125 3.3.3　切比雪夫定理127 3.3.4　經(jīng)驗(yàn)法則128 3.3.5　異常值的檢測130 3.4　五數(shù)概括法和箱形圖133 3.4.1　五數(shù)概括法133 3.4.2　箱形圖134 3.4.3　利用箱形圖的比較分析135 3.5　兩變量間關(guān)系的度量138 3.5.1　協(xié)方差138 3.5.2　協(xié)方差的解釋140 3.5.3　相關(guān)系數(shù)141 3.5.4　相關(guān)系數(shù)的解釋144 3.6　數(shù)據(jù)儀表板：增加數(shù)值度量以提高有效性148 小結(jié)151 關(guān)鍵術(shù)語152 重要公式153 補(bǔ)充練習(xí)155 案例3-1　Pelican商店160 案例3-2　電影業(yè)161 案例3-3　亞太地區(qū)的商學(xué)院162 案例3-4　天使巧克力的網(wǎng)絡(luò)交易164 案例3-5　非洲象數(shù)量165 附錄3A　使用Minitab計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量166 附錄3B　使用Excel計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量168 第7章　抽樣和抽樣分布172 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：MeadWestvaco有限公司173 7.1　Electronics Associates 公司的抽樣問題174 7.2　抽樣175 7.2.1　自有限總體的抽樣175 7.2.2　自無限總體的抽樣177 7.3　點(diǎn)估計(jì)180 應(yīng)用中的建議182 7.4　抽樣分布簡介184 7.5　x–的抽樣分布186 7.5.1　x–的數(shù)學(xué)期望187 7.5.2　x–的標(biāo)準(zhǔn)差187 7.5.3　x–的抽樣分布的形式188 7.5.4　EAI問題中x–的抽樣分布189 7.5.5　x–的抽樣分布的實(shí)際應(yīng)用190 7.5.6　樣本容量與x–的抽樣分布的關(guān)系192 7.6　p–的抽樣分布196 7.6.1　p–的數(shù)學(xué)期望197 7.6.2　p–的標(biāo)準(zhǔn)差197 7.6.3　p–的抽樣分布的形式198 7.6.4　p–的抽樣分布的實(shí)際應(yīng)用199 7.7　點(diǎn)估計(jì)的性質(zhì)202 7.7.1　無偏性202 7.7.2　有效性203 7.7.3　一致性204 7.8　其他抽樣方法205 7.8.1　分層隨機(jī)抽樣205 7.8.2　整群抽樣205 7.8.3　系統(tǒng)抽樣206 7.8.4　方便抽樣206 7.8.5　判斷抽樣207 小結(jié)207 關(guān)鍵術(shù)語208 重要公式209 補(bǔ)充練習(xí)209 案例　Marion Dairies公司212 附錄7A　的數(shù)學(xué)期望和標(biāo)準(zhǔn)差212 附錄7B　用Minitab進(jìn)行隨機(jī)抽樣214 附錄7C　用Excel進(jìn)行隨機(jī)抽樣215 第8章　區(qū)間估計(jì)216 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：Food Lion217 8.1　總體均值的區(qū)間估計(jì)：已知情形218 8.1.1　邊際誤差和區(qū)間估計(jì)218 8.1.2　應(yīng)用中的建議222 8.2　總體均值的區(qū)間估計(jì)：未知情形224 8.2.1　邊際誤差和區(qū)間估計(jì)225 8.2.2　應(yīng)用中的建議228 8.2.3　利用小樣本228 8.2.4　區(qū)間估計(jì)方法小結(jié)230 8.3　樣本容量的確定233 8.4　總體比率的區(qū)間估計(jì)236 樣本容量的確定238 小結(jié)242 關(guān)鍵術(shù)語243 重要公式243 補(bǔ)充練習(xí)244 案例8-1　Young Professional雜志247 案例8-2　Gulf Real Estate Properties公司248 案例8-3　Metropolitan Research有限公司248 附錄8A　用Minitab求區(qū)間估計(jì)250 附錄8B　用Excel求區(qū)間估計(jì)252 第9章　假設(shè)檢驗(yàn)255 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：John Morrell有限公司256 9.1　原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立257 9.1.1　將研究中的假設(shè)作為備擇假設(shè)257 9.1.2　將受到挑戰(zhàn)的假說作為原假設(shè)258 9.1.3　原假設(shè)和備擇假設(shè)形式的小結(jié)259 9.2　第一類錯誤和第二類錯誤260 9.3　總體均值的檢驗(yàn)：已知情形263 9.3.1　單側(cè)檢驗(yàn)263 9.3.2　雙側(cè)檢驗(yàn)269 9.3.3　小結(jié)與應(yīng)用建議271 9.3.4　區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系273 9.4　總體均值的檢驗(yàn)：未知情形278 9.4.1　單側(cè)檢驗(yàn)278 9.4.2　雙側(cè)檢驗(yàn)279 9.4.3　小結(jié)與應(yīng)用建議281 9.5　總體比率的假設(shè)檢驗(yàn)284 小結(jié)286 9.6　假設(shè)檢驗(yàn)與決策289 9.7　計(jì)算第二類錯誤的概率290 9.8　對總體均值進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時樣本容量的確定295 小結(jié)298 關(guān)鍵術(shù)語299 重要公式300 補(bǔ)充練習(xí)300 案例9-1　Quality Associates有限公司303 案例9-2　Bayview大學(xué)商科學(xué)生的道德行為305 附錄9A　用Minitab進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)306 附錄9B　用Excel進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)308 第10章兩總體均值和比例的推斷313 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：美國食品與藥物管理局314 10.1　兩總體均值之差的推斷：1和2已知315 10.1.1　1–2的區(qū)間估計(jì)315 10.1.2　1–2的假設(shè)檢驗(yàn)317 10.1.3　實(shí)用建議319 10.2　兩總體均值之差的推斷：1和2未知322 10.2.1　1–2的區(qū)間估計(jì)322 10.2.2　1–2的假設(shè)檢驗(yàn)324 10.2.3　實(shí)用建議326 10.3　兩總體均值之差的推斷：匹配樣本330 10.4　兩總體比例之差的推斷336 10.4.1　p1–p2的區(qū)間估計(jì)336 10.4.2　p1–p2的假設(shè)檢驗(yàn)338 小結(jié)342 關(guān)鍵術(shù)語342 重要公式343 補(bǔ)充練習(xí)344 案例　Par公司347 附錄10A　用Minitab進(jìn)行兩個總體的推斷348 附錄10B　用Excel進(jìn)行兩個總體的推斷350 第11章　總體方差的統(tǒng)計(jì)推斷353 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：美國審計(jì)總署354 11.1　一個總體方差的統(tǒng)計(jì)推斷355 11.1.1　區(qū)間估計(jì)355 11.1.2　假設(shè)檢驗(yàn)359 11.2　兩個總體方差的統(tǒng)計(jì)推斷365 小結(jié)372 重要公式372 補(bǔ)充練習(xí)372 案例　空軍訓(xùn)練計(jì)劃374 附錄11A　用Minitab進(jìn)行總體方差的推斷375 附錄11B　用Excel進(jìn)行總體方差的推斷376 第12章　多個比例的比較、獨(dú)立性及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)377 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：聯(lián)合勸募協(xié)會378 12.1　三個或多個總體比例相等性的檢驗(yàn)379 多重比較方法384 12.2　獨(dú)立性檢驗(yàn)389 12.3　擬合優(yōu)度檢驗(yàn)397 12.3.1　多項(xiàng)概率分布397 12.3.2　正態(tài)分布400 小結(jié)406 關(guān)鍵術(shù)語406 重要公式407 補(bǔ)充練習(xí)407 案例　兩黨議程變更410 附錄12A　用Minitab進(jìn)行2檢驗(yàn)411 附錄12B　用Excel進(jìn)行2檢驗(yàn)412 第13章　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方差分析414 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：Burke市場營銷服務(wù)公司415 13.1　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方差分析簡介416 13.1.1　數(shù)據(jù)收集417 13.1.2　方差分析的假定418 13.1.3　方差分析：概念性綜述418 13.2　方差分析和完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)421 13.2.1　總體方差的處理間估計(jì)422 13.2.2　總體方差的處理內(nèi)估計(jì)423 13.2.3　方差估計(jì)量的比較：F檢驗(yàn)424 13.2.4　ANOVA表426 13.2.5　方差分析的計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果427 13.2.6　k個總體均值相等的檢驗(yàn)：一項(xiàng)觀測性研究428 13.3　多重比較方法432 13.3.1　Fisher的LSD方法432 13.3.2　第一類錯誤概率435 13.4　隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)438 13.4.1　空中交通管理員工作壓力測試439 13.4.2　ANOVA方法440 13.4.3　計(jì)算與結(jié)論441 13.5　析因?qū)嶒?yàn)445 13.5.1　ANOVA方法447 13.5.2　計(jì)算與結(jié)論447 小結(jié)452 關(guān)鍵術(shù)語453 重要公式453 補(bǔ)充練習(xí)456 案例13-1　Wentworth醫(yī)療中心460 案例13-2　銷售人員的報酬461 附錄13A　用Minitab進(jìn)行方差分析462 附錄13B　用Excel進(jìn)行方差分析464 第14章　簡單線性回歸468 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：聯(lián)盟數(shù)據(jù)系統(tǒng)469 14.1　簡單線性回歸模型470 14.1.1　回歸模型和回歸方程470 14.1.2　估計(jì)的回歸方程471 14.2　最小二乘法473 14.3　判定系數(shù)484 相關(guān)系數(shù)487 14.4　模型的假定491 14.5　顯著性檢驗(yàn)492 14.5.1　2的估計(jì)493 14.5.2　t檢驗(yàn)493 14.5.3　1的置信區(qū)間495 14.5.4　F檢驗(yàn)496 14.5.5　關(guān)于顯著性檢驗(yàn)解釋的幾點(diǎn)注釋498 14.6　應(yīng)用估計(jì)的回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測501 14.6.1　區(qū)間估計(jì)502 14.6.2　y的平均值的置信區(qū)間503 14.6.3　y的一個個別值的預(yù)測區(qū)間504 14.7　計(jì)算機(jī)解法509 14.8　殘差分析：證實(shí)模型假定513 14.8.1　關(guān)于x的殘差圖514 14.8.2　關(guān)于y^的殘差圖515 14.8.3　標(biāo)準(zhǔn)化殘差517 14.8.4　正態(tài)概率圖519 14.9　殘差分析：異常值與有影響的觀測值522 14.9.1　檢測異常值522 14.9.2　檢測有影響的觀測值524 小結(jié)530 關(guān)鍵術(shù)語531 重要公式532 補(bǔ)充練習(xí)534 案例14-1　測量股票市場風(fēng)險540 案例14-2　美國交通部541 案例14-3　挑選一臺傻瓜型數(shù)碼相機(jī)542 案例14-4　找到最合適的汽車價值543 案例14-5　七葉樹溪樂園544 附錄14A　最小二乘公式的微積分推導(dǎo)545 附錄14B　利用相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)546 附錄14C　用Minitab進(jìn)行回歸分析547 附錄14D　用Excel進(jìn)行回歸分析548 第15章　多元回歸551 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：dunnhumby552 15.1　多元回歸模型553 15.1.1　回歸模型和回歸方程553 15.1.2　估計(jì)的多元回歸方程553 15.2　最小二乘法554 15.2.1　一個例子：Butler運(yùn)輸公司555 15.2.2　關(guān)于回歸系數(shù)解釋的注釋558 15.3　多元判定系數(shù)564 15.4　模型的假定567 15.5　顯著性檢驗(yàn)569 15.5.1　F檢驗(yàn)569 15.5.2　t檢驗(yàn)572 15.5.3　多重共線性573 15.6　應(yīng)用估計(jì)的回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測576 15.7　分類自變量579 15.7.1　一個例子：約翰遜過濾股份公司579 15.7.2　解釋參數(shù)581 15.7.3　更復(fù)雜的分類變量583 15.8　殘差分析588 15.8.1　檢測異常值590 15.8.2　學(xué)生化刪除殘差和異常值590 15.8.3　有影響的觀測值591 15.8.4　利用庫克距離測度識別有影響的觀測值591 15.9　logistic回歸595 15.9.1　logistic回歸方程596 15.9.2　估計(jì)logistic回歸方程597 15.9.3　顯著性檢驗(yàn)600 15.9.4　管理上的應(yīng)用600 15.9.5　解釋logistic回歸方程601 15.9.6　logit變換604 小結(jié)608 關(guān)鍵術(shù)語608 重要公式609 補(bǔ)充練習(xí)611 案例15-1　消費(fèi)者調(diào)查股份有限公司618 案例15-2　預(yù)測NASCAR車手的獎金619 案例15-3　找到最合適的汽車價值620 附錄15A　用Minitab進(jìn)行多元回歸分析621 附錄15B　用Excel進(jìn)行多元回歸分析621 附錄15C　用Minitab進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析623 第16章 回歸分析：建立模型624 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：Monsanto公司625 16.1　一般線性模型626 16.1.1　模擬曲線關(guān)系626 16.1.2　交互作用629 16.1.3　涉及因變量的變換633 16.1.4　內(nèi)線性的非線性模型637 16.2　確定什么時候增加或者刪除變量641 16.2.1　一般情形643 16.2.2　p-值的應(yīng)用644 16.3　大型問題的分析648 16.4　變量選擇方法652 16.4.1　逐步回歸652 16.4.2　前向選擇654 16.4.3　后向消元654 16.4.4　最佳子集回歸655 16.4.5　做出最終選擇656 16.5　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的多元回歸方法658 16.6　自相關(guān)性和杜賓–瓦特森檢驗(yàn)663 小結(jié)667 關(guān)鍵術(shù)語668 重要公式668 補(bǔ)充練習(xí)668 案例16-1　職業(yè)高爾夫球協(xié)會巡回賽的統(tǒng)計(jì)分析671 案例16-2　產(chǎn)自意大利皮埃蒙特地區(qū)的葡萄酒評級672 附錄16A　Minitab的變量選擇程序673 第17章　時間序列分析及預(yù)測675 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：內(nèi)華達(dá)職業(yè)健康診所676 17.1　時間序列的模式677 17.1.1　水平模式677 17.1.2　趨勢模式679 17.1.3　季節(jié)模式679 17.1.4　趨勢與季節(jié)模式680 17.1.5　循環(huán)模式680 17.1.6　選擇預(yù)測方法682 17.2　預(yù)測精度683 17.3　移動平均法和指數(shù)平滑法688 17.3.1　移動平均法688 17.3.2　加權(quán)移動平均法691 17.3.3　指數(shù)平滑法691 17.4　趨勢推測法698 17.4.1　線性趨勢回歸698 17.4.2　非線性趨勢回歸703 17.5　季節(jié)性和趨勢709 17.5.1　沒有趨勢的季節(jié)性709 17.5.2　季節(jié)性和趨勢711 17.5.3　基于月度數(shù)據(jù)的模型714 17.6　時間序列分解法718 17.6.1　計(jì)算季節(jié)指數(shù)719 17.6.2　消除季節(jié)影響的時間序列723 17.6.3　利用消除季節(jié)影響的時序數(shù)列確定趨勢723 17.6.4　季節(jié)調(diào)整725 17.6.5　基于月度數(shù)據(jù)的模型725 17.6.6　循環(huán)成分725 小結(jié)728 關(guān)鍵術(shù)語729 重要公式730 補(bǔ)充練習(xí)730 案例17-1　預(yù)測食品和飲料的銷售734 案例17-2　預(yù)測損失的銷售額735 附錄17A　用Minitab進(jìn)行預(yù)測736 附錄17B　用Excel進(jìn)行預(yù)測739 第18章　非參數(shù)方法741 實(shí)踐中的統(tǒng)計(jì)：West Shell Realtors公司742 18.1　符號檢驗(yàn)743 18.1.1　總體中位數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)743 18.1.2　匹配樣本的假設(shè)檢驗(yàn)748 18.2　威爾科克森符號秩檢驗(yàn)751 關(guān)鍵術(shù)語755 重要公式756 補(bǔ)充練習(xí)757 附錄18A　Minitab的非參數(shù)方法760 附錄18B　Excel的非參數(shù)方法762 附錄A　參考文獻(xiàn) 附錄B　統(tǒng)計(jì)表格 附錄C　總結(jié) 附錄D　自測題解答與偶數(shù)題答案 附錄E　Microsoft Excel 2013和統(tǒng)計(jì)分析工具 附錄F　利用Minitab和Excel計(jì)算p-值 contents Publisher’s Note Introduction About the Authors Preface Chapter 1 Data and Statistics 1 Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2 1.1 Applications in Business and Economics 3 Accounting 3 Finance 4 Marketing 4 Production 4 Economics 4 Information Systems 5 1.2 Data 5 Elements, Variables, and Observations 5 Scales of Measurement 7 Categorical and Quantitative Data 8 Cross-Sectional and Time Series Data 8 1.3 Data Sources 11 Existing Sources 11 Observational Study 12 Experiment 13 Time and Cost Issues 13 Data Acquisition Errors 13 1.4 Descriptive Statistics 14 1.5 Statistical Inference 16 1.6 Analytics 17 1.7 Big Data and Data Mining 18 1.8 Computers and Statistical Analysis 20 1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20 Summary 22 Glossary 23 Supplementary Exercises 24 Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32 Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33 2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34 Frequency Distribution 34 Relative Frequency and