經(jīng)濟與法譯叢--基于EXCEL的數(shù)據(jù)分析建模和模擬
定 價:98 元
叢書名:經(jīng)濟與法譯叢
- 作者:(美)西克多·格雷羅(Hector Guerrero) 著
- 出版時間:2020/9/1
- ISBN:9787122360670
- 出 版 社:化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP391.13
- 頁碼:309
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16K
本書介紹了基于Excel的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析建模和模擬。本書涵蓋了統(tǒng)計學(xué)中的基本理論和方法,如區(qū)間估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析和蒙特卡洛模擬等,同時介紹了線性規(guī)劃、方案管理器和單變量求解等Excel工具的應(yīng)用。本書最大的特色是每章都圍繞一個實際問題,給出分析解決問題的全部過程以及Excel截屏,有利于讀者學(xué)習Excel數(shù)據(jù)分析的方法,提高Excel數(shù)據(jù)處理能力。本書可作為MBA統(tǒng)計學(xué)課程的教材,也作為經(jīng)濟管理類本科生和研究生學(xué)習統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)處理的參考資料。
作者格雷羅是弗吉尼亞州威廉斯堡威廉大學(xué)商學(xué)院的教授,主要教學(xué)科研方向是決策、統(tǒng)計、運營管理以及商業(yè)定量方法等方面,曾任教于達特茅斯的阿莫斯塔商學(xué)院以及圣母大學(xué)商學(xué)院等。由于他能將復(fù)雜的決策問題講得深入淺出,深受學(xué)生歡迎。
他在華盛頓大學(xué)獲得電氣工程專業(yè)的碩士學(xué)位和運營系統(tǒng)管理專業(yè)的博士學(xué)位,在得克薩斯大學(xué)獲取MBA。他在運營管理、產(chǎn)品設(shè)計以及規(guī)劃方面出版了多部著作。
在進入高校研究之前,他曾經(jīng)在陶氏化學(xué)公司以及洛克導(dǎo)彈和空間公司擔任過工程師。他在多處任兼職或者合作課題,有政府部門、跨國公司以及美國各種大型或者小型的制造業(yè)企業(yè)等。
人們常常會發(fā)現(xiàn)他坐在風平浪靜的海灘上,研究著一本極具挑戰(zhàn)性的Excel手冊,身旁放著一杯卡普蘭迪葡萄酒。
第1章 Excel電子表格建模簡介 / 001
1.1 引言 / 002
1.2 MBA學(xué)生能做什么? / 002
1.3 為什么要對問題建模? / 004
1.4 為什么要用Excel建模進行決策? / 004
1.5 電子表格風水/電子表格工程 / 006
1.6 一個電子表格改進的例子 / 008
1.6.1 朱莉亞的商業(yè)問題——一個非常不確定性結(jié)果問題 / 008
1.6.2 拉姆的評論 / 011
1.6.3 朱莉亞修改后的工作簿 / 012
1.7 總結(jié) / 016
第2章 定量數(shù)據(jù)的展示 / 019
2.1 引言 / 020
2.2 數(shù)據(jù)的分類 / 020
2.3 數(shù)據(jù)上下文和情景 / 021
對準備數(shù)據(jù)提出一些建議 / 024
2.4 圖表的種類 / 026
2.4.1 功能區(qū)和Excel菜單系統(tǒng) / 027
2.4.2 一些常用的圖 / 028
2.4.3 制作表的步驟 / 031
2.5 圖表法分析和展示數(shù)據(jù)的例子 / 035
2.5.1 例子——泰娜的大學(xué)第二學(xué)期的預(yù)算 / 036
2.5.2 收集數(shù)據(jù) / 038
2.5.3 整理數(shù)據(jù) / 039
2.5.4 分析數(shù)據(jù) / 040
2.5.5 展示數(shù)據(jù) / 047
2.6 一些用圖示法展示數(shù)據(jù)的最終實踐建議 / 048
2.7 總結(jié) / 050
第3章 定量數(shù)據(jù)的分析 / 055
3.1 引言 / 056
3.2 什么是數(shù)據(jù)分析? / 056
3.3 數(shù)據(jù)分析工具 / 057
3.4 兩個數(shù)據(jù)集的分析 / 060
3.4.1 時間序列數(shù)據(jù)——圖示分析 / 062
3.4.2 橫截面數(shù)據(jù)——圖示分析 / 065
3.4.3 時間序列數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計 / 067
3.4.4 橫截面數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計 / 069
3.5 時間序列數(shù)據(jù)分析——預(yù)測/分析數(shù)據(jù)相關(guān)性的工具 / 072
3.5.1 圖示分析法 / 073
3.5.2 線性回歸 / 076
3.5.3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) / 080
3.5.4 其他預(yù)測方模型 / 082
3.5.5 一些發(fā)現(xiàn) / 083
3.6 橫截面數(shù)據(jù)分析——預(yù)測/分析數(shù)據(jù)相關(guān)性的工具 / 083
一些發(fā)現(xiàn) / 089
3.7 總結(jié) / 090
第4章 定性數(shù)據(jù)的展示 / 095
4.1 引言——什么是定性數(shù)據(jù)? / 096
4.2 有效展示定性數(shù)據(jù)的基本要領(lǐng) / 096
數(shù)據(jù)展示和準備計劃 / 097
4.3 數(shù)據(jù)錄入和操作 / 099
4.3.1 數(shù)據(jù)錄入工具和精確性 / 100
4.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Excel格式 / 103
4.3.3 用邏輯IF函數(shù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 / 105
4.3.4 非Excel格式數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換 / 108
4.4 應(yīng)用排序、篩選以及高級篩選進行數(shù)據(jù)查詢 / 110
4.4.1 數(shù)據(jù)排序 / 111
4.4.2 數(shù)據(jù)篩選 / 112
4.4.3 篩選 / 113
4.4.4 高級篩選 / 118
4.5 例子 / 121
4.6 總結(jié) / 126
第5章 定性數(shù)據(jù)的分析 / 131
5.1 引言 / 132
5.2 定性數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容 / 133
處理數(shù)據(jù)誤差 / 134
5.3 數(shù)據(jù)透視圖和數(shù)據(jù)透視表 / 138
5.3.1 一個例子 / 138
5.3.2 數(shù)據(jù)透視表 / 140
5.3.3 數(shù)據(jù)透視圖 / 149
5.4 TiendaMía.com例子——問題1 / 152
5.5 TiendaMía.com例子——問題2 / 154
5.6 總結(jié) / 159
第6章 數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計推斷 / 163
6.1 引言 / 164
6.2 根據(jù)數(shù)據(jù)選擇統(tǒng)計方法 / 165
6.3 χ2——卡方檢驗分類數(shù)據(jù)的獨立性 / 165
假設(shè)檢驗——原假設(shè)與備擇假設(shè) / 166
6.4 分類與定距數(shù)據(jù)的z-檢驗和t-檢驗 / 169
6.5 一個例子 / 169
6.5.1 z-檢驗:雙樣本均值檢驗 / 172
6.5.2 SC州非囚犯與SC州受EB培訓(xùn)囚犯分數(shù)有無差別? / 173
6.5.3 t-檢驗:雙樣本異方差 / 175
6.5.4 TX州囚犯成績是否高于TX州非囚犯成績? / 175
6.5.5 不論州別,囚犯成績是否高于非囚犯? / 176
6.5.6 SC州與TX州囚犯在特殊培訓(xùn)前成績是否有差異? / 178
6.5.7 EB培訓(xùn)項目是否提高了囚犯成績? / 179
6.5.8 如果觀察值均值不同,但沒有看到分數(shù)的一致變化,怎么辦? / 180
6.5.9 總結(jié)評論 / 182
6.6 方差分析 / 183
6.6.1 方差分析:單因素例子 / 183
6.6.2 冷藏箱月盜損平均數(shù)不同,三個港口盜損平均數(shù)是否有差異? / 185
6.7 試驗設(shè)計 / 186
6.7.1 完全隨機組試驗設(shè)計舉例 / 188
6.7.2 析因?qū)嶒炘O(shè)計例子 / 192
6.8 總結(jié) / 193
第7章 數(shù)據(jù)建模和模擬:第一部分 / 201
7.1 引言 / 202
什么是模型? / 203
7.2 如何對模型進行分類? / 204
7.3 確定性建模例子 / 206
事件的基本分析 / 207
7.4 理解模型的重要組成部分 / 210
7.4.1 模型準備和設(shè)計階段 / 211
7.4.2 建模階段 / 211
7.4.3 天氣與相關(guān)參與者數(shù)的確定 / 214
7.4.4 參與者玩游戲的概率 / 216
7.4.5 艾菲爾牧師的假設(shè)分析問題 / 216
7.4.6 OLPS活動建?偨Y(jié) / 217
7.5 基于Excel的建! / 218
7.5.1 基本模型 / 219
7.5.2 敏感性分析 / 221
7.5.3 表單控件箱中的控件 / 227
7.5.4 選擇按鈕 / 228
7.5.5 滾動條 / 230
7.6 總結(jié) / 232
第8章 數(shù)據(jù)建模和模擬:第二部分 / 235
8.1 引言 / 236
8.2 模型模擬的種類和不確定性 / 237
將不確定過程加到模型中 / 238
8.3 蒙特卡洛抽樣法 / 238
8.3.1 實施蒙特卡洛模擬的步驟 / 239
8.3.2 幾種概率分布簡介 / 244
8.3.3 利用泊松分布對到達人數(shù)建! / 247
8.3.4 列查詢和水平查詢函數(shù) / 249
8.4 一個財務(wù)例子——利潤表 / 251
8.5 一個營運例子——汽車屋公司 / 254
8.5.1 汽車屋公司建模問題情況 / 258
8.5.2 建立中樞工作表 / 259
8.5.3 構(gòu)建計算工作表 / 261
8.5.4 泊松到達計量方法的變動——出于建模精度的考量 / 262
8.5.5 足夠的樣本容量 / 264
8.5.6 建立數(shù)據(jù)收集工作表 / 265
8.5.7 結(jié)論 / 269
8.6 總結(jié) / 272
第9章 規(guī)劃求解、方案管理與單變量求解工具 / 277
9.1 引言 / 278
9.2 規(guī)劃求解——約束優(yōu)化 / 279
9.3 例子——約克河考古預(yù)算問題 / 280
9.3.1 公式化 / 282
9.3.2 公式化YRA預(yù)算問題的線性規(guī)劃問題 / 283
9.3.3 準備規(guī)劃求解工作表 / 283
9.3.4 利用規(guī)劃求解工具求解 / 287
9.3.5 規(guī)劃求解報告 / 288
9.3.6 YRA預(yù)算的一些問題 / 292
9.4 方案管理器 / 297
9.4.1 例1——計算抵押貸款利率 / 297
9.4.2 例2——利潤分析表 / 300
9.5 單變量求解 / 301
9.5.1 例1——利用PMT單元格函數(shù)進行單變量求解 / 302
9.5.2 例2——利用CUMIPMT單元格函數(shù)進行單變量求解 / 303
9.6 總結(jié) / 305