本書結(jié)合國際知名公司運用統(tǒng)計知識的具體實例,全面介紹了常用的數(shù)據(jù)分析方法和統(tǒng)計方法,向讀者展示了統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)與經(jīng)濟中的實用性。全書涵蓋了統(tǒng)計學(xué)的所有基本知識。每章后面都附有適量的練習(xí),并在書后的附錄中給出了部分練習(xí)的答案,可以幫助讀者更加深入地理解書中的內(nèi)容。
經(jīng)典教材《商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計》精要版,廣泛流行于國內(nèi)外高校并被譽為經(jīng)典的商務(wù)統(tǒng)計教材!商學(xué)院統(tǒng)計學(xué)課程必選,北京大學(xué)、浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、廈門大學(xué)等名校正在使用。
在這一版中,我們邀請到了兩位知名學(xué)者加入我們的團隊:辛辛那提大學(xué)的杰弗里 D卡姆以及路易斯安那理工大學(xué)的詹姆斯J科克倫。杰弗里和詹姆斯都是資深的教師、研究人員,也是統(tǒng)計和商務(wù)分析領(lǐng)域的從業(yè)人員。詹姆斯是美國統(tǒng)計協(xié)會的會員。在隨后的“作者簡介”部分你還會更加詳細地了解到他們的成就。我們相信杰弗里和詹姆斯的加入一定會保持并進一步提高本書的水平! ”緯饕獮樯虅(wù)管理、經(jīng)濟學(xué)等方向的學(xué)生概念性地介紹統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)知識及它在各個領(lǐng)域中的實際應(yīng)用。本書以應(yīng)用為導(dǎo)向,不需要很深奧的數(shù)學(xué)知識,具有一些代數(shù)方面的數(shù)學(xué)知識即可! (shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計方法的應(yīng)用在本書內(nèi)容的安排與處理上是緊密融合在一起的。每一種方法的介紹與討論都以一個實際問題展開,并根據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果解決問題且做出決策! ”M管本書以應(yīng)用為導(dǎo)向,但是對涉及的每一種方法我們還是很嚴謹?shù)亟o出了推導(dǎo),并且所用的符號都是一般通用記號。因此,同學(xué)們會發(fā)現(xiàn)在學(xué)習(xí)本書以后,就為今后學(xué)習(xí)更高級的統(tǒng)計學(xué)課程打下了一個扎實的基礎(chǔ)! 〉7版的變化 我們對本書之前的版本能夠得到讀者的認可和積極的反響感到欣慰。因此,在本次新版修訂過程中,一方面,我們保留了以前版本的敘述風(fēng)格和可讀性;另一方面,我們對全書做了較多的改變,以進一步提高本書的可讀性。本次新版的主要變化如下: 。1)描述性統(tǒng)計學(xué)——第2章和第3章。 我們對這兩個章節(jié)進行了較大的修改,加入了數(shù)據(jù)可視化、最佳統(tǒng)計實踐等許多新內(nèi)容。第2章增加了“數(shù)據(jù)可視化:創(chuàng)建有效圖形的最佳實例”等新的小節(jié)。第3章介紹了幾何平均數(shù)的概念。幾何平均數(shù)在計算金融資產(chǎn)的增長率、增長比率等方面有許多應(yīng)用。第3章還增加了數(shù)據(jù)儀表盤及匯總統(tǒng)計的內(nèi)容! 。2)比率的比較和獨立性檢驗——第11章。這一章我們做了較大的修改。對擬合優(yōu)度的檢驗,我們用對三個或多個總體比率是否相等的檢驗來加以代替。在這一小節(jié)中,包括了對全部兩兩配對的總體比率之間是否相等的多重比較檢驗。為進一步清楚地解釋兩個分類變量獨立性的檢驗,我們對獨立性檢驗的這一小節(jié)進行了改寫! 。3)新的案例。這一版中我們增加了7個新案例! 。4)基于實際數(shù)據(jù)編寫的新的例子和習(xí)題。我們繼續(xù)努力用最新的實際數(shù)據(jù)和統(tǒng)計信息資料來對本書的例題與習(xí)題進行更新。在本版中,我們大約增加了200道新的例題與習(xí)題,采用的都是實際數(shù)據(jù)。這些資料與信息來源于《華爾街日報》《今日美國》《巴倫周刊》等渠道。我們對這些資料進行了研究,并設(shè)計練習(xí)來展示統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)與經(jīng)濟中的各種應(yīng)用。我們相信,這些實際數(shù)據(jù)的使用可以使更多的學(xué)生對統(tǒng)計資料產(chǎn)生興趣,進而使學(xué)生在學(xué)習(xí)統(tǒng)計方法的同時了解統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用! √攸c與教學(xué) 本書作者保持了本書前幾版的特點。對學(xué)生而言,本書較重要的特點敘述如下! 1方法練習(xí)與應(yīng)用練習(xí) 每節(jié)后面的練習(xí)分成了兩部分,即“方法”和“應(yīng)用”!胺椒ā辈糠忠髮W(xué)生根據(jù)公式做題并有一些必要的計算!皯(yīng)用”部分要求學(xué)生將書中的知識應(yīng)用到實際問題中。這樣,首先要求學(xué)生將注意力集中在一些基本概念上,再轉(zhuǎn)向一些精細的統(tǒng)計應(yīng)用與解釋。 2補充練習(xí) 某些補充練習(xí)的完整解答在書后的附錄部分給出。學(xué)生們可以試著做這部分習(xí)題并核對答案,以便評估自己對各章介紹的概念的掌握程度! 3邊注、注釋與評論 邊注對一些關(guān)鍵的概念進行了強調(diào),并為學(xué)生提供了更多的細節(jié)。這些注釋有助于學(xué)生更好地理解書中提到的術(shù)語和概念! ≡谀承┕(jié)的最后,我們給出了“注釋與評論”,使學(xué)生對統(tǒng)計方法及其應(yīng)用有更多的理解。“注釋與評論”部分給出了方法局限性的提醒、應(yīng)用中的建議、對技術(shù)問題的簡要說明,以及其他一些內(nèi)容! 4數(shù)據(jù)文件. 本書習(xí)題與案例所需要的電子數(shù)據(jù)可在華章網(wǎng)站(http://wwwhzbookcom/ps/)下載,正文中已標(biāo)注文件名稱! ≈轮x 我們非常感謝讀者為本書所做的貢獻,他們所提的各種意見與建議使我們能夠不斷地對本書加以改進。我們衷心地感謝: 我們還要感謝我們的同事與朋友,感謝他們對本次新版以及之前版本提出的各種有益的意見與建議。他們有: 我們感謝為本書提供“實踐中的統(tǒng)計”的來自工商業(yè)界的合作者們。我們在每一篇文章的最后對每篇文章的提供者進行了致謝。我們還非常感謝: 我們的策劃編輯Joe Sabatina、 項目經(jīng)理Aaron Arnsparger、 內(nèi)容策劃Maggie Kubale、 內(nèi)容規(guī)劃經(jīng)理Tamborah Moore、MPS的項目經(jīng)理Lynn Lustberg、媒體編輯Chris Valentine,以及在本書準(zhǔn)備階段給予支持和各種建議的Cengage Learning出版社的所有人員。
戴維R.安德森戴維R.安德森(David R.Anderson),是辛辛那提大學(xué)商學(xué)院的定量分析教授(已退休),出生于北達科他州大?怂故。他在普度大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。安德森教授擔(dān)任過工商管理與運營管理系的系主任,并且曾是辛辛那提大學(xué)商學(xué)院的副院長。此外,他還是學(xué)院首屆高級管理項目的負責(zé)人。 在辛辛那提大學(xué),安德森教授為商科學(xué)生教授“統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論”,還開設(shè)研究生課程,如回歸分析、多元分析和管理科學(xué)等。他還在華盛頓特區(qū)美國勞工部講授過統(tǒng)計方面的課程。他因在教學(xué)和為學(xué)生組織服務(wù)方面取得了突出成就而獲得了多項提名并獲獎。 安德森教授在統(tǒng)計學(xué)、管理科學(xué)、線性規(guī)劃、生產(chǎn)與運營等方面與他人合著了10本教材。他是一位在抽樣與統(tǒng)計方法方面非;钴S的咨詢顧問。
丹尼斯J.斯威尼丹尼斯J.斯威尼(Dennis J. Sweeney),是美國辛辛那提大學(xué)的教授,也是該校生產(chǎn)力提高中心的創(chuàng)始人。他出生于艾奧瓦州得梅因市,在德雷克大學(xué)獲得工商管理專業(yè)學(xué)士學(xué)位,在印第安納大學(xué)獲得工商管理專業(yè)碩士和博士學(xué)位。1978~1979年,斯威尼教授曾在寶潔公司管理科學(xué)小組工作過;1981~1982年,他是杜克大學(xué)的訪問學(xué)者。他現(xiàn)任辛辛那提大學(xué)定量分析系的系主任,同時也是工商管理學(xué)院的副院長。 迄今為止,斯威尼教授已經(jīng)在管理科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域發(fā)表了30多篇論文及專著。國家科學(xué)基金、IBM、寶潔公司、聯(lián)合百貨公司、克羅格公司及辛辛那提天然氣與電氣公司都曾對他的研究予以資助,這些研究成果發(fā)表在《管理科學(xué)》《運籌學(xué)》《數(shù)學(xué)規(guī)劃》《決策科學(xué)》等雜志上。 斯威尼教授還與他人合著了10本教材,涉及統(tǒng)計學(xué)、管理科學(xué)、線性規(guī)劃、生產(chǎn)與運營管理等學(xué)科。
托馬斯A.威廉斯托馬斯A.威廉斯(Thomas A. Williams),是美國羅切斯特理工學(xué)院商學(xué)院的管理科學(xué)教授,出生于紐約州埃爾邁拉市。他在克拉克森大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,在羅切斯特理工學(xué)院從事過研究工作并在那里獲得碩士和博士學(xué)位。 在進入羅切斯特理工學(xué)院商學(xué)院之前,威廉斯教授在辛辛那提大學(xué)工商管理學(xué)院工作了7年。在那里,他為信息系統(tǒng)專業(yè)制訂了本科生的教學(xué)計劃,并擔(dān)任負責(zé)人。在羅切斯特理工學(xué)院,他是決策科學(xué)系的首任主席。他教授的課程有“管理科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)”,還為研究生開設(shè)“回歸與決策分析”方面的課程。 威廉斯教授在管理科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、生產(chǎn)與運營管理及數(shù)學(xué)等領(lǐng)域與他人合著了11本教材,在諸多《財富》500強企業(yè)中擔(dān)任顧問工作,從事的工作內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)分析、大規(guī);貧w模型的開發(fā)等。
杰弗里D.卡姆杰弗里D.卡姆(Jeffrey D.Camm),是辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析教授,運營、商務(wù)分析與信息系統(tǒng)系的系主任,林德商學(xué)院的商務(wù)研究員。他出生于俄亥俄州辛辛那提市,在澤維爾大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,在克萊姆森大學(xué)獲得博士學(xué)位。從1984年起他到辛辛那提大學(xué)工作,是斯坦福大學(xué)的訪問學(xué)者,是達特茅斯大學(xué)塔克商學(xué)院工商管理的客座教授。 卡姆博士在運營管理中的優(yōu)化領(lǐng)域發(fā)表了30多篇論文。他的研究成果發(fā)表在《科學(xué)》《管理科學(xué)》《運籌學(xué)》等專業(yè)期刊上。在辛辛那提大學(xué),他獲得了Doroff優(yōu)秀教師稱號,他還在2006年度因運籌學(xué)教學(xué)實踐獲得了INFORMS獎。他是他自己教授的理論的忠實實踐者。他在多家公司和政府機構(gòu)擔(dān)任顧問。2005~2010年,他擔(dān)任了Interfaces雜志的主編。目前他是INFORMS教育學(xué)報的編委。
詹姆斯J.科克倫詹姆斯J.科克倫 (James J.Cochran),是路易斯安那理工大學(xué)獲拉斯頓銀行資助的冠名教授。他出生于俄亥俄州代頓市,在萊特州立大學(xué)獲得學(xué)士、碩士以及工商管理碩士學(xué)位,在辛辛那提大學(xué)獲得博士學(xué)位。自2000年起在路易斯安那理工大學(xué)工作,曾經(jīng)在斯坦福大學(xué)、塔爾卡大學(xué)、南非大學(xué)和勒那大學(xué)做過訪問學(xué)者。 科克倫教授在運籌學(xué)與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域發(fā)表了20多篇有關(guān)方法與應(yīng)用的論文。他的研究成果發(fā)表在《管理科學(xué)》《美國統(tǒng)計學(xué)家》、Communications in Statistics—Theory and Methods, European Journal of Operational Research, Journal of Combinatorial Optimization等專業(yè)期刊上。2008年,他因運籌學(xué)的教學(xué)而獲得了INFORMS獎;2010年,獲Mu Sigma Rho統(tǒng)計教育獎。科克倫教授在2005年入選國際統(tǒng)計學(xué)會,在2011年成為美國統(tǒng)計協(xié)會會員。他以提高實際問題應(yīng)用的效果為出發(fā)點,強烈主張運籌學(xué)與統(tǒng)計學(xué)教學(xué)的有效性?瓶藗惤淌谠跒趵绲拿傻镁S的亞、南非的開普敦、哥倫比亞的卡塔赫納、印度的齋浦爾、阿根廷的布宜諾斯艾利斯、肯尼亞的內(nèi)羅畢、喀麥隆的布埃亞等地組織和主持各種卓有成效的研修班。作為運籌學(xué)顧問,他服務(wù)于多家公司和一些非營利性組織。2007~2012年,他擔(dān)任過INFORMS教育學(xué)報的主編。目前他是Interfaces,Journal of the Chilean Institute of Operations Research,Journal of Quantitative Analysis in Sports以及ORiON等雜志的編委。
譯者序
前言
作者簡介
第1章數(shù)據(jù)與統(tǒng)計1
1.1統(tǒng)計在商務(wù)和經(jīng)濟領(lǐng)域中的應(yīng)用2
1.2數(shù)據(jù)4
1.3數(shù)據(jù)來源9
1.4描述性統(tǒng)計12
1.5統(tǒng)計推斷13
1.6計算機與統(tǒng)計分析14
1.7數(shù)據(jù)挖掘14
1.8統(tǒng)計實踐中的道德準(zhǔn)則15
總結(jié)17
關(guān)鍵術(shù)語17
補充練習(xí)18
第2章描述性統(tǒng)計:表格與圖形22
2.1分類數(shù)據(jù)的匯總23
2.2數(shù)值型數(shù)據(jù)的匯總27
2.3聯(lián)列表37
2.4用圖形法對兩個變量進行匯總41
2.5數(shù)據(jù)可視化:創(chuàng)建有效圖形的最佳實例44
總結(jié)49
關(guān)鍵術(shù)語50
重要公式51
補充練習(xí)51
案例1Pelican商店52
案例2電影行業(yè)53
第3章描述統(tǒng)計學(xué):數(shù)值方法54
3.1位置指標(biāo)55
3.2變異指標(biāo)64
3.3分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測68
3.4五數(shù)統(tǒng)計和箱形圖74
3.5兩個變量間關(guān)系的度量76
3.6數(shù)據(jù)儀表板: 添加數(shù)值測度以提高效率82
總結(jié)85
關(guān)鍵術(shù)語85
重要公式86
補充練習(xí)86
案例一Pelican商店87
案例二電影行業(yè)88
第4章概率論簡介89
4.1試驗、計數(shù)原理和概率的計算90
4.2事件及其概率97
4.3概率中的一些基本關(guān)系99
4.4條件概率102
4.5貝葉斯定理107
4.6表格法110
總結(jié)111
關(guān)鍵術(shù)語111
重要公式112
補充練習(xí)113
案例漢密爾頓縣的法官們113
第5章離散型概率分布116
5.1隨機變量117
5.2離散型概率分布118
5.3期望和方差121
5.4二項分布123
5.5泊松分布129
5.6超幾何分布132
總結(jié)134
關(guān)鍵術(shù)語134
重要公式135
補充練習(xí)135
第6章連續(xù)型概率分布137
6.1均勻分布138
6.2正態(tài)分布141
6.3二項分布的正態(tài)近似149
6.4指數(shù)分布151
總結(jié)152
關(guān)鍵術(shù)語153
重要公式153
補充練習(xí)153
案例Specialty 玩具公司155
第7章抽樣和抽樣分布157
7.1聯(lián)合電氣公司的抽樣問題159
7.2抽樣159
7.3點估計163
7.4抽樣分布簡介165
7.5x 的抽樣分布167
7.6的抽樣分布174
總結(jié)177
關(guān)鍵術(shù)語178
重要公式178
補充練習(xí)178
第8章區(qū)間估計180
8.1總體均值的區(qū)間估計:σ已知的情形181
8.2總體均值的區(qū)間估計:σ未知的情形185
8.3樣本容量的確定191
8.4總體比率的區(qū)間估計193
總結(jié)196
關(guān)鍵術(shù)語197
重要公式197
補充練習(xí)197
案例一《職業(yè)青年》雜志198
案例二海灣房地產(chǎn)公司199
第9章假設(shè)檢驗201
9.1原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立202
9.2第一類錯誤和第二類錯誤205
9.3總體均值的檢驗:σ已知207
9.4總體均值的檢驗:σ未知216
9.5總體比率的檢驗220
總結(jié)223
關(guān)鍵術(shù)語223
重要公式224
補充練習(xí)224
案例質(zhì)量聯(lián)盟有限公司225
第10章總體均值的比較、試驗設(shè)計及方差分析227
10.1兩總體均值差的統(tǒng)計推斷:σ1和σ2已知228
10.2兩總體均值之差的推斷:σ1和σ2未知232
10.3兩總體均值之差的推斷:配對樣本237
10.4試驗設(shè)計和方差分析簡介241
10.5方差分析和完全隨機化設(shè)計245
總結(jié)252
關(guān)鍵術(shù)語253
重要公式253
補充練習(xí)254
案例一Par公司255
案例二專業(yè)銷售人員的工資水平256
第11章比率的比較和獨立性檢驗257
11.1兩個總體比例之差的推斷258
11.2三個或三個以上總體比率的推斷262
11.3獨立性檢驗266
總結(jié)270
關(guān)鍵術(shù)語270
重要公式271
補充練習(xí)271
第12章簡單線性回歸273
12.1簡單線性回歸模型274
12.2最小二乘估計276
12.3可決系數(shù)282
12.4回歸模型的假定287
12.5顯著性檢驗288
12.6用回歸方程的估計式進行估計和預(yù)測295
12.7殘差分析:驗證模型的假定條件299
總結(jié)303
關(guān)鍵術(shù)語303
重要公式304
補充練習(xí)305
案例一美國交通部307
案例二汽車價值的合理評估307
第13章多元回歸309
13.1多元回歸模型310
13.2最小二乘估計311
13.3多重可決系數(shù)314
13.4回歸模型的假定316
13.5顯著性檢驗317
13.6用回歸方程的估計式進行估計和預(yù)測321
總結(jié)323
關(guān)鍵術(shù)語323
重要公式323
補充練習(xí)324
案例一消費者行為調(diào)研公司326
案例二校友捐贈327
案例三汽車價值的合理評估328
附錄A參考文獻329
附錄B統(tǒng)計附表330
附錄C求和符號359
附錄D習(xí)題解答(部分)361