商务与经济统计 原书第10版PDF电子书下载

第1章 数据与统计资料 1

实践中的统计：商业周刊 1

1.1在商务和经济中的应用 2

1.1.1会计 2

1.1.2财务 3

1.1.3市场营销 3

1.1.4生产 3

1.1.5经济 3

1.2数据 3

1.2.1个体、变量和观测值 3

1.2.2测量尺度 4

1.2.3品质型数据和数量型数据 5

1.2.4截面数据和时间序列数据 5

1.3数据来源 7

1.3.1已存在来源 7

1.3.2统计研究 8

1.3.3数据搜集误差 9

1.4描述统计学 10

1.5统计推断 11

1.6计算机与统计分析 12

总结 13

关键术语 13

练习 14

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法 19

实践中的统计：高露洁—棕榄公司 19

2.1品质型数据汇总 20

2.1.1频数分布 20

2.1.2相对频数分布和百分数频数分布 21

2.1.3条形图和饼形图 21

练习 22

2.2数量型数据汇总 25

2.2.1频数分布 25

2.2.2相对频数分布和百分数频数分布 26

2.2.3打点图 27

2.2.4直方图 27

2.2.5累积分布 28

2.2.6累积曲线 29

练习 29

2.3探索性数据分析：茎叶显示 32

练习 35

2.4交叉分组表和散点图 36

2.4.1交叉分组表 36

2.4.2辛普森悖论 38

2.4.3散点图和趋势线 39

练习 40

总结 44

关键术语 44

重要公式 45

补充练习 45

案例2-1 Pelican商店 51

案例2-2电影行业 52

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法 53

实践中的统计：Small Fry Design公司 53

3.1位置的度量 54

3.1.1平均数 54

3.1.2中位数 55

3.1.3众数 56

3.1.4百分位数 56

3.1.5四分位数 57

练习 58

3.2变异程度的度量 60

3.2.1极差 61

3.2.2四分位数间距 61

3.2.3方差 62

3.2.4标准差 63

3.2.5标准差系数 63

练习 64

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 66

3.3.1分布形态 66

3.3.2z-分数 67

3.3.3切比雪夫定理 67

3.3.4经验法则 68

3.3.5异常值的检测 68

练习 69

3.4探索性数据分析 71

3.4.1五数概括法 71

3.4.2箱形图 71

练习 72

3.5两变量间关系的度量 74

3.5.1协方差 75

3.5.2协方差的解释 76

3.5.3相关系数 76

3.5.4样本相关系数的解释 77

练习 78

3.6加权平均数和使用分组数据 80

3.6.1加权平均数 80

3.6.2分组数据 81

练习 82

总结 83

关键术语 84

重要公式 85

补充练习 86

案例3-1 Pelican商店 89

案例3-2电影行业 90

案例3-3亚太地区的商学院 90

第4章 概率 92

实践中的统计：罗门哈斯公司 92

4.1试验、计数法则和概率分配 93

4.1.1计数法则、组合和排列 94

4.1.2试验结果的概率分配 96

4.1.3 KP＆L公司项目的概率 97

练习 98

4.2事件及其概率 99

练习 101

4.3概率的基本性质 102

4.3.1事件的补 102

4.3.2加法公式 103

练习 105

4.4条件概率 106

4.4.1独立事件 108

4.4.2乘法公式 108

练习 109

4.5贝叶斯定理 111

表格法 113

练习 114

总结 115

关键术语 115

重要公式 116

补充练习 117

案例4-1 Hamilton县的法官们 120

第5章 离散型概率分布 122

实践中的统计：花旗银行 122

5.1随机变量 123

5.1.1离散型随机变量 123

5.1.2连续型随机变量 124

练习 124

5.2离散型概率分布 125

练习 126

5.3数学期望和方差 128

5.3.1数学期望 128

5.3.2方差 128

练习 129

5.4二项概率分布 131

5.4.1二项试验 131

5.4.2马丁服装商店问题 132

5.4.3二项概率表的使用 135

5.4.4二项概率分布的数学期望和方差 135

练习 136

5.5泊松概率分布 138

5.5.1一个时间段上的例子 138

5.5.2一个与长度或距离间隔有关的例子 140

练习 140

5.6超几何概率分布 141

练习 142

总结 143

关键术语 144

重要公式 144

补充练习 145

第6章 连续型概率分布 148

实践中的统计：宝洁公司 148

6.1均匀概率分布 149

作为概率度量的面积 150

练习 151

6.2正态概率分布 152

6.2.1正态曲线 152

6.2.2标准正态概率分布 153

6.2.3计算任一正态概率分布的概率 156

6.2.4 Grear轮胎公司问题 156

练习 157

6.3二项概率的正态近似 159

练习 160

6.4指数概率分布 161

6.4.1计算指数分布的概率 161

6.4.2泊松分布与指数分布的关系 162

练习 163

总结 164

关键术语 164

重要公式 164

补充练习 165

案例6-1 Specialty玩具公司 167

第7章 抽样和抽样分布 168

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司 168

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题 169

7.2简单随机抽样 170

7.2.1自有限总体的抽样 170

7.2.2自无限总体的抽样 171

练习 172

7.3点估计 173

练习 174

7.4抽样分布简介 175

7.5 x的抽样分布 177

7.5.1 x的数学期望 177

7.5.2 x的标准差 177

7.5.3 x的抽样分布的形态 178

7.5.4 EAI问题中x的抽样分布 179

7.5.5 x的抽样分布的实际值 180

7.5.6 样本容量与x的抽样分布的关系 180

练习 181

7.6p的抽样分布 183

7.6.1 p的数学期望 183

7.6.2 p的标准差 183

7.6.3 p的抽样分布的形式 184

7.6.4 p的抽样分布的实际值 185

练习 185

7.7点估计的性质 187

7.7.1无偏性 187

7.7.2有效性 187

7.7.3一致性 188

7.8其他抽样方法 188

7.8.1分层随机抽样 188

7.8.2整群抽样 189

7.8.3系统抽样 189

7.8.4方便抽样 189

7.8.5判断抽样 190

总结 190

关键术语 190

重要公式 191

补充练习 191

第8章 区间估计 193

实践中的统计：Food Lion 193

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形 194

8.1.1边际误差和区间估计 194

8.1.2应用中的建议 196

练习 197

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形 198

8.2.1边际误差和区间估计 199

8.2.2应用中的建议 201

8.2.3利用小样本 201

8.2.4区间估计程序的小结 202

练习 203

8.3样本容量的确定 205

练习 206

8.4总体比率的区间估计 207

样本容量的确定 208

练习 209

总结 211

关键术语 211

重要公式 212

补充练习 212

案例8-1 Young Professional杂志 214

案例8-2 Gulf Real EstateProperties公司 215

案例8-3 Metropolitan Research有限公司 216

第9章 假设检验 218

实践中的统计：John Morrell有限公司 218

9.1原假设和备择假设的建立 219

9.1.1检验研究中的假设 219

9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验 219

9.1.3决策中的假设检验 220

9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结 220

练习 220

9.2第一类错误和第二类错误 221

练习 222

9.3总体均值的检验：σ已知 223

9.3.1单侧检验 223

9.3.2双侧检验 227

9.3.3小结与应用中的建议 228

9.3.4区间估计与假设检验的关系 229

练习 230

9.4总体均值：σ未知的情形 233

9.4.1单侧检验 233

9.4.2双侧检验 234

9.4.3小结与应用中的建议 235

练习 235

9.5总体比率 237

小结 239

练习 239

9.6假设检验及决策 241

9.7计算第二类错误的概率 241

练习 243

9.8对总体均值进行假设检验时样本容量的确定 245

练习 247

总结 247

关键术语 248

重要公式 248

补充练习 248

案例9-1 Quality Associates有限公司 251

案例9-2失业问题研究 252

第10章 两总体均值和比例的统计推断 253

实践中的统计：美国食品与药品管理局 253

10.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知 254

10.1.1 μ1-μ2的区间估计 254

10.1.2 μ1-μ2的假设检验 255

10.1.3实践建议 256

练习 257

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 258

10.2.1 μ1-μ2的区间估计 258

10.2.2 μ1-μ2的假设检验 259

10.2.3实践建议 261

练习 262

10.3两总体均值之差的推断：匹配样本 264

练习 266

10.4两总体比例之差的推断 268

10.4.1 p1-p2的区间估计 268

10.4.2关于p1-p2的假设检验 269

练习 270

总结 272

关键术语 272

重要公式 273

补充练习 274

案例10-1 Par公司 276

第11章 关于总体方差的统计推断 278

实践中的统计：美国会计总署 278

11.1关于一个总体方差的统计推断 279

11.1.1区间估计 280

11.1.2假设检验 282

练习 284

11.2关于两个总体方差的统计推断 285

练习 289

总结 290

重要公式 290

补充练习 290

案例11-1空军训练计划 292

第12章 拟合优度检验和独立性检验 293

实践中的统计：United Way 293

12.1拟合优度检验：多项总体 294

练习 296

12.2独立性检验 298

练习 301

12.3拟合优度检验：泊松分布与正态分布 303

12.3.1泊松分布 303

12.3.2正态分布 306

练习 308

总结 309

关键术语 309

重要公式 310

补充练习 310

案例12-1两党议程变更 312

第13章 实验设计与方差分析 314

实践中的统计：Burke市场营销服务公司 314

13.1实验设计和方差分析初步 315

13.1.1数据收集 316

13.1.2方差分析的假定 317

13.1.3问题的一般提法 317

13.2方差分析：k个总体均值相等性检验 318

13.2.1总体方差的处理间估计 319

13.2.2总体方差的处理内估计 320

13.2.3方差估计量的比较：F检验 320

13.2.4 ANOVA表 322

13.2.5方差分析的计算结果 323

13.2.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究 323

练习 325

13.3多重比较方法 327

13.3.1 Fisher的LSD方法 327

13.3.2第一类错误概率 329

练习 330

13.4随机化区组设计 331

13.4.1空中交通管理员工作压力测试 331

13.4.2 ANOVA方法 333

13.4.3计算与结论 333

练习 334

13.5析因实验 336

13.5.1 ANOVA方法 337

13.5.2 计算与结论 337

练习 339

总结 341

关键术语 341

重要公式 342

补充练习 343

案例13-1 Wentworth医疗中心 346

案例13-2工业产品推销员的回报 347

第14章 简单线性回归 349

实践中的统计：联合数据系统公司 349

14.1简单线性回归模型 350

14.1.1回归模型和回归方程 350

14.1.2估计的回归方程 351

14.2最小二乘法 352

练习 355

14.3判定系数 359

相关系数 361

练习 362

14.4模型的假定 363

14.5显著性检验 364

14.5.1 σ2的估计 365

14.5.2 t检验 365

14.5.3 β1的置信区间 367

14.5.4 F检验 367

14.5.5关于显著性检验解释的几点注意 368

练习 369

14.6应用估计的回归方程进行估计和预测 371

14.6.1点估计 371

14.6.2区间估计 371

14.6.3 y平均值的置信区间 372

14.6.4 y的一个个别值的预测区间 373

练习 374

14.7计算机解法 375

练习 376

14.8残差分析：证实模型假定 378

14.8.1关于x的残差图 379

14.8.2关于y的残差图 380

14.8.3标准化残差 380

14.8.4正态概率图 381

练习 383

14.9残差分析：异常值和有影响的观测值 384

14.9.1检测异常值 384

14.9.2检测有影响的观测值 385

练习 387

总结 388

关键术语 389

重要公式 389

补充练习 390

案例14-1测量股市风险 395

案例14-2美国交通部 395

案例14-3校友捐赠 396

案例14-4美国职业棒球联盟球队的价值 397

第15章 多元回归 398

实践中的统计：国际纸业公司 398

15.1多元回归模型 399

15.1.1回归模型和回归方程 399

15.1.2估计的多元回归方程 399

15.2最小二乘法 400

15.2.1一个例子：巴特勒运输公司 401

15.2.2关于回归系数解释的注释 402

练习 403

15.3多元判定系数 406

练习 407

15.4模型的假定 409

15.5显著性检验 409

15.5.1 F检验 410

15.5.2 t检验 411

15.5.3多重共线性 412

练习 413

15.6利用估计的回归方程进行估计和预测 414

练习 415

15.7定性自变量 416

15.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司 416

15.7.2解释参数 418

15.7.3更复杂的定性变量 419

练习 420

15.8残差分析 422

15.8.1检测异常值 423

15.8.2学生化删除残差和异常值 423

15.8.3有影响的观测值 424

15.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值 424

练习 425

15.9 logistic回归 427

15.9.1 logistic回归方程 428

15.9.2估计logistic回归方程 428

15.9.3显著性检验 429

15.9.4管理上的应用 430

15.9.5解释logistic回归方程 430

15.9.6对数机会比（logit） 432

变换 432

练习 433

总结 435

关键术语 435

重要公式 436

补充练习 437

案例15-1消费者调查股份有限公司 442

案例15-2预测学生综合测验成绩 443

案例15-3校友捐赠 443

案例15-4预测全美橄榄球大联盟的获胜率 445

第16章 回归分析：建立模型 446

实践中的统计：Monsanto公司 446

16.1一般线性模型 447

16.1.1模拟曲线关系 447

16.1.2交互作用 449

16.1.3包含因变量的变换 451

16.1.4内蕴线性的非线性模型 453

练习 454

16.2确定什么时候增加或者删除变量 456

16.2.1一般情形 458

16.2.2 p-值的应用 459

练习 459

16.3大型问题的分析 461

16.4变量选择方法 464

16.4.1逐步回归 464

16.4.2前向选择 465

16.4.3后向消元 465

16.4.4最佳子集回归 465

16.4.5做出最终的选择 466

练习 467

16.5实验设计的多元回归方法 468

练习 470

16.6自相关性和杜宾-瓦特森检验 471

练习 474

总结 474

关键术语 474

重要公式 474

补充练习 475

案例16-1职业高尔夫协会巡回赛的统计分析 477

案例16-2汽车的油耗问题 478

案例16-3预测高等院校的毕业率 478

第17章 指数 479

实践中的统计：美国劳工部，劳工统计局 479

17.1价比 480

17.2综合物价指数 480

练习 482

17.3根据价比计算综合物价指数 483

练习 484

17.4一些重要的价格指数 484

17.4.1消费者价格指数 484

17.4.2生产者价格指数 485

17.4.3道琼斯股票平均价格指数 485

17.5根据物价指数减缩数列 485

练习 487

17.6关于物价指数的其他问题 487

17.6.1商品项目的选择 487

17.6.2基期的选择 488

17.6.3品质的改变 488

17.7物量指数 488

练习 489

总结 489

关键术语 490

重要公式 490

补充练习 491

第18章 预测 493

实践中的统计：内华达职业健康诊所 493

18.1时间序列的成分 494

18.1.1趋势成分 495

18.1.2循环成分 495

18.1.3季节成分 496

18.1.4不规则成分 496

18.2平滑法 496

18.2.1移动平均法 496

18.2.2加权移动平均法 498

18.2.3指数平滑法 498

练习 501

18.3趋势推测法 503

练习 505

18.4趋势和季节成分 506

18.4.1乘法模型 507

18.4.2计算季节指数 507

18.4.3消除季节影响的时间序列 510

18.4.4利用消除季节影响的时间序列确定趋势 510

18.4.5季节调整 511

18.4.6根据月度资料建立模型 512

18.4.7循环成分 512

练习 512

18.5回归分析 513

18.6预测方法 514

18.6.1德尔菲法 515

18.6.2专家判断法 515

18.6.3远景方案论述法 515

18.6.4直观法 515

总结 515

关键术语 516

重要公式 516

补充练习 517

案例18-1预测食品和饮料的销售额 519

案例18-2预测损失的销售额 520

第19章 非参数方法 522

实践中的统计：West Shell Realtors公司 522

19.1符号检验 524

19.1.1小样本情形 524

19.1.2大样本情形 525

19.1.3中位数假设检验 526

练习 526

19.2威尔科克森符号秩检验 528

练习 529

19.3曼-惠特尼-威尔科克森检验 531

19.3.1小样本情形 531

19.3.2大样本情形 533

练习 535

19.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验 536

练习 538

19.5秩相关 539

秩相关显著性检验 540

练习 541

总结 542

关键术语 543

重要公式 543

补充练习 543

第20章 质量管理的统计方法 546

实践中的统计：美国道氏化学公司 546

20.1基本原理和框架 547

20.1.1马可姆·波里奇国家质量奖 548

20.1.2 ISO 9000 548

20.1.3 6σ 548

20.2统计过程管理 550

20.2.1控制图 550

20.2.2 x控制图：过程的均值和标准差已知 551

20.2.3 x控制图：过程的均值和标准差未知 553

20.2.4 R控制图 555

20.2.5 p控制图 556

20.2.6 np控制图 557

20.2.7控制图的解释 558

练习 558

20.3抽样检验 559

20.3.1 KALI有限公司：抽样检验的实例 560

20.3.2接收概率的计算 561

20.3.3抽样检验方案的选择 563

20.3.4多次抽样方案 564

练习 565

总结 565

关键术语 566

重要公式 566

补充练习 567

第21章 决策分析 569

实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司 569

21.1问题简介 570

21.1.1支付表 570

21.1.2决策树 571

21.2概率决策 571

21.2.1期望值法 572

21.2.2完备信息的期望值 573

练习 574

21.3样本信息下的决策分析 576

21.3.1决策树 577

21.3.2决策策略 578

21.3.3样本信息的期望值 579

练习 580

21.4应用贝叶斯定理计算分枝概率 582

练习 584

总结 585

关键术语 586

重要公式 586

案例21-1诉讼辩护策略 587