商务与经济统计 （原书第9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

目录 1

译者简介 1

译者序 1

作者简介 1

前言 1

1.1.2 财务 2

1.1.1 会计 2

1.1 在商务和经济中的应用 2

1.2.1 个体、变量和观测值 3

1.2 数据 3

1.1.3 市场营销 3

1.1.4 生产 3

1.1.5 经济 3

1.2.2 测量尺度 4

1.2.4 截面数据和时间序列数据 5

1.2.3 品质型数据和数量型数据 5

1.3.1 已存在来源 6

1.3 数据来源 6

1.3.2 统计研究 8

1.4 描述统计 9

1.3.3 数据搜集误差 9

1.5 统计推断 10

总结 11

1.6 计算机与统计分析 11

练习 12

关键术语 12

实践中的统计：高露洁一棕榄公司 17

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法 17

2.1.1 频数分布 18

2.1 品质型数据汇总 18

2.1.3 条形图和饼形图 19

2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布 19

练习 20

2.2.1 频数分布 23

2.2 数量型数据汇总 23

2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布 24

2.2.4 直方图 25

2.2.3 打点图 25

2.2.5 累积分布 26

练习 27

2.2.6 累积曲线 27

2.3 探索性数据分析：茎叶显示 30

练习 32

2.4.1 交叉分组表 34

2.4 交叉分组表和散点图 34

2.4.2 辛普森悖论 35

2.4.3 散点图和趋势线 36

练习 37

总结 41

关键术语 42

补充练习 43

重要公式 43

案例　Pelican商店 49

实践中的统计：Small Fry Design公司 50

附录2A 在表格和图形描述中使用Minitab （见CD）附录2B 在表格和图形描述中使用Excel （见CD）第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法 50

3.1.1 平均数 51

3.1 位置的度量 51

3.1.2 中位数 52

3.1.4 百分位数 53

3.1.3 众数 53

3.1.5 四分位数 54

练习 55

3.2.1 极差 58

3.2 变异程度的度量 58

3.2.3 方差 59

3.2.2 四分位数间距 59

3.2.4 标准差 60

练习 61

3.2.5 标准差系数 61

3.3.1 分布形态 63

3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 63

3.3.3 切比雪夫定理 64

3.3.2 z-分数 64

3.3.5 异常值的检测 65

3.3.4 经验法则 65

练习 66

3.4.2 箱形图 68

3.4.1 五数概括法 68

3.4 探索性数据分析 68

练习 69

3.5.1 协方差 71

3.5 两变量间关系的度量 71

3.5.2 协方差的解释 72

3.5.3 相关系数 73

3.5.4 样本相关系数的解释 74

练习 75

3.6.1 加权平均数 76

3.6 加权平均数和使用分组数据 76

3.6.2 分组数据 77

练习 79

关键术语 80

总结 80

重要公式 81

补充练习 83

案例3-1 Pelican商店 86

案例3-3 亚太地区的商学院 87

案例3-2 国家健康护理协会 87

实践中的统计：莫顿国际公司 89

附录3A 利用Minitab计算描述统计量 （见CD）附录3B 利用Excel计算描述统计量………………（见CD）第4章 概率 89

4.1 试验、计数法则和概率分配 90

4.1.1 计数法则、组合和排列 91

4.1.2 试验结果的概率分配 93

4.1.3 KP L公司项目的概率 94

练习 95

4.2 事件及其概率 96

练习 98

4.3.1 事件的补 99

4.3 概率的基本性质 99

4.3.2 加法公式 100

练习 101

4.4 条件概率 103

4.4.2 乘法公式 105

4.4.1 独立事件 105

练习 106

4.5 贝叶斯定理 108

练习 110

表格法 110

总结 111

重要公式 112

关键术语 112

补充练习 113

案例 Hamilton县的法官们 116

实践中的统计：花旗银行 118

第5章 离散型概率分布 118

5.1.1 离散型随机变量 119

5.1 随机变量 119

练习 120

5.1.2 连续型随机变量 120

5.2 离散型概率分布 121

练习 122

5.3.2 方差 124

5.3.1 数学期望 124

5.3 数学期望和方差 124

练习 125

5.4.1 二项试验 127

5.4 二项概率分布 127

5.4.2 马丁服装商店问题 128

5.4.3 二项概率表的使用 130

5.4.4 二项概率分布的数学期望和方差 131

练习 132

5.5 泊松概率分布 133

5.5.1 一个时间段上的例子 134

5.5.2 一个与长度或距离间隔有关的例子 135

练习 136

5.6 超几何概率分布 137

练习 138

关键术语 139

总结 139

补充练习 140

重要公式 140

实践中的统计：宝洁公司 143

附录5A 用Minitab计算离散型概率分布 （见CD）附录5B 用Excel计算离散型概率分布 （见CD）第6章 连续型概率分布 143

6.1 均匀概率分布 144

作为概率度量的面积 145

练习 146

6.2.1 正态曲线 147

6.2 正态概率分布 147

6.2.2 标准正态概率分布 148

6.2.3 计算任一正态概率分布的概率 152

6.2.4 Grear轮胎公司问题 153

练习 154

6.3 二项概率的正态近似 155

6.4 指数概率分布 157

练习 157

6.4.1 计算指数分布的概率 158

练习 159

6.4.2 泊松分布与指数分布的关系 159

关键术语 160

总结 160

补充练习 161

重要公式 161

案例 Specialty玩具公司 163

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司 164

附录6A 用Minitab计算连续型概率分布 （见CD）附录6B 用Excel计算连续型概率分布 （见CD）第7章 抽样和抽样分布 164

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题 165

7.2.1 自有限总体的抽样 166

7.2 简单随机抽样 166

7.2.2 自无限总体的抽样 167

练习 168

7.3 点估计 169

练习 170

7.4 抽样分布简介 171

7.5.2 ？的标准差 173

7.5.1 ？的数学期望 173

7.5 ？的抽样分布 173

7.5.3 ？的抽样分布的形态 174

7.5.5 ？的抽样分布的实际值 175

7.5.4 EAI问题中？的抽样分布 175

7.5.6 样本容量与？的抽样分布的关系 176

练习 177

7.6 ？的抽样分布 178

7.6.3 ？的抽样分布的形式 179

7.6.2 ？的标准差 179

7.6.1 ？的数学期望 179

7.6.4 ？的抽样分布的实际值 180

练习 181

7.7.1 无偏性 182

7.7 点估计的性质 182

7.8.1 分层随机抽样 183

7.8 其他抽样方法 183

7.7.2 有效性 183

7.7.3 一致性 183

7.8.4 方便抽样 184

7.8.3 系统抽样 184

7.8.2 整群抽样 184

关键术语 185

总结 185

7.8.5 判断抽样 185

补充练习 186

重要公式 186

实践中的统计：Food Lion 189

附录7A ？的数学期望和标准差 （见CD）附录7B 利用Minitab进行随机抽样 （见CD）附录7C 利用Excel进行随机抽样 （见CD）第8章 区间估计 189

8.1 总体均值的区间估计：σ已知的情形 190

8.1.1 边际误差和区间估计 191

练习 193

8.1.2 应用中的建议 193

8.2 总体均值的区间估计：σ未知的情形 194

8.2.1 边际误差和区间估计 196

8.2.3 利用小样本 197

8.2.2 应用中的建议 197

8.2.4 区间估计程序的小结 198

练习 199

8.3 样本容量的确定 201

练习 202

8.4 总体比率的区间估计 203

样本容量的确定 204

练习 205

总结 206

重要公式 207

关键术语 207

补充练习 208

案例8-1 Bock投资服务公司 210

案例8-2 Gulf Real Estate Prope-rties公司 211

案例8-3 Metropolitan Research有限公司 213

实践中的统计：John Morrell有限公司 214

附录8A 用Minitab求置信区间估计 （见CD）附录8B 用Excel求区间估计 （见CD）第9章 假设检验 214

9.1.2 对某项声明的有效性所进行的检验 215

9.1.1 检验研究中的假设 215

9.1 原假设和备择假设的建立 215

练习 216

9.1.4 关于原假设和备择假设形式的小结 216

9.1.3 决策中的假设检验 216

9.2 第一类错误和第二类错误 217

练习 218

9.3.1 单侧检验 219

9.3 总体均值的检验：σ已知 219

9.3.2 双侧检验 223

9.3.3 小结与应用中的建议 224

9.3.4 区间估计与假设检验的关系 225

练习 226

9.4.1 单侧检验 229

9.4 总体均值：σ未知的情形 229

9.4.2 双侧检验 230

9.4.3 小结与应用中的建议 231

练习 232

9.5 总体比率 234

小结 235

练习 236

9.6 假设检验及决策 237

9.7 计算第二类错误的概率 238

练习 240

9.8 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定 241

练习 243

关键术语 244

总结 244

补充练习 245

重要公式 245

案例9-1 Quality Associates有限公司 247

案例9-2 失业问题研究 248

实践中的统计：Fisons公司 250

附录9A 用Minitab进行假设检验 （见CD）附录9B 用Excel进行假设检验 （见CD）第10章 两总体均值和比例的统计推断 250

10.1.1 μ1-μ2的区间估计 251

10.1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知 251

10.1.2 μ1-μ2的假设检验 252

10.1.3 实践建议 253

练习 254

10.2.1 μ1-μ2的区间估计 255

10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 255

10.2.2 μ1-μ2的假设检验 256

10.2.3 实践建议 258

练习 259

10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本 262

练习 263

10.4.1 P1-P2的区间估计 266

10.4 两总体比例之差的推断 266

10.4.2 关于p1-p2的假设检验 267

练习 268

总结 269

重要公式 270

关键术语 270

补充练习 271

案例 Par公司 273

实践中的统计：美国会计总署 274

附录10A 用Minitab进行两个总体的推断 （见CD）附录10B 用Excel进行两个总体的推断 （见CD）第11章 关于总体方差的统计推断 274

11.1 关于一个总体方差的统计推断 275

11.1.1 区间估计 276

11.1.2 假设检验 278

练习 280

11.2 关于两个总体方差的统计推断 281

练习 285

补充练习 286

重要公式 286

总结 286

案例 空军训练计划 287

实践中的统计：United Way 289

附录11A 用Minitab计算总体方差 （见CD）附录11B 用Excel计算总体方差 （见CD）第12章 拟合优度检验和独立性检验 289

12.1 拟合优度检验：多项总体 290

练习 292

12.2 独立性检验 293

练习 296

12.3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布 298

12.3.1 泊松分布 299

12.3.2 正态分布 301

练习 304

补充练习 305

重要公式 305

总结 305

关键术语 305

案例 两党议程变更 308

实践中的统计：Burke市场营销服务公司 309

附录12A 用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验 （见CD）附录12B 用Excel进行拟合优度检验与独立性检验 （见CD）第13章 方差分析与实验设计 309

13.1 方差分析引论 310

13.1.2 问题的一般提法 311

13.1.1 方差分析的假定 311

13.2 方差分析：k个总体均值相等性检验 312

13.2.2 总体方差的处理内估计 313

13.2.1 总体方差的处理间估计 313

13.2.3 方差估计量的比较：F检验 314

13.2.4 ANOVA表 315

13.2.5 方差分析的计算结果 316

练习 317

13.3.1 Fisher的LSD方法 319

13.3 多重比较方法 319

13.3.2 第一类错误概率 321

练习 322

13.4 实验设计初步 323

13.5.1 总体方差的处理间估计 324

13.5 完全随机化设计 324

数据收集 324

13.5.5 两两比较 325

13.5.4 ANOVA表 325

13.5.2 总体方差的处理内估计 325

13.5.3 方差估计量的比较：F检验 325

练习 326

13.6.1 空中交通管理员工作压力测试 328

13.6 随机化区组设计 328

13.6.2 ANOVA方法 329

13.6.3 计算与结论 330

练习 331

13.7 析因实验 332

13.7.2 计算与结论 334

13.7.1 ANOVA方法 334

练习 336

关键术语 337

总结 337

重要公式 338

补充练习 340

案例13-1 Wentworth医疗中心 344

案例13-2 工业产品推销员的回报 345

实践中的统计：联合数据系统公司 347

附录13A 使用Minitab进行方差分析和实验设计 （见CD）附录13B 使用Excel进行方差分析和实验设计 （见CD）第14章 简单线性回归 347

14.1.1 回归模型和回归方程 348

14.1 简单线性回归模型 348

14.1.2 估计的回归方程 349

14.2 最小二乘法 350

练习 353

14.3 判定系数 356

相关系数 359

练习 360

14.4 模型的假定 361

14.5.1 σ2的估计 362

14.5 显著性检验 362

14.5.2 t检验 363

14.5.3 β1的置信区间 364

14.5.4 F检验 365

14.5.5 关于显著性检验解释的几点注意 366

练习 367

14.6.3 y平均值的置信区间 369

14.6.2 区间估计 369

14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测 369

14.6.1 点估计 369

14.6.4 y的一个个别值的预测区间 370

练习 372

14.7 计算机解法 373

练习 374

14.8 残差分析：证实模型假定 376

14.8.2 关于？的残差图 377

14.8.1 关于x的残差图 377

14.8.3 标准化残差 378

14.8.4 正态概率图 379

练习 380

14.9.1 检测异常值 381

14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值 381

14.9.2 检测有影响的观测值 383

练习 385

关键术语 386

总结 386

重要公式 387

补充练习 388

案例14-1 教育经费支出和学生成绩 391

案例14-2 美国交通部 392

案例14-3 校友捐赠 393

案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值 394

实践中的统计：国际纸业公司 396

附录14A 最小二乘公式的推导 （见CD）附录14B 利用相关系数的显著性检验 （见CD）附录14C 利用Minitab进行回归分析 （见CD）附录14D 利用Excel进行回归分析 （见CD）第15章 多元回归 396

15.1.2 估计的多元回归方程 397

15.1.1 回归模型和回归方程 397

15.1 多元回归模型 397

15.2 最小二乘法 398

15.2.1 一个例子：巴特勒运输公司 399

15.2.2 关于回归系数解释的注释 400

练习 401

15.3 多元判定系数 404

练习 405

15.4 模型的假定 406

15.5.1 F检验 407

15.5 显著性检验 407

15.5.3 多重共线性 409

15.5.2 t检验 409

练习 410

15.6 利用估计的回归方程进行估计和预测 412

15.7 定性自变量 413

练习 413

15.7.1 一个例子：约翰逊过滤水股份公司 414

15.7.2 解释参数 415

15.7.3 更复杂的定性变量 416

练习 417

15.8 残差分析 419

15.8.2 学生化删除残差和异常值 420

15.8.1 检测异常值 420

15.8.4 利用库克距离测度识别有影响的观测值 421

15.8.3 有影响的观测值 421

练习 422

15.9 logistic回归 424

15.9.2 估计logistic回归方程 425

15.9.1 logistic回归方程 425

15.9.3 显著性检验 426

15.9.5 解释logistic回归方程 427

15.9.4 管理上的应用 427

15.9.6 对数机会比（logit）变换 429

练习 430

关键术语 432

总结 432

重要公式 433

补充练习 434

案例15-1 消费者调查股份有限公司 438

案例15-2 全美橄榄球联盟四分卫等级排序 439

案例15-3 预测学生综合测验成绩 440

案例15-4 校友捐赠 441

实践中的统计：Monsanto公司 443

附录15A 利用Minitab进行多元回归分析 （见CD）附录15B 利用Excel进行多元回归分析 （见CD）附录15C 利用Minitab进行Logistic回归 （见CD）第16章 回归分析：建立模型 443

16.1.1 模拟曲线关系 444

16.1 一般线性模型 444

16.1.2 交互作用 446

16.1.3 包含因变量的变换 448

16.1.4 内蕴线性的非线性模型 450

练习 451

16.2 确定什么时候增加或者删除变量 453

16.2.1 一般情形 454

16.2.2 p-值的应用 455

练习 456

16.3 大型问题的分析 458

16.4.1 逐步回归 461

16.4 变量选择方法 461

16.4.4 最佳子集回归 462

16.4.3 后向消元 462

16.4.2 前向选择 462

16.4.5 做出最终的选择 463

练习 464

自相关性和杜宾-瓦特森检验 466

16.5 残差分析 466

练习 470

16.6 方差分析和实验设计的多元回归方法 471

练习 472

总结 473

补充练习 474

重要公式 474

关键术语 474

案例16-1 失业问题研究 476

案例16-2 汽车的油耗问题 477

案例16-3 预测高等院校的毕业率 478

实践中的统计：美国劳工部，劳工统计局 479

第17章 指数 479

17.2 综合物价指数 480

17.1 价比 480

练习 482

17.3 根据价比计算综合物价指数 483

17.4.1 消费者价格指数 484

17.4 一些重要的价格指数 484

练习 484

17.4.3 道琼斯股票平均价格指数 485

17.4.2 生产者价格指数 485

17.5 根据物价指数减缩数列 486

17.6 关于物价指数的其他问题 487

练习 487

17.7 物量指数 488

17.6.3 品质的改变 488

17.6.1 商品项目的选择 488

17.6.2 基期的选择 488

练习 489

重要公式 490

关键术语 490

总结 490

补充练习 491

实践中的统计：内华达职业健康诊所 493

第18章 预测 493

18.1 时间序列的成分 494

18.1.2 循环成分 495

18.1.1 趋势成分 495

18.2.1 移动平均法 496

18.2 平滑法 496

18.1.3 季节成分 496

18.1.4 不规则成分 496

18.2.3 指数平滑法 498

18.2.2 加权移动平均法 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

18.4.2 计算季节指数 507

18.4.1 乘法模型 507

18.4.4 利用消除季节影响的时间序列确定趋势 510

18.4.3 消除季节影响的时间序列 510

18.4.6 根据月度资料建立模型 511

18.4.5 季节调整 511

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 514

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 515

重要公式 516

补充练习 516

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

附录18A 使用Minitab进行预测 （见CD）附录18B 使用Excel进行预测 （见CD）第19章 非参数方法 521

实践中的统计：West Shell Realtors公司 521

19.1 符号检验 523

19.1.1 小样本情形 523

19.1.2 大样本情形 524

19.1.3 中位数假设检验 525

练习 525

19.2 威尔科克森符号秩检验 527

练习 528

19.3 曼-惠特尼-威尔科克森检验 530

19.3.1 小样本情形 530

19.3.2 大样本情形 532

练习 534

19.4 克鲁斯卡尔-沃利斯检验 536

练习 537

19.5 秩相关 538

秩相关显著性检验 540

练习 540

总结 541

重要公式 542

补充练习 542

关键术语 542

第20章 质量管理的统计方法 545

实践中的统计：美国道氏化学公司 545

20.1 统计过程管理 546

20.1.1 控制图 547

20.1.2 ？控制图：过程的均值和标准差已知 548

20.1.3 ？控制图：过程的均值和标准差未知 549

20.1.4 R控制图 552

20.1.5 p控制图 552

20.1.6 np控制图 554

20.1.7 控制图的解释 554

练习 555

20.2 抽样检验 556

20.2.1 KALI有限公司：抽样检验的实例 557

20.2.2 接收概率的计算 557

20.2.3 抽样检验方案的选择 560

20.2.4 多次抽样方案 560

总结 562

关键术语 562

练习 562

重要公式 563

补充练习 564

附录20A 使用Minitab绘制控制图 （见CD）第21章 决策分析 566

实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司 566

21.1 问题简介 567

21.1.1 支付表 567

21.1.2 决策树 568

21.2 概率决策 568

21.2.1 期望值法 569

21.2.2 完备信息的期望值 570

练习 571

21.3 样本信息下的决策分析 573

21.3.1 决策树 574

21.3.2 决策策略 575

21.3.3 样本信息的期望值 576

练习 577

21.4 应用贝叶斯定理计算分枝概率 579

练习 581

总结 582

关键术语 583

重要公式 583

附录21A 用TreePlan解决PDC问题 （见CD）第22章 抽样调查 （本章见CD）实践中的统计：Cinergy公司22.1 抽样调查中所用术语22.2 调查种类和抽样方法22.3 调查误差22.3.1 非抽样误差22.3.2 抽样误差22.4 简单随机抽样22.4.1 总体均值22.4.2 总体总值22.4.3 总 584

附录21A 用TreePlan解决PDC问题 （见CD）第22章 抽样调查 （本章见CD）实践中的统计：Cinergy公司22.1 抽样调查中所用术语22.2 调查种类和抽样方法22.3 调查误差22.3.1 非抽样误差22.3.2 抽样误差22.4 简单随机抽样22.4.1 总体均值22.4.2 总体总值22.4.3 总 584

案例 诉讼辩护策略 584

22.6 整群抽样 585

附录21A 用TreePlan解决PDC问题 （见CD）第22章 抽样调查 （本章见CD）实践中的统计：Cinergy公司22.1 抽样调查中所用术语22.2 调查种类和抽样方法22.3 调查误差22.3.1 非抽样误差22.3.2 抽样误差22.4 简单随机抽样22.4.1 总体均值22.4.2 总体总值22.4.3 总 585

22.5 分层简单随机抽样 585

附录C 参考书目 639