商务与经济统计 精要版 原书第6版PDF电子书下载

第1章 数据与统计 1

1.1 统计在商务和经济领域中的应用 2

1.1.1 会计 2

1.1.2 金融 3

1.1.3 营销 3

1.1.4 生产 3

1.1.5 经济 3

1.2 数据 4

1.2.1 个体、变量和观察值 4

1.2.2 测量尺度 5

1.2.3 分类数据和数值型数据 6

1.2.4 截面数据和时间序列数据 6

1.3 数据来源 8

1.3.1 现有资源 8

1.3.2 统计研究 10

1.3.3 数据采集误差 11

1.4 描述性统计 11

1.5 统计推断 13

1.6 计算机与统计分析 14

1.7 数据挖掘 14

1.8 统计实践中的道德准则 15

总结 17

关键术语 17

补充练习 18

第2章 描述性统计：表格与图形 22

2.1 分类数据的汇总 23

2.1.1 频数分布 23

2.1.2 相对频数分布和百分比频数分布 24

2.1.3 条形图和饼图 24

2.2 数值型数据的汇总 27

2.2.1 频数分布 27

2.2.2 相对频数分布和百分比频数分布 28

2.2.3 点图 29

2.2.4 直方图 29

2.2.5 累积分布 30

2.2.6 累积频数分布曲线 31

2.3 探索性数据分析：茎叶图 34

2.4 联列表和散点图 38

2.4.1 联列表 38

2.4.2 散点图和趋势线 40

总结 44

关键术语 45

重要公式 46

补充练习 46

案例1 Pelican商店 47

案例2 电影行业 48

第3章 描述统计学：数值方法 50

3.1 位置指标 51

3.1.1 平均数 51

3.1.2 中位数 52

3.1.3 众数 53

3.1.4 百分位数 53

3.1.5 四分位数 54

3.2 变异指标 57

3.2.1 极差 57

3.2.2 四分位距 58

3.2.3 方差 58

3.2.4 标准差 59

3.2.5 变异系数 60

3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 62

3.3.1 分布形态 62

3.3.2 z-分数 63

3.3.3 切比雪夫定理 63

3.3.4 经验法则 64

3.3.5 异常值的检测 65

3.4 探索性数据分析 67

3.4.1 五数统计 67

3.4.2 箱形图 67

3.5 两个变量间关系的度量 70

3.5.1 协方差 71

3.5.2 协方差的解释 72

3.5.3 相关系数 74

3.5.4 相关系数的解释 74

3.6 加权平均数和分组数据的处理 77

3.6.1 加权平均数 77

3.6.2 分组数据 78

总结 80

关键术语 81

重要公式 82

补充练习 82

案例一 Pelican商店 83

案例二 电影行业 84

第4章 概率论简介 86

4.1 试验、计数原理和概率的计算 87

4.1.1 计数原理、组合、排列 88

4.1.2 概率的计算 91

4.1.3 KP＆L公司项目的概率计算 93

4.2 事件及其概率 94

4.3 概率的一些基本性质 96

4.3.1 事件的补 96

4.3.2 加法公式 97

4.4 条件概率 100

4.4.1 独立事件 102

4.4.2 乘法公式 103

4.5 贝叶斯定理 104

4.6 表格法 107

总结 108

关键术语 109

重要公式 110

补充练习 110

案例 汉密尔顿县的法官们 111

第5章 离散型概率分布 113

5.1 随机变量 114

5.1.1 离散型随机变量 114

5.1.2 连续型随机变量 114

5.2 离散型概率分布 115

5.3 期望和方差 118

5.3.1 期望 118

5.3.2 方差 118

5.4 二项分布 120

5.4.1 二项试验 120

5.4.2 马丁服装店问题 121

5.4.3 二项分布表的使用 124

5.4.4 二项分布的期望和方差 125

5.5 泊松分布 127

5.5.1 一个时间段上的例子 127

5.5.2 一个与长度或距离有关的例子 129

5.6 超几何分布 129

总结 131

关键术语 132

重要公式 132

补充练习 133

第6章 连续型概率分布 134

6.1 均匀分布 135

用面积度量概率 136

6.2 正态分布 137

6.2.1 正态曲线 138

6.2.2 标准正态分布 139

6.2.3 一般正态分布概率的计算 143

6.2.4 葛瑞尔轮胎公司的案例 143

6.3 二项分布的正态近似 146

6 4 指数分布 148

指数分布的概率计算 149

总结 150

关键术语 150

重要公式 151

补充练习 151

第7章 抽样和抽样分布 153

7.1 联合电气公司的抽样问题 155

7.2 抽样 155

7.2.1 从有限总体中抽样 155

7.2.2 从无限总体中抽样 157

7.3 点估计 159

实践指导 160

7.4 抽样分布简介 161

7.5 ？的抽样分布 163

7.5.1 ？的数学期望 163

7.5.2 ？的标准差 164

7.5.3 ？的抽样分布的形态 165

7.5.4 EAI问题中？的抽样分布 166

7.5.5 ？的抽样分布的实际值 166

7.5.6 样本容量与？的抽样分布的关系 168

7.6 ？的抽样分布 170

7.6.1 ？的数学期望 171

7.6.2 ？的标准差 171

7.6.3 ？的抽样分布的形态 172

7.6.4 ？的抽样分布的实际值 172

总结 174

关键术语 174

重要公式 175

补充练习 175

第8章 区间估计 177

8.1 总体均值的区间估计：σ已知的情形 178

8.1.1 边际误差和区间估计 178

8.1.2 实践指导 181

8.2 总体均值的区间估计：σ未知的情形 183

8.2.1 边际误差和区间估计 185

8.2.2 实践指导 186

8.2.3 利用小样本 186

8.2.4 区间估计过程小结 187

8.3 样本容量的确定 190

8.4 总体比率的区间估计 191

样本容量的确定 192

总结 194

关键术语 195

重要公式 195

补充练习 196

案例一 《职业青年》杂志 196

案例二 海湾房地产公司 197

第9章 假设检验 200

9.1 原假设和备择假设的建立 201

9.1.1 备择假设：有待证实的假设 201

9.1.2 原假设：一个受质疑的假设 202

9.1.3 关于原假设和备择假设形式的小结 203

9.2 第一类错误和第二类错误 204

9.3 总体均值的检验：σ已知 205

9.3.1 单侧（尾）检验 206

9.3.2 双侧检验 210

9.3.3 小结及实践指导 212

9.3.4 区间估计与假设检验的关系 213

9.4 总体均值的检验：σ未知 215

9.4.1 单尾检验 216

9.4.2 双尾检验 217

9.4.3 小结与实践指导 218

9.5 总体比率的检验 219

小结 221

总结 222

关键术语 222

重要公式 223

补充练习 223

案例 质量联盟有限公司 223

第10章 总体均值的比较、试验设计及方差分析 225

10 1 两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知 226

10.1.1 μ1-μ2的区间估计 226

10.1.2 μ1-μ2的假设检验 228

10.1.3 实践指导 229

10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 230

10.2.1 μ1-μ2的区间估计 230

10.2.2 μ1-μ2的假设检验 232

10.2.3 实践指导 234

10.3 两总体均值之差的推断：配对样本 235

10.4 实验设计和方差分析简介 239

10.4.1 数据收集 240

10.4.2 方差分析的假定 241

10.4.3 方差分析概述 241

10.5 方差分析和完全随机化设计 243

10.5.1 总体方差的组间估计 244

10.5.2 总体方差的组内估计 245

10.5.3 方差的不同估计的比较：F检验 245

10.5.4 方差分析表 247

10.5.5 方差分析的计算结果 248

10.5.6 检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究 248

总结 250

关键术语 251

重要公式 251

补充练习 252

案例一 Par公司 253

案例二 专业销售人员的工资水平 254

第11章 比率的比较和独立性检验 255

11.1 两个总体比例之差的推断 256

11.1.1 p1-p2的区间估计 256

11.1.2 关于p1-p2的假设检验 257

11.2 多项分布比例的假设检验问题 259

11.3 独立性检验 263

总结 268

关键术语 268

重要公式 268

补充练习 269

第12章 简单线性回归 271

12.1 简单线性回归模型 272

12.1.1 回归模型和回归方程 272

12.1.2 估计的回归方程 273

12.2 最小二乘估计 274

12.3 可决系数 279

相关系数 282

12.4 回归模型的假定 284

12.5 显著性检验 285

12.5.1 σ2的估计 285

12.5.2 t检验 286

12.5.3 β1的置信区间 287

12.5.4 F检验 288

12.5.5 对显著性检验作解释时的注意要点 289

12.6 用回归方程的估计式进行估计和预测 291

12.6.1 点估计 291

12.6.2 区间估计 292

12.6.3 y平均值的置信区间 292

12.6.4 y的个别值的预测区间 294

12.7 残差分析：验证模型的假定条件 296

12.7.1 关于自变量值x的残差图 297

12.7.2 关于预测值？的残差图 298

总结 300

关键术语 300

重要公式 301

补充练习 302

案例一 美国交通部 303

案例二 校友捐赠 304

第13章 多元回归 305

13.1 多元回归模型 306

13.1.1 回归模型和回归方程 306

13.1.2 多元回归方程的估计式 306

13.2 最小二乘估计 307

13.2.1 案例：巴特勒运输公司 308

13.2.2 关于回归系数解释的注释 310

13.3 多重可决系数 312

13.4 回归模型的假定 314

13.5 显著性检验 315

13.5.1 F检验 315

13.5.2 t检验 317

13.6 用回归方程的估计式进行估计和预测 318

总结 320

关键术语 320

重要公式 320

补充练习 321

案例一 消费者行为调研公司 322

案例二 校友捐赠 323

附录A 参考文献 325

附录B 统计附表 326

附录C 求和符号 355

附录D 习题解答（部分） 357