以Excel为决策工具的商务统计 原书第5版PDF电子书下载

第1章　简介和数据收集 1

1.1　为什么学习统计学 1

1.2　适用于管理的统计学 1

统计应用：Good Tunes公司 2

1.3　统计基本术语 3

1.4　数据收集 4

1.5　变量类型 6

1.6　Microsoft Excel工作表 9

本章小结 11

关键术语 11

第2章　表格和图表中的数据表示 12

统计应用：Choice Is Yours公司（一） 12

2.1　分类数据的图表 13

2.2　数值数据的整理 19

2.3　数值数据的图表 23

2.4　交叉表 32

2.5　散点图与时间序列图 36

2.6　图表误用和道德问题 40

本章小结 43

关键术语 44

第3章　数值型描述度量 45

统计应用：Choice Is Yours公司（二） 45

3.1　集中趋势度量 45

3.2　离散程度与形状 50

3.3　总体的数值型描述度量 60

3.4　探索性数据分析 63

3.5　协方差和相关系数 67

3.6　数值型描述度量的缺陷和道德问题 71

本章小结 72

重要公式 72

关键术语 74

第4章　概率论基础 75

统计应用：Consumer电子公司 75

4.1　概率的基本概念 76

4.2　条件概率 82

4.3　贝叶斯定理 88

4.4　道德问题和概率 93

4.5　概率计算规则 93

本章小结 93

重要公式 93

关键术语 94

第5章　离散型随机变量的概率分布 95

统计应用：Saxon Home Improvement公司 95

5.1　离散型随机变量的概率分布 95

5.2　协方差及其在金融中的应用 99

5.3　二项分布 103

5.4 泊松分布 109

5.5 超几何分布 113

5.6 运用泊松分布近似二项分布 115

本章小结 116

重要公式 116

关键术语 117

第6章 正态分布和其他连续型分布 118

统计应用：OurCampus！网站 118

6.1 连续型概率分布 118

6.2 正态分布 119

6.3 评价正态性 130

6.4 均匀分布 133

6.5 指数分布 135

6.6 运用正态分布近似二项分布 137

本章小结 137

重要公式 137

关键术语 138

第7章 抽样与抽样分布 139

统计应用：牛津谷物公司（一） 139

7.1 抽样方法 139

7.2 评价调查价值 144

7.3 抽样分布 147

7.4 均值的抽样分布 147

7.5 比例的抽样分布 155

7.6 有限总体中的抽样 158

本章小结 158

重要公式 158

关键术语 159

第8章 置信区间估计 160

统计应用：Saxon Home Improvement公司 160

8.1 均值的置信区间估计（σ已知） 161

8.2 均值的置信区间估计（σ未知） 164

8.3　比例的置信区间估计 170

8.4　确定样本容量 173

8.5 置信区间估计在审计中的应用 178

8.6　置信区间估计和道德问题 184

8.7　有限总体的估计和样本容量确定 184

本章小结 184

重要公式 184

关键术语 185

第9章　假设检验基础：单样本检验 186

统计应用：牛津谷物公司（二） 186

9.1　假设检验的方法 186

9.2　均值的假设检验，Z检验（σ已知） 190

9.3　单尾检验 196

9.4　均值的t假设检验（σ未知） 200

9.5 比例假设检验的Z检验 206

9.6　假设检验潜在的缺陷和道德问题 209

9.7 检验功效 211

本章小结 211

重要公式 211

关键术语 212

第10章　双样本检验 213

统计应用：BLK食品公司 213

10.1 两个独立总体均值的比较 213

10.2　两个相关总体均值的比较 221

10.3　比较两个总体的比例 229

10.4　两个方差的F检验 235

本章小结 240

重要公式 241

关键术语 242

第11章　方差分析 243

统计应用：Perfect Parachutes公司 243

11.1 完全随机假设：单因素方差分析 243

11.2 因子设计：双因素方差分析 255

11.3　随机区组设计 266

本章小结 266

重要公式 266

关键术语 267

第12章　卡方检验和非参数检验 269

统计应用：T.C.Resort Properties公司 269

12.1 两个比例（独立样本）差值的卡方检验 269

12.2 两个以上比例差值的卡方检验 275

12.3　独立性的卡方检验 281

12.4　两个比例差值的McNEMAR检验（相关样本） 286

12.5　Wilcoxon秩和检验：两个独立总体的非参数分析 289

12.6 Kruskal-Wallis秩检验：单因素方差分析的非参数方法 295

12.7　对方差或标准差的x2检验 299

本章小结 299

重要公式 299

关键术语 300

第13章　简单线性回归 301

统计应用：Sunflowers Apparel公司 301

13.1 回归模型的类型 301

13.2　确定简单线性回归方程 303

13.3　偏差的度量 311

13.4　假设 315

13.5　残差分析 316

13.6　度量自相关：杜宾·瓦森统计量 320

13.7　关于斜率和相关系数的推断 324

13.8　均值估计和单值预测 330

13.9　回归的缺陷和道德问题 333

本章小结 337

重要公式 338

关键术语 339

第14章　多元回归介绍 341

统计应用：OmniFoods公司 341

14.1 创建多元回归模型 341

14.2 多元判定系数r2，校正r2和联合F检验 346

14.3 多元回归模型的残差分析 349

14.4　总体回归系数的推论 351

14.5　多元回归模型的检验部分 354

14.6　在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项 358

本章小结 367

重要公式 369

关键术语 370

第15章　构建多元回归模型 371

统计应用：WTT-TV公司 371

15.1　二次回归模型 371

15.2　在回归模型中运用变换 378

15.3　共线性 381

15.4　模型构建 382

15.5　多元回归的缺陷和道德问题 389

本章小结 390

重要公式 391

关键术语 391

第16章　时间序列预测和指数 392

统计应用：The Principled公司 392

16.1　商业预测的重要性 392

16.2　经典乘法时间序列模型的组成因素 393

16.3　年时间序列平滑 394

16.4　最小二乘趋势拟合和预测 400

16.5　自回归模型用于拟合和预测趋势 410

16.6　选择适合的预测模型 417

16.7　时间序列预测季节数据 421

16.8　指数 427

16.9　时间序列预测的缺陷 433

本章小结 434

重要公式 434

关键术语 437

第17章　决策制定 438

统计应用：可信基金 438

17.1　结算表和决策树 438

17.2　决策制定标准 442

17.3　样本信息的决策制定 450

17.4　效用 455

本章小结 456

重要公式 456

关键术语 456

第18章　统计在质量管理中的应用 458

统计应用：Beachcomber酒店 458

18.1　全面质量管理 459

18.2　六西格玛管理 460

18.3　控制图理论 461

18.4　比例的控制图：p-图 463

18.5　红珠实验：理解过程变异性 469

18.6　极差和均值控制图 470

18.7　过程能力 477

本章小结 482

重要公式 482

关键术语 483