商务与经济统计 精要版 原书第6版 英文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 3

1.1.1会计 3

1.1.2金融 4

1.1.3营销 4

1.1.4生产 4

1.1.5经济 4

1.2数据 5

1.2.1个体、变量和观察值 5

1.2.2测量尺度 6

1.2.3分类数据和数值型数据 7

1.2.4截面数据和时间序列数据 7

1.3数据来源 10

1.3.1现有资源 10

1.3.2统计研究 11

1.3.3数据采集误差 13

1.4描述性统计 13

1.5统计推断 15

1.6计算机与统计分析 17

1.7数据挖掘 17

1.8统计实践中的道德准则 18

总结 20

关键术语 20

补充练习 21

第2章 描述性统计：表格与图形 25

2.1分类数据的汇总 27

2.1.1频数分布 27

2.1.2相对频数分布和百分比频数分布 28

2.1.3条形图和饼图 28

2.2数值型数据的汇总 32

2.2.1频数分布 32

2.2.2相对频数分布和百分比频数分布 33

2.2.3点图 34

2.2.4直方图 34

2.2.5累积分布 36

2.2.6累积频数分布曲线 36

2.3探索性数据分析：茎叶图 40

2.4联列表和散点图 45

2.4.1联列表 46

2.4.2散点图和趋势线 48

总结 53

关键术语 53

重要公式 55

补充练习 55

案例1 Pelican商店 57

案例2电影行业 58

第3章 描述统计学：数值方法 60

3.1位置指标 62

3.1.1平均数 62

3.1.2中位数 63

3.1.3众数 64

3.1.4百分位数 65

3.1.5四分位数 66

3.2变异指标 69

3.2.1极差 70

3.2.2四分位距 70

3.2.3方差 70

3.2.4标准差 72

3.2.5变异系数 73

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 75

3.3.1分布形态 75

3.3.2 z-分数 76

3.3.3切比雪夫定理 77

3.3.4经验法则 78

3.3.5异常值的检测 79

3.4探索性数据分析 81

3.4.1五数统计 81

3.4.2箱形图 82

3.5两个变量间关系的度量 85

3.5.1协方差 85

3.5.2协方差的解释 87

3.5.3相关系数 88

3.5.4相关系数的解释 90

3.6加权平均数和分组数据的处理 93

3.6.1加权平均数 93

3.6.2分组数据 94

总结 98

关键术语 99

重要公式 100

补充练习 101

案例一Pelican商店 102

案例二 电影行业 104

第4章 概率论简介 105

4.1试验、计数原理和概率的计算 107

4.1.1计数原理、组合、排列 108

4.1.2概率的计算 112

4.1.3 KP&L公司项目的概率计算 114

4.2事件及其概率 116

4.3概率的一些基本性质 118

4.3.1事件的补 118

4.3.2加法公式 119

4.4条件概率 123

4.4.1独立事件 126

4.4.2乘法公式 127

4.5贝叶斯定理 129

4.6表格法 132

总结 134

关键术语 134

重要公式 135

补充练习 136

案例 汉密尔顿县的法官们 137

第5章 离散型概率分布 139

5.1随机变量 140

5.1.1离散型随机变量 141

5.1.2连续型随机变量 142

5.2离散型概率分布 143

5.3期望和方差 146

5.3.1期望 146

5.3.2方差 147

5.4二项分布 149

5.4.1二项试验 149

5.4.2马丁服装店问题 151

5.4.3二项分布表的使用 155

5.4.4二项分布的期望和方差 156

5.5泊松分布 158

5.5.1一个时间段上的例子 159

5.5.2一个与长度或距离有关的例子 160

5.6超几何分布 161

总结 164

关键术语 164

重要公式 165

补充练习 166

第6章 连续型概率分布 167

6.1均匀分布 169

用面积度量概率 170

6.2正态分布 172

6.2.1正态曲线 172

6.2.2标准正态分布 174

6.2.3一般正态分布概率的计算 179

6.2.4葛瑞尔轮胎公司的案例 180

6.3二项分布的正态近似 184

6.4指数分布 186

指数分布的概率计算 187

总结 190

关键术语 190

重要公式 190

补充练习 191

第7章 抽样和抽样分布 194

7.1联合电气公司的抽样问题 196

7.2抽样 197

7.2.1从有限总体中抽样 197

7.2.2从无限总体中抽样 199

7.3点估计 202

实践指导 203

7.4抽样分布简介 204

7.5 -x的抽样分布 206

7.5.1 -x的数学期望 207

7.5.2 -x的标准差 208

7.5.3 -x的抽样分布的形态 209

7.5.4 EAI问题中-x的抽样分布 211

7.5.5 -x的抽样分布的实际值 211

7.5.6样本容量与-x的抽样分布的关系 213

7.6 -p的抽样分布 216

7.6.1-p的数学期望 217

7.6.2-p的标准差 217

7.6.3-p的抽样分布的形态 218

7.6.4-p的抽样分布的实际值 218

总结 221

关键术语 221

重要公式 222

补充练习 222

第8章 区间估计 224

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形 226

8.1.1边际误差和区间估计 226

8.1.2实践指导 230

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形 231

8.2.1边际误差和区间估计 233

8.2.2实践指导 236

8.2.3利用小样本 236

8.2.4区间估计过程小结 238

8.3样本容量的确定 240

8.4总体比率的区间估计 242

样本容量的确定 244

总结 246

关键术语 247

重要公式 248

补充练习 248

案例一 《职业青年》杂志 249

案例二 海湾房地产公司 250

第9章 假设检验 252

9.1原假设和备择假设的建立 254

9.1.1备择假设：有待证实的假设 254

9.1.2原假设：一个受质疑的假设 255

9.1.3关于原假设和备择假设形式的小结 256

9.2第一类错误和第二类错误 257

9.3总体均值的检验：σ已知 259

9.3.1单侧（尾）检验 260

9.3.2双侧检验 265

9.3.3小结及实践指导 268

9.3.4区间估计与假设检验的关系 269

9.4总体均值的检验：σ未知 272

9.4.1单尾检验 273

9.4.2双尾检验 274

9.4.3小结与实践指导 275

9.5总体比率的检验 277

小结 279

总结 280

关键术语 281

重要公式 281

补充练习 281

案例 质量联盟有限公司 282

第10章 总体均值的比较、试验设计及方差分析 285

10.1两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知 287

10.1.1 μ1-μ2的区间估计 287

10.1.2 μ1-μ2的假设检验 290

10.1.3实践指导 291

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 293

10.2.1 μ-μ2的区间估计 293

10.2.2 μ1-μ2的假设检验 295

10.2.3实践指导 297

10.3两总体均值之差的推断：配对样本 299

10.4实验设计和方差分析简介 303

10.4.1数据收集 305

10.4.2方差分析的假定 306

10.4.3方差分析概述 306

10.5方差分析和完全随机化设计 309

10.5.1总体方差的组间估计 310

10.5.2总体方差的组内估计 311

10.5.3方差的不同估计的比较：F检验 312

10.5.4方差分析表 313

10.5.5方差分析的计算结果 314

10.5.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究 316

总结 318

关键术语 318

重要公式 319

补充练习 320

案例一 Par公司 322

案例二 专业销售人员的工资水平 323

第11章 比率的比较和独立性检验 325

11.1两个总体比例之差的推断 327

11.1.1 p1-p2的区间估计 327

11.1.2 关于p1-p2的假设检验 329

11.2多项分布比例的假设检验问题 332

11.3独立性检验 337

总结 343

关键术语 343

重要公式 343

补充练习 344

第12章 简单线性回归 347

12.1简单线性回归模型 349

12.1.1回归模型和回归方程 349

12.1.2估计的回归方程 350

12.2最小二乘估计 352

12.3可决系数 358

相关系数 361

12.4回归模型的假定 364

12.5显著性检验 366

12.5.1 σ2的估计 366

12.5.2 t检验 367

12.5.3 β1的置信区间 369

12.5.4 F检验 369

12.5.5对显著性检验作解释时的注意要点 371

12.6用回归方程的估计式进行估计和预测 374

12.6.1点估计 374

12.6.2区间估计 374

12.6.3 y平均值的置信区间 375

12.6.4 y的个别值的预测区间 376

12.7残差分析：验证模型的假定条件 379

12.7.1关于自变量值x的残差图 381

12.7.2关于预测值的残差图 383

总结 385

关键术语 385

重要公式 386

补充练习 388

案例一 美国交通部 389

案例二 校友捐赠 390

第13章 多元回归 392

13.1多元回归模型 394

13.1.1回归模型和回归方程 394

13.1.2多元回归方程的估计式 394

13.2最小二乘估计 395

13.2.1案例：巴特勒运输公司 396

13.2.2关于回归系数解释的注释 398

13.3多重可决系数 401

13.4回归模型的假定 403

13.5 显著性检验 404

13.5.1 F检验 405

13.5.2 t检验 408

13.6用回归方程的估计式进行 409

估计和预测 409

总结 411

关键术语 412

重要公式 412

补充练习 413

案例一 消费者行为调研公司 414

案例二 校友捐赠 415

附录A 参考文献 419

附录B 统计附表 420

附录C 求和符号 447

附录D 习题解答（部分） 449