商务统计 第2版PDF电子书下载

第一篇 数据探索与数据收集 1

第1章 统计学与变异 3

1.1 统计学是什么？ 3

1.2 本书有何用处 4

第2章 数据 9

2.1 什么是数据 10

2.2 变量类型 14

2.3 数据来源：where、how和when 18

小结 22

第3章 调查与抽样 25

3.1 抽样调查三原则 26

3.2 总体与参数 30

3.3 一般样本设计 31

3.4 有效调查 37

3.5 怎样使抽样变糟 39

小结 43

第4章 展示与描述定性数据 47

4.1 汇总定性变量 48

4.2 展示定性变量 51

4.3 探索两个定性变量：列联表 55

小结 69

第5章 展示与描述定量数据 74

5.1 显示定量数据 75

5.2 形状 80

5.3 中心 83

5.4 分布的离散度 85

5.5 形状、中心与离散度——一个总结 89

5.6 五数概括与箱线图 89

5.7 组间比较 93

5.8 确认异常值 96

5.9 标准化 98

5.10 时间序列数据 100

小结 106

第6章 相关性与线性回归 114

6.1 观察散点图 116

6.2 在散点图中指定变量的角色 118

6.3 理解相关关系 120

6.4 潜在变量与因果关系 126

6.5 线性模型 128

6.6 相关性与直线 129

6.7 向均值的回归 133

6.8 模型检验 135

6.9 模型的变异和R2 138

6.10 真实性检验：回归是否合理？ 141

小结 146

第二篇 建模与推断 157

第7章 随机性与概率 159

7.1 随机现象与概率 160

7.2 不存在的平均值法则 162

7.3 不同类型的概率 164

7.4 概率原则 165

7.5 联合概率与列联表 172

7.6 条件概率 173

7.7 创建列联表 176

7.8 概率树 177

7.9 转换条件：贝叶斯准则 179

小结 181

第8章 随机变量与概率模型 185

8.1 随机变量的期望值 186

8.2 随机变量的标准差 188

8.3 期望值与方差的性质 191

8.4 离散概率模型 195

8.5 连续型随机变量 204

小结 221

第9章 抽样分布与比例的置信区间 225

9.1 样本比例的分布 226

9.2 比例的抽样分布 228

9.3 中心极限定理 233

9.4 置信区间 238

9.5 误差幅度：确定性与精确性 242

9.6 假设与条件 245

9.7 选择样本容量 248

小结 254

第10章 比例的假设检验 259

10.1 假设 260

10.2 作为假设检验的审判 263

10.3 P值 264

10.4 假设检验的原理 266

10.5 备择假设 268

10.6 α水平与显著性 271

10.7 临界值 274

10.8 置信区间与假设检验 275

10.9 两类错误 279

10.10 检验效力 281

小结 285

第11章 均值的置信区间和假设检验 291

11.1 均值的抽样分布 292

11.2 抽样分布模型如何有效 293

11.3 戈塞特与t分布 295

11.4 均值的置信区间 298

11.5 假设与条件 300

11.6 检验关于均值的假设——单样本t检验 308

小结 314

第12章 比较两个组 320

12.1 比较两个均值 321

12.2 两样本t检验 324

12.3 假设与条件 325

12.4 两个均值之差的置信区间 330

12.5 合并的t检验 332

12.6 图基快速检验 337

12.7 配对数据 339

12.8 配对t检验 341

小结 347

第13章 计数的推断：卡方检验 356

13.1 拟合优度检验 358

13.2 解释卡方值 363

13.3 检验残差 364

13.4 齐性的卡方检验 365

13.5 比较两个比例 372

13.6 独立性的卡方检验 374

小结 381

第三篇 决策建模 389

第14章 回归的推断 391

14.1 总体与样本 392

14.2 假设与条件 393

14.3 回归推断 396

14.4 预测值的标准误 402

14.5 使用置信区间和预测区间 406

14.6 外推与预测 408

14.7 不寻常与异常的观测值 410

14.8 处理汇总值 414

14.9 线性性质 416

小结 420

第15章 多元回归 427

15.1 多元回归模型 429

15.2 解释多元回归的系数 431

15.3 多元回归模型的假设和条件 433

15.4 检验多元回归模型 440

15.5 调整后的R2与F统计量 442

小结 446

第16章 数据挖掘概述 452

16.1 直接的市场营销 452

16.2 数据 453

16.3 数据挖掘的目标 455

16.4 数据挖掘的误区 456

16.5 成功的数据挖掘 457

16.6 数据挖掘的问题 459

16.7 数据挖掘的算法 460

16.8 数据挖掘的过程 464

16.9 总结 466

小结 468

附录 471