译者简介 1
译者序 1
作者简介 1
前言 1
第1章 数据与统计资料 1
实践中的统计：商业周刊 1
迎接管理创新时代的到来——“21世纪管理经典教材系列”总序 1
1．1 在商务和经济中的应用 2
1．1．1 会计 2
1．1．2 财务 2
1．1．3 市场 2
1．1．4 生产 2
1．2 数据 3
1．2．1 个体、变量和观测 3
1．1．5 经济 3
1．2．2 品质数据和数量数据 4
1．2．3 截面数据和时间序列数据 5
1．3 数据来源 5
1．3．1 已存在来源 5
1．3．2 统计研究 7
1．3．3 数据收集误差 8
1．4 描述统计学 9
1．5 统计推断 9
总结 11
关键术语 11
练习 12
第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法 17
实践中的统计：高露洁-棕榄公司 17
2．1．1 频数分布 18
2．1 品质数据汇总 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 数量数据汇总 23
2．2．1 频数分布 23
2．2．2 相对频数分布和百分数频数分布 24
2．2．3 打点图 25
2．2．4 直方图 25
2．2．5 累积分布 25
2．2．6 穹形图 26
练习 27
2．3 探索性数据分析：茎叶显示 30
练习 32
2．4．1 交叉分组列表 33
2．4 交叉分组列表和散点图 33
2．4．2 散点图 34
练习 36
总结 37
关键术语 38
重要公式 39
补充练习 39
案例2-1 联合食品公司 44
附录2-1 用Minitab作打点图和直方图 45
附录2-2 用Excel作频数分布和条形图 46
第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法 48
实践中的统计：Barnes医院 48
3．1．1 平均数 49
3．1 位置的度量 49
3．1．2 中位数 50
3．1．3 众数 51
3．1．4 百分位数 51
3．1．5 四分位数 52
练习 53
3．2 变异程度的度量 56
3．2．1 全距 56
3．2．2 四分位数间距 57
3．2．3 方差 57
3．2．4 标准差 58
3．2．5 标准差系数 59
练习 59
3．3．1 z分数 61
3．3 相对位置的度量和异常值检测 61
3．3．2 切贝谢夫定理 62
3．3．3 经验法则 63
3．3．4 异常值检测 63
练习 63
3．4 探索性数据分析 65
3．4．1 五数概括法 66
3．4．2 盒形图 66
练习 67
3．5 两变量问关系的度量 69
3．5．1 协方差 69
3．5．2 协方差的理解 70
3．5．3 相关系数 71
3．5．4 相关系数的理解 72
练习 73
3．6．1 加权平均数 75
3．6 加权平均数和使用分组数据 75
3．6．2 分组数据 76
练习 78
总结 79
关键术语 80
重要公式 81
补充练习 82
案例3-1 联合食品公司 86
案例3-2 国家医护协会 86
案例3-3 亚太地区的商学院 88
附录3-1 用Minitab计算描述统计量 89
附录3-2 用Escel计算描述统计量 91
实践中的统计：Morton国际公司 94
第4章 概率 94
4．1 试验、样本空间和计数法则 95
练习 98
4．2 试验结果的概率分配 99
4．2．1 古典法 100
4．2．2 相对频数法 100
4．2．3 主观法 101
4．2．4 肯塔基电力公司问题的概率 101
练习 102
4．3 事件及其概率 103
练习 105
4．4 基本的概率关系 106
4．4．1 事件的补 106
4．4．2 加法分式 107
练习 109
4．5 条件概率 110
4．5．1 独立事件 113
4．5．2 乘法公式 113
练习 114
4．6 贝叶斯定理 116
练习 119
总结 120
关键术语 121
重要公式 121
补充练习 122
案例4-1 汉密尔顿县的法官们 127
第5章 离散型概率分布 130
实践中的统计：施乐公司 130
5．1．2 连续型随机变量 131
5．1 随机变量 131
5．1．1 离散型随机变量 131
练习 132
5．2 离散型概率分布 133
练习 134
5．3 数学期望与方差 136
5．3．1 数学期望 136
5．3．2 方差 136
练习 137
5．4 二项概率分布 139
5．4．1 二项实验 140
5．4．2 马丁服装商店问题 141
5．4．3 二项概率表的使用 143
5．4．4 二项概率分布的数学期望和方差 144
练习 145
5．5 泊松概率分布 147
5．5．1 一个有关时间间隔的例子 148
5．5．2 一个有关长度或距离间隔的例子 149
5．5．3 二项概率分布的泊松近似 149
练习 150
5．6 超几何概率分布 151
练习 152
总结 153
关键术语 154
重要公式 154
补充练习 155
附录5-2 用Excel计算离散型概率分布 158
附录5-1 用Minitab计算离散型概率分布 158
第6章 连续型概率分布 160
实践中的统计：宝洁公司 160
6．1 均匀概率分布 161
练习 163
6．2 正态概率分布 164
6．2．1 正态曲线 164
6．2．2 标准正态概率分布 166
6．2．3 计算任一正态概率分布的概率 169
6．2．4 Grear轮胎公司问题 170
练习 171
6．3 二项概率的正态近似 173
练习 174
6．4 指数概率分布 175
6．4．2 泊松分布与指数分布的关系 176
6．4．1 计算指数分布的概率 176
练习 177
总结 178
关键术语 178
重要公式 178
补充练习 179
附录6-1 用Minitab计算连续型概率分布 182
附录6-2 用Excel计算连续型概率分布 183
第7章 抽样和抽样分布 184
实践中的统计：Mead有限公司 184
7．1 Electronics Associates公司的抽样问题 185
7．2 简单随机抽样 186
7．2．1 自有限总体的抽样 186
7．2．2 自无限总体的抽样 187
练习 188
7．3 点估计 190
练习 191
7．4 抽样分布简介 192
7．5 ？的抽样分布 194
7．5．1 ？的数学期望 195
7．5．2 ？的标准差 195
7．5．3 中心极限定理 196
7．5．4 EAI问题中？的抽样分布 197
7．5．5 ？抽样分布的实际值 197
7．5．6 ？的样本容量与抽样分布的关系 198
练习 199
7．6．1 ？的数学期望 202
7．6．2 ？的标准差 202
7．6 ？的抽样分布 202
7．6．3 ？抽样分布的形式 203
7．6．4 ？抽样分布的实际值 203
练习 204
7．7 点估计的性质 205
7．7．1 无偏性 206
7．7．2 有效性 207
7．7．3 一致性 207
7．8 其他抽样方法 207
7．8．1 分层随机抽样 208
7．8．2 整群抽样 208
7．8．3 系统抽样 208
7．8．4 方便抽样 208
关键术语 209
总结 209
7．8．5 判断抽样 209
重要公式 210
补充练习 211
附录7-1 ？的数学期望和标准差 212
第8章 区间估计 214
实践中的统计：Dollar General有限责任公司 214
8．1 总体均值的区间估计：大样本的情形 215
8．1．1 抽样误差 215
8．1．2 抽样误差的概率解释 215
8．1．3 计算区间估计：当大样本并且σ已知的情形 216
8．1．4 计算区间估计：当大样本并且σ未知的情形 217
练习 219
8．2 总体均值的区间估计：小样本的情形 220
练习 224
8．3 样本容量的确定 225
练习 226
8．4 总体比率的区间估计 227
练习 230
总结 231
关键术语 232
重要公式 233
补充练习 233
案例8-1 Bock投资服务公司 235
案例8-2 Metropolitan Research公司 237
附录8-1 用Minitab求置信区间估计 237
附录8-2 用Excel求置信区间估计 238
第9章 假设检验 240
实践中的统计：Harris有限公司 240
9．1．2 检验某项声明的有效性 241
9．1．1 检验研究中的假设 241
9．1 原假设和备择假投的建立 241
9．1．3 决策中的假设检验 242
9．1．4 有关原假设和备择假设形式的小结 242
练习 242
9．2 第一类错误和第二类错误 243
练习 244
9．3 总体均值的单边检验：大样本的情形 245
9．3．1 小结：总体均值的单边检验 247
9．3．2 p-值的应用 248
9．3．3 假设检难的步骤 249
练习 249
9．4 总体均值的双边检验：大样本的情形 251
9．4．1 小结：总体均值的双边检验 252
9．4．3 区间估计与假设检验的关系 253
9．4．2 双边检验的p-值 253
练习 255
9．5 总体均值的检验：小样本的情形 257
9．5．1 p-值及t分布 258
9．5．2 双边检验 258
练习 259
9．6 总体比率的检验 260
练习 263
9．7 假设检验及决策 264
9．8 计算第二类错误的概率 265
练习 267
9．9 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定 268
练习 270
总结 271
补充练习 273
关键术语 273
重要公式 273
案例9-1 Quality Associates有限公司 276
附录9-1 用Minitab进行假设检验 277
附录9-2 用Excel进行假设检验 278
第10章 两个总体均值和比率的统计推断 279
实践中的统计：Fisons公司 279
10．1 两个总体均值之差的估计：独立样本 280
10．1．1 ？的抽样分布 281
10．1．2 μ1-μ2的区间估计：大样本情形 281
10．1．3 μ1-μ2的区间估计：小样本情形 282
练习 284
10．2 两总体均值差的假设检验：独立样本 286
10．2．1 大样本情形 286
10．2．2 小样本情形 288
练习 290
10．3 两个总体均值之差的统计推断：匹配样本 292
练习 293
10．4 两总体比率之差的统计推断 296
10．4．1 ？的抽样分布 297
10．4．2 的区间估计 297
10．4．3 关于p1- p2的假设检验 298
练习 299
总结 300
关键术语 301
重要公式 301
补充练习 302
案例10-1 Par公司 304
附录10-1 用Minitab进行两个总体均值的检验 305
附录10-2 用Excel进行两个总体均值的检验 306
第11章 关于总体方差的统计推断 308
实践中的统计：美国会计总署 308
11．1 关于一个总体方差的统计推断 309
11．1．1 σ2的区间估计 309
11．1．2 假设检验 312
练习 314
11．2 关于两个总体方差的统计推断 315
练习 319
总结 321
重要公式 321
补充练习 321
案例11-1 空军训练计划 323
实践中的统计：United Way 325
第12章 拟合优度检验和独立性检验 325
12．1 拟合优度检验：多项总体 326
练习 328
12．2 独立性检验：列联表 329
练习 333
12．3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布 335
12．3．1 泊松分布 335
12．3．2 正态分布 338
练习 341
总结 342
关键术语 342
重要公式 343
补充练习 343
案例12-1 两党议程变更 345
附录12-1 用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验 348
附录12-2 用Excel进行拟合优度检验与独立性检验 349
第13章 方差分析与试验设计 352
实践中的统计：Burke市场调研公司 352
13．1 方差分析引论 353
13．1．1 方差分析的假定 353
13．1．2 问题的一般提法 354
13．2 方差分析：k个总体均值相等性检验 355
13．2．1 总体方差的组间估计 356
13．2．2 总体方差的组内估计 357
13．2．3 方差估计量的比较：F检验 357
13．2．4 ANOVA表 358
13．2．5 方差分析的计算结果 358
练习 360
13．3．1 Fisher LSD方法 363
13．3 多重比较方法 363
13．3．2 第一关错误概率 364
练习 365
13．4 试验设计初步 366
13．5 完全随机化设计 368
13．5．1 总体方差的组间估计 368
13．5．2 总体方差的组内估计 368
13．5．3 方差估计量的比较：F检验 369
13．5．4 ANOVA表 369
13．5．5 配对比较 369
练习 370
13．6 随机化区组设计 372
13．6．1 空中交通管制员工作压力测试 372
13．6．3 计算与结论 374
13．6．2 ANOVA方法 374
练习 376
13．7 析因试验 377
13．7．1 ANOVA方法 378
13．7．2 计算与结论 379
练习 381
总结 382
关键术语 383
重要公式 383
补充练习 385
案例13-1 Wentworth医疗中心 390
案例13-2 工业产品推销员的回报 390
附录13-1 用Minitab进行方差分析和试验设计 393
附录13-2 用Excel进行方差分析和试验设计 395
实践中的统计：宝丽来公司 398
第14章 简单线性回归 398
14．1 简单线性回归模型 399
14．1．1 回归模型和回归方程 399
14．1．2 估计的回归方程 400
14．2 最小二乘法 400
练习 404
14．3 判定系数 408
14．3．1 计算效率 411
14．3．2 相关系数 412
练习 412
14．4 模型的假定 414
14．5 显著性检验 415
14．5．1 σ2的估计 416
14．5．2 t检验 416
14．5．3 F检验 418
14．5．4 关于显著性检验解释的几点注意 419
练习 420
14．6 利用估计的回归方程进行估计和预测 422
14．6．1 点估计 422
14．6．3 y的平均值的置信区间估计 422
14．6．4 y的个别值的预测区间估计 424
练习 425
14．7 计算机解法 427
练习 428
14．8 残差分析：证实模型假定 431
14．8．1 关于x的残差图 432
14．8．2 关于？的残差图 432
14．8．3 标准化残差 433
14．8．4 正态概率图 434
练习 436
14．9 残差分析：异常值和有影响的观测值 437
14．9．2 检测有影响的观测值 438
练习 440
总结 442
关键术语 442
重要公式 443
补充练习 445
案例14-1 教育经费支出和学生成绩 449
案例14-2 美国交通部 450
附录14-1 最小二乘公式的推导 451
附录14-2 利用相关系数的显著性检验 452
附录14-3 用Minitab进行回归分析 452
附录14-4 用Excel进行回归分析 453
第15章 多元回归 454
实践中的统计：Champion国际有限公司 454
15．1 多元回归模型 455
15．1．1 回归模型和回归方程 455
15．1．2 估计的多元回归方程 455
15．2 最小二乘法 456
15．2．1 一个例子：巴特勒运输公司 456
15．2．2 关于回归系数解释的注释 458
练习 459
15．3 多元判定系数 462
练习 464
15．4 模型的假定 465
15．5 显著性检验 466
15．5．1 F检验 467
15．5．2 t检验 468
15．5．3 多重共线性 469
练习 470
15．6 利用估计的回归方程进行估计和预测 472
练习 473
15．7 定性自变量 473
15．7．1 一个例子：约翰逊过滤水股份公司 474
15．7．2 解释参数 476
15．7．3 更复杂的定性变量 477
练习 478
15．8 残差分析 480
15．8．1 检测异常值 482
15．8．3 有影响的观测值 483
15．8．2 学生化删除残差和异常值 483
15．8．4 利用库克距离测度识别有影响的观测值 484
练习 485
总结 487
关键术语 487
重要公式 488
补充练习 489
案例15-1 消费者调查股份有限公司 493
案例15-2 全美橄榄球联盟四分位等级排序 494
案例15-3 预测学生综合测验成绩 495
附录15-1 包含两个自变量的多元回归问题的基本计算过程和解 495
第16章 回归分析：建立模型 498
实践中的统计：孟山都公司 498
16．1 一般线性模型 499
16．1．1 模拟曲线关系 499