《商务统计学》PDF下载

  • 购买积分:19 如何计算积分?
  • 作  者:(美)罗伯特·A.唐纳利著;高璞,徐园植,林艳译
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787111589921
  • 页数:670 页
图书介绍:本书内容涉及描述统计学、概率论基础知识、假设检验、方差分析、卡方检验、回归分析和预测等。作者以对话式风格来讲述主要内容,展示统计知识在现实世界中是如何应用的。“思考题”贯穿全书,鼓励学生利用所学知识求解问题,还在章末给出思考题的答案。本书适合作为经济管理类本科生的统计学教材以及继续教育机构、培训机构、MBA相关课程的教材,也适合作为从事会计、市场营销、银行、金融服务等行业专业人士的参考书。

第1章 商务统计学简介 1

1.1商务统计学及其应用 1

1.1.1市场调研 1

1.1.2广告宣传 2

1.1.3商业运营 2

1.1.4财政金融 2

1.2数据 2

1.2.1数据来源 3

1.2.2两个主要数据类型 5

1.2.3通过计量水平对数据分类 6

1.2.4 时间序列与截面数据 8

1.3描述统计学与推断统计学 9

1.4道德与统计学——数据的危险世界 11

复习题 12

第2章 描述统计学 14

2.1技术在统计学中的作用 15

2.1.1用Excel 2010执行统计分析 16

2.1.2安装PHStat2 17

2.2描述定量数据 17

2.2.1定量数据的频率分布 17

2.2.2相对频率分布 18

2.2.3累积相对频率分布 19

2.2.4 Excel的FREQUENCY函数 19

2.2.5 用直方图表示频率分布 19

2.2.6直方图的形状 22

2.2.7用分组定量数据构造频率分布 23

2.2.8构造分组定量数据直方图 25

2.2.9分组太多和太少的后果 26

2.2.10离散数据还是连续数据 27

2.2.11折线图 29

2.3描述定性数据 34

2.3.1定性数据的频率分布 34

2.3.2条形图 35

2.3.3帕累托图 40

2.3.4饼图 42

2.4列联表 46

2.5茎叶显示 50

2.6散点图 52

复习题 57

第3章 计算描述统计学 61

3.1集中趋势的度量 61

3.1.1均值 61

3.1.2加权平均值 63

3.1.3用均值归纳数据的优缺点 64

3.1.4中位数 65

3.1.5众数 67

3.1.6频率分布的形状 68

3.1.7用Excel计算均值、中位数和众数 69

3.1.8选哪种集中趋势度量方法:均值、中位数还是众数 72

3.2变异性的度量 73

3.2.1极差 74

3.2.2方差和标准差 74

3.3共同使用均值和标准差 82

3.3.1变异系数 83

3.3.2 z值 84

3.3.3经验法则 87

3.3.4切比雪夫定理 88

3.4处理分组数据 91

3.4.1分组数据的均值 91

3.4.2分组数据的方差和标准差 92

3.5相对位置的度量 94

3.5.1百分位数 94

3.5.2四分位数 98

3.5.3盒须图 100

3.5.4五数概括法 102

本章主要公式 104

复习题 105

第4章 概率 109

4.1概率简介 109

4.1.1传统概率 110

4.1.2经验概率 111

4.1.3主观概率 112

4.1.4概率的基本属性 113

4.2多事件的概率规则 116

4.2.1事件的交集 116

4.2.2事件的并集 117

4.2.3加法法则 118

4.2.4条件概率 120

4.2.5相互独立事件与相依事件 122

4.2.6乘法法则 123

4.2.7概率列联表 126

4.2.8互斥事件和相互独立事件 127

4.2.9贝叶斯定理 128

4.3计数原理 133

4.3.1基本计数原理 134

4.3.2排列 136

4.3.3组合 137

本章主要公式 140

复习题 140

第5章 离散型概率分布 144

5.1离散型概率分布简介 145

5.1.1离散型随机变量 145

5.1.2离散型概率分布的规则 145

5.1.3离散型概率分布的均值 146

5.1.4离散型概率分布的方差和标准差 147

5.1.5预期货币价值 152

5.2二项分布 154

5.2.1二项试验的特征 154

5.2.2二项分布的应用 155

5.2.3二项分布的均值和标准差 159

5.2.4二项概率表 160

5.2.5用Excel和PHStat2计算二项概率 161

5.3泊松分布 166

5.3.1泊松过程的特征 166

5.3.2泊松概率分布的应用 167

5.3.3用泊松分布计算到达概率 169

5.3.4泊松概率表 170

5.3.5用Excel和PHStat2计算泊松概率 171

5.3.6用泊松分布近似二项分布 174

5.4超几何分布 177

5.4.1计算超几何分布的概率 177

5.4.2用Excel和PHStat2计算超几何概率 180

本章主要公式 183

复习题 183

第6章 连续型概率分布 188

6.1连续型随机变量 188

6.2正态概率分布 190

6.2.1正态概率分布的特征 190

6.2.2用标准正态概率表计算正态分布的概率 191

6.2.3重温经验法则 197

6.2.4其他正态概率区间 197

6.2.5用Excel计算正态概率 200

6.2.6用正态分布近似二项分布 203

6.3指数概率分布 208

6.3.1计算指数概率 209

6.3.2用Excel计算指数概率 211

6.4均匀概率分布 213

本章主要公式 217

复习题 217

第7章 抽样和抽样分布 222

7.1为什么抽样 222

7.2抽样类型 223

7.2.1概率抽样 223

7.2.2非概率抽样 229

7.3抽样误差和非抽样误差 230

7.4中心极限定理 233

7.4.1中心极限定理的应用 237

7.4.2中心极限定理在检验断言中的应用 238

7.4.3样本容量对抽样分布的作用 240

7.4.4有限总体均值的抽样分布 241

7.5比例的抽样分布 246

本章主要公式 250

复习题 251

第8章 置信区间 253

8.1点估计 253

8.2总体标准差σ已知时均值的置信区间计算 254

8.2.1边际误差的计算 256

8.2.2置信区间的解释 257

8.2.3置信水平的改变 259

8.2.4置信区间在商务中的应用 261

8.2.5用Excel和PHStat2确定σ已知时均值的置信区间 261

8.2.6总体标准差σ已知时小样本均值的置信区间计算 263

8.3总体标准差σ未知时均值的置信区间计算 265

8.3.1学生t分布的使用 265

8.3.2用Excel和PHStat2确定σ未知时均值的置信区间 269

8.4比例的置信区间计算 272

8.5样本容量的确定 276

8.5.1估计总体均值时样本容量的计算 276

8.5.2用PHStat2计算估计总体均值时的样本容量 277

8.5.3估计总体比例时样本容量的计算 279

8.5.4用PHStat2计算估计总体比例时的样本容量 280

8.6有限总体置信区间的计算 282

本章主要公式 285

复习题 286

第9章 单个总体的假设检验 289

9.1假设检验简介 289

9.1.1假设的设定 289

9.1.2双尾假设检验 290

9.1.3单尾假设检验 291

9.1.4假设检验的逻辑 291

9.1.5假设表述的设定总结 292

9.1.6 Ⅰ型错误和Ⅱ型错误的区别 293

9.2 σ已知时总体均值的假设检验 294

9.2.1一个对σ已知时总体均值单尾假设检验的例子 295

9.2.2假设检验的p值法:单尾检验 298

9.2.3一个对σ已知时总体均值双尾假设检验的例子 299

9.2.4假设检验的p值法:双尾检验 301

9.2.5假设检验中α的作用 302

9.2.6用PHStat2进行σ已知时总体均值的假设检验 303

9.3 σ未知时总体均值的假设检验 306

9.3.1一个对σ未知时总体均值单尾假设检验的例子 306

9.3.2用学生t分布估计p值 309

9.3.3一个对σ未知时总体均值双尾假设检验的例子 310

9.3.4用PHStat2进行σ未知时总体均值的假设检验 311

9.4总体比例的假设检验 314

9.4.1一个对比例单尾假设检验的例子 315

9.4.2对比例假设检验的p值法 316

9.4.3用PHStat2进行比例的假设检验 317

9.5 Ⅱ型错误 319

9.5.1计算Ⅱ型错误发生的概率 319

9.5.2 α对β的作用 323

本章主要公式 326

复习题 326

第10章 比较两总体的假设检验 330

10.1比较两总体均值:独立样本,总体标准差σ1和σ2已知 330

10.1.1比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2已知 332

10.1.2用PHStat2进行比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2已知 335

10.1.3用置信区间比较两均值之差:独立样本,σ1和σ2已知 336

10.2比较两总体均值:独立样本,总体标准差σ1和σ2未知 339

10.2.1比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差相等 339

10.2.2用置信区间比较两均值之差:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差相等 342

10.2.3用PHStat2进行比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差相等 343

10.2.4比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差不相等 345

10.2.5用PHStat2进行比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差不相等 347

10.2.6用Excel进行比较两均值之差的假设检验:独立样本,σ1和σ2未知,总体方差不相等 349

10.2.7对总体均值之差不为0的检验 351

10.3相关样本的假设检验 354

10.3.1比较相关样本两均值之差的假设检验 354

10.3.2用Excel进行比较相关样本两均值之差的假设检验 357

10.3.3用置信区间比较相关样本的两均值之差 360

10.4独立样本的两总体比例比较 362

10.4.1用置信区间比较两比例之差 365

10.4.2比较两比例之差的假设检验 365

10.4.3用PHStat2比较两总体比例 367

本章主要公式 371

复习题 373

第11章 方差分析过程 378

11.1单因素ANOVA:检验单因素对总体均值的作用 379

11.1.1用Excel进行单因素方差分析 389

11.1.2多重比较:比较成对总体均值(单因素ANOVA) 391

11.1.3用PHStat2进行总体均值的多重比较 394

11.2随机化区组ANOVA:通过对第二因子分区组检验单因素的作用 397

11.2.1用Excel进行随机化区组方差分析 403

11.2.2要不要分区组:这是个问题 405

11.2.3多重比较:比较成对总体均值(随机化区组ANOVA) 410

11.3双因素ANOVA:检验双因素对总体均值的作用 414

11.3.1用Excel进行双因素方差分析 415

11.3.2双因素ANOVA的均方和 417

11.3.3解释双因素ANOVA的输出结果 419

11.3.4再论交互作用 422

11.3.5多重比较:比较成对总体均值(双因素ANOVA) 425

本章主要公式 430

复习题 431

第12章 卡方检验 434

12.1两个及以上总体比例的比较 435

12.2判定观测频率是否服从已知概率分布 443

12.2.1关于离散型概率分布的检验 443

12.2.2关于泊松分布的检验 445

12.2.3关于二项分布的检验 449

12.2.4关于正态分布的检验 452

12.3两个变量独立性的检验 459

本章主要公式 466

复习题 466

第13章 关于总体方差的假设检验 471

13.1单总体方差的检验 471

13.1.1单总体方差的单尾假设检验 471

13.1.2用PHStat2进行总体方差的检验 474

13.1.3单总体方差的双尾假设检验 475

13.2比较两总体方差 479

13.2.1两总体方差的单尾检验 479

13.2.2用Excel进行两总体方差的比较 481

13.2.3两总体方差的双尾检验 483

13.2.4用PHStat2进行两总体方差的比较 485

本章主要公式 487

复习题 488

第14章 相关性与简单回归分析 491

14.1因变量和自变量 492

14.2相关分析 492

14.2.1相关系数 493

14.2.2用Excel计算相关系数 495

14.2.3相关系数显著性的假设检验 495

14.3简单回归分析 497

14.3.1最小二乘法 498

14.3.2斜率和y轴截距的计算 499

14.3.3用Excel计算斜率和y轴截距 500

14.3.4分解平方和 502

14.3.5决定系数的计算 504

14.3.6决定系数显著性的假设检验 505

14.4利用回归进行预测 508

14.4.1值x已知时关于y的平均值的置信区间 508

14.4.2值x已知时关于特定y值的预测区间 510

14.4.3用PHStat2计算置信区间和预测区间 511

14.5回归方程斜率的显著性检验 513

14.6关于回归分析的假设 517

14.7一个相关系数为负时简单线性回归的例子 520

14.7.1相关系数 521

14.7.2斜率和y轴截距的计算 522

14.7.3相关系数为负时分解平方和 523

14.7.4决定系数的计算 524

14.7.5相关系数为负时计算置信区间和预测区间 524

14.7.6相关系数为负时回归斜率显著性的检验 526

14.8一些非常重要的最终想法 528

本章主要公式 529

复习题 529

第15章 多元回归与建模 533

15.1多元回归模型的构造 533

15.1.1确定回归系数 534

15.1.2利用回归模型进行预测 536

15.2解释因变量的变异 539

15.2.1多重决定系数 539

15.2.2回归模型显著性的检验 541

15.2.3修正的多重决定系数 543

15.3关于自变量的推断 547

15.3.1回归系数的显著性检验 547

15.3.2回归系数的置信区间 549

15.4定性自变量的运用 552

15.5建立模型 558

15.5.1多重共线性 558

15.5.2一般逐步回归分析法 563

15.5.3最小子集回归分析法 565

15.5.4其他的选择法 569

15.5.5残差分析 569

15.5.6建模小结 572

本章主要公式 574

复习题 575

第16章 预测 578

16.1预测简介 578

16.2平滑预测法 580

16.2.1简单移动平均法预测 580

16.2.2加权移动平均法预测 583

16.2.3指数平滑法预测 585

16.2.4指数平滑法的趋势调整预测 587

16.3回归分析预测 592

16.3.1趋势外推法 592

16.3.2用PHSta2进行趋势外推 596

16.3.3自相关的检验 597

16.4季节性预测法 605

16.4.1时间序列的乘法分解法 605

16.4.2用虚拟变量代表季节性 614

本章主要公式 621

复习题 621

附录A 常用表格 624

单位换算表 668