商务统计(英文版.原书第6版)（附光盘）|高等学校经济管理英文版精编教材|谢群|机械工业出版社

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商务统计(英文版.原书第6版)（附光盘）

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作者：谢群	出版社：机械工业出版社
译者：	丛书名：高等学校经济管理英文版精编教材
出版日期：2007-4-1	上架日期：2007-5-14 15:52:00
ISBN：9787111205609	页数：451 版次：1-1
开本：16开	装帧：平装附带光盘
读者对象：商学院学生、相关工作者

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书从实用的角度介绍了统计思想的要素，详解了如何正确理解数据和图表、把握数据的内在规律、建立稳健可靠的统计模型、以及利用这些信息来做出商业决策。书中提供了大量讲解透彻的例题，辅以充沛的章节练习 ——而这些数据绝大多数是从报章杂志和四位作者丰富的统计咨询实践中得到的真实案例，能帮助读者开拓统计应用的视野，领略到商业统计的魅力。

目录
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目录： 
导读
作者简介
前言
第1章　如何进行数据收集        1
1.1　什么是商务统计？        2
统计描述        2
图表        3
推断工具        4
估计        5
假设检验        5
1.2　数据收集工具        6
数据收集方法        6
试验        6
电话调研        7
邮件问卷及其他书面调研形式        9
直接观察和个人采访        10
其他数据收集方法        10
数据收集问题        11
1.3　总体，样本及抽样技术        12
总体和样本        12
参数和统计量        13
抽样技术        13
非统计抽样        13
统计抽样        14
简单随机抽样        14
分层随机抽样        15
系统随机抽样        16
聚类抽样        17
1.4　数据类型及数据度量标准        18
定量和定性数据        18
时间序列数据和交叉数据        19
数据度量标准        19
名义数据        19
序列数据        20
区间数据        20
比率数据        21
结论和总结        23
第2章　图表—描述数据        25
2.1　频率分布和柱状图        26
频率分布        26
数据分类        29
数据分类步骤        30
柱状图        33
相对频率柱状图和累计频率图        35
联合频率分布        37
2.2　条形图，饼图，以及茎叶图        42
条形图        42
饼图        45
2.3　线图和散点图        47
线图        47
散点图        48
结论和总结        52
第3章　使用数值指标来描述数据        55
3.1　中心和位置的度量标准        56
参数和统计量        56
总体均值        56
样本均值        59
极端值对均值的影响        59
中位数        60
有偏分布和对称分布        60
模式        62
应用中心趋势度量标准        63
Excel的问题        64
其他的位置度量标准        65
加权均值        65
百分点        66
分位点        68
Excel的问题        68
盒图和须图        68
数据级别问题        70
3.2　变差的度量标准        73
范围        74
分位点交互范围        74
总体方差和标准差        76
样本方差和标准差        78
3.3　使用均值和标准差        82
变差系数        82
实证规则        83
切比雪夫理论        84
标准化数据        85
结论和总结        87
第4章　使用概率和概率分布        93
4.1　概率论基础        94
重要的概率术语        94
事件和样本空间        95
使用树图        96
互斥事件        97
独立和非独立事件        98
赋予概率的方法        99
古典概率测度        99
相对发生频率        100
主观概率测度        101
4.2　概率准则        103
测量概率        103
可能的值与总和        103
基本事件的加法规则        104
补充规则        105
两个事件的加法规则        105
互斥事件的加法规则        106
条件概率        107
树图        108
独立事件的条件概率        108
乘法规则        110
两个事件的乘法规则        110
独立事件的乘法规则        111
贝叶斯理论        112
4.3　概率分布导论        115
随机变量        115
用图表比较离散概率分布和连续概率
分布        116
离散分布的均值和标准差        118
计算均值        118
计算标准差        118
两个离散随机变量        119
两个离散随机变量和的期望值        119
两个离散随机变量的协方差        120
两个离散随机变量的关联系数        121
结论和总结        122
第5章　离散概率分布和连续的概率
分布        127
5.1　二项式概率分布        128
二项式分布        128
二项式分布的性质        129
联合        131
二项公式        131
使用二项式分布表        132
二项式分布的均值和标准差        133
二项式分布的均值        133
二项式分布的标准差        134
二项式分布的其他信息        136
5.2　其他离散式概率分布        137
泊松分布        137
泊松分布的性质        137
泊松分布表        138
泊松分布的均值和标准差        140
超几何分布        141
5.3　正态分布        144
正态分布        144
标准正态分布        145
使用正态分布表        147
近似正态分布曲线下的面积        151
5.4　其他连续概率分布        153
均匀分布        153
几何分布        154
结论和总结        157
第6章　抽样分布        161
6.1　抽样误差        162
计算抽样误差        162
样本大小对抽样误差的影响        165
6.2　均值抽样分布        167
模拟-x 的抽样分布        168
正态总体抽样        170
中心极限定理        174
6.3　局部抽样分布        180
局部问题        180
-p 的抽样分布        182
结论和总结        185
第7章　总体估计        189
7.1　总体均值的点估计和置信区间
估计        190
点估计和置信区间        190
方差已知的总体均值置信区间估计        192
置信区间计算        193
置信水平对区间估计的影响        195
样本大小对区间估计的影响        197
方差未知的总体均值置信区间估计        198
学生t分布        198
大样本估计        202
7.2　确定总体均值估计的样本大小        204
方差已知情况下，确定估计均值所需
样本大小        205
方差未知情况下，确定估计均值所需
样本大小        206
7.3　局部样本的估计        207
总体的局部置信区间估计        208
确定估计局部所需样本大小        209
结论和总结        211
第8章　假设检验        215
8.1　均值的假设检验        216
公式化假设        216
零假设和备择假设        216
研究假设        217
统计错误类别        218
显著水平和关键值        219
均值和方差已知的大样本假设检验        220
计算关键值检验        220
决策规则和统计量检验        221
p值        223
假设检验的种类        224
双边检验的p值        225
方差未知的大样本均值假设检验        227
方差未知的小样本均值假设检验        227
大样本使用t分布进行检验        229
8.2　局部假设检验        232
总体单一局部的假设检验        232
8.3　第二类错误        235
计算Beta        236
控制Alpha和Beta        237
检验的力量        239
结论和总结        240
第9章　两组总体参数的估计和假设
检验        245
9.1　两组总体的均值估计        246
已知两总体方差，利用独立大样本估计
两总体均值差        246
两总体方差未知，利用独立大样本估计
两总体均值差        248
两总体方差未知，利用独立小样本估计
两总体均值差        248
如果两总体方差不等，会怎样？        251
成对样本的区间估计        251
9.2　两组总体的均值差的估计        254
已知两总体方差，利用独立大样本对两
总体均值差做假设检验        255
利用p-值        256
两总体方差未知，利用独立大样本对两
总体均值差做假设检验        257
两总体方差未知，利用独立小样本对两
总体均值差做假设检验        257
如果两总体方差不等，会怎样？        260
成对样本的区间估计        261
9.3　两组总体的局部估计和假设检验        264
估计两总体的局部的差        264
两总体的局部的假设检验        265
结论和总结        270
第10章　方差分析        275
10.1　单因子方差分析        276
单因子方差分析的逻辑        276
分割平方和        279
方差分析的假设        280
应用单因子方差分析        283
多重比较的Tukey-Kramer过程        287
10.2　随机完整模块的方差分析        293
随机完整模块的方差分析        293
模块化是必要的吗？        296
10.3　两因子方差分析        301
两因子方差分析        301
交互解释        303
关于交互的警示        306
结论和总结        309
第11章　拟合度检验与列联表分析        313
11.1　拟合度检验导论        314
Chi-Square拟合度检验        314
11.2　列联表分析导论        320
2×2列联表        321
r×c列联表        323
Chi-Square检验的局限性        325
结论和总结        327
第12章　线形回归与相关分析        331
12.1　散点图和相关性        332
相关性与回归        333
相关系数        333
相关性的显著性检验        335
原因和效果的解释        338
12.2　一元线性回归分析        339
回归模型和假设条件        340
回归系数的意义        341
最小二乘回归的性质        344
回归分析的显著性检验        347
确定系数R2……355        347
斜率系数的显著性        349
12.3　应用线性回归分析        354
回归分析的描述        354
回归分析的预测        356
已知x，y的均值的置信区间        356
已知x，预测y的所属区间        357
残差分析        359
使用回归分析的常见问题        360
结论和总结        363
第13章　多元回归分析和模型建立        367
13.1　多元回归分析导论        368
建立模型的基本概念        371
规范模型        371
建立模型        372
诊断模型        372
计算回归方程        374
确定系数        376
模型显著吗？        377
单个变量显著吗？        378
回归模型的标准差太大？        379
有多重共线性？        381
回归系数的置信区间估计        383
13.2　使用定性的独立变量        386
对First City Appraisal模型的改进        388
13.3　非线性关系        390
分析交互作用        393
13.4　逐步回归        398
向前选择        398
标准的逐步选择        401
最优子集选择        402
13.5　确定模型的优劣        403
残差分析        403
检测线性假设        404
残差的方差是常数？        406
残差独立？        407
检测残差正态分布的假设        408
校正措施        410
结论和总结        411
第14章　时间序列数据的分析与预测        415
14.1　预测，时间序列数据和指数导论        416
一般的预测问题        416
时间序列的组成部分        417
趋势成分        419
季节成分        420
循环成分        421
随机成分        421
指数简介        422
累计价格指数        423
加权累计价格指数        424
Paasche指数        424
Laspeyres指数        426
常用的指数        427
消费价格指数        427
生产价格指数        427
股票市场指数        428
应用指数紧缩时间序列        428
14.2　基于趋势的预测技术        430
建立基于趋势的预测模型        430
比较预测值和真实值        432
自相关        433
真实的预测        438
非线性趋势预测        439
一些警示        442
季节调整        442
计算季节指数        443
正态化指数的需求        446
去季节化        446
结论和总结        450
统计表格        （见CD）
习题答案        （见CD）

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