内容简介

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。

目       录

目　　录 译者序 前言 关于作者 致学生 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PHStat217 　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PHStat2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 思考题答案 附录B　偶数复习题答案

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前       言

前　　言本书是一到两个学期的教材，以一种对话的风格写作，以期减少商科学生在学习统计课程时的焦虑．现在..

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作者简介

罗伯特 A. 唐纳利（Robert A. Donnelly，Jr.）是特拉华州威明顿市Goldey-Beacom学院的教授，有近30年的教学经验，给本科生和研究生讲授统计学、运营管理、管理信息系统、数据库管理等课程。他还给法国巴黎的国际管理学校教授MBA课程。除本书外，他还著有广受好评的《The Complete Idiot's Guide to Statistics》。

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