商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)（精編版第5版）（工商管理經(jīng)典譯叢）簡介，目錄書摘
2020-03-02 09:31
來源：京東
作者：京東
商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)（精編版第5版）（工商管理經(jīng)典譯叢）
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內(nèi)容簡介:本書的最大特色是應(yīng)用性強。本書以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，介紹各種統(tǒng)計方法在實際中的應(yīng)用，每一種統(tǒng)計方法的介紹都聯(lián)系一個案例，并配有大量的例題和練習(xí)。
本書的另一特色是通俗易懂。全書避免了煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，深入淺出、循序漸進地介紹了統(tǒng)計學(xué)的知識，實例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握?？紤]到Microsoft Excel是人們?nèi)粘９ぷ髦幸讓W(xué)易用的一種軟件，本書詳細介紹了Excel 進行統(tǒng)計分析的方法和步驟。
此外，本書還設(shè)計了大量練習(xí)題，用來幫助學(xué)生更好地理解書中的內(nèi)容，并掌握各種統(tǒng)計方法的運用。為方便讀者自學(xué)，本書還在附錄中給出了部分習(xí)題的詳細解答。
本書非常適合國內(nèi)本科生、研究生、MBA的教學(xué)，也可供從事實際工作的人員學(xué)習(xí)參考。
本書的另一特色是通俗易懂。全書避免了煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，深入淺出、循序漸進地介紹了統(tǒng)計學(xué)的知識，實例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握?？紤]到Microsoft Excel是人們?nèi)粘９ぷ髦幸讓W(xué)易用的一種軟件，本書詳細介紹了Excel 進行統(tǒng)計分析的方法和步驟。
此外，本書還設(shè)計了大量練習(xí)題，用來幫助學(xué)生更好地理解書中的內(nèi)容，并掌握各種統(tǒng)計方法的運用。為方便讀者自學(xué)，本書還在附錄中給出了部分習(xí)題的詳細解答。
本書非常適合國內(nèi)本科生、研究生、MBA的教學(xué)，也可供從事實際工作的人員學(xué)習(xí)參考。
作者簡介:托馬斯?威廉斯（Thomas A. Williams） 美國羅切斯特理工大學(xué)商學(xué)院管理科學(xué)教授。在克拉克森大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，在倫斯勒理工大學(xué)獲得碩士學(xué)位和博士學(xué)位。曾在辛辛那提大學(xué)工商管理學(xué)院擔(dān)任了7年的教學(xué)工作，制定了信息系統(tǒng)專業(yè)的本科教學(xué)計劃，并擔(dān)任協(xié)調(diào)人。他還是羅切斯特理工大學(xué)決策科學(xué)系的第一任主席。他不但講授本科生的管理科學(xué)與統(tǒng)計學(xué)課程，而且還講授研究生的回歸與決策分析課程。
丹尼斯?斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美國辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析系教授和生產(chǎn)力提高中心主任。在德雷克大學(xué)獲得工商管理學(xué)士學(xué)位，在印第安納大學(xué)獲得工商管理碩士和工商管理博士學(xué)位，并成為NDEA會員。曾擔(dān)任辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析系主任和工商管理學(xué)院副院長。
戴維?安德森（David R. Anderson） 美國辛辛那提大學(xué)工商管理學(xué)院數(shù)量分析系教授。在普度大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。擔(dān)任辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析與運作管理系主任及工商管理學(xué)院副院長，還是工商管理學(xué)院首個高管項目的協(xié)調(diào)人。
丹尼斯?斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美國辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析系教授和生產(chǎn)力提高中心主任。在德雷克大學(xué)獲得工商管理學(xué)士學(xué)位，在印第安納大學(xué)獲得工商管理碩士和工商管理博士學(xué)位，并成為NDEA會員。曾擔(dān)任辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析系主任和工商管理學(xué)院副院長。
戴維?安德森（David R. Anderson） 美國辛辛那提大學(xué)工商管理學(xué)院數(shù)量分析系教授。在普度大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。擔(dān)任辛辛那提大學(xué)數(shù)量分析與運作管理系主任及工商管理學(xué)院副院長，還是工商管理學(xué)院首個高管項目的協(xié)調(diào)人。
目錄:第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
1．1 統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應(yīng)用
1．2 數(shù)據(jù)
1．3 數(shù)據(jù)來源
1．4 描述統(tǒng)計
1．5 統(tǒng)計推斷
1．6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析
第2章 描述統(tǒng)計學(xué)：表格法和圖形法
2．1 分類型數(shù)據(jù)匯總
2．2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總
2．3 探索性數(shù)據(jù)分析：莖葉顯示
2．4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統(tǒng)計學(xué)：數(shù)值方法
3．1 位置的度量
3．2 變異程度的度量
3．3 分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測
3．4 探索性數(shù)據(jù)分析
3．5 兩變量間關(guān)系的度量
3．6 加權(quán)平均數(shù)和使用分組數(shù)據(jù)
第4章 離散型概率分布
4．1 隨機變量
4．2 離散型概率分布
4．3 數(shù)學(xué)期望與方差
4．4 二項概率分布
4．5 泊松概率分布
4．6 超幾何概率分布
第5章 連續(xù)型概率分布
5．1 均勻概率分布
5．2 正態(tài)概率分布
第6章 抽樣和抽樣分布
6．1 EAI公司的抽樣問題
6．2 抽樣
6．3 點估計
6．4 抽樣分布簡介
6．5 的抽樣分布
6．6 的抽樣分布
第7章 區(qū)間估計
7．1 總體均值：σ已知
7．2 總體均值：σ未知
7．3 樣本容量的確定
7．4 總體比率
第8章 假設(shè)檢驗
8．1 原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立
8．2 第一類錯誤和第二類錯誤
8．3 總體均值：σ已知
8．4 總體均值：σ未知
8．5 總體比率
第9章 均值比較、實驗設(shè)計和方差分析
9．1 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2 已知
9．2 兩總體均值之差的推斷：σ1 和σ2 未知
9．3 兩個總體均值之差的推斷：匹配樣本
9．4 實驗設(shè)計和方差分析簡介
9．5 方差分析和完全隨機化設(shè)計
第10章 比率的比較和獨立性檢驗
10．1 兩個總體比率之差的推斷
10．2 多項總體比率的假設(shè)檢驗
10．3 獨立性檢驗
第11章 簡單線性回歸
11．1 簡單線性回歸模型
11．2 最小二乘法
11．3 判定系數(shù)
11．4 模型的假定
11．5 顯著性檢驗
11．6 應(yīng)用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測
11．7 Excel回歸工具
11．8 殘差分析：證實模型假定
第12章 多元回歸
12．1 多元回歸模型
12．2 最小二乘法
12．3 多元判定系數(shù)
12．4 模型的假定
12．5 顯著性檢驗
12．6 利用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測
12．7 定性自變量
12．8 模擬曲線關(guān)系
附錄A 統(tǒng)計表格
附錄B 習(xí)題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統(tǒng)計分析工具
1．1 統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應(yīng)用
1．2 數(shù)據(jù)
1．3 數(shù)據(jù)來源
1．4 描述統(tǒng)計
1．5 統(tǒng)計推斷
1．6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析
第2章 描述統(tǒng)計學(xué)：表格法和圖形法
2．1 分類型數(shù)據(jù)匯總
2．2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總
2．3 探索性數(shù)據(jù)分析：莖葉顯示
2．4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統(tǒng)計學(xué)：數(shù)值方法
3．1 位置的度量
3．2 變異程度的度量
3．3 分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測
3．4 探索性數(shù)據(jù)分析
3．5 兩變量間關(guān)系的度量
3．6 加權(quán)平均數(shù)和使用分組數(shù)據(jù)
第4章 離散型概率分布
4．1 隨機變量
4．2 離散型概率分布
4．3 數(shù)學(xué)期望與方差
4．4 二項概率分布
4．5 泊松概率分布
4．6 超幾何概率分布
第5章 連續(xù)型概率分布
5．1 均勻概率分布
5．2 正態(tài)概率分布
第6章 抽樣和抽樣分布
6．1 EAI公司的抽樣問題
6．2 抽樣
6．3 點估計
6．4 抽樣分布簡介
6．5 的抽樣分布
6．6 的抽樣分布
第7章 區(qū)間估計
7．1 總體均值：σ已知
7．2 總體均值：σ未知
7．3 樣本容量的確定
7．4 總體比率
第8章 假設(shè)檢驗
8．1 原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立
8．2 第一類錯誤和第二類錯誤
8．3 總體均值：σ已知
8．4 總體均值：σ未知
8．5 總體比率
第9章 均值比較、實驗設(shè)計和方差分析
9．1 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2 已知
9．2 兩總體均值之差的推斷：σ1 和σ2 未知
9．3 兩個總體均值之差的推斷：匹配樣本
9．4 實驗設(shè)計和方差分析簡介
9．5 方差分析和完全隨機化設(shè)計
第10章 比率的比較和獨立性檢驗
10．1 兩個總體比率之差的推斷
10．2 多項總體比率的假設(shè)檢驗
10．3 獨立性檢驗
第11章 簡單線性回歸
11．1 簡單線性回歸模型
11．2 最小二乘法
11．3 判定系數(shù)
11．4 模型的假定
11．5 顯著性檢驗
11．6 應(yīng)用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測
11．7 Excel回歸工具
11．8 殘差分析：證實模型假定
第12章 多元回歸
12．1 多元回歸模型
12．2 最小二乘法
12．3 多元判定系數(shù)
12．4 模型的假定
12．5 顯著性檢驗
12．6 利用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測
12．7 定性自變量
12．8 模擬曲線關(guān)系
附錄A 統(tǒng)計表格
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附錄C Microsoft Excel2010和統(tǒng)計分析工具
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