商務(wù)與經(jīng)濟統計學(xué)（精編版第5版）（工商管理經(jīng)典譯叢）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-03-02 09:31
來(lái)源：京東
作者：京東
商務(wù)與經(jīng)濟統計學(xué)（精編版第5版）（工商管理經(jīng)典譯叢）
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內容簡(jiǎn)介:本書(shū)的最大特色是應用性強。本書(shū)以大量數據為基礎，介紹各種統計方法在實(shí)際中的應用，每一種統計方法的介紹都聯(lián)系一個(gè)案例，并配有大量的例題和練習。
本書(shū)的另一特色是通俗易懂。全書(shū)避免了煩瑣的數學(xué)推導，深入淺出、循序漸進(jìn)地介紹了統計學(xué)的知識，實(shí)例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握?？紤]到Microsoft Excel是人們日常工作中易學(xué)易用的一種軟件，本書(shū)詳細介紹了Excel 進(jìn)行統計分析的方法和步驟。
此外，本書(shū)還設計了大量練習題，用來(lái)幫助學(xué)生更好地理解書(shū)中的內容，并掌握各種統計方法的運用。為方便讀者自學(xué)，本書(shū)還在附錄中給出了部分習題的詳細解答。
本書(shū)非常適合國內本科生、研究生、MBA的教學(xué)，也可供從事實(shí)際工作的人員學(xué)習參考。
本書(shū)的另一特色是通俗易懂。全書(shū)避免了煩瑣的數學(xué)推導，深入淺出、循序漸進(jìn)地介紹了統計學(xué)的知識，實(shí)例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握?？紤]到Microsoft Excel是人們日常工作中易學(xué)易用的一種軟件，本書(shū)詳細介紹了Excel 進(jìn)行統計分析的方法和步驟。
此外，本書(shū)還設計了大量練習題，用來(lái)幫助學(xué)生更好地理解書(shū)中的內容，并掌握各種統計方法的運用。為方便讀者自學(xué)，本書(shū)還在附錄中給出了部分習題的詳細解答。
本書(shū)非常適合國內本科生、研究生、MBA的教學(xué)，也可供從事實(shí)際工作的人員學(xué)習參考。
作者簡(jiǎn)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)院擔任了7年的教學(xué)工作，制定了信息系統專(zhuān)業(yè)的本科教學(xué)計劃，并擔任協(xié)調人。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(huì )員。曾擔任辛辛那提大學(xué)數量分析系主任和工商管理學(xué)院副院長(cháng)。
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。擔任辛辛那提大學(xué)數量分析與運作管理系主任及工商管理學(xué)院副院長(cháng)，還是工商管理學(xué)院首個(gè)高管項目的協(xié)調人。
丹尼斯?斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美國辛辛那提大學(xué)數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(huì )員。曾擔任辛辛那提大學(xué)數量分析系主任和工商管理學(xué)院副院長(cháng)。
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。擔任辛辛那提大學(xué)數量分析與運作管理系主任及工商管理學(xué)院副院長(cháng)，還是工商管理學(xué)院首個(gè)高管項目的協(xié)調人。
目錄:第1章 數據與統計
1．1 統計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應用
1．2 數據
1．3 數據來(lái)源
1．4 描述統計
1．5 統計推斷
1．6 利用Microsoft Excel進(jìn)行統計分析
第2章 描述統計學(xué)：表格法和圖形法
2．1 分類(lèi)型數據匯總
2．2 數量型數據匯總
2．3 探索性數據分析：莖葉顯示
2．4 交叉分組表和散點(diǎn)圖
第3章 描述統計學(xué)：數值方法
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 探索性數據分析
3．5 兩變量間關(guān)系的度量
3．6 加權平均數和使用分組數據
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(wèn)題
6．2 抽樣
6．3 點(diǎn)估計
6．4 抽樣分布簡(jiǎn)介
6．5 的抽樣分布
6．6 的抽樣分布
第7章 區間估計
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 假設檢驗
8．1 原假設和備擇假設的建立
8．2 第一類(lèi)錯誤和第二類(lèi)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(shí)驗設計和方差分析
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(gè)總體均值之差的推斷：匹配樣本
9．4 實(shí)驗設計和方差分析簡(jiǎn)介
9．5 方差分析和完全隨機化設計
第10章 比率的比較和獨立性檢驗
10．1 兩個(gè)總體比率之差的推斷
10．2 多項總體比率的假設檢驗
10．3 獨立性檢驗
第11章 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸
11．1 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型
11．2 最小二乘法
11．3 判定系數
11．4 模型的假定
11．5 顯著(zhù)性檢驗
11．6 應用估計的回歸方程進(jìn)行估計和預測
11．7 Excel回歸工具
11．8 殘差分析：證實(shí)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
12．4 模型的假定
12．5 顯著(zhù)性檢驗
12．6 利用估計的回歸方程進(jìn)行估計和預測
12．7 定性自變量
12．8 模擬曲線(xiàn)關(guān)系
附錄A 統計表格
附錄B 習題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統計分析工具
1．1 統計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應用
1．2 數據
1．3 數據來(lái)源
1．4 描述統計
1．5 統計推斷
1．6 利用Microsoft Excel進(jìn)行統計分析
第2章 描述統計學(xué)：表格法和圖形法
2．1 分類(lèi)型數據匯總
2．2 數量型數據匯總
2．3 探索性數據分析：莖葉顯示
2．4 交叉分組表和散點(diǎn)圖
第3章 描述統計學(xué)：數值方法
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 探索性數據分析
3．5 兩變量間關(guān)系的度量
3．6 加權平均數和使用分組數據
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(wèn)題
6．2 抽樣
6．3 點(diǎn)估計
6．4 抽樣分布簡(jiǎn)介
6．5 的抽樣分布
6．6 的抽樣分布
第7章 區間估計
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 假設檢驗
8．1 原假設和備擇假設的建立
8．2 第一類(lèi)錯誤和第二類(lèi)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(shí)驗設計和方差分析
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(gè)總體均值之差的推斷：匹配樣本
9．4 實(shí)驗設計和方差分析簡(jiǎn)介
9．5 方差分析和完全隨機化設計
第10章 比率的比較和獨立性檢驗
10．1 兩個(gè)總體比率之差的推斷
10．2 多項總體比率的假設檢驗
10．3 獨立性檢驗
第11章 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸
11．1 簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸模型
11．2 最小二乘法
11．3 判定系數
11．4 模型的假定
11．5 顯著(zhù)性檢驗
11．6 應用估計的回歸方程進(jìn)行估計和預測
11．7 Excel回歸工具
11．8 殘差分析：證實(shí)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
12．4 模型的假定
12．5 顯著(zhù)性檢驗
12．6 利用估計的回歸方程進(jìn)行估計和預測
12．7 定性自變量
12．8 模擬曲線(xiàn)關(guān)系
附錄A 統計表格
附錄B 習題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統計分析工具
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