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译者简介 1

译者序 1

作者简介 1

前言 1

第1章 数据与统计资料 1

实践中的统计：商业周刊 1

迎接管理创新时代的到来——“21世纪管理经典教材系列”总序 1

1．1 在商务和经济中的应用 2

1．1．1 会计 2

1．1．2 财务 2

1．1．3 市场 2

1．1．4 生产 2

1．2 数据 3

1．2．1 个体、变量和观测 3

1．1．5 经济 3

1．2．2 品质数据和数量数据 4

1．2．3 截面数据和时间序列数据 5

1．3 数据来源 5

1．3．1 已存在来源 5

1．3．2 统计研究 7

1．3．3 数据收集误差 8

1．4 描述统计学 9

1．5 统计推断 9

总结 11

关键术语 11

练习 12

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法 17

实践中的统计：高露洁-棕榄公司 17

2．1．1 频数分布 18

2．1 品质数据汇总 18

2．1．3 条形图和饼形图 19

2．1．2 相对频数分布和百分数频数分布 19

练习 20

2．2 数量数据汇总 23

2．2．1 频数分布 23

2．2．2 相对频数分布和百分数频数分布 24

2．2．3 打点图 25

2．2．4 直方图 25

2．2．5 累积分布 25

2．2．6 穹形图 26

练习 27

2．3 探索性数据分析：茎叶显示 30

练习 32

2．4．1 交叉分组列表 33

2．4 交叉分组列表和散点图 33

2．4．2 散点图 34

练习 36

总结 37

关键术语 38

重要公式 39

补充练习 39

案例2-1 联合食品公司 44

附录2-1 用Minitab作打点图和直方图 45

附录2-2 用Excel作频数分布和条形图 46

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法 48

实践中的统计：Barnes医院 48

3．1．1 平均数 49

3．1 位置的度量 49

3．1．2 中位数 50

3．1．3 众数 51

3．1．4 百分位数 51

3．1．5 四分位数 52

练习 53

3．2 变异程度的度量 56

3．2．1 全距 56

3．2．2 四分位数间距 57

3．2．3 方差 57

3．2．4 标准差 58

3．2．5 标准差系数 59

练习 59

3．3．1 z分数 61

3．3 相对位置的度量和异常值检测 61

3．3．2 切贝谢夫定理 62

3．3．3 经验法则 63

3．3．4 异常值检测 63

练习 63

3．4 探索性数据分析 65

3．4．1 五数概括法 66

3．4．2 盒形图 66

练习 67

3．5 两变量问关系的度量 69

3．5．1 协方差 69

3．5．2 协方差的理解 70

3．5．3 相关系数 71

3．5．4 相关系数的理解 72

练习 73

3．6．1 加权平均数 75

3．6 加权平均数和使用分组数据 75

3．6．2 分组数据 76

练习 78

总结 79

关键术语 80

重要公式 81

补充练习 82

案例3-1 联合食品公司 86

案例3-2 国家医护协会 86

案例3-3 亚太地区的商学院 88

附录3-1 用Minitab计算描述统计量 89

附录3-2 用Escel计算描述统计量 91

实践中的统计：Morton国际公司 94

第4章 概率 94

4．1 试验、样本空间和计数法则 95

练习 98

4．2 试验结果的概率分配 99

4．2．1 古典法 100

4．2．2 相对频数法 100

4．2．3 主观法 101

4．2．4 肯塔基电力公司问题的概率 101

练习 102

4．3 事件及其概率 103

练习 105

4．4 基本的概率关系 106

4．4．1 事件的补 106

4．4．2 加法分式 107

练习 109

4．5 条件概率 110

4．5．1 独立事件 113

4．5．2 乘法公式 113

练习 114

4．6 贝叶斯定理 116

练习 119

总结 120

关键术语 121

重要公式 121

补充练习 122

案例4-1 汉密尔顿县的法官们 127

第5章 离散型概率分布 130

实践中的统计：施乐公司 130

5．1．2 连续型随机变量 131

5．1 随机变量 131

5．1．1 离散型随机变量 131

练习 132

5．2 离散型概率分布 133

练习 134

5．3 数学期望与方差 136

5．3．1 数学期望 136

5．3．2 方差 136

练习 137

5．4 二项概率分布 139

5．4．1 二项实验 140

5．4．2 马丁服装商店问题 141

5．4．3 二项概率表的使用 143

5．4．4 二项概率分布的数学期望和方差 144

练习 145

5．5 泊松概率分布 147

5．5．1 一个有关时间间隔的例子 148

5．5．2 一个有关长度或距离间隔的例子 149

5．5．3 二项概率分布的泊松近似 149

练习 150

5．6 超几何概率分布 151

练习 152

总结 153

关键术语 154

重要公式 154

补充练习 155

附录5-2 用Excel计算离散型概率分布 158

附录5-1 用Minitab计算离散型概率分布 158

第6章 连续型概率分布 160

实践中的统计：宝洁公司 160

6．1 均匀概率分布 161

练习 163

6．2 正态概率分布 164

6．2．1 正态曲线 164

6．2．2 标准正态概率分布 166

6．2．3 计算任一正态概率分布的概率 169

6．2．4 Grear轮胎公司问题 170

练习 171

6．3 二项概率的正态近似 173

练习 174

6．4 指数概率分布 175

6．4．2 泊松分布与指数分布的关系 176

6．4．1 计算指数分布的概率 176

练习 177

总结 178

关键术语 178

重要公式 178

补充练习 179

附录6-1 用Minitab计算连续型概率分布 182

附录6-2 用Excel计算连续型概率分布 183

第7章 抽样和抽样分布 184

实践中的统计：Mead有限公司 184

7．1 Electronics Associates公司的抽样问题 185

7．2 简单随机抽样 186

7．2．1 自有限总体的抽样 186

7．2．2 自无限总体的抽样 187

练习 188

7．3 点估计 190

练习 191

7．4 抽样分布简介 192

7．5 ？的抽样分布 194

7．5．1 ？的数学期望 195

7．5．2 ？的标准差 195

7．5．3 中心极限定理 196

7．5．4 EAI问题中？的抽样分布 197

7．5．5 ？抽样分布的实际值 197

7．5．6 ？的样本容量与抽样分布的关系 198

练习 199

7．6．1 ？的数学期望 202

7．6．2 ？的标准差 202

7．6 ？的抽样分布 202

7．6．3 ？抽样分布的形式 203

7．6．4 ？抽样分布的实际值 203

练习 204

7．7 点估计的性质 205

7．7．1 无偏性 206

7．7．2 有效性 207

7．7．3 一致性 207

7．8 其他抽样方法 207

7．8．1 分层随机抽样 208

7．8．2 整群抽样 208

7．8．3 系统抽样 208

7．8．4 方便抽样 208

关键术语 209

总结 209

7．8．5 判断抽样 209

重要公式 210

补充练习 211

附录7-1 ？的数学期望和标准差 212

第8章 区间估计 214

实践中的统计：Dollar General有限责任公司 214

8．1 总体均值的区间估计：大样本的情形 215

8．1．1 抽样误差 215

8．1．2 抽样误差的概率解释 215

8．1．3 计算区间估计：当大样本并且σ已知的情形 216

8．1．4 计算区间估计：当大样本并且σ未知的情形 217

练习 219

8．2 总体均值的区间估计：小样本的情形 220

练习 224

8．3 样本容量的确定 225

练习 226

8．4 总体比率的区间估计 227

练习 230

总结 231

关键术语 232

重要公式 233

补充练习 233

案例8-1 Bock投资服务公司 235

案例8-2 Metropolitan Research公司 237

附录8-1 用Minitab求置信区间估计 237

附录8-2 用Excel求置信区间估计 238

第9章 假设检验 240

实践中的统计：Harris有限公司 240

9．1．2 检验某项声明的有效性 241

9．1．1 检验研究中的假设 241

9．1 原假设和备择假投的建立 241

9．1．3 决策中的假设检验 242

9．1．4 有关原假设和备择假设形式的小结 242

练习 242

9．2 第一类错误和第二类错误 243

练习 244

9．3 总体均值的单边检验：大样本的情形 245

9．3．1 小结：总体均值的单边检验 247

9．3．2 p-值的应用 248

9．3．3 假设检难的步骤 249

练习 249

9．4 总体均值的双边检验：大样本的情形 251

9．4．1 小结：总体均值的双边检验 252

9．4．3 区间估计与假设检验的关系 253

9．4．2 双边检验的p-值 253

练习 255

9．5 总体均值的检验：小样本的情形 257

9．5．1 p-值及t分布 258

9．5．2 双边检验 258

练习 259

9．6 总体比率的检验 260

练习 263

9．7 假设检验及决策 264

9．8 计算第二类错误的概率 265

练习 267

9．9 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定 268

练习 270

总结 271

补充练习 273

关键术语 273

重要公式 273

案例9-1 Quality Associates有限公司 276

附录9-1 用Minitab进行假设检验 277

附录9-2 用Excel进行假设检验 278

第10章 两个总体均值和比率的统计推断 279

实践中的统计：Fisons公司 279

10．1 两个总体均值之差的估计：独立样本 280

10．1．1 ？的抽样分布 281

10．1．2 μ1-μ2的区间估计：大样本情形 281

10．1．3 μ1-μ2的区间估计：小样本情形 282

练习 284

10．2 两总体均值差的假设检验：独立样本 286

10．2．1 大样本情形 286

10．2．2 小样本情形 288

练习 290

10．3 两个总体均值之差的统计推断：匹配样本 292

练习 293

10．4 两总体比率之差的统计推断 296

10．4．1 ？的抽样分布 297

10．4．2 的区间估计 297

10．4．3 关于p1- p2的假设检验 298

练习 299

总结 300

关键术语 301

重要公式 301

补充练习 302

案例10-1 Par公司 304

附录10-1 用Minitab进行两个总体均值的检验 305

附录10-2 用Excel进行两个总体均值的检验 306

第11章 关于总体方差的统计推断 308

实践中的统计：美国会计总署 308

11．1 关于一个总体方差的统计推断 309

11．1．1 σ2的区间估计 309

11．1．2 假设检验 312

练习 314

11．2 关于两个总体方差的统计推断 315

练习 319

总结 321

重要公式 321

补充练习 321

案例11-1 空军训练计划 323

实践中的统计：United Way 325

第12章 拟合优度检验和独立性检验 325

12．1 拟合优度检验：多项总体 326

练习 328

12．2 独立性检验：列联表 329

练习 333

12．3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布 335

12．3．1 泊松分布 335

12．3．2 正态分布 338

练习 341

总结 342

关键术语 342

重要公式 343

补充练习 343

案例12-1 两党议程变更 345

附录12-1 用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验 348

附录12-2 用Excel进行拟合优度检验与独立性检验 349

第13章 方差分析与试验设计 352

实践中的统计：Burke市场调研公司 352

13．1 方差分析引论 353

13．1．1 方差分析的假定 353

13．1．2 问题的一般提法 354

13．2 方差分析：k个总体均值相等性检验 355

13．2．1 总体方差的组间估计 356

13．2．2 总体方差的组内估计 357

13．2．3 方差估计量的比较：F检验 357

13．2．4 ANOVA表 358

13．2．5 方差分析的计算结果 358

练习 360

13．3．1 Fisher LSD方法 363

13．3 多重比较方法 363

13．3．2 第一关错误概率 364

练习 365

13．4 试验设计初步 366

13．5 完全随机化设计 368

13．5．1 总体方差的组间估计 368

13．5．2 总体方差的组内估计 368

13．5．3 方差估计量的比较：F检验 369

13．5．4 ANOVA表 369

13．5．5 配对比较 369

练习 370

13．6 随机化区组设计 372

13．6．1 空中交通管制员工作压力测试 372

13．6．3 计算与结论 374

13．6．2 ANOVA方法 374

练习 376

13．7 析因试验 377

13．7．1 ANOVA方法 378

13．7．2 计算与结论 379

练习 381

总结 382

关键术语 383

重要公式 383

补充练习 385

案例13-1 Wentworth医疗中心 390

案例13-2 工业产品推销员的回报 390

附录13-1 用Minitab进行方差分析和试验设计 393

附录13-2 用Excel进行方差分析和试验设计 395

实践中的统计：宝丽来公司 398

第14章 简单线性回归 398

14．1 简单线性回归模型 399

14．1．1 回归模型和回归方程 399

14．1．2 估计的回归方程 400

14．2 最小二乘法 400

练习 404

14．3 判定系数 408

14．3．1 计算效率 411

14．3．2 相关系数 412

练习 412

14．4 模型的假定 414

14．5 显著性检验 415

14．5．1 σ2的估计 416

14．5．2 t检验 416

14．5．3 F检验 418

14．5．4 关于显著性检验解释的几点注意 419

练习 420

14．6 利用估计的回归方程进行估计和预测 422

14．6．1 点估计 422

14．6．3 y的平均值的置信区间估计 422

14．6．4 y的个别值的预测区间估计 424

练习 425

14．7 计算机解法 427

练习 428

14．8 残差分析：证实模型假定 431

14．8．1 关于x的残差图 432

14．8．2 关于？的残差图 432

14．8．3 标准化残差 433

14．8．4 正态概率图 434

练习 436

14．9 残差分析：异常值和有影响的观测值 437

14．9．2 检测有影响的观测值 438

练习 440

总结 442

关键术语 442

重要公式 443

补充练习 445

案例14-1 教育经费支出和学生成绩 449

案例14-2 美国交通部 450

附录14-1 最小二乘公式的推导 451

附录14-2 利用相关系数的显著性检验 452

附录14-3 用Minitab进行回归分析 452

附录14-4 用Excel进行回归分析 453

第15章 多元回归 454

实践中的统计：Champion国际有限公司 454

15．1 多元回归模型 455

15．1．1 回归模型和回归方程 455

15．1．2 估计的多元回归方程 455

15．2 最小二乘法 456

15．2．1 一个例子：巴特勒运输公司 456

15．2．2 关于回归系数解释的注释 458

练习 459

15．3 多元判定系数 462

练习 464

15．4 模型的假定 465

15．5 显著性检验 466

15．5．1 F检验 467

15．5．2 t检验 468

15．5．3 多重共线性 469

练习 470

15．6 利用估计的回归方程进行估计和预测 472

练习 473

15．7 定性自变量 473

15．7．1 一个例子：约翰逊过滤水股份公司 474

15．7．2 解释参数 476

15．7．3 更复杂的定性变量 477

练习 478

15．8 残差分析 480

15．8．1 检测异常值 482

15．8．3 有影响的观测值 483

15．8．2 学生化删除残差和异常值 483

15．8．4 利用库克距离测度识别有影响的观测值 484

练习 485

总结 487

关键术语 487

重要公式 488

补充练习 489

案例15-1 消费者调查股份有限公司 493

案例15-2 全美橄榄球联盟四分位等级排序 494

案例15-3 预测学生综合测验成绩 495

附录15-1 包含两个自变量的多元回归问题的基本计算过程和解 495

第16章 回归分析：建立模型 498

实践中的统计：孟山都公司 498

16．1 一般线性模型 499

16．1．1 模拟曲线关系 499