图书介绍
商务与经济统计 原书第11版 英文版pdf电子书版本下载
- (美)安德森,(美)斯威尼,(美)威廉斯著 著
- 出版社: 北京:机械工业出版社
- ISBN:9787111350293
- 出版时间:2011
- 标注页数:825页
- 文件大小:434MB
- 文件页数:855页
- 主题词:商业统计-高等学校-教材-英文;经济统计-高等学校-教材-英文
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图书目录
第1章 数据与统计资料 1
实践中的统计:商业周刊 2
1.2数据 3
1.2.1个体、变量和观测值 3
1.2.2测量尺度 4
1.2.3品质型数据和数量型数据 5
1.2.4截面数据和时间序列数据 6
1.3数据来源 8
1.3.1已存在来源 8
1.3.2统计研究 9
1.3.3数据搜集误差 11
1.4描述统计学 12
1.5统计推断 14
1.6计算机与统计分析 16
总结 16
关键术语 16
练习 17
第2章 描述统计学Ⅰ:表格法和图形法 25
实践中的统计:高露洁一棕榄公司 26
2.1品质型数据汇总 27
2.1.1频数分布 27
2.1.2相对频数分布和百分数频数分布 28
2.1.3条形图和饼形图 28
2.2数量型数据汇总 33
2.2.1频数分布 33
2.2.2相对频数分布和百分数频数分布 34
2.2.3打点图 35
2.2.4直方图 35
2.2.5累积分布 36
2.2.6累积曲线 38
2.4交叉分组表和散点图 42
2.4.1交叉分组表 42
2.4.2辛普森悖论 45
2.4.3散点图和趋势线 46
总结 51
关键术语 53
重要公式 54
补充练习 54
案例2-1 Pelican商店 60
案例2-2电影行业 61
附录2A在表格和图形描述中使用Minitab 62
附录2B在表格和图形描述中使用Excel 64
第3章 描述统计学Ⅱ:数值方法 75
实践中的统计:Small Fry Design公司 76
3.1位置的度量 77
3.1.1平均数 77
3.1.2中位数 78
3.1.3众数 80
3.1.4百分位数 80
3.1.5四分位数 81
3.2变异程度的度量 85
3.2.1极差 86
3.2.2四分位数间距 86
3.2.3方差 87
3.2.4标准差 89
3.2.5标准差系数 89
3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 92
3.3.1分布形态 92
3.3.2 z-分数 93
3.3.3切比雪夫定理 94
3.3.4经验法则 95
3.3.5异常值的检测 96
3.4探索性数据分析 99
3.4.1五数概括法 99
3.4.2箱形图 100
3.5两变量间关系的度量 104
3.5.1协方差 104
3.5.2协方差的解释 106
3.5.3相关系数 108
3.5.4样本相关系数的解释 109
3.6加权平均数和使用分组数据 113
3.6.1加权平均数 113
3.6.2分组数据 114
总结 118
关键术语 119
重要公式 120
补充练习 122
案例3-1 Pelican商店 126
案例3-2电影行业 127
案例3-3亚太地区的商学院 127
附录3A利用Minitab计算描述统计量 129
附录3B利用Excel计算描述统计量 131
第7章 抽样和抽样分布 135
实践中的统计:MeadWestvaco有限公司 136
7.1 Electronics Associates公司的抽样问题 137
7.2简单随机抽样 138
7.2.1自有限总体的抽样 138
7.2.2自无限总体的抽样 139
7.3点估计 142
7.4抽样分布简介 145
7.5 x的抽样分布 148
7.5.1 x的数学期望 148
7.5.2 x的标准差 149
7.5.3 x的抽样分布的形态 150
7.5.4 EAI问题中x的抽样分布 152
7.5.5 x的抽样分布的实际值 152
7.5.6样本容量与x的抽样分布的关系 154
7.6 p的抽样分布 158
7.6.1 p的数学期望 158
7.6.2 p的标准差 159
7.6.3 p的抽样分布的形式 159
7.6.4 p的抽样分布的实际值 160
7.7点估计的性质 163
7.7.1无偏性 164
7.7.2有效性 165
7.7.3一致性 165
总结 166
关键术语 166
重要公式 167
补充练习 168
附录7A x的数学期望和标准差 170
附录7B 利用Minitab进行随机抽样 172
附录7C利用Excel进行随机抽样 173
第8章 区间估计 175
实践中的统计:Food Lion 176
8.1总体均值的区间估计:σ已知的情形 177
8.1.1边际误差和区间估计 177
8.1.2应用中的建议 181
8.2总体均值的区间估计:σ未知的情形 183
8.2.1边际误差和区间估计 184
8.2.2应用中的建议 187
8.2.3利用小样本 187
8.2.4区间估计程序的小结 189
8.3样本容量的确定 192
8.4总体比率的区间估计 195
样本容量的确定 197
总结 200
关键术语 201
重要公式 202
补充练习 202
案例8-1 Young Professional杂志 205
案例8-2 Gulf Real Estate Properties 公司 206
案例8-3 Metropolitan Research有限公司 208
附录8A用Minitab求置信区间估计 208
附录8B用Excel求区间估计 210
第9章 假设检验 214
实践中的统计:John Morrell有限公司 215
9.1原假设和备择假设的建立 216
9.1.1检验研究中的假设 216
9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验 216
9.1.3决策中的假设检验 217
9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结 217
9.2第一类错误和第二类错误 218
9.3总体均值的检验:σ已知 221
9.3.1单侧检验 221
9.3.2双侧检验 227
9.3.3小结与应用中的建议 230
9.3.4区间估计与假设检验的关系 231
9.4总体均值:σ未知的情形 235
9.4.1单侧检验 236
9.4.2双侧检验 237
9.4.3小结与应用中的建议 238
9.5总体比率 241
小结 244
9.6假设检验及决策 246
9.7计算第二类错误的概率 247
总结 252
关键术语 253
重要公式 253
补充练习 254
案例9-1 Quality Associates有限公司 257
案例9-2失业问题研究 258
附录9A用Minitab进行假设检验 259
附录9B用Excel进行假设检验 260
第10章 两总体均值和比例的统计推断 265
实践中的统计:美国食品与药品管理局 266
10.1两总体均值之差的推断:σ1和σ2已知 267
10.1.1 μ1-μ2的区间估计 267
10.1.2 μ1-μ2的假设检验 269
10.1.3实践建议 271
10.2两总体均值之差的推断:σ1和σ1 未知 274
10.2.1 μ1-μ2的区间估计 274
10.2.2 μ1-μ2的假设检验 275
10.2.3实践建议 278
10.3两总体均值之差的推断:匹配样本 282
10.4两总体比例之差的推断 288
10.4.1 p1-p2的区间估计 288
10.4.2关于p1-p2的假设检验 290
总结 295
关键术语 295
重要公式 296
补充练习 297
案例10-1 Par公司 300
附录10A用Minitab进行两个总体的推断 301
附录10B用Excel进行两个总体的推断 303
第11章 关于总体方差的统计推断 306
实践中的统计:美国会计总署 307
11.1关于一个总体方差的统计推断 308
11.1.1区间估计 308
11.1.2假设检验 312
11.2关于两个总体方差的统计推断 317
总结 324
重要公式 324
补充练习 325
案例11-1空军训练计划 326
附录11A用Minitab计算总体方差 327
附录11B用Excel计算总体方差 328
第12章 拟合优度检验和独立性检验 329
实践中的统计:United Way 330
12.1拟合优度检验:多项总体 331
12.2独立性检验 336
12.3拟合优度检验:泊松分布与正态分布 344
12.3.1泊松分布 344
12.3.2正态分布 348
总结 353
关键术语 353
重要公式 353
补充练习 354
案例12-1两党议程变更 357
附录12A用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验 358
附录12B用Excel进行拟合优度检验与独立性检验 359
第13章 实验设计与方差分析 362
实践中的统计:Burke市场营销服务公司 363
13.1实验设计和方差分析初步 364
13.1.1数据收集 365
13.1.2方差分析的假定 366
13.1.3问题的一般提法 366
13.2方差分析和完全随机化设计 369
13.2.1总体方差的处理间估计 370
13.2.2总体方差的处理内估计 371
13.2.3方差估计量的比较:F检验 372
13.2.4 ANOVA表 374
13.2.5方差分析的计算结果 375
13.2.6检验k个总体均值的相等性:一项观测性研究 376
13.3多重比较方法 380
13.3.1 Fisher的LSD方法 380
13.3.2第一类错误概率 383
13.4随机化区组设计 386
13.4.1空中交通管理员工作压力测试 387
13.4.2 ANOVA方法 388
13.4.3计算与结论 389
13.5析因实验 393
13.5.1 ANOVA方法 395
13.5.2计算与结论 395
总结 401
关键术语 401
重要公式 402
补充练习 404
案例13-1 Wentworth医疗中心 408
案例13-2职业推销员的回报 409
附录13A使用Minitab进行方差分析 410
附录13B使用Excel进行方差分析 411
第14章 简单线性回归 415
实践中的统计:联合数据系统公司 416
14.1简单线性回归模型 417
14.1.1回归模型和回归方程 417
14.1.2估计的回归方程 418
14.2最小二乘法 420
14.3判定系数 431
相关系数 434
14.4模型的假定 438
14.5显著性检验 440
14.5.1 σ2的估计 440
14.5.2 t检验 441
14.5.3 β1的置信区间 442
14.5.4 F检验 443
14.5.5关于显著性检验解释的几点注意 445
14.6应用估计的回归方程进行估计和预测 449
14.6.1点估计 449
14.6.2区间估计 449
14.6.3 y平均值的置信区间 450
14.6.4 y的一个个别值的预测区间 451
14.7计算机解法 455
14.8残差分析:证实模型假定 460
14.8.1关于x的残差图 461
14.8.2关于y的残差图 462
14.8.3标准化残差 462
14.8.4正态概率图 465
14.9残差分析:异常值和有影响的观测值 469
14.9.1检测异常值 469
14.9.2检测有影响的观测值 471
总结 476
关键术语 477
重要公式 478
补充练习 480
案例14-1测量股市风险 486
案例14-2美国交通部 487
案例14-3校友捐赠 488
案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值 488
附录14A最小二乘公式的推导 490
附录14B利用相关系数的显著性检验 491
附录14C利用Minitab进行回归分析 492
附录14D利用Excel进行回归分析 493
第15章 多元回归 496
实践中的统计:国际纸业公司 497
15.1多元回归模型 498
15.1.1回归模型和回归方程 498
15.1.2估计的多元回归方程 498
15.2最小二乘法 499
15.2.1一个例子:巴特勒运输公司 500
15.2.2关于回归系数解释的注释 502
15.3多元判定系数 508
15.4模型的假定 511
15.5显著性检验 512
15.5.1 F检验 512
15.5.2 t检验 515
15.5.3多重共线性 516
15.6利用估计的回归方程进行估计和预测 519
15.7定性自变量 521
15.7.1一个例子:约翰逊过滤水股份公司 521
15.7.2解释参数 523
15.7.3更复杂的定性变量 525
15.8残差分析 530
15.8.1检测异常值 531
15.8.2学生化删除残差和异常值 532
15.8.3有影响的观测值 533
15.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值 533
15.9 logistic回归 537
15.9.1 logistic回归方程 538
15.9.2估计logistic回归方程 539
15.9.3显著性检验 541
15.9.4管理上的应用 541
15.9.5解释logistic回归方程 542
15.9.6对数机会比(logit)变换 544
总结 548
关键术语 549
重要公式 550
补充练习 552
案例15-1消费者调查股份有限公司 557
案例15-2预测学生综合测验成绩 558
案例15-3校友捐赠 559
案例15-4预测全美橄榄球大联盟的获胜率 561
附录15A利用Minitab进行多元回归分析 562
附录15B利用Excel进行多元回归分析 562
附录15C利用Minitab进行Logistic回归 563
第16章 回归分析:建立模型 565
实践中的统计:Monsanto公司 566
16.1一般线性模型 567
16.1.1模拟曲线关系 567
16.1.2交互作用 571
16.1.3包含因变量的变换 573
16.1.4内蕴线性的非线性模型 577
16.2确定什么时候增加或者删除变量 582
16.2.1一般情形 584
16.2.2 p-值的应用 585
16.3大型问题的分析 589
16.4变量选择方法 592
16.4.1逐步回归 593
16.4.2前向选择 594
16.4.3后向消元 595
16.4.4最佳子集回归 595
16.4.5做出最终的选择 596
16.5实验设计的多元回归方法 599
16.6自相关性和杜宾-瓦特森检验 603
总结 608
关键术语 608
重要公式 608
补充练习 609
案例16-1职业高尔夫协会巡回赛的统计分析 612
案例16-2汽车的油耗问题 613
案例16-3预测高等院校的毕业率 613
附录16A Minitab的变量选择程序 614
第18章 预测 617
实践中的统计:内华达职业健康诊所 618
18.1时间序列的成分 619
18.1.1趋势成分 619
18.1.2循环成分 621
18.1.3季节成分 621
18.1.4不规则成分 621
18.2平滑法 621
18.2.1移动平均法 621
18.2.2加权移动平均法 624
18.2.3指数平滑法 626
18.3趋势推测法 632
18.4趋势和季节成分 638
18.4.1乘法模型 638
18.4.2计算季节指数 639
18.4.3消除季节影响的时间序列 643
18.4.4利用消除季节影响的时间序列确定趋势 643
18.4.5季节调整 646
18.4.6根据月度资料建立模型 646
18.4.7循环成分 646
18.5回归分析 648
18.6定性预测方法 650
18.6.1德尔菲法 650
18.6.2专家判断法 651
18.6.3远景方案论述法 651
18.6.4直观法 651
总结 651
关键术语 652
重要公式 653
补充练习 653
案例18-1预测食品和饮料的销售额 658
案例18-2预测损失的销售额 659
附录18A使用Minitab进行预测 660
附录18B使用Excel进行预测 662
第19章 非参数方法 664
实践中的统计:West Shell Realtors公司 665
19.1符号检验 667
19.1.1小样本情形 667
19.1.2大样本情形 669
19.1.3中位数假设检验 670
19.2威尔科克森符号秩检验 672
19.3曼-惠特尼-威尔科克森检验 677
19.3.1小样本情形 677
19.3.2大样本情形 679
19.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验 685
19.5秩相关 689
秩相关显著性检验 691
总结 693
关键术语 694
重要公式 694
补充练习 695
第21章 决策分析 699
实践中的统计:俄亥俄州爱迪生公司 700
21.1问题简介 701
21.1.1支付表 702
21.1.2决策树 702
21.2概率决策 703
21.2.1期望值法 703
21.2.2完备信息的期望值 705
21.3样本信息下的决策分析 711
21.3.1决策树 712
21.3.2决策策略 713
21.3.3样本信息的期望值 716
21.4应用贝叶斯定理计算分枝概率 722
总结 726
关键术语 727
重要公式 728
案例21-1诉讼辩护策略 728
附录21A用TreePlan解决PDC问题 729
附录A参考书目 736
附录B统计表格 738
附录C总结 766
附录D自测题解答和偶数题答案 768
附录E Excel函数的使用 815
附录F利用Minitab和Excel计算P-值 820