商務與經(jīng)濟統(tǒng)計學（第12版）

定　價：￥68.00

作　者：	詹姆斯·麥克拉夫，喬治·本森，特里·辛西奇著；易丹輝，李揚譯
出版社：	中國人民大學出版社
叢編項：	統(tǒng)計學經(jīng)典譯叢
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787300206783	出版時間：	2015-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	528	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《商務與經(jīng)濟統(tǒng)計學》（第12版）是一本強調(diào)統(tǒng)計推斷的入門教程，廣泛涵蓋了在統(tǒng)計報告評估和決策支持時所必需的數(shù)據(jù)收集和分析的方法。除了保持前幾版的風格外，本書繼續(xù)強調(diào)統(tǒng)計思維的建立、可靠性的評估以及基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計推斷對數(shù)據(jù)購買者或生產(chǎn)者的價值。

　　《商務與經(jīng)濟統(tǒng)計學（第12版）》的目標是“促進統(tǒng)計學在商學院中更加有效地運用”，因此體現(xiàn)出以下特點：

　　強調(diào)統(tǒng)計知識的學習和統(tǒng)計思維的培養(yǎng)

　　分析應用中使用真實數(shù)據(jù)

　　使用計算機技術(shù)來輔助概念的理解和數(shù)據(jù)的分析

　　培養(yǎng)課堂內(nèi)主動學習的能力

　　重視概念的理解，而非僅僅是統(tǒng)計理論的學習

　　突出概率的直觀概念

作者簡介

　　詹姆斯·麥克拉夫（James T. McClave），統(tǒng)計學博士。曾在佛羅里達大學從事教學工作20年，教授過統(tǒng)計學的所有課程。后于1977年創(chuàng)建信息技術(shù)有限公司（Info Tech， Inc.），以應用統(tǒng)計學的理論來解決現(xiàn)實世界的問題。現(xiàn)任公司總裁兼首席執(zhí)行官，佛羅里達大學統(tǒng)計學兼職教授。

　　易丹輝，中國人民大學統(tǒng)計學院教授，中國人民大學統(tǒng)計咨詢研究中心主任。長期致力于統(tǒng)計學在各個領(lǐng)域的應用研究，主要面向經(jīng)濟、金融、保險、管理、醫(yī)療等領(lǐng)域，研究方向為預測與決策、風險管理與保險、生物醫(yī)學統(tǒng)計。主持國家自然科學基金項目、國家社會科學基金項目、“十一五”國家科技支撐計劃項目、教育部人文社會科學重點研究基地重大項目、企事業(yè)單位委托科研項目等。

　　李揚，中國人民大學統(tǒng)計學院副教授，中國人民大學統(tǒng)計咨詢研究中心副主任，國際統(tǒng)計學會推選會員。主要致力于統(tǒng)計模型在生物醫(yī)學、決策預測、市場研究、教育心理領(lǐng)域的應用研究，主持國家自然科學基金項目、教育部留學回國人員科研啟動基金項目及多項國家部委和企業(yè)委托的科研課題。

圖書目錄

第1章統(tǒng)計、數(shù)據(jù)和統(tǒng)計思維
1．1統(tǒng)計
1．2商業(yè)中的統(tǒng)計應用類型
1．3統(tǒng)計的基本要素
1．4過程（選學）
1．5數(shù)據(jù)類型
1．6收集數(shù)據(jù)：抽樣及相關(guān)問題
1．7統(tǒng)計在決策管理中的作用

第2章數(shù)據(jù)集的描述方法
2．1定性數(shù)據(jù)的描述
2．2描述定量數(shù)據(jù)的圖形方法
2．3集中趨勢的數(shù)值測度
2．4變異性的數(shù)值測度
2．5利用均值和標準差描述數(shù)據(jù)
2．6相對位置的數(shù)值測度
2．7異常值的檢測方法：箱線圖和z得分
2．8二元關(guān)系的圖形描述（選學）
2．9 時間序列圖（選學）
2．10描述性方法對事實的扭曲

第3章概率
3．1事件、樣本空間和概率
3．2事件的并和交
3．3互補事件
3．4加法法則和互斥事件
3．5條件概率
3．6乘法法則和獨立事件
3．7貝葉斯定理

第4章隨機變量與概率分布
4．1隨機變量的兩種類型
4．2離散型隨機變量的概率分布
4．3二項分布
4．4其他離散型分布：泊松分布和超幾何分布
4．5連續(xù)型隨機變量的概率分布
4．6正態(tài)分布
4．7評價正態(tài)性的描述性方法
4．8其他連續(xù)型分布：均勻分布和指數(shù)分布

第5章抽樣分布
5．1抽樣分布的概念
5．2抽樣分布的性質(zhì)：偏性和最小方差
5．3樣本均值的抽樣分布與中心極限定理
5．4樣本比例的抽樣分布

第6章基于單樣本的統(tǒng)計推斷：置信區(qū)間的估計
6．1確定與估計目標參數(shù)
6．2總體均值的大樣本置信區(qū)間：正態(tài)（z）統(tǒng)計量
6．3總體均值的小樣本置信區(qū)間：學生t統(tǒng)計量
6．4總體比例的大樣本置信區(qū)間
6．5確定樣本量
6．6簡單隨機抽樣的有限總體修正（選學）
6．7總體方差的置信區(qū)間（選學）

第7章基于單樣本的統(tǒng)計推斷：假設檢驗
7．1假設檢驗的要素
7．2設定假設與構(gòu)造拒絕域
7．3觀測的顯著性水平：p值
7．4總體均值的假設檢驗：正態(tài)（z）統(tǒng)計量
7．5總體均值的假設檢驗：學生t統(tǒng)計量
7．6總體比例的大樣本假設檢驗
7．7總體方差的假設檢驗
7．8計算犯第Ⅱ類錯誤的概率：更多關(guān)于β的信息（選學）

第8章基于兩樣本的統(tǒng)計推斷：置信區(qū)間和假設檢驗
8．1確定目標參數(shù)
8．2比較兩個總體均值：獨立抽樣
8．3比較兩個總體均值：配對差異試驗
8．4比較兩個總體比例：獨立抽樣
8．5確定所需樣本量
8．6比較兩個總體方差：獨立抽樣

第9章試驗設計和方差分析
9．1試驗設計基礎
9．2完全隨機設計：單因素
9．3均值的多重比較
9．4隨機區(qū)組設計
9．5析因試驗：雙因素

第10章分類數(shù)據(jù)的分析
10．1分類數(shù)據(jù)和多項試驗
10．2分類概率的檢驗：單向表
10．3對分類概率的檢驗：雙向（列聯(lián)）表
10．4卡方檢驗中需要注意的地方

第11章簡單線性回歸
11．1概率模型
11．2模型擬合：最小二乘法
11．3模型假設
11．4評價模型的有效性：對斜率β1 的推斷
11．5相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)
11．6利用模型進行估計和預測
11．7 一個完整的例子

第12章多元線性回歸和模型建立
12．1多元回歸模型
12．2一階模型：估計和解釋參數(shù)
12．3模型整體有效性評價
12．4利用模型進行估計和預測
12．5交互模型
12．6二階模型以及其他高階模型
12．7定性（虛擬）變量模型
12．8包含定性變量和定量變量的模型
12．9比較嵌套模型
12．10逐步回歸
12．11殘差分析：檢驗回歸假設
12．12 一些陷阱：可估性、多重共線性與外推法

附錄對照表