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商务与经济统计 原书第11版 英文版2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

- (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Minitab62
附录2B在表格和图形描述中使用Excel64
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 Lion176
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 Way330
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
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