Applied Statistics in Business and Economics

出版者:McGraw-Hill

作者:David P. Doane

页数:834

出版时间:2007

价格:USD 258.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073215754

具体描述

This new text offers an Excel focused approach to using statistics in business. All statistical concepts are illustrated with applied examples immediately upon introduction. Modern computing tools and applications are introduced, and the text maintains a strong focus on presenting statistical concepts as applied in business - as opposed to providing programming methods used to find a mathematical solution. Interpretation is heavily emphasized, enabling students to take full advantage of Excel to develop and drive problem-solving skills.

用户评价

阅读体验上，这本书的排版逻辑，虽然整体工整，但在某些需要高度集中的时刻，细节处理得略显不足。例如，在讲解假设检验的步骤时，作者习惯性地将零假设和备择假设放在正文段落中阐述，而不是用独立的、加粗的框体或脚注来强调，这使得在快速浏览或回顾时，容易遗漏关键的逻辑转折点。我经常需要回溯前几行文字，才能准确辨认出当前讨论的是双尾检验还是单尾检验。然而，这本书的习题设计，却挽回了许多“用户体验”上的失分。习题并非那种孤立的数字运算题，而是被巧妙地融入了一系列情景模拟中。比如，某银行希望测试新的贷款审批算法是否能显著降低违约率，但由于数据隐私法规限制，只能在一个小样本上进行测试。这个问题就不仅仅是套用t检验公式那么简单，它引导读者思考“样本量不足时如何调整显著性水平”的伦理与统计困境。这种“嵌入式学习”的设计，强迫读者必须从业务场景的宏观角度去审视统计工具的适用边界，而不是仅仅将其视为一套可以机械操作的工具箱。

如果说这本书有一个显著的、贯穿始终的风格特点，那便是它对“因果推断的陷阱”这一主题的持续警示。在讲解相关性与因果关系时，许多作者往往用一句警示语带过，但这本书却花费了大量篇幅，通过引入混淆变量（confounding variables）和中介效应（mediation effects）的分析框架，来系统性地解构商业决策中常见的逻辑谬误。书中一个关于“冰淇淋销量增加是否导致溺水事件增加”的经典案例被重新包装成一个关于“在线课程使用时长与学生期末成绩”的现代商业案例。作者没有直接给出路径分析模型，而是通过一系列的思考题，引导读者自己去识别潜在的共同驱动因素（例如，学习时间更长的学生，自然会更频繁地打开课程平台，但他们也可能只是学习意愿更强的学生）。这种“引导式批判性思维”的培养，远胜于直接灌输结论。它教会读者，每一个显著的统计结果背后，都潜藏着需要业务知识去证伪或证实的假设链条，这对于培养未来能够独立负责数据项目的分析师而言，是至关重要的一课。

这本书的封面设计，坦率地说，有点像上世纪九十年代的教科书风格，那种沉闷的蓝色和略显拥挤的排版，初次拿起时并没有立刻激起我深入研读的欲望。我原本期待着一个更现代、更贴近当代商业视觉语言的呈现，毕竟我们谈论的是“应用”统计学，它理应充满活力和实战感。然而，当我翻开内页，那种刻板印象才真正开始瓦解。作者在介绍基础概念时，并没有陷入纯粹的数学公式推导的泥潭，而是巧妙地通过一些看似简单的商业案例引出统计工具，比如通过分析一家小型零售连锁店的季度销售波动，来解释时间序列分析的必要性。这种处理方式，对于像我这样，虽然在商学院接受过基础训练，但更侧重于实际操作和决策制定的读者来说，显得尤为亲切。它没有过多纠缠于证明“为什么”会得出这个公式，而是集中精力展示“如何用”这个工具去解决一个真实的、关乎盈亏的问题。特别是第一章关于描述性统计的讲解，它没有将频数分布表和直方图束之高阁，而是立刻将其与市场细分中“识别异常值客户”这一具体任务挂钩，这种即时关联性，极大地提升了阅读的效率和兴趣点。整体来看，外观上的保守与内容上的实用性之间，形成了一种有趣的张力。

我花了大量时间在关于回归分析的章节上，特别是多重共线性处理的部分，这通常是许多教材处理得过于笼统或过于技术化的地方。这本书的处理方式，可以说是在“实用性”和“深度”之间走出了一个非常微妙的平衡点。它没有仅仅停留在讲解方差膨胀因子（VIF）的数值标准，而是提供了一套结构化的诊断流程，甚至用了一个关于电商平台广告投入产出比的案例来演示，如果因为广告渠道间的相互影响（即多重共线性）导致系数估计不稳定，对市场预算分配决策会产生何种灾难性的后果。更令人赞叹的是，它对模型选择的讨论，引入了信息准则（AIC/BIC）的同时，并没有忽略商业决策者更看重的“模型可解释性”。书中一个观点让我印象深刻：一个统计上最优的模型，如果业务团队无法理解其内部逻辑，那么它的实际价值是零。这一点在其他侧重于严谨数学推导的书籍中常常被忽视。作者似乎深谙，在企业环境中，说服高层接受一个复杂的模型，远比建立这个模型本身要困难。因此，他们提供了一套清晰的语言框架，帮助读者将复杂的统计输出转化为商业叙事，这对于职场新人尤其宝贵。

我对书中关于非参数统计方法的介绍方式非常满意，这通常是标准教材的薄弱环节。很多书籍倾向于将非参数方法视为“备用方案”，只是在数据不满足正态性假设时才勉强提及。这本书却给予了这些方法应有的尊重，并将其置于“数据质量不佳或样本量极小时的稳健策略”这一重要的商业情境下进行讨论。特别是对Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验的讲解，作者没有直接跳到检验统计量的公式，而是用了一个关于用户体验反馈对比的例子——有些评分是量表数据，有些则是开放式文本的极性判断——来阐明为什么参数检验在这里会失效。更进一步，它还探讨了在数据预处理阶段，如何通过恰当的等级转换（ranking）来最大化非参数方法的效率，这体现了作者对数据科学实践的深刻理解，而非停留在理论层面。在我看来，这本书成功地避免了将统计学视为一个只有“完美数据”才能施展的魔法，而是承认了现实世界数据的不完美性，并提供了应对策略，这种务实的态度是极其可取的。

非常认真读并做了每节课的预习复习note cards = .=

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【考完重标】废话连篇、干货无几。

【考完重标】废话连篇、干货无几。

真是太简单了。。。基本上都是只有结果没有原理