具体描述
《商务与经济统计(原书第6版)》是一本统计学入门教科书，以收集数据、整理数据、分析数据、根据数据所提供的信息进行决策为主线，通过对应用统计方法进行入门性的介绍，使大家能够在许多商务和经济领域中进行正确的统计分析。《商务与经济统计(原书第6版)》强化读者对概念的理解，强调用商务和经济领域中的实例来阐述统计学的基本概念与方法，并将统计知识与大量的实例和练习结合在一起，论述如何理解各种统计方法及其假设，从而更好地解决商务和经济领域中的问题。
《城市群发展与区域经济重塑：基于大数据分析的实证研究》 内容提要： 本书以当前中国经济发展最活跃、社会影响最深远的“城市群”为核心研究对象，深入剖析了城市群的形成机理、演化路径及其对区域经济格局的重塑效应。全书基于海量多源异构大数据（包括但不限于卫星遥感数据、社交媒体文本数据、企业注册与交易数据、交通流量数据等），构建了一套多维度的城市群活力与协同度评估体系。研究不仅侧重于传统的经济总量、产业结构分析，更引入了创新要素的流动性、公共服务均等化水平、生态环境承载力等非传统指标，力求为理解现代区域经济的复杂系统提供一个更精细、更具动态性的视角。 本书系统性地探讨了以下关键议题：城市群内部的“核心—腹地”关系如何通过基础设施的互联互通和要素的自由流动而被动态调整；特大城市与周边中小城市的“虹吸效应”与“溢出效应”在不同发展阶段的表现差异；以及在国家重大战略（如长江经济带、粤港澳大湾区建设）驱动下，城市群如何形成具有韧性的产业链和价值链网络。 第一部分：城市群的理论基础与大数据方法论 本部分首先回顾了区域经济学中关于中心—外围理论、新经济地理学以及城市网络理论的发展脉络，指出传统计量方法在捕捉城市群动态交互中的局限性。随后，本书重点介绍了研究团队所开发的基于机器学习和深度学习的“城市群空间计量模型（CG-SEM）”。该模型创新性地利用网络科学理论，将城市间的通勤、信息流、资金流视为网络连接的“强度”与“带宽”，以此来量化城市群的内在联系紧密程度。 具体方法论包括： 1. 基于夜间灯光与POI数据的城市建成区扩张模型： 通过高分辨率遥感影像对城市边界进行精确识别，并利用兴趣点（POI）数据分析商业、教育、医疗等公共服务设施的空间可达性，构建城市群的“功能边界”而非仅仅是行政边界。 2. 社交媒体文本的情感倾向与创新活动关联分析： 运用自然语言处理（NLP）技术，对特定时间段内大量公开的社交媒体数据进行情感分析，量化公众对区域发展政策和生活质量的感知，并将高频出现的创新、创业、技术交流等关键词的地理分布与区域创新产出进行交叉验证。 3. 企业异构数据的空间关联分析： 整合企业工商注册信息、供应链数据（基于B2B交易记录的匿名化样本）和专利申请数据，利用图数据库技术绘制出跨城市群的生产网络拓扑结构，识别关键节点城市和关键嵌入环节。 第二部分：城市群活力测度与结构演变实证研究 本部分聚焦于中国东部、中部和西部三大典型城市群的案例分析。通过对过去十五年数据的追踪，揭示了不同类型城市群在经济结构转型中的异质性表现。 东部城市群（以上海、深圳为核心）： 研究发现，其核心驱动力已从传统的要素投入转向知识产权和高端人才的跨区域配置。然而，我们也观察到，区域内部的“通勤溢出”已达到饱和临界点，若不进行跨省域的行政协同突破，城市群的进一步扩张将面临巨大的社会成本压力。分析结果清晰显示，金融、信息服务等现代服务业的集中度与城市群内部的交通网络密度呈显著的正向关系。 中部城市群（以武汉、郑州为核心）： 重点考察了“国家中心城市”定位对区域经济的带动效应。数据显示，中心城市在基础设施上的巨大投资显著增强了其对周边“卫星城”的要素吸引力，但也带来了周边城市在产业承接能力上的结构性失衡。本书提出了“协作式错位发展模型”，强调通过产业链环节的精细分工（如研发在中心，组装与物流在周边）来优化资源配置，而非简单的同质化竞争。 西部城市群（如成渝地区双城经济圈）： 侧重于分析如何通过打破行政壁垒实现要素的“内循环”。研究发现，在生态约束更为突出的西部地区，“绿色发展溢出效应”是衡量城市群协同质量的关键指标。利用大气污染扩散模型与经济活动数据的耦合分析表明，跨界环境治理合作的效率，直接影响了区域整体的健康收益和长期竞争力。 第三部分：要素流动、治理模式与未来挑战 本部分将视角从纯粹的经济现象转向制度与治理层面，探讨如何通过优化制度环境来促进城市群的高质量融合。 1. 人才流动的制度障碍分析： 通过对比不同城市群中户籍制度、职称评定、住房公积金互认等政策的差异，量化了制度摩擦对高技能人才跨区域流动的阻碍程度。研究建议，推动“城市群内身份同城化”是激活人力资本潜能的有效途径。 2. 基础设施的协同规划与效益评估： 采用投入产出模型，测算了高速铁路、城际轨道交通以及5G网络建设在不同城市群中对区域GDP增长、产业集聚的边际贡献率。结论指出，在人口密度较低的区域，基础设施投资的效益更依赖于事前精准的产业定位协同。 3. 城市群韧性与风险传导机制： 面对全球供应链中断和极端气候事件的挑战，本书利用复杂网络模型模拟了“黑天鹅”事件对城市群内部生产网络和生活服务网络的影响路径。研究发现了关键的“系统薄弱环节”，并提出了针对性的风险缓冲策略，例如建立跨区域的战略物资储备网络和应急信息共享平台。 本书特色： 本书最大的特点在于其数据驱动的实证分析和对传统行政区划概念的突破。它超越了静态的区域比较，深入到城市间复杂的相互作用网络中，为制定适应新发展阶段的区域经济战略、优化国土空间布局，以及推进新型城镇化提供了强有力的数据支撑和理论框架。对于政府决策者、区域规划师、经济地理学研究人员以及关注中国区域经济格局演变的读者而言，本书是理解当代中国经济地理复杂性的重要参考。
作者简介
威廉 L.卡尔森，圣奥拉夫学院荣誉退休的经济学教授。他在该学院执教31年并多次担任系主任以及包括计算机学院院长在内的多项行政职务。他不仅主持过美国政府和明尼苏达大学委托的课题而且还在很多大学举办过讲座。他被选为美国大学优等生荣誉学会（Phi Beta Kappa）的荣誉会员。在到圣奥拉夫学院任教之前他已经在私人产业和契约方面研究了10年。他在密歇根理工大学获得工程学士学位、在伊利诺伊理工学院获得硕士学位在密歇根大学雷克汉姆（Rackham）研究生院获得质量管理博士学位；他的研究包括高速公路安全统计学教育以及与管理相关的众多领域。在此之前他已经出版了两本统计学教科书。他曾经带领很多学生团体对不同的国家进行研究。他现在是Cannon Valley Elder Collegium的执行董事。他喜爱他的孙子木工旅行读书和在威斯康星州北部的工作。
她是佛罗里达州斯泰森大学商务管理学院的决策科学教授。并担任本科部的主任。索恩博士曾获斯泰森大学颁发给教学成绩优异教师的McEniry奖，该奖是斯泰森大学教师的最高荣誉。她也是斯泰森大学商务管理学院年度突出教师奖和年度教授奖的获得者。她为斯泰森大学在奥地利因斯布鲁克的夏季项目、斯泰森大学法学院、斯泰森大学高级MBA项目和斯泰森大学行政公务项目讲授课程。她在2004年和2005年被选为斯泰森大学法学院JD/MBA项目的最佳教授。
目录信息
译者序
作者简介
前言
第1章 为什么要学习统计学
1.1 不确定环境下的决策
1.2 抽样
1.3 描述统计学和推断统计学
第2章 描述数据：图表
2.1 变量的类型
2.2 描述分类变量的图表
2.3 描述时间序列数据的图表
2.4 描述数值型变量的图表
2.5 描述变量关系的图表
2.6 数据表述错误
第3章 描述数据：数值
3.1 集中趋势的测量
3.2 离散趋势的测量值
3.3 加权平均数和分组数据的测量
3.4 变量之间关系的测量值
3.5 线性关系的获取
第4章 概率
4.1 随机试验、结果、事件
4.2 概率及其基本原理
4.3 概率法则
4.4 二元概率
4.5 贝叶斯定理
第5章 离散型随机变量及其概率分布
5.1 随机变量
5.2 离散型随机变量的概率分布
5.3 离散型随机变量的性质
5.4 二项分布
5.5 超几何分布
5.6 泊松概率分布
5.7 联合分布离散型随机变量
第6章 连续型随机变量及其概率分布
6.1 连续型随机变量
6.2 连续型随机变量的期望值
6.3 正态分布
6.4 用正态分布对二项分布进行
6.4 近似
6.5 指数分布
6.6 连续型随机变量的联合分布
第7章 抽样和抽样分布
7.1 从总体中抽样
7.2 样本均值的抽样分布
7.3 样本比例的抽样分布
7.4 样本方差的抽样分布
第8章 估计：单个总体的估计
8.1 点估计量的性质
8.2 均值的置信区间：总体方差
8.2 已知
8.3 均值的置信区间：总体方差
8.3 未知
8.4 总体比例的置信区间
8.4 （大样本）
第9章 参数估计的进一步讨论
9.1 两个正态总体均值差异的置信
9.1 区间
9.2 两个正态分布总体均值差异的
9.2 置信区间：总体方差未知
9.3 两个总体比例差异的置信区间
9.3 （大样本）
9.4 正态分布总体方差的置信区间
9.5 样本容量的确定
第10章 假设检验
10.1 假设检验的概念
10.2 正态分布均值的检验：总体
10.2 方差已知
10.3 正态分布均值的检验：总体
10.3 方差未知
10.4 总体比例的检验（大样本）
10.5 评价检验的效力
第11章 假设检验II
11.1 两个总体均值差异的检验
11.2 两总体比例差异的检验
11.2 （大样本）
11.3 一个正态分布方差的检验
11.4 两正态分布总体方差相等的
11.4 检验
11.5 假设检验的评论
第12章 简单线性回归
12.1 相关性分析
12.2 线性回归模型
12.3 用最小二乘法求系数估计值
12.4 线性回归方程的解释效力
12.5 统计推断：假设检验和
12.5 置信区间
12.6 预测
12.7 图形分析
第13章 多元回归
13.1 多元回归模型
13.2 系数的估计
13.3 多元回归方程的解释效力
13.4 单个回归系数的置信区间和
13.4 假设检验
13.5 回归系数的检验
13.6 预测
13.7 非线性模型的转化
13.8 回归模型的虚拟变量
13.9 多元回归分析的应用方法
第14章 回归分析的进一步讨论
14.1 建立模型的方法论
14.2 虚拟变量和试验设计
14.3 因变量的滞后值作为回归量
14.4 设定的偏差
14.5 多重共线性
14.6 异方差性
14.7 误差的自相关
第15章 非参数估计
15.1 符号检验和置信区间
15.2 威尔科克森符号秩检验
15.3 曼惠特尼U检验
15.4 威尔科克森秩和检验
15.5 斯皮尔曼秩相关
第16章 拟合优度检验和列联表
16.1 确定概率的拟合优度检验
16.2 总体参数未知的拟合优度
16.2 检验
16.3 列联表
第17章 方差分析
17.1 几个总体均值的比较
17.2 单因素方差分析
17.3 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
17.4 双因素方差分析：每个单元格
17.4 包含一个观测值，随机分组
17.5 双因素方差分析：每个单元格
17.5 包含一个以上观测值
第18章 质量简介
18.1 质量的重要性
18.2 均值和标准差的控制图
18.3 生产过程的能力
18.4 比例的控制图
18.5 发生次数的控制图
第19章 时间序列分析与预测
19.1 指数
19.2 随机性的非参数检验
19.3 时间序列成分
19.4 移动平均
19.5 指数平滑
19.6 自回归模型
19.7 自回归综合移动平均模型
第20章 抽样的进一步讨论
20.1 抽样研究的基本步骤
20.2 抽样和非抽样误差
20.3 简单随机抽样
20.4 分层抽样
20.5 确定样本容量
20.6 其他抽样方法
第21章 统计决策理论
21.1 不确定性条件下的决策
21.2 不包含确定概率的解决方案：
21.2 最大最小准则、最小最大遗憾
21.2 准则
21.3 期望货币化价值、决策树
21.4 样本信息：贝叶斯分析与评价
21.5 考虑风险：效用分析
附录A 表格
附录B 偶数题答案
· · · · · · (收起)
作者简介
前言
第1章 为什么要学习统计学
1.1 不确定环境下的决策
1.2 抽样
1.3 描述统计学和推断统计学
第2章 描述数据：图表
2.1 变量的类型
2.2 描述分类变量的图表
2.3 描述时间序列数据的图表
2.4 描述数值型变量的图表
2.5 描述变量关系的图表
2.6 数据表述错误
第3章 描述数据：数值
3.1 集中趋势的测量
3.2 离散趋势的测量值
3.3 加权平均数和分组数据的测量
3.4 变量之间关系的测量值
3.5 线性关系的获取
第4章 概率
4.1 随机试验、结果、事件
4.2 概率及其基本原理
4.3 概率法则
4.4 二元概率
4.5 贝叶斯定理
第5章 离散型随机变量及其概率分布
5.1 随机变量
5.2 离散型随机变量的概率分布
5.3 离散型随机变量的性质
5.4 二项分布
5.5 超几何分布
5.6 泊松概率分布
5.7 联合分布离散型随机变量
第6章 连续型随机变量及其概率分布
6.1 连续型随机变量
6.2 连续型随机变量的期望值
6.3 正态分布
6.4 用正态分布对二项分布进行
6.4 近似
6.5 指数分布
6.6 连续型随机变量的联合分布
第7章 抽样和抽样分布
7.1 从总体中抽样
7.2 样本均值的抽样分布
7.3 样本比例的抽样分布
7.4 样本方差的抽样分布
第8章 估计：单个总体的估计
8.1 点估计量的性质
8.2 均值的置信区间：总体方差
8.2 已知
8.3 均值的置信区间：总体方差
8.3 未知
8.4 总体比例的置信区间
8.4 （大样本）
第9章 参数估计的进一步讨论
9.1 两个正态总体均值差异的置信
9.1 区间
9.2 两个正态分布总体均值差异的
9.2 置信区间：总体方差未知
9.3 两个总体比例差异的置信区间
9.3 （大样本）
9.4 正态分布总体方差的置信区间
9.5 样本容量的确定
第10章 假设检验
10.1 假设检验的概念
10.2 正态分布均值的检验：总体
10.2 方差已知
10.3 正态分布均值的检验：总体
10.3 方差未知
10.4 总体比例的检验（大样本）
10.5 评价检验的效力
第11章 假设检验II
11.1 两个总体均值差异的检验
11.2 两总体比例差异的检验
11.2 （大样本）
11.3 一个正态分布方差的检验
11.4 两正态分布总体方差相等的
11.4 检验
11.5 假设检验的评论
第12章 简单线性回归
12.1 相关性分析
12.2 线性回归模型
12.3 用最小二乘法求系数估计值
12.4 线性回归方程的解释效力
12.5 统计推断：假设检验和
12.5 置信区间
12.6 预测
12.7 图形分析
第13章 多元回归
13.1 多元回归模型
13.2 系数的估计
13.3 多元回归方程的解释效力
13.4 单个回归系数的置信区间和
13.4 假设检验
13.5 回归系数的检验
13.6 预测
13.7 非线性模型的转化
13.8 回归模型的虚拟变量
13.9 多元回归分析的应用方法
第14章 回归分析的进一步讨论
14.1 建立模型的方法论
14.2 虚拟变量和试验设计
14.3 因变量的滞后值作为回归量
14.4 设定的偏差
14.5 多重共线性
14.6 异方差性
14.7 误差的自相关
第15章 非参数估计
15.1 符号检验和置信区间
15.2 威尔科克森符号秩检验
15.3 曼惠特尼U检验
15.4 威尔科克森秩和检验
15.5 斯皮尔曼秩相关
第16章 拟合优度检验和列联表
16.1 确定概率的拟合优度检验
16.2 总体参数未知的拟合优度
16.2 检验
16.3 列联表
第17章 方差分析
17.1 几个总体均值的比较
17.2 单因素方差分析
17.3 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
17.4 双因素方差分析：每个单元格
17.4 包含一个观测值，随机分组
17.5 双因素方差分析：每个单元格
17.5 包含一个以上观测值
第18章 质量简介
18.1 质量的重要性
18.2 均值和标准差的控制图
18.3 生产过程的能力
18.4 比例的控制图
18.5 发生次数的控制图
第19章 时间序列分析与预测
19.1 指数
19.2 随机性的非参数检验
19.3 时间序列成分
19.4 移动平均
19.5 指数平滑
19.6 自回归模型
19.7 自回归综合移动平均模型
第20章 抽样的进一步讨论
20.1 抽样研究的基本步骤
20.2 抽样和非抽样误差
20.3 简单随机抽样
20.4 分层抽样
20.5 确定样本容量
20.6 其他抽样方法
第21章 统计决策理论
21.1 不确定性条件下的决策
21.2 不包含确定概率的解决方案：
21.2 最大最小准则、最小最大遗憾
21.2 准则
21.3 期望货币化价值、决策树
21.4 样本信息：贝叶斯分析与评价
21.5 考虑风险：效用分析
附录A 表格
附录B 偶数题答案
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