商务管理统计学

页数:345

出版时间:2008-11

价格:34.00元

isbn号码:9787801819642

具体描述

《商务管理统计学(2009年版)》第一版的基础上订正了第一版中的疏漏和排版印刷方面的错误；在每章的前面增加了“本章学习目标”，以便读者对每章的核心内容有个初步了解；在每章的后面增加了“本章小结”和“本章重点名词”。目的是给读者提炼出本章重点，加深对每章内容的理解，以及应用和联系实际等方面的难点提示；为配合教学需要，结合教材体系，我们增加了PPT课件，提供教学中需要的基本教学内容和理论体系框架。教师可以在此基础上，根据授课对象和专业特点，进行增减。

《商务管理统计学(2009年版)》沿袭了第一版的结构紧凑、通俗实用，紧密结合商务管理实践等特点，力求以人为本、简捷明了，舍弃繁琐的公式推导，注重实用性。

用户评价

这本书在介绍“抽样调查”方法时，给我留下了深刻的印象。我过去一直觉得，要了解一个整体的情况，就必须对所有个体进行测量，但这种方式在实际操作中几乎是不可能的。然而，《商务管理统计学》清晰地阐述了抽样调查的科学性和可行性。作者详细介绍了各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并解释了每种方法在不同情境下的优缺点。我尤其对“分层抽样”的讲解印象深刻，它如何通过将总体按照某种特征分成若干层，再从各层中进行抽样，从而提高样本的代表性和估计的精度，这让我感觉非常巧妙。书中还详细讨论了“抽样误差”的来源和如何控制，以及如何根据样本数据推断总体的参数，并给出了置信区间的计算方法。让我觉得非常实用的是，作者还就如何设计问卷、如何避免调查中的偏见等实际操作问题提供了很多有价值的建议。这本书让我认识到，通过科学的抽样方法，我们可以在成本和效率之间取得很好的平衡，并获得可靠的统计结论。

在学习“概率论”部分时，《商务管理统计学》提供了一种非常独特的视角，让原本抽象的概念变得生动起来。我一直觉得概率论离实际生活有点遥远，但这本书通过大量的商业案例，让我看到了概率论的实际应用。作者在讲解“随机变量”和“概率分布”时，不仅仅停留在数学定义上，而是将其与诸如新产品上市的成功概率、客户流失率、甚至股票价格波动等实际业务场景联系起来。我特别喜欢书中对“泊松分布”和“二项分布”的讲解，它们是如何被用来预测在一定时间内某个事件发生的次数，或者在多次独立试验中某个结果出现的次数，这对于风险管理和资源规划非常有帮助。作者还详细介绍了“期望值”的概念，以及它在投资决策中的重要作用，让我明白了如何在不确定的情况下做出更优化的选择。这本书让我深刻体会到，概率论不仅仅是数学理论，更是量化不确定性、指导决策的重要工具。

《商务管理统计学》在“时间序列分析”方面的内容，为我打开了新的视野。我之前总是把数据看作是静态的，但这本书让我认识到，很多商业数据都包含着时间维度的信息，而分析这些信息能够帮助我们更好地理解历史、预测未来。作者从最基础的“趋势”、“季节性”和“周期性”等时间序列组成部分讲起，并通过图示和案例，非常直观地展示了这些成分是如何影响数据的。我尤其对书中关于“平稳时间序列”的讲解印象深刻，以及如何通过“差分”等方法来处理非平稳序列，使其能够应用更成熟的分析模型。书中还介绍了“ARIMA模型”等经典的预测模型，并详细解释了模型的构建步骤、参数选择以及模型检验的方法。让我感觉非常有价值的是，作者还提供了一些关于如何处理异常值、如何评估预测准确性的实用技巧，这些细节都让我在实际应用中受益匪浅。

我一直对“回归分析”在商业预测方面的应用非常感兴趣，而《商务管理统计学》在这方面的内容确实让我受益匪浅。书中对“简单线性回归”和“多元线性回归”的讲解，我感觉比我之前看过的任何资料都要透彻。作者并没有直接给出复杂的回归方程，而是先通过对散点图的观察，引入了“最佳拟合线”的概念，并解释了如何通过最小二乘法来确定这条线。他详细讲解了回归系数的含义，比如一个自变量每变化一个单位，因变量会平均变化多少，并且强调了这些系数的统计显著性检验，让我明白不是所有的回归系数都有实际意义，需要经过统计验证。我特别喜欢书中对“决定系数R²”的解释，它直观地告诉我们自变量能够解释因变量的多少比例，这对于评估回归模型的预测能力至关重要。书中还探讨了“多重共线性”、“异方差”等容易被忽视但对回归模型准确性影响很大的问题，并提供了相应的诊断方法和处理建议。通过这些讲解，我不仅学会了如何建立和解释回归模型，更重要的是，我学会了如何批判性地评估一个回归模型的质量。

《商务管理统计学》在“实验设计”部分，为我提供了一种系统化解决问题的方法论。我过去在处理一些需要验证因果关系的问题时，往往是凭经验或者简单地对比几个案例，但结果往往不够可靠。这本书则系统地介绍了统计学中“实验设计”的基本原则，比如“随机化”、“重复”和“局部控制”，以及如何通过这些原则来控制无关变量对结果的影响，从而更准确地得出因果结论。我印象深刻的是书中对“完全随机设计”、“随机区组设计”和“析因设计”等不同实验设计方案的详细讲解，以及它们各自的适用场景和优缺点。作者还通过一些生动的例子，比如新药疗效的临床试验、市场营销策略的A/B测试等，来展示如何运用这些设计方法来优化实验流程，提高数据的有效性。让我感觉非常实用的是，书中还讨论了如何根据实验目的和资源限制来选择最合适的实验设计方案，并且如何对实验结果进行统计分析和解读。

《商务管理统计学》在“描述性统计”部分，虽然是基础内容，但作者的讲解方式却让我感觉耳目一新。我过去对“图表”的认识仅限于美化数据，但这本书让我认识到，图表是理解数据模式和发现潜在趋势的强大工具。书中对各种图表的用法进行了详细的介绍，比如柱状图、折线图、饼图、直方图、箱线图等等，并且根据不同的数据类型和分析目的，推荐了最合适的图表形式。作者不仅仅是列出图表类型，更重要的是，他详细讲解了如何通过图表来解读信息，例如，从折线图可以清楚地看到销售额随时间的变化趋势，从箱线图可以直观地比较不同产品组的销售分布情况，甚至从散点图可以初步判断两个变量之间是否存在线性关系。让我印象深刻的是，作者还讲解了一些“陷阱图”的例子，提醒我们如何避免被不恰当的图表误导。这种对图表解读的深入讲解，极大地增强了我通过视觉化手段来理解和呈现数据的能力。

这本书在介绍“统计软件的应用”方面，也做得相当出色。我一直认为，学习统计学不仅仅是掌握理论，更重要的是能够将这些理论付诸实践，而统计软件就是实现这一目标的关键。虽然我不是计算机专业背景，但《商务管理统计学》中的相关章节，通过清晰的截图和逐步的操作指南，让我能够轻松地在实际软件中运行统计分析。书中对常用的统计软件，比如SPSS或Excel的数据分析功能，进行了详细的演示，涵盖了数据导入、清洗、描述性统计、假设检验、回归分析等关键步骤。我特别喜欢它对参数设置的解释，以及如何解读软件输出的结果，这避免了许多新手在面对软件操作时的迷茫。更重要的是，作者还强调了在使用软件时需要注意的一些陷阱，比如过度依赖软件输出而忽视了对结果的批判性思考。这本书让我觉得，掌握统计软件并非难事，而它将极大地提升我在数据分析方面的效率和准确性。

这本书在“统计决策理论”方面的内容，为我提供了一种更加理性、科学的决策框架。我一直认为，商务决策往往会受到很多不确定因素的影响，而做出最优决策非常困难。《商务管理统计学》则通过引入“决策树”和“期望货币价值（EMV）”等概念，让我认识到如何将这些不确定性量化，并在此基础上进行系统性的决策分析。作者在讲解“决策树”时，不仅仅是画出树状图，更重要的是，他详细解释了如何为每个节点设定概率和结果，以及如何从终端节点开始，通过反向计算来确定最优的决策路径。我尤其喜欢书中关于“损失报酬表”和“期望损失”的讲解，它们能够帮助我们从另一个角度来评估不同决策方案的风险。此外，书中还讨论了“效用理论”，解释了为什么在某些情况下，人们会选择不符合纯粹的“期望货币价值”最大化的决策，这让我对人类的决策行为有了更深的理解。这本书让我觉得，即使面对复杂和不确定的商业环境，我们也能通过统计学工具，做出更加明智和优化的决策。

拿到这本《商务管理统计学》，我的第一反应是，终于有一本统计学书籍能让我感受到一丝丝的学习动力了。我一直觉得统计学是个枯燥乏味的领域，充满了各种符号和公式，让人望而却步。但翻开这本书，我立刻被它清新的排版和条理清晰的结构所吸引。作者没有上来就抛出复杂的理论，而是从一些贴近实际商务场景的案例入手，比如如何分析市场调研数据来优化产品定价，如何通过销售数据预测未来趋势，如何评估广告投放效果等等。这些例子生动有趣，让我能够快速理解统计学在商务决策中的实际应用价值。更重要的是，作者在讲解每一个统计概念时，都非常注重解释其背后的逻辑和意义，而不是简单地罗列公式。我特别喜欢它对“均值”、“中位数”、“标准差”等基础概念的解释，通过直观的图表和通俗的语言，让我能够深刻理解它们在描述数据分布时的作用。而且，书中的练习题也设计得非常巧妙，既有巩固基础知识的题目，也有需要综合运用所学知识解决实际问题的案例分析，让我能够在练习中不断提升自己的能力。总而言之，这本书让我对统计学产生了全新的认识，它不再是冰冷的数学符号，而是解决商务问题、做出明智决策的强大工具。

这本书的作者在处理统计学概念时，展现出了非凡的洞察力。我一直对“假设检验”这个部分感到困惑，感觉它就像一个黑箱子，输入一些数据，然后吐出一个“拒绝”或“不拒绝”的结论，但背后到底发生了什么，我总是一知半解。然而，《商务管理统计学》在这部分的处理上，给了我极大的启发。作者首先详细阐述了“原假设”和“备择假设”的提出过程，以及它们与我们想要证明的商务命题之间的关系。然后，他通过一个非常具象化的例子——比如一家公司为了验证一种新的营销策略是否能有效提升销售额——一步步引导读者理解如何设定假设，如何收集样本数据，如何计算检验统计量，以及最重要的，如何解释P值。作者强调了P值并非直接证明原假设为真的概率，而是“在原假设为真的前提下，获得当前或更极端样本结果的概率”。这个细致的区分让我茅塞顿开，也让我对统计推断的严谨性有了更深刻的认识。此外，书中还对不同类型的检验（如t检验、卡方检验）的适用条件进行了清晰的界定，并提供了相应的步骤和解释，让我能够根据具体问题选择合适的统计方法。