Essentials of Statistics for Business and Economics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Cram101 Textbook Reviews, Cram101 Textbook Reviews Sweeny Williams Anderson

出品人:

頁數:84

译者:

出版時間:2006-10-30

價格:207.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781428813502

叢書系列:

圖書標籤:

• 學術
• Statistics
• Business
• Economics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Business Statistics
• Econometrics
• Quantitative Analysis
• Decision Making

企業與經濟學中的統計學精要 —— 理解數據驅動決策的基石 本書導讀 在全球化和數字化浪潮席捲商業世界的今天，數據已成為企業最寶貴的資産之一。從市場趨勢預測到運營效率優化，從風險管理到客戶行為分析，一切都建立在對海量信息的準確解讀之上。《企業與經濟學中的統計學精要》旨在為商科學生、經濟學研究者以及希望在職業生涯中實現數據驅動決策的專業人士，提供一套堅實、直觀且實用的統計學基礎。 本書的撰寫秉持的核心理念是：統計學不是一門抽象的數學分支，而是理解商業和經濟現象的實用工具。 我們將復雜的統計概念融入到貼近現實的商業案例中，確保讀者不僅掌握“如何計算”，更能理解“為何計算”以及“計算結果意味著什麼”。 本書結構與核心內容 本書分為六個核心部分，層層遞進，構建起一個完整的統計學知識體係： --- 第一部分：數據基礎與描述性統計 本部分是統計學思維的起點，重點在於如何有效地收集、組織和初步描述數據，為後續的推斷奠定基礎。 第一章：統計學的核心概念與商業應用 統計學的角色： 在商業決策、經濟預測和政策製定中的不可替代性。 總體與樣本： 區分普適規律與觀測數據的差異，理解抽樣的必要性和挑戰。 變量的類型： 定性數據與定量數據（離散與連續）的分類及其在分析中的不同處理方式。 數據來源與質量： 探討數據采集的常見方法（調查、實驗、觀察）以及評估數據可靠性的初步標準。 第二章：描述性統計：數據可視化與集中趨勢 頻數分布與圖形錶示： 直方圖、莖葉圖、箱綫圖的構建與解釋，直觀展示數據分布形態。 集中趨勢的度量： 均值、中位數和眾數的精確含義、適用場景及其對極端值（異常值）的敏感性對比。 變異性的衡量： 極差、方差和標準差的計算及其在風險評估中的應用。如何通過變異係數快速比較不同數據集的相對分散程度。 第三章：相對位置與探索性數據分析（EDA） 標準分數（Z-Score）： 如何標準化數據，判斷觀測值在數據集中的相對位置，以及在質量控製中的應用。 百分位數與四分位數： 理解數據的分布區間，特彆是中位數和四分位距（IQR）在衡量數據穩健性上的優勢。 探索性數據分析（EDA）實踐： 如何通過多個統計量和圖錶組閤，初步發現數據中的模式、趨勢和潛在的異常值，為選擇閤適的統計模型做準備。 --- 第二部分：概率論與離散概率分布 本部分深入探討不確定性下的決策科學——概率論。理解隨機性是進行統計推斷的前提。 第四章：概率論基礎 基本概念： 事件、樣本空間、互斥事件與獨立事件的定義。 概率的計算規則： 加法規則與乘法規則在商業場景（如新産品發布成功率、供應鏈中斷風險）中的應用。 條件概率與貝葉斯定理： 解釋新信息如何修正已有信念，特彆是在金融欺詐檢測和醫學診斷中的重要性。 第五章：離散隨機變量與概率分布 隨機變量的期望值與方差： 隨機變量的期望值（E[X]）如何等同於長期平均結果，及其在投資組閤期望迴報計算中的作用。 二項分布（Binomial）： 適用於固定次數的成功/失敗試驗（如質量檢測中的不閤格品率）。 泊鬆分布（Poisson）： 描述在固定時間或空間內發生的事件次數（如呼叫中心接聽電話量、網站流量峰值）。 --- 第三部分：連續概率分布與抽樣分布 本部分將概率的概念擴展到連續變量領域，並引入統計推斷的核心——抽樣分布理論。 第六章：連續隨機變量與正態分布 連續概率密度函數（PDF）： 理解麯綫下麵積代錶的概率含義。 正態分布（Normal Distribution）： 商業與經濟學中最核心的分布。掌握其特性、參數（均值與標準差）對形狀的影響。 標準正態分布與Z錶： 如何利用標準正態分布計算任意正態分布下的概率，常用於績效評估和庫存需求預測。 第七章：抽樣分布與中心極限定理 抽樣誤差的概念： 理解樣本統計量與總體參數之間的自然差異。 抽樣分布的構建： 樣本均值、樣本比例的抽樣分布特性。 中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 解釋為什麼即使總體分布非正態，大樣本的均值抽樣分布也趨於正態，這是進行統計推斷的理論基石。 --- 第四部分：統計推斷：估計與區間 本部分開始進行真正的“推斷”工作，即利用樣本信息對未知總體參數做齣有根據的猜測。 第八章：點估計與區間估計 點估計量： 選擇最佳的樣本統計量（如樣本均值$ar{x}$）作為總體均值$mu$的最佳猜測。 區間估計： 引入“置信度”的概念，構建包含真實總體參數的概率區間。 總體均值的置信區間： 在已知和未知總體標準差情況下（使用Z分布或t分布）的計算方法。 總體比例的置信區間： 估計市場份額、客戶滿意度等比例數據的可靠範圍。 第九章：t分布、卡方分布與F分布 學生t分布（Student’s t-distribution）： 在樣本量較小且總體標準差未知時替代Z分布的必要性。 置信區間應用拓展： 利用t分布計算小樣本均值的區間。 其他分布在推斷中的角色： 簡要介紹卡方分布（用於擬閤優度檢驗）和F分布（用於方差比較）。 --- 第五部分：統計推斷：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一核心工具，用於係統性地驗證商業或經濟理論的有效性。 第十章：假設檢驗的基本原理 原假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$）： 正式構建檢驗的邏輯框架。 檢驗的步驟與邏輯： 顯著性水平($alpha$)、檢驗統計量、P值（P-value）的含義和解釋。 第一類錯誤與第二類錯誤： 錯誤拒絕$H_0$（假陽性）和錯誤接受$H_0$（假陰性）的成本分析。 第十一章：基於均值和比例的單樣本與雙樣本檢驗 單樣本均值檢驗： 檢驗某批次産品是否達到標準，或某地區平均收入是否改變。 雙樣本均值檢驗： 比較兩種不同營銷策略的平均效果，或A/B測試中兩組用戶轉化率的差異（使用獨立樣本t檢驗）。 比例檢驗： 比較兩個不同客戶群體對新功能的采納比例差異。 第十二章：方差分析（ANOVA）與非參數檢驗 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 用於比較三個或更多獨立組的均值是否存在顯著差異（例如，不同價格點對銷量的影響）。 配對樣本檢驗： 適用於重復測量設計（如實施乾預前後的效果對比）。 --- 第六部分：關係建模：迴歸與相關分析 本部分聚焦於分析兩個或多個變量之間的關係，這是預測和因果推斷的關鍵。 第十三章：簡單綫性迴歸 相關性與因果關係： 強調相關性不等於因果性的重要區彆。 相關係數（r）的解讀： 度量綫性關係的強度和方嚮。 最小二乘法： 如何擬閤最佳迴歸綫 ($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 迴歸模型的評估： 決定係數($R^2$)的意義，以及殘差分析的重要性。 第十四章：多元綫性迴歸 模型的建立與解釋： 納入多個自變量（如廣告投入、季節性、競爭者價格）來預測一個因變量（如銷售額）。 多重共綫性、虛擬變量： 處理模型中可能齣現的復雜問題，以及如何將分類信息納入迴歸模型。 模型選擇與診斷： 基於統計顯著性和經濟學意義，進行變量的篩選和模型的優化。 --- 本書的特色與優勢 1. 商業驅動的案例庫： 全書案例取材於金融、市場營銷、運營管理、宏觀經濟等多個領域，確保統計方法與實際商業問題緊密結閤。 2. 強調軟件應用： 雖然理論紮實，但本書明確瞭在現代分析環境下，手工計算僅為理解原理，重點指導讀者如何使用主流統計軟件（如Excel、R或Python的Pandas/SciPy基礎功能）高效完成復雜分析。 3. 側重解釋而非推導： 我們避免瞭過多冗長復雜的數學證明，而將篇幅重點放在對統計輸齣結果（如迴歸係數、P值、置信區間）的業務解讀能力上。 4. 風險與局限性討論： 每一章在介紹完強大工具後，都會討論該工具的局限性，例如何時應避免使用綫性迴歸，或何時P值可能被誤讀，培養批判性數據思維。 結語 掌握《企業與經濟學中的統計學精要》，意味著您將從數據的“消費者”轉變為數據的“驅動者”。本書將為您配備一套嚴謹的分析框架，使您能夠在充滿不確定性的商業環境中，做齣更自信、更具洞察力的決策。

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