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商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)(精要版 英文原書第6版)

商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)(精要版 英文原書第6版)

定 價(jià):¥69.00

作 者: (美)斯威尼,(美)威廉斯,(美)安德森 著,雷平 等譯注
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): MBA商學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)課程必選教材
標(biāo) 簽: MBA教材

ISBN: 9787111404798 出版時(shí)間: 2013-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 457 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)管理英文版教材:商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)(精要版)(英文版·原書第6版)》是介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)概念及其在商務(wù)與經(jīng)濟(jì)中應(yīng)用的經(jīng)典著作。它結(jié)合國(guó)際知名公司運(yùn)用統(tǒng)計(jì)知識(shí)的具體實(shí)例,全面介紹了常用的數(shù)據(jù)分析方法和統(tǒng)計(jì)方法,向讀者展示了統(tǒng)計(jì)學(xué)在商務(wù)與經(jīng)濟(jì)中的實(shí)用性。全書共有13章,涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)的所有基本知識(shí)。每章后面都附有適量的練習(xí),并在書后的附錄中給出了部分練習(xí)的答案,可以幫助讀者更加深入地理解書中的內(nèi)容。《高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)管理英文版教材:商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)(精要版)(英文版·原書第6版)》適用于工商管理及其他相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、MBA、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者及相關(guān)領(lǐng)域研究人員。

作者簡(jiǎn)介

  丹尼斯J.斯威尼丹尼斯J.斯威尼(DennisJ.Sweeney)是美國(guó)辛辛那提大學(xué)的教授,也是該校生產(chǎn)力提高中心的創(chuàng)始人。他出生于艾奧瓦州得梅因市,在德雷克大學(xué)獲得工商管理專業(yè)學(xué)士學(xué)位,在印第安納大學(xué)獲得工商管理專業(yè)碩士和博士學(xué)位。1978~1979年,斯威尼教授曾在寶潔公司管理科學(xué)小組工作過;1981~1982年,他是杜克大學(xué)的訪問學(xué)者。他現(xiàn)任辛辛那提大學(xué)定量分析系的主任,同時(shí)也是工商管理學(xué)院的副院長(zhǎng)。斯威尼教授迄今為止已經(jīng)在管理科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域發(fā)表了30多篇論文及專著。國(guó)家科學(xué)基金、IBM、寶潔公司、聯(lián)合百貨公司、克羅格公司及辛辛那提天然氣與電氣公司都曾對(duì)他的研究予以過資助,這些研究成果發(fā)表在《管理科學(xué)》《運(yùn)籌學(xué)》《數(shù)學(xué)規(guī)劃》《決策科學(xué)》等雜志上。斯威尼教授還與他人合著了10本教材,涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理科學(xué)、線性規(guī)劃、生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理等學(xué)科。托馬斯A.威廉斯托馬斯A.威廉斯(ThomasA.Williams)是美國(guó)羅切斯特理工學(xué)院商學(xué)院的管理科學(xué)教授,出生于紐約州埃爾邁拉市。他在克拉克森大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,在羅切斯特理工學(xué)院從事過研究工作并在那里獲得碩士和博士學(xué)位。在進(jìn)入羅切斯特理工學(xué)院商學(xué)院之前,威廉斯教授在辛辛那提大學(xué)工商管理學(xué)院工作了7年,在那里他為信息系統(tǒng)專業(yè)制定了本科生的教學(xué)計(jì)劃,并擔(dān)任負(fù)責(zé)人。在羅切斯特理工學(xué)院,他是決策科學(xué)系的首任主席。他教授的課程有“管理科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)”,還為研究生開設(shè)“回歸與決策分析”方面的課程。威廉斯教授在管理科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理及數(shù)學(xué)等領(lǐng)域與他人合著了11本教材,在諸多《財(cái)富》500強(qiáng)企業(yè)中擔(dān)任顧問工作,從事的工作涉及數(shù)據(jù)分析、大規(guī)模回歸模型的開發(fā)等。戴維R.安德森戴維R.安德森(DavidR.Anderson)是辛辛那提大學(xué)商學(xué)院的定量分析教授,出生于北達(dá)科他州大??怂故?。他在普渡大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。安德森教授現(xiàn)任辛辛那提大學(xué)工商管理與運(yùn)營(yíng)管理系的系主任,并且是工商管理學(xué)院的副院長(zhǎng)。此外,他還是學(xué)院首屆高級(jí)管理項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。在辛辛那提大學(xué),安德森教授為商科學(xué)生教授“統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論”,還開設(shè)研究生課程,如回歸分析、多元分析和管理科學(xué)等。他還在華盛頓特區(qū)美國(guó)勞工部講授過統(tǒng)計(jì)方面的課程。他因在教學(xué)和為學(xué)生組織服務(wù)方面取得了突出成就而獲得了多項(xiàng)提名并獲獎(jiǎng)。安德森教授在統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理科學(xué)、線性規(guī)劃、生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)等方面與他人合著了10本教材。他是抽樣與統(tǒng)計(jì)方法方面一位非常活躍的咨詢顧問。點(diǎn)擊查看更多內(nèi)容

圖書目錄

出版說明
作者簡(jiǎn)介
導(dǎo)讀
前言
第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)
1.1 統(tǒng)計(jì)在商務(wù)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用
1.1.1 會(huì)計(jì)
1.1.2 金融
1.1.3 營(yíng)銷
1.1.4 生產(chǎn)
1.1.5 經(jīng)濟(jì)
1.2 數(shù)據(jù)
1.2.1 個(gè)體、變量和觀察值
1.2.2 測(cè)量尺度
1.2.3 分類數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)
1.2.4 截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)
1.3 數(shù)據(jù)來源
1.3.1 現(xiàn)有資源
1.3.2 統(tǒng)計(jì)研究
1.3.3 數(shù)據(jù)采集誤差
1.4 描述性統(tǒng)計(jì)
1.5 統(tǒng)計(jì)推斷
1.6 計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)分析
1.7 數(shù)據(jù)挖掘
1.8 統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中的道德準(zhǔn)則
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
補(bǔ)充練習(xí)
第2章 描述性統(tǒng)計(jì):表格與圖形
2.1 分類數(shù)據(jù)的匯總
2.1.1 頻數(shù)分布
2.1.2 相對(duì)頻數(shù)分布和百分比頻數(shù)分布
2.1.3 條形圖和餅圖
2.2 數(shù)值型數(shù)據(jù)的匯總
2.2.1 頻數(shù)分布
2.2.2 相對(duì)頻數(shù)分布和百分比頻數(shù)分布
2.2.3 點(diǎn)圖
2.2.4 直方圖
2.2.5 累積分布
2.2.6 累積頻數(shù)分布曲線
2.3 探索性數(shù)據(jù)分析:莖葉圖
2.4 聯(lián)列表和散點(diǎn)圖
2.4.1 聯(lián)列表
2.4.2 散點(diǎn)圖和趨勢(shì)線
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例1 Pelican商店
案例2 電影行業(yè)
第3章 描述統(tǒng)計(jì)學(xué):數(shù)值方法
3.1 位置指標(biāo)
3.1.1 平均數(shù)
3.1.2 中位數(shù)
3.1.3 眾數(shù)
3.1.4 百分位數(shù)
3.1.5 四分位數(shù)
3.2 變異指標(biāo)
3.2.1 極差
3.2.2 四分位距
3.2.3 方差
3.2.4 標(biāo)準(zhǔn)差
3.2.5 變異系數(shù)
3.3 分布形態(tài)、相對(duì)位置的度量以及異常值的檢測(cè)
3.3.1 分布形態(tài)
3.3.2 z-分?jǐn)?shù)
3.3.3 切比雪夫定理
3.3.4 經(jīng)驗(yàn)法則
3.3.5 異常值的檢測(cè)
3.4 探索性數(shù)據(jù)分析
3.4.1 五數(shù)統(tǒng)計(jì)
3.4.2 箱形圖
3.5 兩個(gè)變量間關(guān)系的度量
3.5.1 協(xié)方差
3.5.2 協(xié)方差的解釋
3.5.3 相關(guān)系數(shù)
3.5.4 相關(guān)系數(shù)的解釋
3.6 加權(quán)平均數(shù)和分組數(shù)據(jù)的處理
3.6.1 加權(quán)平均數(shù)
3.6.2 分組數(shù)據(jù)
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例一 Pelican商店
案例二 電影行業(yè)
第4章 概率論簡(jiǎn)介
4.1 試驗(yàn)、計(jì)數(shù)原理和概率的計(jì)算
4.1.1 計(jì)數(shù)原理、組合、排列
4.1.2 概率的計(jì)算
4.1.3 KP&L公司項(xiàng)目的概率計(jì)算
4.2 事件及其概率
4.3 概率的一些基本性質(zhì)
4.3.1 事件的補(bǔ)
4.3.2 加法公式
4.4 條件概率
4.4.1 獨(dú)立事件
4.4.2 乘法公式
4.5 貝葉斯定理
4.6 表格法
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例 漢密爾頓縣的法官們
第5章 離散型概率分布
5.1 隨機(jī)變量
5.1.1 離散型隨機(jī)變量
5.1.2 連續(xù)型隨機(jī)變量
5.2 離散型概率分布
5.3 期望和方差
5.3.1 期望
5.3.2 方差
5.4 二項(xiàng)分布
5.4.1 二項(xiàng)試驗(yàn)
5.4.2 馬丁服裝店問題
5.4.3 二項(xiàng)分布表的使用
5.4.4 二項(xiàng)分布的期望和方差
5.5 泊松分布
5.5.1 一個(gè)時(shí)間段上的例子
5.5.2 一個(gè)與長(zhǎng)度或距離有關(guān)的例子
5.6 超幾何分布
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
第6章 連續(xù)型概率分布
6.1 均勻分布
用面積度量概率
6.2 正態(tài)分布
6.2.1 正態(tài)曲線
6.2.2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
6.2.3 一般正態(tài)分布概率的計(jì)算
6.2.4 葛瑞爾輪胎公司的案例
6.3 二項(xiàng)分布的正態(tài)近似
6.4 指數(shù)分布
指數(shù)分布的概率計(jì)算
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
第7章 抽樣和抽樣分布
7.1 聯(lián)合電氣公司的抽樣問題
7.2 抽樣
7.2.1 從有限總體中抽樣
7.2.2 從無限總體中抽樣
7.3 點(diǎn)估計(jì)
實(shí)踐指導(dǎo)
7.4 抽樣分布簡(jiǎn)介
7.5 的抽樣分布
7.5.1 的數(shù)學(xué)期望
7.5.2 的標(biāo)準(zhǔn)差
7.5.3 的抽樣分布的形態(tài)
7.5.4 EAI問題中的抽樣分布
7.5.5 的抽樣分布的實(shí)際值
7.5.6 樣本容量與的抽樣分布的關(guān)系
7.6 的抽樣分布
7.6.1 的數(shù)學(xué)期望
7.6.2 的標(biāo)準(zhǔn)差
7.6.3 的抽樣分布的形態(tài)
7.6.4 的抽樣分布的實(shí)際值
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
第8章 區(qū)間估計(jì)
8.1 總體均值的區(qū)間估計(jì):σ已知的情形
8.1.1 邊際誤差和區(qū)間估計(jì)
8.1.2 實(shí)踐指導(dǎo)
8.2 總體均值的區(qū)間估計(jì):σ未知的情形
8.2.1 邊際誤差和區(qū)間估計(jì)
8.2.2 實(shí)踐指導(dǎo)
8.2.3 利用小樣本
8.2.4 區(qū)間估計(jì)過程小結(jié)
8.3 樣本容量的確定
8.4 總體比率的區(qū)間估計(jì)
樣本容量的確定
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例一 《職業(yè)青年》雜志
案例二 海灣房地產(chǎn)公司
第9章 假設(shè)檢驗(yàn)
9.1 原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立
9.1.1 備擇假設(shè):有待證實(shí)的假設(shè)
9.1.2 原假設(shè):一個(gè)受質(zhì)疑的假設(shè)
9.1.3 關(guān)于原假設(shè)和備擇假設(shè)形式的小結(jié)
9.2 第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤
9.3 總體均值的檢驗(yàn):σ已知
9.3.1 單側(cè)(尾)檢驗(yàn)
9.3.2 雙側(cè)檢驗(yàn)
9.3.3 小結(jié)及實(shí)踐指導(dǎo)
9.3.4 區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系
9.4 總體均值的檢驗(yàn):σ未知
9.4.1 單尾檢驗(yàn)
9.4.2 雙尾檢驗(yàn)
9.4.3 小結(jié)與實(shí)踐指導(dǎo)
9.5 總體比率的檢驗(yàn)
小結(jié)
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例 質(zhì)量聯(lián)盟有限公司
第10章 總體均值的比較、試驗(yàn)設(shè)計(jì)及方差分析
10.1 兩總體均值差的統(tǒng)計(jì)推斷:σ1和σ2已知
10.1.1 μ1-μ2的區(qū)間估計(jì)
10.1.2 μ1-μ2的假設(shè)檢驗(yàn)
10.1.3 實(shí)踐指導(dǎo)
10.2 兩總體均值之差的推斷:σ1和σ2未知
10.2.1 μ1-μ2的區(qū)間估計(jì)
10.2.2 μ1-μ2的假設(shè)檢驗(yàn)
10.2.3 實(shí)踐指導(dǎo)
10.3 兩總體均值之差的推斷:配對(duì)樣本
10.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和方差分析簡(jiǎn)介
10.4.1 數(shù)據(jù)收集
10.4.2 方差分析的假定
10.4.3 方差分析概述
10.5 方差分析和完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)
10.5.1 總體方差的組間估計(jì)
10.5.2 總體方差的組內(nèi)估計(jì)
10.5.3 方差的不同估計(jì)的比較:F檢驗(yàn)
10.5.4 方差分析表
10.5.5 方差分析的計(jì)算結(jié)果
10.5.6 檢驗(yàn)k個(gè)總體均值的相等性:一項(xiàng)觀測(cè)性研究
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例一 Par公司
案例二 專業(yè)銷售人員的工資水平
第11章 比率的比較和獨(dú)立性檢驗(yàn)
11.1 兩個(gè)總體比例之差的推斷
11.1.1 p1-p2的區(qū)間估計(jì)
11.1.2 關(guān)于p1-p2的假設(shè)檢驗(yàn)
11.2 多項(xiàng)分布比例的假設(shè)檢驗(yàn)問題
11.3 獨(dú)立性檢驗(yàn)
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
第12章 簡(jiǎn)單線性回歸
12.1 簡(jiǎn)單線性回歸模型
12.1.1 回歸模型和回歸方程
12.1.2 估計(jì)的回歸方程
12.2 最小二乘估計(jì)
12.3 可決系數(shù)相關(guān)系數(shù)
12.4 回歸模型的假定
12.5 顯著性檢驗(yàn)
12.5.1 σ2的估計(jì)
12.5.2 t檢驗(yàn)
12.5.3 1的置信區(qū)間
12.5.4 F檢驗(yàn)
12.5.5 對(duì)顯著性檢驗(yàn)作解釋時(shí)的注意要點(diǎn)
12.6 用回歸方程的估計(jì)式進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)
12.6.1 點(diǎn)估計(jì)
12.6.2 區(qū)間估計(jì)
12.6.3 y平均值的置信區(qū)間
12.6.4 y的個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間
12.7 殘差分析:驗(yàn)證模型的假定條件
12.7.1 關(guān)于自變量值x的殘差圖
12.7.2 關(guān)于預(yù)測(cè)值的殘差圖
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例一 美國(guó)交通部
案例二 校友捐贈(zèng)
第13章 多元回歸
13.1 多元回歸模型
13.1.1 回歸模型和回歸方程
13.1.2 多元回歸方程的估計(jì)式
13.2 最小二乘估計(jì)
13.2.1 案例:巴特勒運(yùn)輸公司
13.2.2 關(guān)于回歸系數(shù)解釋的注釋
13.3 多重可決系數(shù)
13.4 回歸模型的假定
13.5 顯著性檢驗(yàn)
13.5.1 F檢驗(yàn)
13.5.2 t檢驗(yàn)
13.6 用回歸方程的估計(jì)式進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)
總結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
重要公式
補(bǔ)充練習(xí)
案例一 消費(fèi)者行為調(diào)研公司
案例二 校友捐贈(zèng)
附錄A 參考文獻(xiàn)
附錄B 統(tǒng)計(jì)附表
附錄C 求和符號(hào)
附錄D 習(xí)題解答(部分)

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