以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)(附赠光盘1张)

作者简介
译者序
前言
第1章 简介和数据收集
1.1 为什么学习统计学
1.2 适用于管理的统计学统计应用:GoodTunes公司
1.3 统计基本术语
1.4 数据收集
1.5 变量类型
1.6 MicrosoftExcel工作表
本章小结
关键术语
第2章 表格和图表中的数据表示
统计应用:ChoiceIsYours公司(一)
2.1 分类数据的图表
2.2 数值数据的整理
2.3 数值数据的图表
2.4 交叉表
2.5 散点图与时间序列图
2.6 图表误用和道德问题
本章小结
关键术语
第3章 数值型描述度量
统计应用:ChoiceIsYours公司(二)
3.1 集中趋势度量
3.2 离散程度与形状
3.3 总体的数值型描述度量
3.4 探索性数据分析
3.5 协方差和相关系数
3.6 数值型描述度量的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第4章 概率论基础
统计应用:Consumer电子公司
4.1 概率的基本概念
4.2 条件概率
4.3 贝叶斯定理
4.4 道德问题和概率
4.5 概率计算规则
本章小结
重要公式
关键术语
第5章 离散型随机变量的概率分布
统计应用:SaxonHomeImprovement公司
5.1 离散型随机变量的概率分布
5.2 协方差及其在金融中的应用
5.3 二项分布
5.4 泊松分布
5.5 超几何分布
5.6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用:OurCampus!网站
6.1 连续型概率分布
6.2 正态分布
6.3 评价正态性
6.4 均匀分布
6.5 指数分布
6.6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
5.4 泊松分布
5.5 超几何分布
5.6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用:OurCampus!网站
6.1 连续型概率分布
6.2 正态分布
6.3 评价正态性
6.4 均匀分布
6.5 指数分布
6.6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第7章 抽样与抽样分布
统计应用:牛津谷物公司(一)
7.1 抽样方法
7.2 评价调查价值
7.3 抽样分布
7.4 均值的抽样分布
7.5 比例的抽样分布
7.6 有限总体中的抽样
本章小结
重要公式
关键术语
第8章 置信区间估计
统计应用:SaxonHomeImproveme公司
8.1 均值的置信区间估计(已知)
8.2 均值的置信区间估计(未知)
8.3 比例的置信区间估计
8.4 确定样本容量
8.5 置信区间估计在审计中的应用
8.6 置信区间估计和道德问题
8.7 有限总体的估计和样本
容量确定
本章小结
重要公式
关键术语
第9章 假设检验基础:单样本检验
统计应用:牛津谷物公司(二)
9.1 假设检验的方法
9.2 均值的假设检验.Z检验
9.3 单尾检验
9.4 均值的嘏设检验
9.5 比例假设检验的Z检验
9.6 假设检验潜在的缺陷和道德问题
9.7 检验功效
本章小结
重要公式
关键术语
第10章 双样本检验
统计应用:BLK食品公司
10.1 两个独立总体均值的比较
10.2 两个相关总体均值的比较
10.3 比较两个总体的比例
10.4 两个方差的F检验
本章小结
重要公式
关键术语
第11章 方差分析
统计应用:PerfcetParachutes公司
11.1 完全随机假设:单因素方差分析
11.2 因子设计:双因素方差分析
11.3 随机区组设计
本章小结
重要公式
关键术语
第12章 卡方检验和非参数检验
统计应用:TC.ResortProperties公司
12.1 两个比例(独立样本)差值的卡方检验
12.2 两个以上比例差值的卡方检验
12.3 独立性的卡方检验
12.4 两个比例差值的McNEMAR检验(相关样本)
12.5 Wlcoxorl秩和检验:两个独立总体的非参数分析
12.6 KruskaI-Wallis秩检验:单因素方差分析的非参数方法
12.7 对方差或标准差的x2检验
本章小结
重要公式
关键术语
第13章 简单线性回归
统计应用:SunflowersAppareI公司
13.1 回归模型的类型
13.2 确定简单线性回归方程
13.3 偏差的度量
13.4 假设
13.5 残差分析
13.6 度量自相关:杜宾·瓦森统计量
13.7 关于斜率和相关系数的推断
13.8 均值估计和单值预测
13.9 回归的缺陷和道德问题
本章小结:
重要公式:
关键术语:
第14章 多元回归介绍
统计应用:OmniFoods公司
14.1 创建多元回归模型
14.2 多元判定系数r2.校正r2和联合F检验
14.3 多元回归模型的残差分析
14.4 总体回归系数的推论
14.5 多元回归模型的检验部分
14.6 在回归模型中运用虚拟变量
和交互作用项
本章小结
重要公式
关键术语
第15章 构建多元回归模型
统计应用:WTT-TV公司
15.1 二次回归模型
15.2 在回归模型中运用变换
15.3 共线性
15.4 模型构建
15.5 多元回归的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第16章 时间序列预测和指数
统计应用:ThePrincipled公司
16.1 商业预测的重要性
16.2 经典乘法时间序列模型的组成因素
16.3 年时间序列平滑
16.4 最小二乘趋势拟合和预测
16.5 自回归模型用于拟合和预测趋势
16.6 选择适合的预测模型
16.7 时间序列预测季节数据
16.8 指数
16.9 时间序列预测的缺陷
本章小结
重要公式
关键术语
第17章 决策制定
统计应用:可信基金
17.1 结算表和决策树
17.2 决策制定标准
17.3 样本信息的决策制定
17.4 效用
本章小结
重要公式
关键术语
第18章 统计在质量管理中的应用
统计应用:Beachcomber酒店
18.1 全面质量管理
18.2 六西格玛管理
18.3 控制图理论
18.4 比例的控制图:p-图
18.5 红珠实验:理解过程变异性
18.6 极差和均值控制图
18.7 过程能力
本章小结
重要公式
关键术语
附录A复习算术,代数和对数简介
附录B求和符号
附录C统计运算符号和希腊字母
附录D学生光盘内容
附录E表格
部分自测题答案
译者序
前言
第1章 简介和数据收集
1.1 为什么学习统计学
1.2 适用于管理的统计学统计应用:GoodTunes公司
1.3 统计基本术语
1.4 数据收集
1.5 变量类型
1.6 MicrosoftExcel工作表
本章小结
关键术语
第2章 表格和图表中的数据表示
统计应用:ChoiceIsYours公司(一)
2.1 分类数据的图表
2.2 数值数据的整理
2.3 数值数据的图表
2.4 交叉表
2.5 散点图与时间序列图
2.6 图表误用和道德问题
本章小结
关键术语
第3章 数值型描述度量
统计应用:ChoiceIsYours公司(二)
3.1 集中趋势度量
3.2 离散程度与形状
3.3 总体的数值型描述度量
3.4 探索性数据分析
3.5 协方差和相关系数
3.6 数值型描述度量的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第4章 概率论基础
统计应用:Consumer电子公司
4.1 概率的基本概念
4.2 条件概率
4.3 贝叶斯定理
4.4 道德问题和概率
4.5 概率计算规则
本章小结
重要公式
关键术语
第5章 离散型随机变量的概率分布
统计应用:SaxonHomeImprovement公司
5.1 离散型随机变量的概率分布
5.2 协方差及其在金融中的应用
5.3 二项分布
5.4 泊松分布
5.5 超几何分布
5.6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用:OurCampus!网站
6.1 连续型概率分布
6.2 正态分布
6.3 评价正态性
6.4 均匀分布
6.5 指数分布
6.6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
5.4 泊松分布
5.5 超几何分布
5.6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用:OurCampus!网站
6.1 连续型概率分布
6.2 正态分布
6.3 评价正态性
6.4 均匀分布
6.5 指数分布
6.6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第7章 抽样与抽样分布
统计应用:牛津谷物公司(一)
7.1 抽样方法
7.2 评价调查价值
7.3 抽样分布
7.4 均值的抽样分布
7.5 比例的抽样分布
7.6 有限总体中的抽样
本章小结
重要公式
关键术语
第8章 置信区间估计
统计应用:SaxonHomeImproveme公司
8.1 均值的置信区间估计(已知)
8.2 均值的置信区间估计(未知)
8.3 比例的置信区间估计
8.4 确定样本容量
8.5 置信区间估计在审计中的应用
8.6 置信区间估计和道德问题
8.7 有限总体的估计和样本
容量确定
本章小结
重要公式
关键术语
第9章 假设检验基础:单样本检验
统计应用:牛津谷物公司(二)
9.1 假设检验的方法
9.2 均值的假设检验.Z检验
9.3 单尾检验
9.4 均值的嘏设检验
9.5 比例假设检验的Z检验
9.6 假设检验潜在的缺陷和道德问题
9.7 检验功效
本章小结
重要公式
关键术语
第10章 双样本检验
统计应用:BLK食品公司
10.1 两个独立总体均值的比较
10.2 两个相关总体均值的比较
10.3 比较两个总体的比例
10.4 两个方差的F检验
本章小结
重要公式
关键术语
第11章 方差分析
统计应用:PerfcetParachutes公司
11.1 完全随机假设:单因素方差分析
11.2 因子设计:双因素方差分析
11.3 随机区组设计
本章小结
重要公式
关键术语
第12章 卡方检验和非参数检验
统计应用:TC.ResortProperties公司
12.1 两个比例(独立样本)差值的卡方检验
12.2 两个以上比例差值的卡方检验
12.3 独立性的卡方检验
12.4 两个比例差值的McNEMAR检验(相关样本)
12.5 Wlcoxorl秩和检验:两个独立总体的非参数分析
12.6 KruskaI-Wallis秩检验:单因素方差分析的非参数方法
12.7 对方差或标准差的x2检验
本章小结
重要公式
关键术语
第13章 简单线性回归
统计应用:SunflowersAppareI公司
13.1 回归模型的类型
13.2 确定简单线性回归方程
13.3 偏差的度量
13.4 假设
13.5 残差分析
13.6 度量自相关:杜宾·瓦森统计量
13.7 关于斜率和相关系数的推断
13.8 均值估计和单值预测
13.9 回归的缺陷和道德问题
本章小结:
重要公式:
关键术语:
第14章 多元回归介绍
统计应用:OmniFoods公司
14.1 创建多元回归模型
14.2 多元判定系数r2.校正r2和联合F检验
14.3 多元回归模型的残差分析
14.4 总体回归系数的推论
14.5 多元回归模型的检验部分
14.6 在回归模型中运用虚拟变量
和交互作用项
本章小结
重要公式
关键术语
第15章 构建多元回归模型
统计应用:WTT-TV公司
15.1 二次回归模型
15.2 在回归模型中运用变换
15.3 共线性
15.4 模型构建
15.5 多元回归的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第16章 时间序列预测和指数
统计应用:ThePrincipled公司
16.1 商业预测的重要性
16.2 经典乘法时间序列模型的组成因素
16.3 年时间序列平滑
16.4 最小二乘趋势拟合和预测
16.5 自回归模型用于拟合和预测趋势
16.6 选择适合的预测模型
16.7 时间序列预测季节数据
16.8 指数
16.9 时间序列预测的缺陷
本章小结
重要公式
关键术语
第17章 决策制定
统计应用:可信基金
17.1 结算表和决策树
17.2 决策制定标准
17.3 样本信息的决策制定
17.4 效用
本章小结
重要公式
关键术语
第18章 统计在质量管理中的应用
统计应用:Beachcomber酒店
18.1 全面质量管理
18.2 六西格玛管理
18.3 控制图理论
18.4 比例的控制图:p-图
18.5 红珠实验:理解过程变异性
18.6 极差和均值控制图
18.7 过程能力
本章小结
重要公式
关键术语
附录A复习算术,代数和对数简介
附录B求和符号
附录C统计运算符号和希腊字母
附录D学生光盘内容
附录E表格
部分自测题答案
戴维M.莱文(David M.Levine)
戴维M.莱文是Bernard M.Baruch学院(纽约城市大学)统计学和计算机信息系统荣誉教授。他曾获得纽约城市大学统计学学士学位和MBA学位,以及纽约大学工业工程与运筹学博士学位。他被公认为商务统计教育变革的领导者,与他人合著14部畅销书,如(《以Excel为决策工具的商务统计》等。
他最近撰写了两部著作:《轻松学统计》和《统计学:六西格玛绿带》。他是《六西格玛绿带》、《六西格玛绿带设计》和《质量管理》第3版的合著者。他也是录像《统计学》和《概率论》的作者。他在各种杂志上发表了多篇论文,这些杂志包括:《心理测量学》、《美国统计学家》、《统计学通讯》、《多元行为研究》、《系统管理》、《质量改进》和《美国人类学家》。他在决策科学学会、美国统计学会组织等会议上做了众多的演讲。同时,戴维M.莱文博士在Bernard M.Baruch学院的教学和课程开发中获得了多项杰出成就奖。
戴维F.斯蒂芬(David F.stephan)
戴维F.斯蒂芬是课程设计者和讲师,是教授电子表格软件的倡导者。早在1980年就已经在商学院讲授电子表格软件的应用。戴维F.斯蒂芬教授有20年的教学经验,在Bernard M.Baruch学院成立了支持统计教学和信息系统教学的个人电脑实验室,并两次在教学上获得嘉奖。
现在,戴维正致力于收集和整理资料,帮助使用者更好地通过计算机进行分析,他同时与戴维M.莱文合著了《轻松学统计》。蒂莫西C.克莱比尔(Timottly C.Krehbiel)
蒂莫西C.克莱比尔是迈阿密大学Richard T.Farmer商学院决策科学和管理信息系统的教授。该大学位于俄亥俄州牛津镇。他给本科生及研究生授课,主讲商务统计。1996年,蒂莫西C.克莱比尔在决策科学学会获得了有影响力的教育改革奖。2000年,获得了Richarld T.Far。mer商学院优秀教育工作者奖,同时获得2000届MBA班杰出教学奖。
克莱比尔的研究兴趣涉及商业及应用统计的方方面面。他的文章刊登在许多刊物上,如《质量管理学刊》、《生态经济》、《国际生产研究学刊》、《市场营销管理》、《统计学通讯》、《决策科学创新教育》、《商业教育》、《市场营销教育评论》、《统计教学》。
他是《商务统计:第一教程》、《基础商务统计:概念与运用》、《管理者统计:Microsoft Excel运用》三本统计教材的合著者。他也是《商业及能源可持续展望》一书的合著者。
1983年克莱比尔在享有最高荣誉的麦克普森学院(McPherson College)获得历史学学士学位。1987年他获得了怀俄明大学统计学硕士学位;1990年,他又获得该校的统计学博士学位。
戴维M.莱文是Bernard M.Baruch学院(纽约城市大学)统计学和计算机信息系统荣誉教授。他曾获得纽约城市大学统计学学士学位和MBA学位,以及纽约大学工业工程与运筹学博士学位。他被公认为商务统计教育变革的领导者,与他人合著14部畅销书,如(《以Excel为决策工具的商务统计》等。
他最近撰写了两部著作:《轻松学统计》和《统计学:六西格玛绿带》。他是《六西格玛绿带》、《六西格玛绿带设计》和《质量管理》第3版的合著者。他也是录像《统计学》和《概率论》的作者。他在各种杂志上发表了多篇论文,这些杂志包括:《心理测量学》、《美国统计学家》、《统计学通讯》、《多元行为研究》、《系统管理》、《质量改进》和《美国人类学家》。他在决策科学学会、美国统计学会组织等会议上做了众多的演讲。同时,戴维M.莱文博士在Bernard M.Baruch学院的教学和课程开发中获得了多项杰出成就奖。
戴维F.斯蒂芬(David F.stephan)
戴维F.斯蒂芬是课程设计者和讲师,是教授电子表格软件的倡导者。早在1980年就已经在商学院讲授电子表格软件的应用。戴维F.斯蒂芬教授有20年的教学经验,在Bernard M.Baruch学院成立了支持统计教学和信息系统教学的个人电脑实验室,并两次在教学上获得嘉奖。
现在,戴维正致力于收集和整理资料,帮助使用者更好地通过计算机进行分析,他同时与戴维M.莱文合著了《轻松学统计》。蒂莫西C.克莱比尔(Timottly C.Krehbiel)
蒂莫西C.克莱比尔是迈阿密大学Richard T.Farmer商学院决策科学和管理信息系统的教授。该大学位于俄亥俄州牛津镇。他给本科生及研究生授课,主讲商务统计。1996年,蒂莫西C.克莱比尔在决策科学学会获得了有影响力的教育改革奖。2000年,获得了Richarld T.Far。mer商学院优秀教育工作者奖,同时获得2000届MBA班杰出教学奖。
克莱比尔的研究兴趣涉及商业及应用统计的方方面面。他的文章刊登在许多刊物上,如《质量管理学刊》、《生态经济》、《国际生产研究学刊》、《市场营销管理》、《统计学通讯》、《决策科学创新教育》、《商业教育》、《市场营销教育评论》、《统计教学》。
他是《商务统计:第一教程》、《基础商务统计:概念与运用》、《管理者统计:Microsoft Excel运用》三本统计教材的合著者。他也是《商业及能源可持续展望》一书的合著者。
1983年克莱比尔在享有最高荣誉的麦克普森学院(McPherson College)获得历史学学士学位。1987年他获得了怀俄明大学统计学硕士学位;1990年,他又获得该校的统计学博士学位。
《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》通过大量采用日常生活的实例,说明了统计学如何应用于会计学、金融学、信息学、管理学和营销学,同时《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》在商业背景下强化数据分析和Excel结果的解释,具有很强的趣味性和实用性。全书从统计学术语、数据收集和整理等基础知识开始,循序渐进地介绍了运用Excel软件进行商务统计的各种方法,特别是对大量图表的运用,使得《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》的讲解更加直观明白。
《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》适用于经济类与管理类的本科、MBA和研究生,特别是对经常使用Excel进行商务统计的管理者来说,这是一本难得的好教材。
《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》适用于经济类与管理类的本科、MBA和研究生,特别是对经常使用Excel进行商务统计的管理者来说,这是一本难得的好教材。
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