商务与经济统计（英文版·原书第11版）
作者：（美国）戴维 R.安德森（David R.Anderson） （美国）丹尼斯 J.斯威尼（Dennis J.Sweeney） （美国）托马斯 A.威廉斯（Thomas A.Williams） 译者：张建华 王健 冯燕奇 等 戴维R.安德森（David R.Anderson），辛辛那提大学工商管理学院的数量分析系教授。他出生在北达科他州大福克斯市，在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授担任数量分析与运作管理系主任，并担任工商管理学院的副院长。此外，他还是学院首届教学大纲的协调人。 在辛辛那提大学，安德森教授不但为商科专业的学生讲授基础统计学，还讲授研究生水平的回归分析、多元分析和管理科学等课程。他也在华盛顿特区的美国劳工部讲授统计学课程。他因在教学上和对学生组织服务方面的突出成就而荣获提名与奖励。 安德森教授已在统计学、管理科学、线性规划以及生产和运作管理领域与他人合作出版了10部著作。他是一位活跃在抽样和统计方法领域的咨询顾问。 丹尼斯…
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《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。本版在保留了以前版本的叙事风格和可读性的基础上，对内容进行了一定的修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新一定数量的习题。
应用性强是《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的实用特色。
《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》既可作为统计相关专业本科生、研究生和mba的教材，也可作为从事经济分析工作的专业人士的参考读物。
应用性强是《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的实用特色。
《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》既可作为统计相关专业本科生、研究生和mba的教材，也可作为从事经济分析工作的专业人士的参考读物。
出版说明
导读
译注者简介
作者简介
前言
第1章 数据与统计资料
实践中的统计：商业周刊
1.2 数据
1.2.1 个体、变量和观测值
1.2.2 测量尺度
1.2.3 品质型数据和数量型数据
1.2.4 截面数据和时间序列数据
1.3 数据来源
1.3.1 已存在来源
1.3.2 统计研究
1.3.3 数据搜集误差
1.4 描述统计学
1.5 统计推断
1.6 计算机与统计分析
总结
关键术语
练习
第2章 描述统计学i：表格法和图形法
实践中的统计：高露洁—棕榄公司
2.1 品质型数据汇总
2.1.1 频数分布
2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.1.3 条形图和饼形图
2.2 数量型数据汇总
2.2.1 频数分布
2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.2.3 打点图
2.2.4 直方图
2.2.5 累积分布
2.2.6 累积曲线
2.4 交叉分组表和散点图
2.4.1 交叉分组表
2.4.2 辛普森悖论
2.4.3 散点图和趋势线
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例2-1 pelican商店
案例2-2 电影行业
附录2a 在表格和图形描述中使用minitab
附录2b 在表格和图形描述中使用excel
第3章 描述统计学ii：数值方法
实践中的统计：small fry design公司
3.1 位置的度量
3.1.1 平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 百分位数
3.1.5 四分位数
3.2 变异程度的度量
3.2.1 极差
3.2.2 四分位数间距
3.2.3 方差
3.2.4 标准差
3.2.5 标准差系数
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测
3.3.1 分布形态
3.3.2 z-分数
3.3.3 切比雪夫定理
3.3.4 经验法则
3.3.5 异常值的检测
3.4 探索性数据分析
3.4.1 五数概括法
3.4.2 箱形图
3.5 两变量间关系的度量
3.5.1 协方差
3.5.2 协方差的解释
3.5.3 相关系数
3.5.4 样本相关系数的解释
3.6 加权平均数和使用分组数据
3.6.1 加权平均数
3.6.2 分组数据
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例3-1 pelican商店
案例3-2 电影行业
案例3-3 亚太地区的商学院
附录3a 利用minitab计算描述统计量
附录3b 利用excel计算描述统计量
第7章 抽样和抽样分布
实践中的统计：meadwestvaco有限公司
7.1 electronics associates公司的抽样问题
7.2 简单随机抽样
7.2.1 自有限总体的抽样
7.2.2 自无限总体的抽样
7.3 点估计
7.4 抽样分布简介
7.5 -x的抽样分布
7.5.1 -x的数学期望
7.5.2 -x的标准差
7.5.3 -x的抽样分布的形态
7.5.4 eai问题中-x的抽样分布
7.5.5 -x的抽样分布的实际值
7.5.6 样本容量与-x的抽样分布的关系
7.6 -p的抽样分布
7.6.1 -p的数学期望
7.6.2 -p的标准差
7.6.3 -p的抽样分布的形式
7.6.4 -p的抽样分布的实际值
7.7 点估计的性质
7.7.1 无偏性
7.7.2 有效性
7.7.3 一致性
总结
关键术语
重要公式
补充练习
附录7a -x的数学期望和标准差
附录7b 利用minitab进行随机抽样
附录7c 利用excel进行随机抽样
第8章 区间估计
实践中的统计：food lion
8.1 总体均值的区间估计：已知的情形
8.1.1 边际误差和区间估计
8.1.2 应用中的建议
8.2 总体均值的区间估计：未知的情形
8.2.1 边际误差和区间估计
8.2.2 应用中的建议
8.2.3 利用小样本
8.2.4 区间估计程序的小结
8.3 样本容量的确定
8.4 总体比率的区间估计
样本容量的确定
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例8-1 young professional 杂志
案例8-2 gulf real estate properties公司
案例8-3 metropolitan research有限公司
附录8a 用minitab求置信区间估计
附录8b 用excel求区间估计
第9章 假设检验
实践中的统计：john morrell有限公司
9.1 原假设和备择假设的建立
9.1.1 检验研究中的假设
9.1.2 对某项声明的有效性所进行的检验
9.1.3 决策中的假设检验
9.1.4 关于原假设和备择假设形式的小结
9.2 第一类错误和第二类错误
9.3 总体均值的检验：已知
9.3.1 单侧检验
9.3.2 双侧检验
9.3.3 小结与应用中的建议
9.3.4 区间估计与假设检验的关系
9.4 总体均值：未知的情形
9.4.1 单侧检验
9.4.2 双侧检验
9.4.3 小结与应用中的建议
9.5 总体比率
小结
9.6 假设检验及决策
9.7 计算第二类错误的概率
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例9-1 quality associates有限公司
案例9-2 失业问题研究
附录9a 用minitab进行假设检验
附录9b 用excel进行假设检验
第10章 两总体均值和比例的统计推断
实践中的统计：美国食品与药品管理局
10.1 两总体均值之差的推断：1和2已知
10.1.1 ？-？的区间估计
10.1.2 ？-？的假设检验
10.1.3 实践建议
10.2 两总体均值之差的推断：1和1未知
10.2.1 ？-？的区间估计
10.2.2 ？-？的假设检验
10.2.3 实践建议
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本
10.4 两总体比例之差的推断
10.4.1 p1-p2的区间估计
10.4.2 关于p1-p2的假设检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例10-1 par公司
附录10a 用minitab进行两个总体的推断
附录10b 用excel进行两个总体的推断
第11章 关于总体方差的统计推断
实践中的统计：美国会计总署
11.1 关于一个总体方差的统计推断
11.1.1 区间估计
11.1.2 假设检验
11.2 关于两个总体方差的统计推断
总结
重要公式
补充练习
案例11-1 空军训练计划
附录11a 用minitab计算总体方差
附录11b 用excel计算总体方差
第12章 拟合优度检验和独立性检验
实践中的统计：united way
12.1 拟合优度检验：多项总体
12.2 独立性检验
12.3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布
12.3.1 泊松分布
12.3.2 正态分布
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例12-1 两党议程变更
附录12a 用minitab进行拟合优度检验与独立性检验
附录12b 用excel进行拟合优度检验与独立性检验
第13章 实验设计与方差分析
实践中的统计：burke市场营销服务公司
13.1 实验设计和方差分析初步
13.1.1 数据收集
13.1.2 方差分析的假定
13.1.3 问题的一般提法
13.2 方差分析和完全随机化设计
13.2.1 总体方差的处理间估计
13.2.2 总体方差的处理内估计
13.2.3 方差估计量的比较：f检验
13.2.4 anova表
13.2.5 方差分析的计算结果
13.2.6 检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究
13.3 多重比较方法
13.3.1 fisher的lsd方法
13.3.2 第一类错误概率
13.4 随机化区组设计
13.4.1 空中交通管理员工作压力测试
13.4.2 anova方法
13.4.3 计算与结论
13.5 析因实验
13.5.1 anova方法
13.5.2 计算与结论
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例13-1 wentworth医疗中心
案例13-2 职业推销员的回报
附录13a 使用minitab进行方差分析
附录13b 使用excel进行方差分析
第14章 简单线性回归
实践中的统计：联合数据系统公司
14.1 简单线性回归模型
14.1.1 回归模型和回归方程
14.1.2 估计的回归方程
14.2 最小二乘法
14.3 判定系数
相关系数
14.4 模型的假定
14.5 显著性检验
14.5.1 2的估计
14.5.2 t检验
14.5.3 1的置信区间
14.5.4 f检验
14.5.5 关于显著性检验解释的几点注意
14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测
14.6.1 点估计
14.6.2 区间估计
14.6.3 y平均值的置信区间
14.6.4 y的一个个别值的预测区间
14.7 计算机解法
14.8 残差分析：证实模型假定
14.8.1 关于x的残差图
14.8.2 关于-y的残差图
14.8.3 标准化残差
14.8.4 正态概率图
14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值
14.9.1 检测异常值
14.9.2 检测有影响的观测值
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例14-1 测量股市风险
案例14-2 美国交通部
案例14-3 校友捐赠
案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值
附录14a 最小二乘公式的推导
附录14b 利用相关系数的显著性检验
附录14c 利用minitab进行回归分析
附录14d 利用excel进行回归分析
第15章 多元回归
实践中的统计：国际纸业公司
15.1 多元回归模型
15.1.1 回归模型和回归方程
15.1.2 估计的多元回归方程
15.2 最小二乘法
15.2.1 一个例子：巴特勒运输公司
15.2.2 关于回归系数解释的注释
15.3 多元判定系数
15.4 模型的假定
15.5 显著性检验
15.5.1 f检验
15.5.2 t检验
15.5.3 多重共线性
15.6 利用估计的回归方程进行估计和预测
15.7 定性自变量
15.7.1 一个例子：约翰逊过滤水股份公司
15.7.2 解释参数
15.7.3 更复杂的定性变量
15.8 残差分析
15.8.1 检测异常值
15.8.2 学生化删除残差和异常值
15.8.3 有影响的观测值
15.8.4 利用库克距离测度识别有影响的观测值
15.9 logistic回归
15.9.1 logistic回归方程
15.9.2 估计logistic回归方程
15.9.3 显著性检验
15.9.4 管理上的应用
15.9.5 解释logistic回归方程
15.9.6 对数机会比（logit）变换
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例15-1 消费者调查股份有限公司
案例15-2 预测学生综合测验成绩
案例15-3 校友捐赠
案例15-4 预测全美橄榄球大联盟的获胜率
附录15a 利用minitab进行多元回归分析
附录15b 利用excel进行多元回归分析
附录15c 利用minitab进行logistic回归
第16章 回归分析：建立模型
实践中的统计：monsanto公司
16.1 一般线性模型
16.1.1 模拟曲线关系
16.1.2 交互作用
16.1.3 包含因变量的变换
16.1.4 内蕴线性的非线性模型
16.2 确定什么时候增加或者删除变量
16.2.1 一般情形
16.2.2 p-值的应用
16.3 大型问题的分析
16.4 变量选择方法
16.4.1 逐步回归
16.4.2 前向选择
16.4.3 后向消元
16.4.4 最佳子集回归
16.4.5 做出最终的选择
16.5 实验设计的多元回归方法
16.6 自相关性和杜宾-瓦特森检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例16-1 职业高尔夫协会巡回赛的统计分析
案例16-2 汽车的油耗问题
案例16-3 预测高等院校的毕业率
附录16a minitab的变量选择程序
第18章 预测
实践中的统计：内华达职业健康诊所
18.1 时间序列的成分
18.1.1 趋势成分
18.1.2 循环成分
18.1.3 季节成分
18.1.4 不规则成分
18.2 平滑法
18.2.1 移动平均法
18.2.2 加权移动平均法
18.2.3 指数平滑法
18.3 趋势推测法
18.4 趋势和季节成分
18.4.1 乘法模型
18.4.2 计算季节指数
18.4.3 消除季节影响的时间序列
18.4.4 利用消除季节影响的时间序列确定趋势
18.4.5 季节调整
18.4.6 根据月度资料建立模型
18.4.7 循环成分
18.5 回归分析
18.6 定性预测方法
18.6.1 德尔菲法
18.6.2 专家判断法
18.6.3 远景方案论述法
18.6.4 直观法
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例18-1 预测食品和饮料的销售额
案例18-2 预测损失的销售额
附录18a 使用minitab进行预测
附录18b 使用excel进行预测
第19章 非参数方法
实践中的统计：west shell realtors公司
19.1 符号检验
19.1.1 小样本情形
19.1.2 大样本情形
19.1.3 中位数假设检验
19.2 威尔科克森符号秩检验
19.3 曼-惠特尼-威尔科克森检验
19.3.1 小样本情形
19.3.2 大样本情形
19.4 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
19.5 秩相关
秩相关显著性检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
第21章 决策分析
实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司
21.1 问题简介
21.1.1 支付表
21.1.2 决策树
21.2 概率决策
21.2.1 期望值法
21.2.2 完备信息的期望值
21.3 样本信息下的决策分析
21.3.1 决策树
21.3.2 决策策略
21.3.3 样本信息的期望值
21.4 应用贝叶斯定理计算分枝概率
总结
关键术语
重要公式
案例21-1 诉讼辩护策略
附录21a 用treeplan解决pdc问题
附录a 参考书目
附录b 统计表格
附录c 总结
附录d 自测题解答和偶数题答案
附录e excel函数的使用
附录f 利用minitab和excel计算p-值
^ 收 起
导读
译注者简介
作者简介
前言
第1章 数据与统计资料
实践中的统计：商业周刊
1.2 数据
1.2.1 个体、变量和观测值
1.2.2 测量尺度
1.2.3 品质型数据和数量型数据
1.2.4 截面数据和时间序列数据
1.3 数据来源
1.3.1 已存在来源
1.3.2 统计研究
1.3.3 数据搜集误差
1.4 描述统计学
1.5 统计推断
1.6 计算机与统计分析
总结
关键术语
练习
第2章 描述统计学i：表格法和图形法
实践中的统计：高露洁—棕榄公司
2.1 品质型数据汇总
2.1.1 频数分布
2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.1.3 条形图和饼形图
2.2 数量型数据汇总
2.2.1 频数分布
2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.2.3 打点图
2.2.4 直方图
2.2.5 累积分布
2.2.6 累积曲线
2.4 交叉分组表和散点图
2.4.1 交叉分组表
2.4.2 辛普森悖论
2.4.3 散点图和趋势线
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例2-1 pelican商店
案例2-2 电影行业
附录2a 在表格和图形描述中使用minitab
附录2b 在表格和图形描述中使用excel
第3章 描述统计学ii：数值方法
实践中的统计：small fry design公司
3.1 位置的度量
3.1.1 平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 百分位数
3.1.5 四分位数
3.2 变异程度的度量
3.2.1 极差
3.2.2 四分位数间距
3.2.3 方差
3.2.4 标准差
3.2.5 标准差系数
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测
3.3.1 分布形态
3.3.2 z-分数
3.3.3 切比雪夫定理
3.3.4 经验法则
3.3.5 异常值的检测
3.4 探索性数据分析
3.4.1 五数概括法
3.4.2 箱形图
3.5 两变量间关系的度量
3.5.1 协方差
3.5.2 协方差的解释
3.5.3 相关系数
3.5.4 样本相关系数的解释
3.6 加权平均数和使用分组数据
3.6.1 加权平均数
3.6.2 分组数据
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例3-1 pelican商店
案例3-2 电影行业
案例3-3 亚太地区的商学院
附录3a 利用minitab计算描述统计量
附录3b 利用excel计算描述统计量
第7章 抽样和抽样分布
实践中的统计：meadwestvaco有限公司
7.1 electronics associates公司的抽样问题
7.2 简单随机抽样
7.2.1 自有限总体的抽样
7.2.2 自无限总体的抽样
7.3 点估计
7.4 抽样分布简介
7.5 -x的抽样分布
7.5.1 -x的数学期望
7.5.2 -x的标准差
7.5.3 -x的抽样分布的形态
7.5.4 eai问题中-x的抽样分布
7.5.5 -x的抽样分布的实际值
7.5.6 样本容量与-x的抽样分布的关系
7.6 -p的抽样分布
7.6.1 -p的数学期望
7.6.2 -p的标准差
7.6.3 -p的抽样分布的形式
7.6.4 -p的抽样分布的实际值
7.7 点估计的性质
7.7.1 无偏性
7.7.2 有效性
7.7.3 一致性
总结
关键术语
重要公式
补充练习
附录7a -x的数学期望和标准差
附录7b 利用minitab进行随机抽样
附录7c 利用excel进行随机抽样
第8章 区间估计
实践中的统计：food lion
8.1 总体均值的区间估计：已知的情形
8.1.1 边际误差和区间估计
8.1.2 应用中的建议
8.2 总体均值的区间估计：未知的情形
8.2.1 边际误差和区间估计
8.2.2 应用中的建议
8.2.3 利用小样本
8.2.4 区间估计程序的小结
8.3 样本容量的确定
8.4 总体比率的区间估计
样本容量的确定
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例8-1 young professional 杂志
案例8-2 gulf real estate properties公司
案例8-3 metropolitan research有限公司
附录8a 用minitab求置信区间估计
附录8b 用excel求区间估计
第9章 假设检验
实践中的统计：john morrell有限公司
9.1 原假设和备择假设的建立
9.1.1 检验研究中的假设
9.1.2 对某项声明的有效性所进行的检验
9.1.3 决策中的假设检验
9.1.4 关于原假设和备择假设形式的小结
9.2 第一类错误和第二类错误
9.3 总体均值的检验：已知
9.3.1 单侧检验
9.3.2 双侧检验
9.3.3 小结与应用中的建议
9.3.4 区间估计与假设检验的关系
9.4 总体均值：未知的情形
9.4.1 单侧检验
9.4.2 双侧检验
9.4.3 小结与应用中的建议
9.5 总体比率
小结
9.6 假设检验及决策
9.7 计算第二类错误的概率
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例9-1 quality associates有限公司
案例9-2 失业问题研究
附录9a 用minitab进行假设检验
附录9b 用excel进行假设检验
第10章 两总体均值和比例的统计推断
实践中的统计：美国食品与药品管理局
10.1 两总体均值之差的推断：1和2已知
10.1.1 ？-？的区间估计
10.1.2 ？-？的假设检验
10.1.3 实践建议
10.2 两总体均值之差的推断：1和1未知
10.2.1 ？-？的区间估计
10.2.2 ？-？的假设检验
10.2.3 实践建议
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本
10.4 两总体比例之差的推断
10.4.1 p1-p2的区间估计
10.4.2 关于p1-p2的假设检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例10-1 par公司
附录10a 用minitab进行两个总体的推断
附录10b 用excel进行两个总体的推断
第11章 关于总体方差的统计推断
实践中的统计：美国会计总署
11.1 关于一个总体方差的统计推断
11.1.1 区间估计
11.1.2 假设检验
11.2 关于两个总体方差的统计推断
总结
重要公式
补充练习
案例11-1 空军训练计划
附录11a 用minitab计算总体方差
附录11b 用excel计算总体方差
第12章 拟合优度检验和独立性检验
实践中的统计：united way
12.1 拟合优度检验：多项总体
12.2 独立性检验
12.3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布
12.3.1 泊松分布
12.3.2 正态分布
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例12-1 两党议程变更
附录12a 用minitab进行拟合优度检验与独立性检验
附录12b 用excel进行拟合优度检验与独立性检验
第13章 实验设计与方差分析
实践中的统计：burke市场营销服务公司
13.1 实验设计和方差分析初步
13.1.1 数据收集
13.1.2 方差分析的假定
13.1.3 问题的一般提法
13.2 方差分析和完全随机化设计
13.2.1 总体方差的处理间估计
13.2.2 总体方差的处理内估计
13.2.3 方差估计量的比较：f检验
13.2.4 anova表
13.2.5 方差分析的计算结果
13.2.6 检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究
13.3 多重比较方法
13.3.1 fisher的lsd方法
13.3.2 第一类错误概率
13.4 随机化区组设计
13.4.1 空中交通管理员工作压力测试
13.4.2 anova方法
13.4.3 计算与结论
13.5 析因实验
13.5.1 anova方法
13.5.2 计算与结论
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例13-1 wentworth医疗中心
案例13-2 职业推销员的回报
附录13a 使用minitab进行方差分析
附录13b 使用excel进行方差分析
第14章 简单线性回归
实践中的统计：联合数据系统公司
14.1 简单线性回归模型
14.1.1 回归模型和回归方程
14.1.2 估计的回归方程
14.2 最小二乘法
14.3 判定系数
相关系数
14.4 模型的假定
14.5 显著性检验
14.5.1 2的估计
14.5.2 t检验
14.5.3 1的置信区间
14.5.4 f检验
14.5.5 关于显著性检验解释的几点注意
14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测
14.6.1 点估计
14.6.2 区间估计
14.6.3 y平均值的置信区间
14.6.4 y的一个个别值的预测区间
14.7 计算机解法
14.8 残差分析：证实模型假定
14.8.1 关于x的残差图
14.8.2 关于-y的残差图
14.8.3 标准化残差
14.8.4 正态概率图
14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值
14.9.1 检测异常值
14.9.2 检测有影响的观测值
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例14-1 测量股市风险
案例14-2 美国交通部
案例14-3 校友捐赠
案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值
附录14a 最小二乘公式的推导
附录14b 利用相关系数的显著性检验
附录14c 利用minitab进行回归分析
附录14d 利用excel进行回归分析
第15章 多元回归
实践中的统计：国际纸业公司
15.1 多元回归模型
15.1.1 回归模型和回归方程
15.1.2 估计的多元回归方程
15.2 最小二乘法
15.2.1 一个例子：巴特勒运输公司
15.2.2 关于回归系数解释的注释
15.3 多元判定系数
15.4 模型的假定
15.5 显著性检验
15.5.1 f检验
15.5.2 t检验
15.5.3 多重共线性
15.6 利用估计的回归方程进行估计和预测
15.7 定性自变量
15.7.1 一个例子：约翰逊过滤水股份公司
15.7.2 解释参数
15.7.3 更复杂的定性变量
15.8 残差分析
15.8.1 检测异常值
15.8.2 学生化删除残差和异常值
15.8.3 有影响的观测值
15.8.4 利用库克距离测度识别有影响的观测值
15.9 logistic回归
15.9.1 logistic回归方程
15.9.2 估计logistic回归方程
15.9.3 显著性检验
15.9.4 管理上的应用
15.9.5 解释logistic回归方程
15.9.6 对数机会比（logit）变换
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例15-1 消费者调查股份有限公司
案例15-2 预测学生综合测验成绩
案例15-3 校友捐赠
案例15-4 预测全美橄榄球大联盟的获胜率
附录15a 利用minitab进行多元回归分析
附录15b 利用excel进行多元回归分析
附录15c 利用minitab进行logistic回归
第16章 回归分析：建立模型
实践中的统计：monsanto公司
16.1 一般线性模型
16.1.1 模拟曲线关系
16.1.2 交互作用
16.1.3 包含因变量的变换
16.1.4 内蕴线性的非线性模型
16.2 确定什么时候增加或者删除变量
16.2.1 一般情形
16.2.2 p-值的应用
16.3 大型问题的分析
16.4 变量选择方法
16.4.1 逐步回归
16.4.2 前向选择
16.4.3 后向消元
16.4.4 最佳子集回归
16.4.5 做出最终的选择
16.5 实验设计的多元回归方法
16.6 自相关性和杜宾-瓦特森检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例16-1 职业高尔夫协会巡回赛的统计分析
案例16-2 汽车的油耗问题
案例16-3 预测高等院校的毕业率
附录16a minitab的变量选择程序
第18章 预测
实践中的统计：内华达职业健康诊所
18.1 时间序列的成分
18.1.1 趋势成分
18.1.2 循环成分
18.1.3 季节成分
18.1.4 不规则成分
18.2 平滑法
18.2.1 移动平均法
18.2.2 加权移动平均法
18.2.3 指数平滑法
18.3 趋势推测法
18.4 趋势和季节成分
18.4.1 乘法模型
18.4.2 计算季节指数
18.4.3 消除季节影响的时间序列
18.4.4 利用消除季节影响的时间序列确定趋势
18.4.5 季节调整
18.4.6 根据月度资料建立模型
18.4.7 循环成分
18.5 回归分析
18.6 定性预测方法
18.6.1 德尔菲法
18.6.2 专家判断法
18.6.3 远景方案论述法
18.6.4 直观法
总结
关键术语
重要公式
补充练习
案例18-1 预测食品和饮料的销售额
案例18-2 预测损失的销售额
附录18a 使用minitab进行预测
附录18b 使用excel进行预测
第19章 非参数方法
实践中的统计：west shell realtors公司
19.1 符号检验
19.1.1 小样本情形
19.1.2 大样本情形
19.1.3 中位数假设检验
19.2 威尔科克森符号秩检验
19.3 曼-惠特尼-威尔科克森检验
19.3.1 小样本情形
19.3.2 大样本情形
19.4 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
19.5 秩相关
秩相关显著性检验
总结
关键术语
重要公式
补充练习
第21章 决策分析
实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司
21.1 问题简介
21.1.1 支付表
21.1.2 决策树
21.2 概率决策
21.2.1 期望值法
21.2.2 完备信息的期望值
21.3 样本信息下的决策分析
21.3.1 决策树
21.3.2 决策策略
21.3.3 样本信息的期望值
21.4 应用贝叶斯定理计算分枝概率
总结
关键术语
重要公式
案例21-1 诉讼辩护策略
附录21a 用treeplan解决pdc问题
附录a 参考书目
附录b 统计表格
附录c 总结
附录d 自测题解答和偶数题答案
附录e excel函数的使用
附录f 利用minitab和excel计算p-值
^ 收 起
作者：（美国）戴维 R.安德森（David R.Anderson） （美国）丹尼斯 J.斯威尼（Dennis J.Sweeney） （美国）托马斯 A.威廉斯（Thomas A.Williams） 译者：张建华 王健 冯燕奇 等 戴维R.安德森（David R.Anderson），辛辛那提大学工商管理学院的数量分析系教授。他出生在北达科他州大福克斯市，在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授担任数量分析与运作管理系主任，并担任工商管理学院的副院长。此外，他还是学院首届教学大纲的协调人。 在辛辛那提大学，安德森教授不但为商科专业的学生讲授基础统计学，还讲授研究生水平的回归分析、多元分析和管理科学等课程。他也在华盛顿特区的美国劳工部讲授统计学课程。他因在教学上和对学生组织服务方面的突出成就而荣获提名与奖励。 安德森教授已在统计学、管理科学、线性规划以及生产和运作管理领域与他人合作出版了10部著作。他是一位活跃在抽样和统计方法领域的咨询顾问。 丹尼斯J.斯威尼（Dennis J.Sweeney），辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。他出生在艾奥瓦州得梅因市，在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。在1978～1979年期间，斯威尼教授曾在宝洁公司管理科学小组工作；在1981～1982年期间，他是杜克大学的访问学者。斯威尼教授担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院的副院长。 斯威尼教授已在管理科学与统计学领域发表了三十多篇论文和专著。国家科学基金、IBM公司、宝洁公司、Federated Department Stores（美国大型百货零售商之一）、Kroger（美国第三大零售集团）和辛辛那提天然气和电气公司等都曾对他的研究给予资助，这些研究的成果在Management Science、Operations Research、Mathematical Programming、Decision Sciences和其他杂志上发表。 斯威尼教授在统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等领域已与他人合作出版了十部专著。 托马斯A.威廉斯（Thomas A.Williams），罗切斯特理工学院商学院的管理科学教授。他出生在纽约州埃尔迈拉市，在克拉克森大学获得学士学位，在。Rensselaer理工学院完成研究生学业并获得硕士和博士学位。 在进入罗切斯特理工学院商学院之前，威廉斯教授在辛辛那提大学工商管理学院担任了7年教学工作，在那里他制订了信息系统专业的本科教学计划，并且担任协调人。在罗切斯特理工学院，他是决策科学系的第一任主席。他不但讲授本科生的管理科学与统计学课程，还讲授研究生的回归与决策分析课程。 威廉斯教授在管理科学、统计学、生产与运作管理和数学领域与他人合作出版了11部专著。他为《财富》500强中多家公司提供咨询服务，从数据分析的使用到大型回归模型的开发，都在他的工作范围之内。 译者简介： 张建华，南开大学商学院副教授。1989年毕业于南开大学数学系，同年获南开大学理学硕士学位。长期从事统计学的教学与科研工作。承担省部级科研项目8项，其中2项是国家自然科学基金项目，1项获天津市科技进步二等奖。发表论文6篇，其中核心期刊3篇。编写出版《统计学原理》、《概率论与数理统计》、《线性代数》等教材及教学参考书13部，译著1部。 王健，南开大学国际商学院讲师。1995年毕业于南开大学会计学系，2005年获南开大学经济学博士学位。主要从事统计学、数量经济学的教学和科研工作。近年来，承担省部级科研项目3项，其中1项获天津市科技进步三等奖。在中文核心期刊发表论文4篇，参加教材《统计学原理》、《概率论与数理统计》和工具书《应用统计方法辞典》、《经济计量学手册》的编写和翻译工作。 冯燕奇，南开大学国际商学院教授。1966年毕业于南开大学数学系，1981年获南开大学理学硕士学位。长期从事数量经济学、统计学的教学和科研工作。近年来承担省部级科研项目十余项，其中1项获天津市科技进步二等奖，2项获天津市科技进步三等奖，1项获天津市社会科学成果三等奖。参加了《管理统计》、《计量经济学基础》、《统计学原理网络课程》、《应用统计方法辞典》等教材的编写工作。在各种刊物发表论文多篇。
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《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。本版在保留了以前版本的叙事风格和可读性的基础上，对内容进行了一定的修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新一定数量的习题。
应用性强是《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的实用特色。
《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》既可作为统计相关专业本科生、研究生和mba的教材，也可作为从事经济分析工作的专业人士的参考读物。
应用性强是《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》的实用特色。
《商务与经济统计（英文版·原书第11版）》既可作为统计相关专业本科生、研究生和mba的教材，也可作为从事经济分析工作的专业人士的参考读物。
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