商务统计学
罗伯特 A. 唐纳利（Robert A. Donnelly，Jr.）是特拉华州威明顿市Goldey-Beacom学院的教授，有近30年的教学经验，给本科生和研究生讲授统计学、运营管理、管理信息系统、数据库管理等课程。他还给法国巴黎的国际管理学校教授MBA课程。除本书外，他还著有广受好评的《The Complete Idiot's Guide to Statistics》。
本书内容涉及描述统计学、概率论基础知识、假设检验、方差分析、卡方检验、回归分析和预测等。作者以对话式风格来讲述主要内容，展示统计知识在现实世界中是如何应用的。“思考题”贯穿全书，鼓励学生利用所学知识求解问题，还在章末给出思考题的答案。本书适合作为经济管理类本科生的统计学教材以及继续教育机构、培训机构、MBA相关课程的教材，也适合作为从事会计、市场营销、银行、金融服务等行业专业人士的参考书。
目 录
译者序
前言
关于作者
致学生
第1章 商务统计学简介1
1.1 商务统计学及其应用1
1.1.1 市场调研1
1.1.2 广告宣传2
1.1.3 商业运营2
1.1.4 财政金融2
1.2 数据2
1.2.1 数据来源3
1.2.2 两个主要数据类型5
1.2.3 通过计量水平对数据分类6
1.2.4 时间序列与截面数据8
1.3 描述统计学与推断统计学9
1.4 道德与统计学——数据的危险世界11
复习题12
第2章 描述统计学14
2.1 技术在统计学中的作用15
2.1.1 用Excel 2010执行统计分析16
2.1.2 安装PHStat217
2.2 描述定量数据17
2.2.1 定量数据的频率分布17
2.2.2 相对频率分布18
2.2.3 累积相对频率分布19
2.2.4 Excel的FREQUENCY函数19
2.2.5 用直方图表示频率分布19
2.2.6 直方图的形状22
2.2.7 用分组定量数据构造频率分布23
2.2.8 构造分组定量数据直方图25
2.2.9 分组太多和太少的后果26
2.2.10 离散数据还是连续数据27
2.2.11 折线图29
2.3 描述定性数据34
2.3.1 定性数据的频率分布34
2.3.2 条形图35
2.3.3 帕累托图40
2.3.4 饼图42
2.4 列联表46
2.5 茎叶显示50
2.6 散点图52
复习题57
第3章 计算描述统计学61
3.1 集中趋势的度量61
3.1.1 均值61
3.1.2 加权平均值63
3.1.3 用均值归纳数据的优缺点64
3.1.4 中位数65
3.1.5 众数67
3.1.6 频率分布的形状68
3.1.7 用Excel计算均值、中位数和众数69
3.1.8 选哪种集中趋势度量方法：均值、中位数还是众数72
3.2 变异性的度量73
3.2.1 极差74
3.2.2 方差和标准差74
3.3 共同使用均值和标准差82
3.3.1 变异系数83
3.3.2 z值84
3.3.3 经验法则87
3.3.4 切比雪夫定理88
3.4 处理分组数据91
3.4.1 分组数据的均值91
3.4.2 分组数据的方差和标准差92
3.5 相对位置的度量94
3.5.1 百分位数94
3.5.2 四分位数98
3.5.3 盒须图100
3.5.4 五数概括法102
本章主要公式104
复习题105
第4章 概率109
4.1 概率简介109
4.1.1 传统概率110
4.1.2 经验概率111
4.1.3 主观概率112
4.1.4 概率的基本属性113
4.2 多事件的概率规则116
4.2.1 事件的交集116
4.2.2 事件的并集117
4.2.3 加法法则118
4.2.4 条件概率120
4.2.5 相互独立事件与相依事件122
4.2.6 乘法法则123
4.2.7 概率列联表126
4.2.8 互斥事件和相互独立事件127
4.2.9 贝叶斯定理128
4.3 计数原理133
4.3.1 基本计数原理134
4.3.2 排列136
4.3.3 组合137
本章主要公式140
复习题140
第5章 离散型概率分布144
5.1 离散型概率分布简介145
5.1.1 离散型随机变量145
5.1.2 离散型概率分布的规则145
5.1.3 离散型概率分布的均值146
5.1.4 离散型概率分布的方差和标准差147
5.1.5 预期货币价值152
5.2 二项分布154
5.2.1 二项试验的特征154
5.2.2 二项分布的应用155
5.2.3 二项分布的均值和标准差159
5.2.4 二项概率表160
5.2.5 用Excel和PHStat2计算二项概率161
5.3 泊松分布166
5.3.1 泊松过程的特征166
5.3.2 泊松概率分布的应用167
5.3.3 用泊松分布计算到达概率169
5.3.4 泊松概率表170
5.3.5 用Excel和PHStat2计算泊松概率171
5.3.6 用泊松分布近似二项分布174
5.4 超几何分布177
5.4.1 计算超几何分布的概率177
5.4.2 用Excel和PHStat2计算超几何概率180
本章主要公式183
复习题183
第6章 连续型概率分布188
6.1 连续型随机变量188
6.2 正态概率分布190
6.2.1 正态概率分布的特征190
6.2.2 用标准正态概率表计算正态分布的概率191
6.2.3 重温经验法则197
6.2.4 其他正态概率区间197
6.2.5 用Excel计算正态概率200
6.2.6 用正态分布近似二项分布203
6.3 指数概率分布208
6.3.1 计算指数概率209
6.3.2 用Excel计算指数概率211
6.4 均匀概率分布213
本章主要公式217
复习题217
第7章 抽样和抽样分布222
7.1 为什么抽样222
7.2 抽样类型223
7.2.1 概率抽样223
7.2.2 非概率抽样229
7.3 抽样误差和非抽样误差230
7.4 中心极限定理233
7.4.1 中心极限定理的应用237
7.4.2 中心极限定理在检验断言中的应用238
7.4.3 样本容量对抽样分布的作用240
7.4.4 有限总体均值的抽样分布241
7.5 比例的抽样分布246
本章主要公式250
复习题251
第8章 置信区间253
8.1 点估计253
8.2 总体标准差σ已知时均值的置信区间计算254
8.2.1 边际误差的计算256
8.2.2 置
^ 收 起
译者序
前言
关于作者
致学生
第1章 商务统计学简介1
1.1 商务统计学及其应用1
1.1.1 市场调研1
1.1.2 广告宣传2
1.1.3 商业运营2
1.1.4 财政金融2
1.2 数据2
1.2.1 数据来源3
1.2.2 两个主要数据类型5
1.2.3 通过计量水平对数据分类6
1.2.4 时间序列与截面数据8
1.3 描述统计学与推断统计学9
1.4 道德与统计学——数据的危险世界11
复习题12
第2章 描述统计学14
2.1 技术在统计学中的作用15
2.1.1 用Excel 2010执行统计分析16
2.1.2 安装PHStat217
2.2 描述定量数据17
2.2.1 定量数据的频率分布17
2.2.2 相对频率分布18
2.2.3 累积相对频率分布19
2.2.4 Excel的FREQUENCY函数19
2.2.5 用直方图表示频率分布19
2.2.6 直方图的形状22
2.2.7 用分组定量数据构造频率分布23
2.2.8 构造分组定量数据直方图25
2.2.9 分组太多和太少的后果26
2.2.10 离散数据还是连续数据27
2.2.11 折线图29
2.3 描述定性数据34
2.3.1 定性数据的频率分布34
2.3.2 条形图35
2.3.3 帕累托图40
2.3.4 饼图42
2.4 列联表46
2.5 茎叶显示50
2.6 散点图52
复习题57
第3章 计算描述统计学61
3.1 集中趋势的度量61
3.1.1 均值61
3.1.2 加权平均值63
3.1.3 用均值归纳数据的优缺点64
3.1.4 中位数65
3.1.5 众数67
3.1.6 频率分布的形状68
3.1.7 用Excel计算均值、中位数和众数69
3.1.8 选哪种集中趋势度量方法：均值、中位数还是众数72
3.2 变异性的度量73
3.2.1 极差74
3.2.2 方差和标准差74
3.3 共同使用均值和标准差82
3.3.1 变异系数83
3.3.2 z值84
3.3.3 经验法则87
3.3.4 切比雪夫定理88
3.4 处理分组数据91
3.4.1 分组数据的均值91
3.4.2 分组数据的方差和标准差92
3.5 相对位置的度量94
3.5.1 百分位数94
3.5.2 四分位数98
3.5.3 盒须图100
3.5.4 五数概括法102
本章主要公式104
复习题105
第4章 概率109
4.1 概率简介109
4.1.1 传统概率110
4.1.2 经验概率111
4.1.3 主观概率112
4.1.4 概率的基本属性113
4.2 多事件的概率规则116
4.2.1 事件的交集116
4.2.2 事件的并集117
4.2.3 加法法则118
4.2.4 条件概率120
4.2.5 相互独立事件与相依事件122
4.2.6 乘法法则123
4.2.7 概率列联表126
4.2.8 互斥事件和相互独立事件127
4.2.9 贝叶斯定理128
4.3 计数原理133
4.3.1 基本计数原理134
4.3.2 排列136
4.3.3 组合137
本章主要公式140
复习题140
第5章 离散型概率分布144
5.1 离散型概率分布简介145
5.1.1 离散型随机变量145
5.1.2 离散型概率分布的规则145
5.1.3 离散型概率分布的均值146
5.1.4 离散型概率分布的方差和标准差147
5.1.5 预期货币价值152
5.2 二项分布154
5.2.1 二项试验的特征154
5.2.2 二项分布的应用155
5.2.3 二项分布的均值和标准差159
5.2.4 二项概率表160
5.2.5 用Excel和PHStat2计算二项概率161
5.3 泊松分布166
5.3.1 泊松过程的特征166
5.3.2 泊松概率分布的应用167
5.3.3 用泊松分布计算到达概率169
5.3.4 泊松概率表170
5.3.5 用Excel和PHStat2计算泊松概率171
5.3.6 用泊松分布近似二项分布174
5.4 超几何分布177
5.4.1 计算超几何分布的概率177
5.4.2 用Excel和PHStat2计算超几何概率180
本章主要公式183
复习题183
第6章 连续型概率分布188
6.1 连续型随机变量188
6.2 正态概率分布190
6.2.1 正态概率分布的特征190
6.2.2 用标准正态概率表计算正态分布的概率191
6.2.3 重温经验法则197
6.2.4 其他正态概率区间197
6.2.5 用Excel计算正态概率200
6.2.6 用正态分布近似二项分布203
6.3 指数概率分布208
6.3.1 计算指数概率209
6.3.2 用Excel计算指数概率211
6.4 均匀概率分布213
本章主要公式217
复习题217
第7章 抽样和抽样分布222
7.1 为什么抽样222
7.2 抽样类型223
7.2.1 概率抽样223
7.2.2 非概率抽样229
7.3 抽样误差和非抽样误差230
7.4 中心极限定理233
7.4.1 中心极限定理的应用237
7.4.2 中心极限定理在检验断言中的应用238
7.4.3 样本容量对抽样分布的作用240
7.4.4 有限总体均值的抽样分布241
7.5 比例的抽样分布246
本章主要公式250
复习题251
第8章 置信区间253
8.1 点估计253
8.2 总体标准差σ已知时均值的置信区间计算254
8.2.1 边际误差的计算256
8.2.2 置
^ 收 起
罗伯特 A. 唐纳利（Robert A. Donnelly，Jr.）是特拉华州威明顿市Goldey-Beacom学院的教授，有近30年的教学经验，给本科生和研究生讲授统计学、运营管理、管理信息系统、数据库管理等课程。他还给法国巴黎的国际管理学校教授MBA课程。除本书外，他还著有广受好评的《The Complete Idiot's Guide to Statistics》。
本书内容涉及描述统计学、概率论基础知识、假设检验、方差分析、卡方检验、回归分析和预测等。作者以对话式风格来讲述主要内容，展示统计知识在现实世界中是如何应用的。“思考题”贯穿全书，鼓励学生利用所学知识求解问题，还在章末给出思考题的答案。本书适合作为经济管理类本科生的统计学教材以及继续教育机构、培训机构、MBA相关课程的教材，也适合作为从事会计、市场营销、银行、金融服务等行业专业人士的参考书。
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