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商務與經濟統計學(第14版)/工商管理經典譯叢

  • 作者：(美)詹姆斯·麥克拉夫//喬治·本森//特里·辛西奇|責編:劉瑞環|譯者:周平
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300326214
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：514
人民幣：RMB 95 元      售價：元
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內容大鋼
    本書原著是國際公認的優秀的商務與經濟統計學圖書，是強調統計推斷的入門教程，介紹了統計推斷、數據收集和分析在現實商務活動中的運用，涵蓋了在統計報告評估和決策支持時所必需的數據收集和分析的方法。書中收錄了大量源自真實商業環境的案例和練習題，為讀者提供了直觀處理真實數據和應用統計學原理的機會。
    本書強調統計思維的建立、可靠性的評估以及基於數據的統計推斷的價值，是一本實用性強、有助於做出科學決策的經典讀物。
作者介紹
(美)詹姆斯·麥克拉夫//喬治·本森//特里·辛西奇|責編:劉瑞環|譯者:周平
目錄
第1章  統計、數據和統計思維
  1.1  統計科學
  1.2  商業中的統計應用類型
  1.3  統計的基本要素
  1.4  過程（選學）
  1.5  數據類型
  1.6  收集數據：抽樣及相關問題
  1.7  業務分析：批判性思維與統計
第2章  數據集的描述方法
  2.1  定性數據的描述
  2.2  描述定量數據的圖形方法
  2.3  集中趨勢的數值度量
  2.4  變異性的數值度量
  2.5  利用均值和標準差描述數據
  2.6  相對位置的數值度量
  2.7  異常值的檢測方法：箱線圖和z得分
  2.8  二元關係的圖形描述（選學）
  2.9  時間序列圖（選學）
  2.10  描述性方法對事實的扭曲
第3章  概率
  3.1  事件、樣本空間和概率
  3.2  事件的並和交
  3.3  互補事件
  3.4  加法法則和互斥事件
  3.5  條件概率
  3.6  乘法法則和獨立事件
  3.7  貝葉斯定理
第4章  隨機變數與概率分佈
  4.1  隨機變數的兩種類型
  第一部分：離散型隨機變數
  4.2  離散型隨機變數的概率分佈
  4.3  二項分佈
  4.4  其他離散型分佈：泊松分佈和超幾何分佈
  第二部分：連續型隨機變數
  4.5  連續型隨機變數的概率分佈
  4.6  正態分佈
  4.7  評價正態性的描述性方法
  4.8  其他連續型分佈：均勻分佈和指數分佈
第5章  抽樣分佈
  5.1  抽樣分佈的概念
  5.2  抽樣分佈的性質：無偏性和最小方差
  5.3  樣本均值的抽樣分佈與中心極限定理
  5.4  樣本比例的抽樣分佈
第6章  基於單樣本的統計推斷：置信區間的估計
  6.1  確定與估計目標參數
  6.2  總體均值的置信區間：正態(z)統計量
  6.3  總體均值的置信區間：學生t統計量
  6.4  總體比例的大樣本置信區間
  6.5  確定樣本量
  6.6  簡單隨機抽樣的有限總體修正（選學）

  6.7  總體方差的置信區間（選學）
第7章  基於單樣本的統計推斷：假設檢驗
  7.1  假設檢驗的要素
  7.2  設定假設與構造拒絕域
  7.3  觀測的顯著性水平：p值
  7.4  總體均值的假設檢驗：正態（z）統計量
  7.5  總體均值的假設檢驗：學生t統計量
  7.6  總體比例的大樣本假設檢驗
  7.7  總體方差的假設檢驗
  7.8  計算犯第Ⅱ類錯誤的概率：關於β的更多信息（選學）
第8章  基於雙樣本的統計推斷：置信區間和假設檢驗
  8.1  確定目標參數
  8.2  比較兩個總體均值：獨立抽樣
  8.3  比較兩個總體均值：配對差異試驗
  8.4  比較兩個總體比例：獨立抽樣
  8.5  確定所需樣本量
  8.6  比較兩個總體方差：獨立抽樣
第9章  試驗設計和方差分析
  9.1  試驗設計的要素
  9.2  完全隨機設計：單因素
  9.3  均值的多重比較
  9.4  隨機區組設計
  9.5  析因試驗：雙因素
第10章  分類數據的分析
  10.1  分類數據和多項試驗
  10.2  分類概率的檢驗：單向表
  10.3  對分類概率的檢驗：雙向（列聯）表
  10.4  卡方檢驗中需要注意的地方
第11章  簡單線性回歸
  11.1  概率模型
  11.2  模型擬合：最小二乘法
  11.3  模型假設
  11.4  評價模型的有效性：對斜率β1的推斷
  11.5  相關係數和決定係數
  11.6  利用模型進行估計和預測
  11.7  一個完整的例子
第12章  多元線性回歸和模型建立
  12.1  多元回歸模型
  第一部分：定量自變數的一階模型
  12.2  對參數β進行估計和推斷
  12.3  模型整體有效性評價
  12.4  利用模型進行估計和預測
  第二部分：建立多元回歸模型
  12.5  交互模型
  12.6  二階模型以及其他高階模型
  12.7  定性（虛擬）變數模型
  12.8  包含定性變數和定量變數的模型
  12.9  比較嵌套模型
  12.10  逐步回歸
  第三部分：多元回歸診斷

  12.1  1殘差分析：檢驗回歸假設
  12.12  一些陷阱：可估計性、多重共線性與外推法
附錄

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