商务与经济统计 [美] 戴维 R 安德森(David R Anderson)等.【正版】 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

本书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。新版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一些修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了数量的习题。应用性强是本书的大特色。作者精心设计了“方法”“应用”和“补充练习”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释和评论”，这些都体现出本书的实用特点。

目　　录

出版说明

导读

作者简介

前言

章　数据与统计资料1

实践中的统计：彭博商业周刊2

1.1　统计学在商务和经济中的应用3

1.1.1　会计3

1.1.2　财务4

1.1.3　市场营销4

1.1.4　生产4

1.1.5　经济4

1.1.6　信息系统5

1.2　数据5

1.2.1　个体、变量和观测值5

1.2.2　测量尺度7

1.2.3　分类型数据和数量型数据8

1.2.4　截面数据和时间序列数据8

1.3　数据来源11

1.3.1　现有来源11

1.3.2　观测性研究12

1.3.3　实验13

1.3.4　时间与成本问题13

1.3.5　数据采集误差13

1.4　描述统计14

1.5　统计推断16

1.6　逻辑分析方法17

1.7　大数据和数据挖掘18

1.8　计算机与统计分析20

1.9　统计工作的道德准则20

小结22

关键术语23

补充练习24

第2章　描述统计学Ⅰ：表格法和图形法32

实践中的统计：高露洁–棕榄公司33

2.1　汇总分类变量的数据34

2.1.1　频数分布34

2.1.2　相对频数分布和百分数频数分布35

2.1.3　条形图和饼形图35

2.2　汇总数量变量的数据41

2.2.1　频数分布41

2.2.2　相对频数分布和百分数频数分布43

2.2.3　打点图43

2.2.4　直方图44

2.2.5　累积分布45

2.2.6　茎叶显示46

2.3　用表格方式汇总两个变量的数据55

2.3.1　交叉分组表55

2.3.2　辛普森悖论58

2.4　用图形显示方式汇总两个变量的数据64

2.4.1　散点图和趋势线64

2.4.2　复合条形图和结构条形图65

2.5　数据可视化：创建有效图形显示的实践71

2.5.1　创建有效的图形显示71

2.5.2　选择图形显示的类型72

2.5.3　数据仪表板72

2.5.4　实践中的数据可视化：辛辛那提动植物园74

小结77

关键术语78

重要公式79

补充练习79

案例2-1　Pelican商店84

案例2-2　电影业85

案例2-3　皇后市86

附录2A　使用Minitab的表格和图形描述87

附录2B　使用Excel的表格和图形描述90

第3章　描述统计学Ⅱ：数值方法102

实践中的统计：Small Fry设计公司103

3.1　位置的度量104

3.1.1　平均数104

3.1.2　加权平均数106

3.1.3　中位数107

3.1.4　几何平均数109

3.1.5　众数110

3.1.6　百分位数111

3.1.7　四分位数112

3.2　变异程度的度量118

3.2.1　极差118

3.2.2　四分位数间距119

3.2.3　方差119

3.2.4　标准差120

3.2.5　标准差系数121

3.3　分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测125

3.3.1　分布形态125

3.3.2　z-分数125

3.3.3　切比雪夫定理127

3.3.4　经验法则128

3.3.5　异常值的检测130

3.4　五数概括法和箱形图133

3.4.1　五数概括法133

3.4.2　箱形图134

3.4.3　利用箱形图的比较分析135

3.5　两变量间关系的度量138

3.5.1　协方差138

3.5.2　协方差的解释140

3.5.3　相关系数141

3.5.4　相关系数的解释144

3.6　数据仪表板：增加数值度量以提高有效性148

小结151

关键术语152

重要公式153

补充练习155

案例3-1　Pelican商店160

案例3-2　电影业161

案例3-3　亚太地区的商学院162

案例3-4　天使巧克力的网络交易164

案例3-5　非洲象数量165

附录3A　使用Minitab计算描述统计量166

附录3B　使用Excel计算描述统计量168

第7章　抽样和抽样分布172

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司173

7.1　Electronics Associates 公司的抽样问题174

7.2　抽样175

7.2.1　自有限总体的抽样175

7.2.2　自无限总体的抽样177

7.3　点估计180

应用中的建议182

7.4　抽样分布简介184

7.5　x–的抽样分布186

7.5.1　x–的数学期望187

7.5.2　x–的标准差187

7.5.3　x–的抽样分布的形式188

7.5.4　EAI问题中x–的抽样分布189

7.5.5　x–的抽样分布的实际应用190

7.5.6　样本容量与x–的抽样分布的关系192

7.6　p–的抽样分布196

7.6.1　p–的数学期望197

7.6.2　p–的标准差197

7.6.3　p–的抽样分布的形式198

7.6.4　p–的抽样分布的实际应用199

7.7　点估计的性质202

7.7.1　无偏性202

7.7.2　有效性203

7.7.3　一致性204

7.8　其他抽样方法205

7.8.1　分层抽样205

7.8.2　整群抽样205

7.8.3　系统抽样206

7.8.4　方便抽样206

7.8.5　判断抽样207

小结207

关键术语208

重要公式209

补充练习209

案例　Marion Dairies公司212

附录7A　的数学期望和标准差212

附录7B　用Minitab进行抽样214

附录7C　用Excel进行抽样215

第8章　区间估计216

实践中的统计：Food Lion217

8.1　总体均值的区间估计：已知情形218

8.1.1　边际误差和区间估计218

8.1.2　应用中的建议222

8.2　总体均值的区间估计：未知情形224

8.2.1　边际误差和区间估计225

8.2.2　应用中的建议228

8.2.3　利用小样本228

8.2.4　区间估计方法小结230

8.3　样本容量的确定233

8.4　总体比率的区间估计236

样本容量的确定238

小结242

关键术语243

重要公式243

补充练习244

案例8-1　Young Professional杂志247

案例8-2　Gulf Real Estate Properties公司248

案例8-3　Metropolitan Research有限公司248

附录8A　用Minitab求区间估计250

附录8B　用Excel求区间估计252

第9章　假设检验255

实践中的统计：John Morrell有限公司256

9.1　原假设和备择假设的建立257

9.1.1　将研究中的假设作为备择假设257

9.1.2　将受到挑战的假说作为原假设258

9.1.3　原假设和备择假设形式的小结259

9.2　类错误和第二类错误260

9.3　总体均值的检验：已知情形263

9.3.1　单侧检验263

9.3.2　双侧检验269

9.3.3　小结与应用建议271

9.3.4　区间估计与假设检验的关系273

9.4　总体均值的检验：未知情形278

9.4.1　单侧检验278

9.4.2　双侧检验279

9.4.3　小结与应用建议281

9.5　总体比率的假设检验284

小结286

9.6　假设检验与决策289

9.7　计算第二类错误的概率290

9.8　对总体均值进行假设检验时样本容量的确定295

小结298

关键术语299

重要公式300

补充练习300

案例9-1　Quality Associates有限公司303

案例9-2　Bayview大学商科学生的道德行为305

附录9A　用Minitab进行假设检验306

附录9B　用Excel进行假设检验308

0章两总体均值和比例的推断313

实践中的统计：美国食品与药物管理局314

10.1　两总体均值之差的推断：1和2已知315

10.1.1　1–2的区间估计315

10.1.2　1–2的假设检验317

10.1.3　实用建议319

10.2　两总体均值之差的推断：1和2未知322

10.2.1　1–2的区间估计322

10.2.2　1–2的假设检验324

10.2.3　实用建议326

10.3　两总体均值之差的推断：匹配样本330

10.4　两总体比例之差的推断336

10.4.1　p1–p2的区间估计336

10.4.2　p1–p2的假设检验338

小结342

关键术语342

重要公式343

补充练习344

案例　Par公司347

附录10A　用Minitab进行两个总体的推断348

附录10B　用Excel进行两个总体的推断350

1章　总体方差的统计推断353

实践中的统计：美国审计总署354

11.1　一个总体方差的统计推断355

11.1.1　区间估计355

11.1.2　假设检验359

11.2　两个总体方差的统计推断365

小结372

重要公式372

补充练习372

案例　空军训练计划374

附录11A　用Minitab进行总体方差的推断375

附录11B　用Excel进行总体方差的推断376

2章　多个比例的比较、独立性及拟合优度检验377

实践中的统计：联合劝募协会378

12.1　三个或多个总体比例相等性的检验379

多重比较方法384

12.2　独立性检验389

12.3　拟合优度检验397

12.3.1　多项概率分布397

12.3.2　正态分布400

小结406

关键术语406

重要公式407

补充练习407

案例　两党议程变更410

附录12A　用Minitab进行2检验411

附录12B　用Excel进行2检验412

3章　实验设计与方差分析414

实践中的统计：Burke市场营销服务公司415

13.1　实验设计与方差分析简介416

13.1.1　数据收集417

13.1.2　方差分析的假定418

13.1.3　方差分析：概念性综述418

13.2　方差分析和完全化设计421

13.2.1　总体方差的处理间估计422

13.2.2　总体方差的处理内估计423

13.2.3　方差估计量的比较：F检验424

13.2.4　ANOVA表426

13.2.5　方差分析的计算机输出结果427

13.2.6　k个总体均值相等的检验：一项观测性研究428

13.3　多重比较方法432

13.3.1　Fisher的LSD方法432

13.3.2　类错误概率435

13.4　化区组设计438

13.4.1　空中交通管理员工作压力测试439

13.4.2　ANOVA方法440

13.4.3　计算与结论441

13.5　析因实验445

13.5.1　ANOVA方法447

13.5.2　计算与结论447

小结452

关键术语453

重要公式453

补充练习456

案例13-1　Wentworth医疗中心460

案例13-2　销售人员的报酬461

附录13A　用Minitab进行方差分析462

附录13B　用Excel进行方差分析464

4章　简单线性回归468

实践中的统计：联盟数据系统469

14.1　简单线性回归模型470

14.1.1　回归模型和回归方程470

14.1.2　估计的回归方程471

14.2　二乘法473

14.3　判定系数484

相关系数487

14.4　模型的假定491

14.5　显著性检验492

14.5.1　2的估计493

14.5.2　t检验493

14.5.3　1的置信区间495

14.5.4　F检验496

14.5.5　关于显著性检验解释的几点注释498

14.6　应用估计的回归方程进行估计和预测501

14.6.1　区间估计502

14.6.2　y的平均值的置信区间503

14.6.3　y的一个个别值的预测区间504

14.7　计算机解法509

14.8　残差分析：证实模型假定513

14.8.1　关于x的残差图514

14.8.2　关于y^的残差图515

14.8.3　标准化残差517

14.8.4　正态概率图519

14.9　残差分析：异常值与有影响的观测值522

14.9.1　检测异常值522

14.9.2　检测有影响的观测值524

小结530

关键术语531

重要公式532

补充练习534

案例14-1　测量股票市场风险540

案例14-2　美国交通部541

案例14-3　挑选一台傻瓜型数码相机542

案例14-4　找到最合适的汽车价值543

案例14-5　七叶树溪乐园544

附录14A　二乘公式的微积分推导545

附录14B　利用相关系数的显著性检验546

附录14C　用Minitab进行回归分析547

附录14D　用Excel进行回归分析548

5章　多元回归551

实践中的统计：dunnhumby552

15.1　多元回归模型553

15.1.1　回归模型和回归方程553

15.1.2　估计的多元回归方程553

15.2　二乘法554

15.2.1　一个例子：Butler运输公司555

15.2.2　关于回归系数解释的注释558

15.3　多元判定系数564

15.4　模型的假定567

15.5　显著性检验569

15.5.1　F检验569

15.5.2　t检验572

15.5.3　多重共线性573

15.6　应用估计的回归方程进行估计和预测576

15.7　分类自变量579

15.7.1　一个例子：约翰逊过滤股份公司579

15.7.2　解释参数581

15.7.3　更复杂的分类变量583

15.8　残差分析588

15.8.1　检测异常值590

15.8.2　学生化删除残差和异常值590

15.8.3　有影响的观测值591

15.8.4　利用库克距离测度识别有影响的观测值591

15.9　logistic回归595

15.9.1　logistic回归方程596

15.9.2　估计logistic回归方程597

15.9.3　显著性检验600

15.9.4　管理上的应用600

15.9.5　解释logistic回归方程601

15.9.6　logit变换604

小结608

关键术语608

重要公式609

补充练习611

案例15-1　消费者调查股份有限公司618

案例15-2　预测NASCAR车手的奖金619

案例15-3　找到最合适的汽车价值620

附录15A　用Minitab进行多元回归分析621

附录15B　用Excel进行多元回归分析621

附录15C　用Minitab进行logistic回归分析623

6章 回归分析：建立模型624

实践中的统计：Monsanto公司625

16.1　一般线性模型626

16.1.1　模拟曲线关系626

16.1.2　交互作用629

16.1.3　涉及因变量的变换633

16.1.4　内线性的非线性模型637

16.2　确定什么时候增加或者删除变量641

16.2.1　一般情形643

16.2.2　p-值的应用644

16.3　大型问题的分析648

16.4　变量选择方法652

16.4.1　逐步回归652

16.4.2　前向选择654

16.4.3　后向消元654

16.4.4　子集回归655

16.4.5　做出最终选择656

16.5　实验设计的多元回归方法658

16.6　自相关性和杜宾–瓦特森检验663

小结667

关键术语668

重要公式668

补充练习668

案例16-1　职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析671

案例16-2　产自意大利皮埃蒙特地区的葡萄酒评级672

附录16A　Minitab的变量选择程序673

7章　时间序列分析及预测675

实践中的统计：内华达职业健康诊所676

17.1　时间序列的模式677

17.1.1　水平模式677

17.1.2　趋势模式679

17.1.3　季节模式679

17.1.4　趋势与季节模式680

17.1.5　循环模式680

17.1.6　选择预测方法682

17.2　预测精度683

17.3　移动平均法和指数平滑法688

17.3.1　移动平均法688

17.3.2　加权移动平均法691

17.3.3　指数平滑法691

17.4　趋势推测法698

17.4.1　线性趋势回归698

17.4.2　非线性趋势回归703

17.5　季节性和趋势709

17.5.1　没有趋势的季节性709

17.5.2　季节性和趋势711

17.5.3　基于月度数据的模型714

17.6　时间序列分解法718

17.6.1　计算季节指数719

17.6.2　消除季节影响的时间序列723

17.6.3　利用消除季节影响的时序数列确定趋势723

17.6.4　季节调整725

17.6.5　基于月度数据的模型725

17.6.6　循环成分725

小结728

关键术语729

重要公式730

补充练习730

案例17-1　预测食品和饮料的销售734

案例17-2　预测损失的销售额735

附录17A　用Minitab进行预测736

附录17B　用Excel进行预测739

8章　非参数方法741

实践中的统计：West Shell Realtors公司742

18.1　符号检验743

18.1.1　总体中位数假设检验743

18.1.2　匹配样本的假设检验748

18.2　威尔科克森符号秩检验751

关键术语755

重要公式756

补充练习757

附录18A　Minitab的非参数方法760

附录18B　Excel的非参数方法762

附录A　参考文献

附录B　统计表格

附录C　总结

附录D　自测题解答与偶数题答案

附录E　Microsoft Excel 2013和统计分析工具

附录F　利用Minitab和Excel计算p-值

contents

Publisher’s Note

Introduction

About the Authors

Preface

Chapter 1 Data and Statistics 1

Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2

1.1 Applications in Business and Economics 3

Accounting 3

Finance 4

Marketing 4

Production 4

Economics 4

Information Systems 5

1.2 Data 5

Elements, Variables, and Observations 5

Scales of Measurement 7

Categorical and Quantitative Data 8

Cross-Sectional and Time Series Data 8

1.3 Data Sources 11

Esting Sources 11

Observational Study 12

Experiment 13

Time and Cost Issues 13

Data Acquisition Errors 13

1.4 Descriptive Statistics 14

1.5 Statistical Inference 16

1.6 Analytics 17

1.7 Big Data and Data Mining 18

1.8 Computers and Statistical Analysis 20

1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20

Summary 22

Glossary 23

Supplementary Exercises 24

Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32

Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33

2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34

Frequency Distribution 34

Relative Frequency and

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