管理统计学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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万红燕，缪柏其 著

图书标签:

• 管理学
• 统计学
• 数据分析
• 决策分析
• 概率论
• 回归分析
• 预测
• 计量经济学
• 商业统计
• 统计建模

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312025938

版次：2

商品编码：10339607

包装：平装

丛书名： MBA/MPA系列教材

开本：16开

出版时间：2010-02-01

用纸：胶版纸

页数：305

内容简介

《管理统计学（第2版）》以管理经济理论为背景，深入浅出地介绍了描述性统计方法和数理统计中关于均值的区间估计和假设检验中常用的统计方法等。

目录

第2版前言
前言
第1章 数据的收集
1．1 数据收集导论
1．2 数据来源
1．3 问卷设计
1．4 数据的偏差
1．5 数据的类型
第2章 数据的表示
2．1 数据的列表表示
2．2 数据的图形表示
第3章 描述性统计量
3．1 刻画数据集中程度的特征量
3．2 刻画数据离散程度的特征量
3．3 分布的偏度和峰度指标
第4章 统计指数
4．1 统计指数的概念
4．2 总指数的编制及应用
4．3 居民消费价格指数
第5章 随机试验、随机事件和概率
5．1 随机事件
5．2 概率的定义
5．3 事件的独立性
5。4非独立事件与运算
第6章 随机变量及其概率分布
6．1 离散型随机变量的概率分布
6．2 连续型随机变量的概率分布
6．3 随机变量的数字特征
6．4 独立随机变量和（差）的均值和方差
6．5 中心极限定理
第7章 参数统计推断
7．1 什么是统计推断
7．2 总体均值的估计
7．3 总体百分IL（数）和两总体百分比（数）差的估计
7．4 中位数的区问估计
7．5 单总体参数的假设检验
7．6两类错误
7．7两总体参数差的假设检验问题
第8章 非参数检验
8．1 x2检验
8．2 威尔柯克逊秩和检验
8．3 符号检验
8．4 威尔柯克逊符号秩和检验
8．5 游程检验·
第9章 相关分析和回归分析
9．1 相关关系
9．2 相关分析
9．3 一元线性回归分析
9．4 a，b的检验和预测
9．5 可化为线性函数的非线性回归
9．6多元线性回归分析
第10章 时间序列分析
10．1 因子与模型
10．2 长期趋势的测定
10．3 季节因子的测定
10．4 循环因子
10．5 随机因素和残差
10．6 预报
10．7 指数加权滑动平均
10．8 统计时问序列模型简介
第11章 SPSS统计软件使用简介
11．1 SPSS简介一
11．2 SPSS的基本操作简介
11．3 SPSS的统计分析示例
第12章 Excel软件使用简介
12．1 Excel简介
12．2 Excel的数据处理
12．3 Excel的统计分析示例
附表l 累积二项分布表
附表2 泊松分布表
附表3 标准正态分布表
附表4 标准正态分布双侧上分位点tla／2表
附表5 t分布上8分位点表
附表6 x2分布上a分位点表
附表7 威尔柯克逊秩和检验临界值表（a=0．01）
附表8 威尔柯克逊秩和检验临界值表（a=0．025）
附表9 威尔柯克逊秩和检验临界值表（a=0．05）
附表l0 威尔柯克逊符号秩和检验临界值表
附表ll 游程检验表
附表l2 Durbin Watson序列相关检验表（a=0．05）
参考文献

精彩书摘

第1章 数据的收集
1.1 数据收集导论
1.引言
统计这个名词大家一定不陌生，它涉及人类生活的各个领域·例如，在计划户外活动时，我们需要得到约一周时间的详细天气预报；各种股票市场价格的信息司以告诉我们什么样的投资可以获利。
这里出现的一些数字通常是由统计得到的。统计就是指这样一些由数字表不的事件。当然，统计的内容远比这些数字的计算和获取多得多。
广义而言，统计可以表示对数据资料进行收集、整理和分析的活动过程，或者是对其活动过程所取得的成果体现，也可以是关于数据资料收集、整理、分析和推断的科学。
统计学作为学术和研究的一个领域，历史相对比较短，但作为数值信息的历史却很悠久。在历史记载中，人们很早就开始收集资料，现保存下来的古代的资料中，有国家及其资源和国民的构成的数据信息，说明统计学（statistic8）一词的词根来自国家（state）这一事实。时至今日，统计仍然是世界上各个层次的政府机构的支柱。现在统计的含义已经扩展到包括任何资料的收集，例如工业统计、人口统计等，除来自国家的起源外，统计学还有两个重要意思，一是统计可以认为是某种形式的数据，统计在语源学中的定义在某种意义上是“数据”，如某地的工业增加值、国家债务的规模等。现代社会对数据有一种永不满足的需求，正是基于这种需求，人们收集越来越多的数据，数据本身不是问题的解答，但是对我们以什么样的程度来回答问题，以及在一个特殊的答案中含有多大程度的不确定性，或者对答案的信赖程度有多大这些问题的考虑来说，数据是基本的资料。
……

前言/序言

　　第2版前言
　　统计学（包括描述性统计学和数理统计学）是一门研究不确定性的学科，它主要研究如何有效地收集、整理数据，并从这些数据中挖掘出有用的信息·目前，统计学不仅在工农业生产和生物学、物理学等学科的科学研究中得到广泛的应用，而且在地理环境科学、信息技术、社会人文和经济科学中得到广泛的应用·改革开放中的管理人员常常面临如何作出正确的科学决策的问题。所谓科学决策，就是凭数据决策而不是拍脑袋决策。当前我们面临的数据比以往任何时候都要多，并且结构也非常复杂，既有定性数据，如性别、职业，又有定量数据，如收入、产量；而且数据呈现空间性和时间性。因此在作出正确的决策之前，首先要学会如何获取对决策有用的数据。但是这些收集到的原始数据通常含有杂质并让人感到有些困惑-要使其具有易懂的解释，并能用于各种决策，就必须对原始数据进行归纳和整理，这就需要了解统计学。
　　比利时的数学家凯特勒（A。Quetelet，1796～1874）最早把统计字皿用于八矢事务。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP（国民生产总值）、增长率、发展率和人口增长率等都是凯特勒和他的弟子们提出的。
　　统计学是一门科学，它在建立软科学的经验规律中起着重要作用。作为量化研究和研究不确定性方法的统计学的基础和许多哲学观点有关，因此统计学能够对任一主题进行讨论。在这种意义下，统计学是关于一切学问的学问。著名的印度统计学家劳教授（c。R。Rao）在《统计与真理》一书的扉页上写道：
　　在终极的分析中，一切知识都是历史
　　在抽象的意义下，一切科学都是数学
　　在理性的基础上，所有的判断都是统计学
　　统计学是一种技术。统计学的方法论就是在工业生产中为了保证所需产品达到一定的质量标准和保持稳定性的管理系统中建立起来的，它能用于控制和减少不确定性，度量不确定性，极大发挥个人和政府的工作效率，从而作出科学决策。统计学是探索真理必不可少的工具。
　　统计学也是一门艺术。对同一组数据，站在不同的立场，用不同的统计方法及不同的置信水平，可能得出不同的结论，因此如何正确使用统计方法依赖于使用者的统计技巧和经验。正是由于对统计学是艺术的理解不够，不少人对统计学产生了许多误解，如本杰明说过（美国作家马克·吐温引用过）“有三类谎言：谎言、可恶的谎言以及统计学”。事实上，应用统计学的原理和方法恰恰能够区分科学真理和科学虚伪。据国外报道，在美国许多人误用统计，在我国，统计学远远没有美国普及，因此误用统计的也一定不在少数。
　　作为一个管理工作者，其统计素质是个人综合素质中很重要的一个组成部分。我们正处于信息革命的时代，人们已经认识到信息的重要性，特别是健全的政策制定要依靠准确可靠的信息，而对信息的归纳利用有赖于统计知识。其次，每个人在一生中的重大问题上，如上学、结婚、投资及处理每天的工作，都必须作出各种决策，这就要求有统计推断的知识，这种知识有助于了解自然界和人类活动中的不确定性，在借鉴别人和利用自己经验作出决策时使风险最小化。“进一步，统计知识是个人的一笔财富，可以保护自己和家人不受传染病的影响，防范政治家的宣传和商人夸大事实的广告，摆脱掉比疾病还糟的迷信，有效地利用天气预报，了解各种灾害，如核电厂的放射线泄漏以及影响生活的其他自己不能控制的方面”（《统计与真王单》笫〕08面）。
　　由于在了解、解释信息时需要掌握一定的统计学知识，因此理解统计学对管理者及政策制定者尤为重要。对统计学的一知半解常常造成不必要的上当受骗，对统计学的一概排斥也往往造成不必要的愚昧无知。那么，统计学是不是很难掌握？我们的回答是否定的。本教材就是针对管理人员学习统计学的一本入门书，重点是让读者了解统计思想和统计概念，了解最基本的统计推断方法。只要从思想上真正认识到这门课程的重要性，就没有过不去的坎！
　　像今天有能力的公民能读会写一样，将来会有一天要求有能力的公民必须会计算，而且能够利用平均值、最大值和最小值，可以预期，这样的时代已经不远了（英国，威尔斯（H。G。Wells））。
　　当代社会已经进入信息社会和网络社会，管理者必须了解定量信息、数字的意义，学会收集、整理、分析和利用定量信息，懂得如何使用这些信息或数字，必须学会面对不确定性，而这一切都离不开统计方法的使用。因此现代管理者必须掌握一定的统计知识，具有一定的统计学素养。管理统计学是一门以一般统计学为工具研究社会和经济管理的应用学科。现在已广泛地应用于市场调查、证券市场分析、风险分析、产品抽样调查和质量控制、投资效益评估、人力资源分析和评估、经济指标分析和预测、公共管理部门决策等方面，为管理者进行正确的决策提供了科学依据。
　　不知不觉7年过去了，在这7年中，这本教材4次重印。这次修订吸收了包括郑坚坚副教授等许多专家、同仁和读者的建议，在保持原书基本框架和写作风格的同时，每一章都或多或少进行了修改和补充。
　　在原书基本结构的基础上，万红燕副教授对前4章进行了大量的修改，使内容阐述上更加细致，所举的例子更加注重实用。考虑到MBA／MPA学员的知识特点，补充了Excel软件使用简介，描述了如何用Excel软件在数据处理、结果显示和算手段方面对各种统计方法的实现。
　　总的来看，这一版突出增加了实用性内容，更加便于教师教学和学生学习；同时改正了原先版本中的一些疏漏之处，使得本教材朝着更加完善、更加充实和更加实用的方向又进了一步。
　　每一次修订的过程，也是作者不断学习和不断提高的过程。欢迎广大读者、专家和同仁对本教材提出批评和建议。

洞察数据的力量：商业决策中的统计学应用 在瞬息万变的商业世界中，数据已成为企业制胜的关键。无论是市场趋势的预测、产品质量的控制，还是客户行为的分析，抑或是风险的评估，都离不开对海量数据的深入洞察。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，如何从这些错综复杂的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为切实可行的商业策略，才是决定企业成败的关键。《洞察数据的力量：商业决策中的统计学应用》正是这样一本旨在帮助您掌握数据分析核心技能，提升决策精准度的权威指南。 本书并非一本枯燥的理论教科书，而是将严谨的统计学原理与生动的商业案例紧密结合，以一种易于理解且极具启发性的方式，带领读者穿越数据分析的迷宫。我们深知，对于许多商业人士而言，统计学似乎是一个遥不可及的专业领域，充斥着复杂的公式和抽象的概念。因此，本书从读者的实际需求出发，精心设计了学习路径，力求将晦涩的统计学知识转化为可操作的工具和方法。 核心内容概览： 本书共分为几个主要部分，层层递进，构建起一套完整的商业数据分析框架： 第一部分：数据的基础与探索 在开启数据分析之旅之前，理解数据的本质、掌握数据的收集与整理方法至关重要。本部分将引导您： 认识数据： 深入了解不同类型的数据（如分类数据、数值数据）及其特性，以及它们在商业场景中的不同应用。您将学会如何识别数据的潜在价值，并理解数据质量对分析结果的决定性影响。 数据收集与整理： 探讨各种可靠的数据收集方法，从问卷调查、访谈到传感器数据、交易记录。更重要的是，您将掌握数据清洗、转换、合并等关键的数据预处理技术，为后续分析奠定坚实的基础。这包括如何处理缺失值、异常值，如何规范数据格式，以及如何将不同来源的数据整合为统一的分析数据集。 描述性统计： 学习运用描述性统计工具来概括和理解数据的基本特征。您将掌握如何计算和解释均值、中位数、众数、方差、标准差等度量指标，以及如何通过频率分布表、直方图、箱线图等可视化手段，直观地展现数据的分布情况和内在规律。这些基础的描述性分析，能帮助您快速把握数据的整体面貌，为深入分析提供初步的洞察。 第二部分：推断性统计：从样本到总体 商业决策往往需要在有限的信息下进行推断。本部分将聚焦于推断性统计的核心方法，让您能够从有限的样本数据中，对更广泛的总体做出合理的判断。 概率分布： 理解概率分布的概念，特别是二项分布、泊松分布、正态分布等在商业中常见的概率模型。您将学会如何利用这些分布来预测事件发生的可能性，并为后续的假设检验和回归分析打下基础。 抽样与抽样分布： 掌握科学的抽样方法，了解如何从总体中抽取有代表性的样本，以及抽样分布的概念。您将明白，样本统计量（如样本均值）的分布如何反映总体的特征，这是进行统计推断的基石。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）。您将掌握点估计和区间估计的方法，并理解置信区间的含义，从而能够为决策者提供更具参考价值的估计范围。 假设检验： 这是推断性统计中最为核心的部分之一。您将学会如何设定统计假设，并运用各种检验方法（如t检验、Z检验、卡方检验）来判断样本数据是否支持某个关于总体的论断。本书将通过大量的商业实例，讲解如何根据具体的商业问题，选择合适的假设检验方法，并正确地解释检验结果，避免做出错误的结论。例如，您将学习如何检验新产品的市场接受度，如何评估广告投放的效果，或者如何判断两种营销策略的差异是否显著。 第三部分：多变量分析与模型构建 在复杂的商业环境中，往往需要分析多个变量之间的关系。本部分将带领您探索更高级的统计分析技术，构建能够预测和解释商业现象的模型。 相关分析与回归分析： 深入理解两个或多个变量之间关系的强度和方向。您将学习如何计算和解释相关系数，并掌握简单线性回归和多元线性回归模型。通过构建回归模型，您可以预测一个变量（如销售额）如何受到其他变量（如广告投入、价格）的影响，从而为制定营销策略、优化资源配置提供科学依据。本书将详细介绍回归系数的解读，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行模型诊断，确保模型的可靠性。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。这在比较不同产品版本、不同营销渠道的效果、或不同客户群体的满意度时非常有用。 时间序列分析： 掌握分析和预测随时间变化的数据的方法。对于需要预测销售趋势、股票价格、经济指标等商业场景，时间序列分析是不可或缺的工具。您将了解移动平均、指数平滑等方法，并初步接触更复杂的模型。 分类与聚类分析（入门）： 简要介绍如何对数据进行分类（如客户分群）或预测类别（如信用评分）。这些技术在市场细分、风险管理等领域有着广泛的应用。 第四部分：统计在关键商业领域的实践 理论的掌握最终要落脚于实际应用。本部分将通过精选的商业案例，展示统计学在各个核心商业领域的具体应用。 市场营销与消费者行为： 如何利用统计学分析消费者调查数据，识别目标市场，评估广告效果，优化定价策略，并预测产品需求。 运营管理与质量控制： 如何应用统计过程控制（SPC）技术来监控生产过程，确保产品质量，识别和纠正潜在的生产问题，降低不良品率。 金融与风险管理： 如何使用统计模型来预测股票价格波动，评估投资风险，进行信用评分，以及防范金融欺诈。 人力资源管理： 如何分析员工绩效数据，预测离职率，优化招聘流程，并评估培训项目效果。 客户关系管理（CRM）： 如何利用统计分析来理解客户行为，预测客户流失，进行客户细分，并提供个性化的客户服务。 本书的特色与价值： 强调实践与应用： 全书贯穿大量的商业案例，这些案例均来源于真实世界的商业挑战，旨在帮助读者将统计学知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，本书的章节安排逻辑清晰，难度逐步提升，确保读者能够扎实地掌握每一项技能。 图文并茂的解释： 大量的图表和可视化展示，帮助读者更直观地理解复杂的统计概念和分析结果。 实用工具的介绍： 虽然本书侧重于统计学的原理和方法，但也会适时介绍在商业分析中常用的统计软件（如Excel中的数据分析工具、R、Python等）的应用思路，帮助读者更好地落地实践。 决策导向的理念： 本书始终围绕“如何利用统计学更好地做出商业决策”这一核心目标展开，而非单纯的知识堆砌。 掌握统计学的力量，就是掌握洞察商业真相的利器。无论您是初涉商海的学生，还是经验丰富的管理人员，亦或是致力于数据驱动转型的企业决策者，《洞察数据的力量：商业决策中的统计学应用》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将帮助您拨开数据的迷雾，发现隐藏在数字背后的规律，从而做出更明智、更具竞争力的商业决策，在日益激烈的市场竞争中，赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

这本《管理统计学（第2版）》真是让我眼前一亮，作为一名在市场分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直渴望找到一本既能深入讲解统计学原理，又能贴合实际管理需求的著作。这本书恰好满足了我的期待。它的语言风格不像很多教科书那样枯燥乏味，而是用一种相对平实的叙述方式，将复杂的统计概念一一剖析。我尤其喜欢它在解释各种统计方法时，总是能立刻联系到实际的管理场景，比如在讲到回归分析时，作者并没有停留在公式推导，而是通过一个零售企业分析销售额与广告投入关系的案例，让读者直观地理解如何运用这个工具来指导营销决策。书中对数据可视化工具的介绍也十分实用，图表清晰易懂，帮助我快速把握数据背后的信息。而且，它并没有回避统计学中可能遇到的难点，比如假设检验的逻辑和解释，作者通过循序渐进的讲解和多个不同行业背景的例子，让我对这一关键概念有了更深刻的认识。我能够感觉到作者在组织内容时，是真正站在管理者的角度去思考的，哪些知识是他们最迫切需要了解和掌握的，哪些方法最能帮助他们解决实际问题。这本书的理论深度和实践指导性结合得相当好，让我觉得每一页的阅读都物有所值，它不仅仅是一本书，更像是一个得力的助手，能够切实提升我在工作中运用数据做出明智决策的能力。

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《管理统计学（第2版）》这本书给我的第一印象就是它非常实在，没有空洞的理论，一切都落脚在如何解决实际的管理问题上。我是一名在跨国公司工作的项目经理，经常需要处理来自不同部门和地区的数据，如何有效地整合和分析这些信息，一直是我面临的挑战。这本书在这方面给了我很大的帮助。它从数据收集、整理到各种分析方法的应用，都提供了清晰的指导。我尤其喜欢书中对假设检验的讲解，作者用了一个非常贴切的例子，解释了如何在有限的资源下，通过科学的统计方法来做出最优化的决策，这对于我管理预算和资源分配非常有启发。此外，书中对统计软件的使用也有一定的介绍，虽然没有深入到编程层面，但对于如何运用这些工具来辅助分析，给出了很好的入门指导。这本书的优点在于，它并没有试图涵盖所有细枝末节的统计学知识，而是精选了最核心、最实用的部分，并用大量生动的案例来佐证，让我能够快速理解并掌握。它让我觉得，统计学并非遥不可及的学科，而是完全可以成为我们日常管理工作中的得力助手。

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我拿到《管理统计学（第2版）》这本书后，最直观的感受就是它的信息密度非常高，但同时又保持了高度的可读性。作为一名在企业做决策支持的分析师，我一直致力于寻找能够提升我数据分析能力的工具和方法，而这本书无疑给了我很大的启发。它在介绍统计模型时，并没有深陷于复杂的数学推导，而是着重于解释模型的原理、适用范围以及如何解读模型输出的结果，并给出了大量的实际应用案例。我特别喜欢书中关于“数据挖掘”和“预测模型”的章节，这些内容对于我分析市场趋势、预测销售额以及识别潜在风险都非常有帮助。它详细讲解了如何使用决策树、神经网络等模型，并结合具体的商业场景进行了演示，让我能够快速掌握这些高级统计技术的应用。这本书还非常注重培养读者的批判性思维，在讨论数据分析的局限性以及如何避免常见的统计误区时，给予了我很多宝贵的建议。我能够感觉到作者在力求用最简洁、最直观的方式，将复杂的统计学知识传达给读者，并且始终围绕着“如何在管理实践中应用统计学”这一核心主线。

评分☆☆☆☆☆

《管理统计学（第2版）》这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教科书，更像是一本为管理者量身打造的数据分析实操指南。作者在写作时，显然是非常注重理论与实践的结合。书中很多章节都穿插了来自不同行业的真实案例，这些案例不仅生动有趣，而且能够非常直观地展示统计学在解决实际管理问题中的应用。例如，在讨论假设检验时，作者并没有简单地罗列公式，而是通过一个企业在推出新产品前进行市场测试的场景，来解释如何通过小样本数据来推断整体市场的反应，这使得原本有些枯燥的统计学概念变得鲜活起来。我特别欣赏书中对数据解读的强调，它不仅仅教你如何计算，更重要的是教你如何理解计算结果的含义，以及如何根据这些结果来制定有效的管理决策。这一点对于我们这些非统计学专业的管理者来说至关重要。此外，这本书在组织结构上也下了很大功夫，每一章的内容都循序渐进，环环相扣，让人能够轻松地构建起整个统计学知识体系。它提供的工具和方法，很多都可以直接应用到日常工作中，例如如何通过统计学方法来评估广告投放的效果，或者如何分析客户满意度数据，都给出了清晰的指导。

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翻阅《管理统计学（第2版）》的过程，对我来说是一次非常愉快的学习体验。作为一名初学者，我一直对统计学抱有一种敬畏感，总觉得它充满了抽象的数学公式和复杂的计算，很难与我日常的业务工作联系起来。然而，这本书彻底改变了我的看法。它从最基础的描述性统计开始，比如均值、中位数、标准差的含义和应用，就用非常生动的语言和贴近生活的小例子来解释，让我一下子就理解了这些基本概念并非高不可攀。当我看到书中介绍抽样调查的部分时，我更是惊喜地发现，原来我们日常生活中接触到的很多信息，比如民意调查，背后都有着严谨的统计学原理支持。更让我觉得难能可贵的是，这本书并没有止步于理论的讲解，它大量运用了案例研究，并且这些案例都非常贴合商业管理的实际情况，让我能够清晰地看到统计学在市场营销、财务分析、运营管理等不同领域是如何发挥作用的。比如，它在讲到时间序列分析时，就用一个电商平台的销售数据来演示如何预测未来的销售趋势，这对我这个从事电商运营的人来说，简直是雪中送炭。这本书的语言流畅自然，结构清晰，阅读起来毫无压力，让我能够一步一步地建立起对统计学的信心。

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似

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学习管理学 成就人生！

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书收到，好像浸过水，好多页都发黄了

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我