管理統計學（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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萬紅燕，繆柏其 著

圖書標籤:

• 管理學
• 統計學
• 數據分析
• 決策分析
• 概率論
• 迴歸分析
• 預測
• 計量經濟學
• 商業統計
• 統計建模

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312025938

版次：2

商品編碼：10339607

包裝：平裝

叢書名： MBA/MPA係列教材

開本：16開

齣版時間：2010-02-01

用紙：膠版紙

頁數：305

內容簡介

《管理統計學（第2版）》以管理經濟理論為背景，深入淺齣地介紹瞭描述性統計方法和數理統計中關於均值的區間估計和假設檢驗中常用的統計方法等。

目錄

第2版前言
前言
第1章 數據的收集
1．1 數據收集導論
1．2 數據來源
1．3 問捲設計
1．4 數據的偏差
1．5 數據的類型
第2章 數據的錶示
2．1 數據的列錶錶示
2．2 數據的圖形錶示
第3章 描述性統計量
3．1 刻畫數據集中程度的特徵量
3．2 刻畫數據離散程度的特徵量
3．3 分布的偏度和峰度指標
第4章 統計指數
4．1 統計指數的概念
4．2 總指數的編製及應用
4．3 居民消費價格指數
第5章 隨機試驗、隨機事件和概率
5．1 隨機事件
5．2 概率的定義
5．3 事件的獨立性
5。4非獨立事件與運算
第6章 隨機變量及其概率分布
6．1 離散型隨機變量的概率分布
6．2 連續型隨機變量的概率分布
6．3 隨機變量的數字特徵
6．4 獨立隨機變量和（差）的均值和方差
6．5 中心極限定理
第7章 參數統計推斷
7．1 什麼是統計推斷
7．2 總體均值的估計
7．3 總體百分IL（數）和兩總體百分比（數）差的估計
7．4 中位數的區問估計
7．5 單總體參數的假設檢驗
7．6兩類錯誤
7．7兩總體參數差的假設檢驗問題
第8章 非參數檢驗
8．1 x2檢驗
8．2 威爾柯剋遜秩和檢驗
8．3 符號檢驗
8．4 威爾柯剋遜符號秩和檢驗
8．5 遊程檢驗·
第9章 相關分析和迴歸分析
9．1 相關關係
9．2 相關分析
9．3 一元綫性迴歸分析
9．4 a，b的檢驗和預測
9．5 可化為綫性函數的非綫性迴歸
9．6多元綫性迴歸分析
第10章 時間序列分析
10．1 因子與模型
10．2 長期趨勢的測定
10．3 季節因子的測定
10．4 循環因子
10．5 隨機因素和殘差
10．6 預報
10．7 指數加權滑動平均
10．8 統計時問序列模型簡介
第11章 SPSS統計軟件使用簡介
11．1 SPSS簡介一
11．2 SPSS的基本操作簡介
11．3 SPSS的統計分析示例
第12章 Excel軟件使用簡介
12．1 Excel簡介
12．2 Excel的數據處理
12．3 Excel的統計分析示例
附錶l 纍積二項分布錶
附錶2 泊鬆分布錶
附錶3 標準正態分布錶
附錶4 標準正態分布雙側上分位點tla／2錶
附錶5 t分布上8分位點錶
附錶6 x2分布上a分位點錶
附錶7 威爾柯剋遜秩和檢驗臨界值錶（a=0．01）
附錶8 威爾柯剋遜秩和檢驗臨界值錶（a=0．025）
附錶9 威爾柯剋遜秩和檢驗臨界值錶（a=0．05）
附錶l0 威爾柯剋遜符號秩和檢驗臨界值錶
附錶ll 遊程檢驗錶
附錶l2 Durbin Watson序列相關檢驗錶（a=0．05）
參考文獻

精彩書摘

第1章 數據的收集
1.1 數據收集導論
1.引言
統計這個名詞大傢一定不陌生，它涉及人類生活的各個領域·例如，在計劃戶外活動時，我們需要得到約一周時間的詳細天氣預報；各種股票市場價格的信息司以告訴我們什麼樣的投資可以獲利。
這裏齣現的一些數字通常是由統計得到的。統計就是指這樣一些由數字錶不的事件。當然，統計的內容遠比這些數字的計算和獲取多得多。
廣義而言，統計可以錶示對數據資料進行收集、整理和分析的活動過程，或者是對其活動過程所取得的成果體現，也可以是關於數據資料收集、整理、分析和推斷的科學。
統計學作為學術和研究的一個領域，曆史相對比較短，但作為數值信息的曆史卻很悠久。在曆史記載中，人們很早就開始收集資料，現保存下來的古代的資料中，有國傢及其資源和國民的構成的數據信息，說明統計學（statistic8）一詞的詞根來自國傢（state）這一事實。時至今日，統計仍然是世界上各個層次的政府機構的支柱。現在統計的含義已經擴展到包括任何資料的收集，例如工業統計、人口統計等，除來自國傢的起源外，統計學還有兩個重要意思，一是統計可以認為是某種形式的數據，統計在語源學中的定義在某種意義上是“數據”，如某地的工業增加值、國傢債務的規模等。現代社會對數據有一種永不滿足的需求，正是基於這種需求，人們收集越來越多的數據，數據本身不是問題的解答，但是對我們以什麼樣的程度來迴答問題，以及在一個特殊的答案中含有多大程度的不確定性，或者對答案的信賴程度有多大這些問題的考慮來說，數據是基本的資料。
……

前言/序言

　　第2版前言
　　統計學（包括描述性統計學和數理統計學）是一門研究不確定性的學科，它主要研究如何有效地收集、整理數據，並從這些數據中挖掘齣有用的信息·目前，統計學不僅在工農業生産和生物學、物理學等學科的科學研究中得到廣泛的應用，而且在地理環境科學、信息技術、社會人文和經濟科學中得到廣泛的應用·改革開放中的管理人員常常麵臨如何作齣正確的科學決策的問題。所謂科學決策，就是憑數據決策而不是拍腦袋決策。當前我們麵臨的數據比以往任何時候都要多，並且結構也非常復雜，既有定性數據，如性彆、職業，又有定量數據，如收入、産量；而且數據呈現空間性和時間性。因此在作齣正確的決策之前，首先要學會如何獲取對決策有用的數據。但是這些收集到的原始數據通常含有雜質並讓人感到有些睏惑-要使其具有易懂的解釋，並能用於各種決策，就必須對原始數據進行歸納和整理，這就需要瞭解統計學。
　　比利時的數學傢凱特勒（A。Quetelet，1796～1874）最早把統計字皿用於八矢事務。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP（國民生産總值）、增長率、發展率和人口增長率等都是凱特勒和他的弟子們提齣的。
　　統計學是一門科學，它在建立軟科學的經驗規律中起著重要作用。作為量化研究和研究不確定性方法的統計學的基礎和許多哲學觀點有關，因此統計學能夠對任一主題進行討論。在這種意義下，統計學是關於一切學問的學問。著名的印度統計學傢勞教授（c。R。Rao）在《統計與真理》一書的扉頁上寫道：
　　在終極的分析中，一切知識都是曆史
　　在抽象的意義下，一切科學都是數學
　　在理性的基礎上，所有的判斷都是統計學
　　統計學是一種技術。統計學的方法論就是在工業生産中為瞭保證所需産品達到一定的質量標準和保持穩定性的管理係統中建立起來的，它能用於控製和減少不確定性，度量不確定性，極大發揮個人和政府的工作效率，從而作齣科學決策。統計學是探索真理必不可少的工具。
　　統計學也是一門藝術。對同一組數據，站在不同的立場，用不同的統計方法及不同的置信水平，可能得齣不同的結論，因此如何正確使用統計方法依賴於使用者的統計技巧和經驗。正是由於對統計學是藝術的理解不夠，不少人對統計學産生瞭許多誤解，如本傑明說過（美國作傢馬剋·吐溫引用過）“有三類謊言：謊言、可惡的謊言以及統計學”。事實上，應用統計學的原理和方法恰恰能夠區分科學真理和科學虛僞。據國外報道，在美國許多人誤用統計，在我國，統計學遠遠沒有美國普及，因此誤用統計的也一定不在少數。
　　作為一個管理工作者，其統計素質是個人綜閤素質中很重要的一個組成部分。我們正處於信息革命的時代，人們已經認識到信息的重要性，特彆是健全的政策製定要依靠準確可靠的信息，而對信息的歸納利用有賴於統計知識。其次，每個人在一生中的重大問題上，如上學、結婚、投資及處理每天的工作，都必須作齣各種決策，這就要求有統計推斷的知識，這種知識有助於瞭解自然界和人類活動中的不確定性，在藉鑒彆人和利用自己經驗作齣決策時使風險最小化。“進一步，統計知識是個人的一筆財富，可以保護自己和傢人不受傳染病的影響，防範政治傢的宣傳和商人誇大事實的廣告，擺脫掉比疾病還糟的迷信，有效地利用天氣預報，瞭解各種災害，如核電廠的放射綫泄漏以及影響生活的其他自己不能控製的方麵”（《統計與真王單》笫〕08麵）。
　　由於在瞭解、解釋信息時需要掌握一定的統計學知識，因此理解統計學對管理者及政策製定者尤為重要。對統計學的一知半解常常造成不必要的上當受騙，對統計學的一概排斥也往往造成不必要的愚昧無知。那麼，統計學是不是很難掌握？我們的迴答是否定的。本教材就是針對管理人員學習統計學的一本入門書，重點是讓讀者瞭解統計思想和統計概念，瞭解最基本的統計推斷方法。隻要從思想上真正認識到這門課程的重要性，就沒有過不去的坎！
　　像今天有能力的公民能讀會寫一樣，將來會有一天要求有能力的公民必須會計算，而且能夠利用平均值、最大值和最小值，可以預期，這樣的時代已經不遠瞭（英國，威爾斯（H。G。Wells））。
　　當代社會已經進入信息社會和網絡社會，管理者必須瞭解定量信息、數字的意義，學會收集、整理、分析和利用定量信息，懂得如何使用這些信息或數字，必須學會麵對不確定性，而這一切都離不開統計方法的使用。因此現代管理者必須掌握一定的統計知識，具有一定的統計學素養。管理統計學是一門以一般統計學為工具研究社會和經濟管理的應用學科。現在已廣泛地應用於市場調查、證券市場分析、風險分析、産品抽樣調查和質量控製、投資效益評估、人力資源分析和評估、經濟指標分析和預測、公共管理部門決策等方麵，為管理者進行正確的決策提供瞭科學依據。
　　不知不覺7年過去瞭，在這7年中，這本教材4次重印。這次修訂吸收瞭包括鄭堅堅副教授等許多專傢、同仁和讀者的建議，在保持原書基本框架和寫作風格的同時，每一章都或多或少進行瞭修改和補充。
　　在原書基本結構的基礎上，萬紅燕副教授對前4章進行瞭大量的修改，使內容闡述上更加細緻，所舉的例子更加注重實用。考慮到MBA／MPA學員的知識特點，補充瞭Excel軟件使用簡介，描述瞭如何用Excel軟件在數據處理、結果顯示和算手段方麵對各種統計方法的實現。
　　總的來看，這一版突齣增加瞭實用性內容，更加便於教師教學和學生學習；同時改正瞭原先版本中的一些疏漏之處，使得本教材朝著更加完善、更加充實和更加實用的方嚮又進瞭一步。
　　每一次修訂的過程，也是作者不斷學習和不斷提高的過程。歡迎廣大讀者、專傢和同仁對本教材提齣批評和建議。

洞察數據的力量：商業決策中的統計學應用 在瞬息萬變的商業世界中，數據已成為企業製勝的關鍵。無論是市場趨勢的預測、産品質量的控製，還是客戶行為的分析，抑或是風險的評估，都離不開對海量數據的深入洞察。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，如何從這些錯綜復雜的數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為切實可行的商業策略，纔是決定企業成敗的關鍵。《洞察數據的力量：商業決策中的統計學應用》正是這樣一本旨在幫助您掌握數據分析核心技能，提升決策精準度的權威指南。 本書並非一本枯燥的理論教科書，而是將嚴謹的統計學原理與生動的商業案例緊密結閤，以一種易於理解且極具啓發性的方式，帶領讀者穿越數據分析的迷宮。我們深知，對於許多商業人士而言，統計學似乎是一個遙不可及的專業領域，充斥著復雜的公式和抽象的概念。因此，本書從讀者的實際需求齣發，精心設計瞭學習路徑，力求將晦澀的統計學知識轉化為可操作的工具和方法。 核心內容概覽： 本書共分為幾個主要部分，層層遞進，構建起一套完整的商業數據分析框架： 第一部分：數據的基礎與探索 在開啓數據分析之旅之前，理解數據的本質、掌握數據的收集與整理方法至關重要。本部分將引導您： 認識數據： 深入瞭解不同類型的數據（如分類數據、數值數據）及其特性，以及它們在商業場景中的不同應用。您將學會如何識彆數據的潛在價值，並理解數據質量對分析結果的決定性影響。 數據收集與整理： 探討各種可靠的數據收集方法，從問捲調查、訪談到傳感器數據、交易記錄。更重要的是，您將掌握數據清洗、轉換、閤並等關鍵的數據預處理技術，為後續分析奠定堅實的基礎。這包括如何處理缺失值、異常值，如何規範數據格式，以及如何將不同來源的數據整閤為統一的分析數據集。 描述性統計： 學習運用描述性統計工具來概括和理解數據的基本特徵。您將掌握如何計算和解釋均值、中位數、眾數、方差、標準差等度量指標，以及如何通過頻率分布錶、直方圖、箱綫圖等可視化手段，直觀地展現數據的分布情況和內在規律。這些基礎的描述性分析，能幫助您快速把握數據的整體麵貌，為深入分析提供初步的洞察。 第二部分：推斷性統計：從樣本到總體 商業決策往往需要在有限的信息下進行推斷。本部分將聚焦於推斷性統計的核心方法，讓您能夠從有限的樣本數據中，對更廣泛的總體做齣閤理的判斷。 概率分布： 理解概率分布的概念，特彆是二項分布、泊鬆分布、正態分布等在商業中常見的概率模型。您將學會如何利用這些分布來預測事件發生的可能性，並為後續的假設檢驗和迴歸分析打下基礎。 抽樣與抽樣分布： 掌握科學的抽樣方法，瞭解如何從總體中抽取有代錶性的樣本，以及抽樣分布的概念。您將明白，樣本統計量（如樣本均值）的分布如何反映總體的特徵，這是進行統計推斷的基石。 參數估計： 學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數（如總體均值、總體比例）。您將掌握點估計和區間估計的方法，並理解置信區間的含義，從而能夠為決策者提供更具參考價值的估計範圍。 假設檢驗： 這是推斷性統計中最為核心的部分之一。您將學會如何設定統計假設，並運用各種檢驗方法（如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗）來判斷樣本數據是否支持某個關於總體的論斷。本書將通過大量的商業實例，講解如何根據具體的商業問題，選擇閤適的假設檢驗方法，並正確地解釋檢驗結果，避免做齣錯誤的結論。例如，您將學習如何檢驗新産品的市場接受度，如何評估廣告投放的效果，或者如何判斷兩種營銷策略的差異是否顯著。 第三部分：多變量分析與模型構建 在復雜的商業環境中，往往需要分析多個變量之間的關係。本部分將帶領您探索更高級的統計分析技術，構建能夠預測和解釋商業現象的模型。 相關分析與迴歸分析： 深入理解兩個或多個變量之間關係的強度和方嚮。您將學習如何計算和解釋相關係數，並掌握簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。通過構建迴歸模型，您可以預測一個變量（如銷售額）如何受到其他變量（如廣告投入、價格）的影響，從而為製定營銷策略、優化資源配置提供科學依據。本書將詳細介紹迴歸係數的解讀，如何評估模型的擬閤優度，以及如何進行模型診斷，確保模型的可靠性。 方差分析（ANOVA）： 學習如何比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。這在比較不同産品版本、不同營銷渠道的效果、或不同客戶群體的滿意度時非常有用。 時間序列分析： 掌握分析和預測隨時間變化的數據的方法。對於需要預測銷售趨勢、股票價格、經濟指標等商業場景，時間序列分析是不可或缺的工具。您將瞭解移動平均、指數平滑等方法，並初步接觸更復雜的模型。 分類與聚類分析（入門）： 簡要介紹如何對數據進行分類（如客戶分群）或預測類彆（如信用評分）。這些技術在市場細分、風險管理等領域有著廣泛的應用。 第四部分：統計在關鍵商業領域的實踐 理論的掌握最終要落腳於實際應用。本部分將通過精選的商業案例，展示統計學在各個核心商業領域的具體應用。 市場營銷與消費者行為： 如何利用統計學分析消費者調查數據，識彆目標市場，評估廣告效果，優化定價策略，並預測産品需求。 運營管理與質量控製： 如何應用統計過程控製（SPC）技術來監控生産過程，確保産品質量，識彆和糾正潛在的生産問題，降低不良品率。 金融與風險管理： 如何使用統計模型來預測股票價格波動，評估投資風險，進行信用評分，以及防範金融欺詐。 人力資源管理： 如何分析員工績效數據，預測離職率，優化招聘流程，並評估培訓項目效果。 客戶關係管理（CRM）： 如何利用統計分析來理解客戶行為，預測客戶流失，進行客戶細分，並提供個性化的客戶服務。 本書的特色與價值： 強調實踐與應用： 全書貫穿大量的商業案例，這些案例均來源於真實世界的商業挑戰，旨在幫助讀者將統計學知識轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級模型，本書的章節安排邏輯清晰，難度逐步提升，確保讀者能夠紮實地掌握每一項技能。 圖文並茂的解釋： 大量的圖錶和可視化展示，幫助讀者更直觀地理解復雜的統計概念和分析結果。 實用工具的介紹： 雖然本書側重於統計學的原理和方法，但也會適時介紹在商業分析中常用的統計軟件（如Excel中的數據分析工具、R、Python等）的應用思路，幫助讀者更好地落地實踐。 決策導嚮的理念： 本書始終圍繞“如何利用統計學更好地做齣商業決策”這一核心目標展開，而非單純的知識堆砌。 掌握統計學的力量，就是掌握洞察商業真相的利器。無論您是初涉商海的學生，還是經驗豐富的管理人員，亦或是緻力於數據驅動轉型的企業決策者，《洞察數據的力量：商業決策中的統計學應用》都將是您不可或缺的學習夥伴。它將幫助您撥開數據的迷霧，發現隱藏在數字背後的規律，從而做齣更明智、更具競爭力的商業決策，在日益激烈的市場競爭中，贏得先機。

評分☆☆☆☆☆

翻閱《管理統計學（第2版）》的過程，對我來說是一次非常愉快的學習體驗。作為一名初學者，我一直對統計學抱有一種敬畏感，總覺得它充滿瞭抽象的數學公式和復雜的計算，很難與我日常的業務工作聯係起來。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它從最基礎的描述性統計開始，比如均值、中位數、標準差的含義和應用，就用非常生動的語言和貼近生活的小例子來解釋，讓我一下子就理解瞭這些基本概念並非高不可攀。當我看到書中介紹抽樣調查的部分時，我更是驚喜地發現，原來我們日常生活中接觸到的很多信息，比如民意調查，背後都有著嚴謹的統計學原理支持。更讓我覺得難能可貴的是，這本書並沒有止步於理論的講解，它大量運用瞭案例研究，並且這些案例都非常貼閤商業管理的實際情況，讓我能夠清晰地看到統計學在市場營銷、財務分析、運營管理等不同領域是如何發揮作用的。比如，它在講到時間序列分析時，就用一個電商平颱的銷售數據來演示如何預測未來的銷售趨勢，這對我這個從事電商運營的人來說，簡直是雪中送炭。這本書的語言流暢自然，結構清晰，閱讀起來毫無壓力，讓我能夠一步一步地建立起對統計學的信心。

評分☆☆☆☆☆

《管理統計學（第2版）》這本書給我的第一印象就是它非常實在，沒有空洞的理論，一切都落腳在如何解決實際的管理問題上。我是一名在跨國公司工作的項目經理，經常需要處理來自不同部門和地區的數據，如何有效地整閤和分析這些信息，一直是我麵臨的挑戰。這本書在這方麵給瞭我很大的幫助。它從數據收集、整理到各種分析方法的應用，都提供瞭清晰的指導。我尤其喜歡書中對假設檢驗的講解，作者用瞭一個非常貼切的例子，解釋瞭如何在有限的資源下，通過科學的統計方法來做齣最優化的決策，這對於我管理預算和資源分配非常有啓發。此外，書中對統計軟件的使用也有一定的介紹，雖然沒有深入到編程層麵，但對於如何運用這些工具來輔助分析，給齣瞭很好的入門指導。這本書的優點在於，它並沒有試圖涵蓋所有細枝末節的統計學知識，而是精選瞭最核心、最實用的部分，並用大量生動的案例來佐證，讓我能夠快速理解並掌握。它讓我覺得，統計學並非遙不可及的學科，而是完全可以成為我們日常管理工作中的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

《管理統計學（第2版）》這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教科書，更像是一本為管理者量身打造的數據分析實操指南。作者在寫作時，顯然是非常注重理論與實踐的結閤。書中很多章節都穿插瞭來自不同行業的真實案例，這些案例不僅生動有趣，而且能夠非常直觀地展示統計學在解決實際管理問題中的應用。例如，在討論假設檢驗時，作者並沒有簡單地羅列公式，而是通過一個企業在推齣新産品前進行市場測試的場景，來解釋如何通過小樣本數據來推斷整體市場的反應，這使得原本有些枯燥的統計學概念變得鮮活起來。我特彆欣賞書中對數據解讀的強調，它不僅僅教你如何計算，更重要的是教你如何理解計算結果的含義，以及如何根據這些結果來製定有效的管理決策。這一點對於我們這些非統計學專業的管理者來說至關重要。此外，這本書在組織結構上也下瞭很大功夫，每一章的內容都循序漸進，環環相扣，讓人能夠輕鬆地構建起整個統計學知識體係。它提供的工具和方法，很多都可以直接應用到日常工作中，例如如何通過統計學方法來評估廣告投放的效果，或者如何分析客戶滿意度數據，都給齣瞭清晰的指導。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《管理統計學（第2版）》這本書後，最直觀的感受就是它的信息密度非常高，但同時又保持瞭高度的可讀性。作為一名在企業做決策支持的分析師，我一直緻力於尋找能夠提升我數據分析能力的工具和方法，而這本書無疑給瞭我很大的啓發。它在介紹統計模型時，並沒有深陷於復雜的數學推導，而是著重於解釋模型的原理、適用範圍以及如何解讀模型輸齣的結果，並給齣瞭大量的實際應用案例。我特彆喜歡書中關於“數據挖掘”和“預測模型”的章節，這些內容對於我分析市場趨勢、預測銷售額以及識彆潛在風險都非常有幫助。它詳細講解瞭如何使用決策樹、神經網絡等模型，並結閤具體的商業場景進行瞭演示，讓我能夠快速掌握這些高級統計技術的應用。這本書還非常注重培養讀者的批判性思維，在討論數據分析的局限性以及如何避免常見的統計誤區時，給予瞭我很多寶貴的建議。我能夠感覺到作者在力求用最簡潔、最直觀的方式，將復雜的統計學知識傳達給讀者，並且始終圍繞著“如何在管理實踐中應用統計學”這一核心主綫。

評分☆☆☆☆☆

這本《管理統計學（第2版）》真是讓我眼前一亮，作為一名在市場分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直渴望找到一本既能深入講解統計學原理，又能貼閤實際管理需求的著作。這本書恰好滿足瞭我的期待。它的語言風格不像很多教科書那樣枯燥乏味，而是用一種相對平實的敘述方式，將復雜的統計概念一一剖析。我尤其喜歡它在解釋各種統計方法時，總是能立刻聯係到實際的管理場景，比如在講到迴歸分析時，作者並沒有停留在公式推導，而是通過一個零售企業分析銷售額與廣告投入關係的案例，讓讀者直觀地理解如何運用這個工具來指導營銷決策。書中對數據可視化工具的介紹也十分實用，圖錶清晰易懂，幫助我快速把握數據背後的信息。而且，它並沒有迴避統計學中可能遇到的難點，比如假設檢驗的邏輯和解釋，作者通過循序漸進的講解和多個不同行業背景的例子，讓我對這一關鍵概念有瞭更深刻的認識。我能夠感覺到作者在組織內容時，是真正站在管理者的角度去思考的，哪些知識是他們最迫切需要瞭解和掌握的，哪些方法最能幫助他們解決實際問題。這本書的理論深度和實踐指導性結閤得相當好，讓我覺得每一頁的閱讀都物有所值，它不僅僅是一本書，更像是一個得力的助手，能夠切實提升我在工作中運用數據做齣明智決策的能力。

評分☆☆☆☆☆

動

評分☆☆☆☆☆

又

評分☆☆☆☆☆

重內容，重質量！！！

評分☆☆☆☆☆

不

評分☆☆☆☆☆

在批判黑格爾派美學的同時，非常強調對現實美的研究，強調藝術對現實的美學關係。但他認為美學研究的對象不是美，而是藝術。他在亞裏士多德的《詩學》中寫道：“美學到底是什麼呢？可不就是一般藝術、特彆是詩底原則的體係嗎？”在對藝術的研究時，應包括美學意義的美，但藝術不局限於美，因為美學的內容應該研究藝術反映生活中一切使人感興趣的事物。他認為美學如果隻研究美，那麼像崇高、偉大、滑稽等等，都包括不進去。美學對象大於美，而應該包括整個藝術理論。

評分☆☆☆☆☆

和

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質量很好 早就想買瞭 最終還是在京東買瞭 質量非常的好 下次還來。。。。。

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