统计学：在经济管理领域的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾五一，朱平辉 编

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 管理学
• 应用统计
• 数据分析
• 回归分析
• 概率论
• 统计推断
• 计量经济学
• 商业统计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111313212

版次：1

商品编码：10350598

品牌：机工出版

出版时间：2010-08-01

内容简介

统计是认识客观世界数量规律的有力工具，无论是进行宏观的国民经济管理，还是进行微观的企业经营决策，都需要准确地把握有关经济运行的各类数量信息。《统计学：在经济管理领域的应用》以数据收集、整理与分析为主要线索，理论与应用相结合，强调应用，并以中国案例（尽量涵盖管理、会计、金融的案例）为主要素材。《统计学：在经济管理领域的应用》既介绍具有通用方法论性质的一般统计理论与方法及其在经济管理中的应用，也对社会经济领域所特有的一些统计方法进行了讨论，同时，还引入了部分工商管理中常用的多元统计分析的内容。

目录

前言
教学建议
第一章 绪论
第一节 什么是统计
一、关于统计的含义
二、统计研究的基本环节
第二节 统计学的种类及其性质
一、理论统计学和应用统计学
二、统计学与有关学科的联系与区别
第三节 统计学的基本概念
一、总体与总体单位
二、样本
三、标志
四、统计指标与指标体系
五、统计数据
本章回顾

第二章 统计资料的收集、整理与显示
第一节 统计资料的收集
一、统计资料收集概述
二、统计资料的收集方法
三、统计调查方式
四、统计调查体系
五、第二手统计资料的主要来源
第二节 数据整理
一、数据整理的内容
二、统计分组
第三节 频数分布
一、频数分布的基本概念
二、频数和频率
三、累计频数与累计频率
四、频数分布的类型
第四节 数据显示
一、统计表
二、统计图
本章回顾

第三章 统计数据分布特征的描述
第一节 分布的集中趋势
一、测定集中趋势的指标及其作用
二、算术平均数
三、调和平均数
四、几何平均数
五、幂平均数
六、众数
七、中位数
八、算术平均数与中位数和众数的关系
第二节 分布的离散程度
一、变异指标概述
二、极差与四分位差
三、标准差和方差
四、变异系数
第三节 分布的偏度和峰度
一、统计动差
二、偏度
三、峰度
本章回顾

第四章 概率与概率分布
第一节 随机事件与概率
一、随机试验与随机事件
二、随机事件的概率
三、条件概率与事件独立
四、全概率公式与贝叶斯公式
第二节 随机变量及其概率分布
一、随机变量的含义
二、离散型随机变量的概率分布
三、连续型随机变量的概率分布
第三节 随机向量及其分布简介
一、随机向量及其分布
二、随机向量的数字特征
三、多元正态分布
本章回顾

第五章 抽样与抽样分布
第一节 抽样的基本概念
一、总体参数与样本统计量
二、样本容量与样本个数
三、重复抽样与不重复抽样
第二节 抽样分布
一、重复抽样分布
二、不重复抽样分布
第三节 抽样设计
一、类型抽样
二、等距抽样
三、整群抽样
四、抽样组织的设计
第四节 大数定理与中心极限定理
一、大数定理
二、正态分布的再生定理
三、中心极限定理
本章回顾

第六章 参数估计
第一节 点估计
一、点估计的定义
二、点估计的评价标准
第二节 区间估计
一、区间估计的含义
二、平均数的区间估计
三、总体成数的区间估计
第三节 样本容量的确定
一、问题的提出
二、估计总体均值时样本容量的确定
三、估计成数时样本容量的确定
四、应注意的问题
本章回顾

第七章 假设检验
第一节 假设检验概述
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、两种类型的错误
四、检验功效
第二节 总体均值与成数的检验
一、单个总体的假设检验
二、两个正态总体的假设检验
三、p值检验
第三节 自由分布检验
一、自由分布检验概述
二、符号检验
三、秩和检验
四、游程检验
第四节 列联表分析与总体方差检验
一、列联表分析
二、总体方差检验
本章回顾

第八章 方差分析
第一节 方差分析的基本问题
一、方差分析问题的提出
二、方差分析的基本概念
三、方差分析的原理
第二节 单因素方差分析
一、单因素条件下离差平方和的分解
二、因素作用的显著性检验
三、单因素方差分析中的几个问题
第三节 双因素方差分析
一、无交互作用下的方差分析
二、有交互作用的方差分析
第四节 方差分析的应用
本章回顾

第九章 简单相关与一元线性回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
一、函数关系与相关关系
二、相关关系的种类
三、相关分析与回归分析
四、相关图
第二节 简单线性相关分析
一、相关系数的定义
二、相关系数的特点
三、相关系数的计算
四、相关系数的检验
第三节 一元线性回归分析
一、标准的一元线性回归模型设定
二、一元线性回归模型的估计
三、一元线性回归模型的检验
第四节 一元线性回归模型预测
一、简单线性回归预测公式与误差
二、区间预测
三、一元线性回归模型的计算机实现
本章回顾

第十章 多元线性回归与非线性回归分析
第一节 多元线性回归模型
一、多元线性回归模型的设定
二、多元线性回归模型的估计
三、多元线性回归模型的检验和预测
四、复相关系数和偏相关系数
第二节 多元线性回归模型中自变量的选择
一、问题的提出
二、一般情形
三、变量选择方法
四、应用实例
第三节 非线性回归分析
一、非线性回归分析的意义
二、非线性函数形式的确定
三、非线性回归模型估计
四、相关指数
本章回顾

第十一章 时间序列分析
第一节 时间序列的概念及其水平
一、时间序列的概念和种类
二、时间序列的水平
第二节 时间序列的速度指标
一、发展速度
二、增长速度
三、平均发展速度和平均增长速度
第三节 长期趋势的测定
一、时间序列的构成与分析模型
二、长期趋势的测定方法
三、长期趋势测定的Excel实现
第四节 季节变动、循环波动和随机变动的测定
一、季节变动的测定
二、循环波动的测定
三、随机变动的测定方法
四、季节变动、循环变动和不规则变动的Excel实现
第五节 时间序列预测
一、移动平均和指数平滑预测
二、趋势外推预测
三、季节性时间序列的预测
四、时间序列预测的Excel实现
本章回顾

第十二章 统计指数与综合评价
第一节 综合指数
一、统计指数概述
二、综合指数编制的基本方法
三、综合指数的各种编制形式
第二节 平均指数
一、平均指数编制的基本方法
二、算术平均指数
三、调和平均指数
第三节 指数体系与因素分析
一、指数体系的概念
二、连锁替代法
三、总体现象变动的两因素分析
四、平均指标变动的因素分析
第四节 常用的经济指数
一、居民消费价格指数
二、生产指数
三、空间价格指数
四、产品成本指数
五、股票价格指数
第五节 综合评价指数
一、综合评价的意义
二、综合评价指数的构建程序
三、综合评价指数的编制方法
本章回顾

第十三章 统计决策
第一节 统计决策的基本概念
一、什么是统计决策
二、统计决策的基本步骤
三、收益矩阵表
第二节 完全不确定型决策
一、完全不确定型决策的准则
二、各种准则的特点和适用场合
第三节 一般风险型决策
一、自然状态概率分布的估计
二、风险型决策的准则
三、利用决策树进行风险型决策
第四节 贝叶斯决策
一、什么是贝叶斯决策
二、贝叶斯公式与后验概率的估计
三、先验分析与后验分析
四、后验预分析
本章回顾
第十四章 聚类分析与辨别分析
第十五章 主成分分析与因子分析
附录A SPSS简介
附录B 常用统计表
参考文献

精彩书摘

1.直接观察法
直接观察法是指由调查人员到现场对调查对象进行直接查看、测量和计量。例如，对农作物收获量进行调查时，调查人员到调查地块参加收割和计量；对于销售商品的质量，由调查者亲临商场，接触商品，辨认真假伪劣，等等。直接调查取得的资料，具有较高的准确性，但需要大量的人力、物力，使它的应用受到很大的限制。
2.报告法（通讯法）
报告法一般是由统计工作机构将调查表格分发或电传给被调查者，被调查者根据填报要求填写，并将填写好的调查表格寄回。我国现行的统计报表制度采用的就是这种方法。
3.登记法
登记法是由有关的组织机构发出通告，规定当事人在某事发生后到该机构进行登记，填写所需登记的材料。例如，人口的出生和死亡的统计及流动人口的统计，就是采用规定当事人或有利害关系的人到公安机关登记的方法。
4.采访法
采访法是根据被调查者的答复来收集统计资料，这种方法又可分为口头询问法和被调查者自填法两种。口头询问法是由调查人员对被调查者逐一采访，当面填答。被调查者自填法，即调查人员把调查表交给被调查者，向被调查者说明填表的要求和方法，并对有关注意事项加以解释，由被调查者按实际情况一一填写，填好后交调查人员审核收回。
5.实验设计调查法
实验设计调查法是用于收集测试某一新产品、新工艺或新方法使用效果的资料的方法。一般地，对于可以通过科学实验取得资料的，采用实验设计调查法，而对于无法通过科学实验取得资料的（如社会现象），则要大量应用观察法。
随着现代信息技术的发展，计算机、网络、光电技术、卫星遥感、地理信息系统等高新技术已经或正在被广泛地引入统计调查领域，从而产生了一些新的调查方法。例如，上述各种方法都可以与网络相结合，形成网络调查。又如，可以利用卫星高度分辨辐射计所提供的地面农作物颜色的资料来估计农业产量等。三、统计调查方式
所谓统计调查方式是指组织收集调查数据的形式与方法，常用的统计调查方式主要有以下几种。
1.普查
普查是专门组织的一种全面调查，它主要是用以收集某些不能或不宜用定期报表收集的统计资料。对国情国力的调查一般采用普查。
普查有两个主要特点：第一，它是不连续的调查，一般间隔较长的时间才进行一次；主要用来调查属于一定时点上的社会经济现象的总量；第二，它是一种全面调查，比其他任何一种调查形式更能掌握大量、详细、全面的统计资料。
根据普查的特点，进行普查工作必须十分重视普查项目、调查时间和调查方法上的集中和统一。普查要求：
（1）统一规定调查资料所属的标准时间。所谓标准时间，即规定某日或某日的某一时刻作为登记普查对象有关资料的统一时间，这样才能避免收集资料时因为自然变动或机械变动而产生重复和遗漏现象。例如，我国第五次全国人口普查2000年11月1日零时为标准时间，第二次全国经济普查标准时点是2008年12月31日。
……

前言/序言

洞见趋势，决胜商海：深度解析现代经济管理的策略与实践 在瞬息万变的全球经济格局中，企业面临着前所未有的机遇与挑战。如何在纷繁复杂的数据洪流中捕捉到关键信号，做出明智的决策，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为每个管理者孜孜以求的目标。本书并非一本枯燥的理论汇编，而是一部聚焦于实战、指导决策的行动指南，它将带领您深入探索现代经济管理中那些至关重要的策略与实践，帮助您洞察趋势，决胜商海。 我们深知，成功的管理并非一蹴而就，它需要对市场进行精细的剖析，对资源进行最优的配置，对风险进行审慎的评估。因此，本书将系统性地梳理经济管理的核心要素，并围绕这些要素展开深入的探讨。我们将从宏观的经济环境分析入手，帮助您理解影响企业生存与发展的外部因素，如行业周期、政策法规、技术革新以及全球经济一体化带来的机遇与挑战。您将学会如何辨识宏观经济指标背后的含义，并将其转化为企业战略制定的关键输入。 本书的重点之一在于 市场营销策略的深度优化。在信息爆炸的时代，精准触达目标客户、构建品牌忠诚度、实现可持续的销售增长，是市场部门的核心任务。我们将详细解析如何运用先进的市场调研方法，挖掘消费者深层需求，识别细分市场中的蓝海。从市场细分、目标市场选择到品牌定位和差异化竞争策略，我们将提供一系列经过实践检验的框架与工具。更重要的是，本书将重点关注 数据驱动的营销决策。我们将探讨如何收集、分析和解读各类市场数据，例如消费者行为数据、社交媒体反馈、销售渠道表现等，并将这些洞察转化为具体的营销活动策划与执行。您将学会如何设计有效的营销活动，衡量其ROI，并根据反馈进行持续的优化。从内容营销、社交媒体营销到搜索引擎优化（SEO）和付费广告（SEM），本书将提供 actionable 的建议，帮助您在数字营销时代抢占先机。 与此同时，运营管理与供应链的效率提升 也是企业实现卓越绩效的基石。本书将深入探讨如何通过精益生产、六西格格 sigma 等先进的管理理念，优化生产流程，降低成本，提高产品质量。在日益全球化的背景下，高效且富有韧性的供应链管理至关重要。我们将分析如何构建多元化、风险可控的供应链网络，如何利用先进的供应链可视化和协同工具，提升库存周转率，缩短交货周期，并应对突发事件带来的冲击。对于服务型企业，本书也将提供关于服务设计、服务质量管理和客户关系管理（CRM）的策略，以确保提供卓越的客户体验，建立长期的合作关系。 在 财务管理与资本运作 方面，本书将为您揭示驱动企业价值增长的密码。您将学习如何进行精准的财务报表分析，理解资产负债表、利润表和现金流量表的内在逻辑，并从中发现潜在的经营风险与投资机会。本书将深入探讨预算编制、成本控制、盈利能力分析以及投资回报率（ROI）的计算与评估。对于需要外部融资的企业，我们将详细解析各种融资渠道的优劣势，包括股权融资、债权融资以及新兴的众筹和 P2P 借贷模式，并指导您如何撰写具有说服力的商业计划书，吸引潜在投资者。同时，本书也将关注 风险管理，探讨如何识别、评估和应对企业经营过程中可能面临的各类风险，包括市场风险、信用风险、操作风险和合规风险，并制定有效的风险规避和控制措施，为企业的稳健发展保驾护航。 人力资源管理 作为企业最宝贵的财富，其重要性不言而喻。本书将探讨如何构建一套高效的人力资源管理体系，从人才的招聘、选拔、培训、激励到保留，全方位地提升组织的人才竞争力。我们将深入分析现代企业的人才发展趋势，包括技能升级、终身学习以及多元化和包容性的工作环境建设。您将学会如何设计有吸引力的薪酬福利体系，建立公平公正的绩效评估机制，并通过有效的激励手段激发员工的积极性和创造力。此外，本书还将关注 组织文化建设，探讨如何塑造积极向上、鼓励创新、倡导协作的企业文化，使其成为企业持续发展的内在驱动力。 在 创新管理与数字化转型 这一前沿领域，本书将为您提供前瞻性的视角。我们将探讨如何建立健全的创新机制，鼓励员工提出新想法，并将这些想法转化为切实可行的产品或服务。从设计思维（Design Thinking）到敏捷开发（Agile Development），我们将介绍一系列创新的方法论与工具。同时，本书将聚焦 数字化转型 的浪潮，深入分析信息技术，如大数据、人工智能（AI）、云计算、物联网（IoT）等，如何颠覆传统的商业模式，重塑企业价值链。您将了解如何制定清晰的数字化转型战略，如何选择合适的技术解决方案，以及如何管理转型过程中的组织变革和人才挑战，以确保企业在数字化时代保持领先地位。 最后，本书将回归 战略决策与企业治理 的宏观层面。我们将探讨不同的战略制定模型，如波特五力模型、SWOT 分析、价值链分析等，并指导您如何将这些模型应用于实际的企业战略规划。从短期战术到长期愿景，本书将帮助您构建一个清晰、可执行的企业战略蓝图。同时，我们将深入讨论 公司治理 的重要性，包括股东权益保护、董事会运作、信息披露等，以确保企业在追求经济效益的同时，能够履行社会责任，实现可持续发展。 本书的每一个章节都旨在提供 实操性强、可借鉴性高 的内容。我们避免了空泛的理论阐述，而是通过大量的 案例分析，将抽象的管理理论与生动的商业实践相结合。这些案例涵盖了不同行业、不同规模的企业，既有成功的典范，也有值得警示的教训。通过对这些案例的深入剖析，您将能够更直观地理解管理理论的应用，并从中获得宝贵的经验。 此外，本书还将引导您关注 数据分析在管理决策中的关键作用。在现代经济管理中，任何决策都应建立在可靠的数据基础之上。我们将为您介绍一些常用的数据分析方法和工具，帮助您从海量数据中提取有价值的信息，从而做出更理性、更精准的判断。理解和运用数据，将是您在复杂商业环境中做出明智决策的有力武器。 本书并非教条式的说教，而是希望成为您在经济管理领域探索与实践的得力助手。我们鼓励读者积极思考，将书中的理论与方法论融会贯通，并结合自身的企业实际情况进行创新性的应用。在充满变革的时代，唯有不断学习、持续改进，才能在激烈的竞争中立于不败之地。希望本书能够激发您的管理智慧，助您在经济管理的道路上行稳致远，最终实现企业的卓越增长与可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

在案例研究的部分，我发现它更倾向于宏观经济学或金融市场的传统案例，比如通货膨胀率的预测、股票价格波动性的建模。这些案例固然经典，但对于我这个主要负责快消品（FMCG）渠道优化和消费者行为分析的运营经理来说，关联性实在太弱了。我迫切需要的是如何用统计学方法去优化供应链的库存水平，或者如何通过A/B测试来评估新的促销策略对转化率的影响。书中涉及的案例，往往需要非常特定的行业背景知识才能完全理解其数据背后的含义，而且很多数据背景设定似乎已经脱离了当前的商业环境。比如，关于市场篮子分析的案例，其数据源和变量设置，感觉像是从某个陈旧的数据库中直接提取的，缺乏与现代大数据分析工具（如Python或R的实际代码片段）的结合。这使得我即使理解了理论模型，也无法轻易地将这种思路移植到我每天面对的、更动态、更碎片化的业务数据中去，有一种“理论很强，但实战脱节”的感受。

评分☆☆☆☆☆

关于假设检验和置信区间的讲解，虽然在理论上是详尽无遗的，但对于如何选择“恰当的”显著性水平 ($alpha$)，以及如何向非技术背景的高层管理人员清晰地传达“统计显著性”与“实际重要性”之间的区别，这本书提供的指导非常模糊。它强调了P值的重要性，却鲜有讨论在商业决策中，一个P值小于0.05的发现，在投入实际资源进行变革后，其带来的预期收益是否真的能覆盖成本。我希望看到更多关于“实用性显著性”的讨论，例如，如何设定一个基于业务成本的最小效应阈值。书中给出的结论往往是“拒绝原假设”或“接受原假设”，缺乏对结果进行商业风险评估和敏感性分析的深入探讨。这种“纯粹”的统计结论，在瞬息万变的商业环境中显得有些苍白和理想化，让人感觉仿佛是在一个完美的理论实验室里做实验，而不是在充满不确定性的市场前沿进行决策支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“应用”二字，在软件操作层面的体现非常薄弱，这对我这个需要快速上手工具的人来说是一个不小的遗憾。全书几乎没有提及任何主流统计软件（如SPSS、SAS或者更现代的R/Python库）的具体操作步骤或代码示例。作者似乎认为，一旦理解了背后的数学原理，使用任何工具进行计算都是水到渠成的事情。然而，现实是，从理论到实际操作之间，隔着一道“编程与软件操作”的鸿沟。例如，讲解到如何进行多元回归分析时，只是给出了公式和假设检验的步骤，但我如果想在自己的电脑上跑一组真实的数据，我需要知道如何正确地导入数据、如何调用特定的函数、以及如何解读软件输出的那些额外的诊断统计量，这些关键的“桥梁”在这本书中是缺失的。这使得这本书更像是一本理论参考手册，而不是一本能够手把手指导实践操作的工具书，让我不得不频繁地在其他在线教程和论坛中寻找实现这些统计方法的具体技术指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格，说实话，让我有点提不起精神。内页采用了非常传统的黑白双色调，字体选择也偏向于那种老派的衬线体，虽然看起来非常“正统”，但在长时间阅读时，眼睛很容易感到疲劳。我尝试着在通勤的地铁上看，但那些密密麻麻的公式和图表，在晃动的车厢里几乎无法捕捉重点。更让我感到困惑的是图表的呈现方式。它们大多是静态的、不带任何色彩提示的二维图，很多关键的分布曲线和相关性散点图，如果不是我手动用荧光笔标注，很容易就混淆了。例如，在讲解时间序列模型的平稳性检验时，不同模型的残差图展示得几乎一模一样，我花了好大力气才分辨出哪个是ARIMA的输出，哪个是GARCH的。如果能像现代的数据科学书籍那样，加入一些动态的图示概念，或者至少用不同的颜色和阴影来区分不同的假设检验结果，阅读体验一定会大大提升。这种过于保守的视觉呈现，让原本就枯燥的统计学内容，显得更加沉闷和难以亲近，让人感觉仿佛在阅读上世纪八十年代的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的《统计学：在经济管理领域的应用》在我手边已经有一段时间了，它几乎成了我办公桌上的“镇纸”。我记得当时决定购买它，是希望能系统地梳理一下这些年工作中遇到的那些似是而非的数据困境。坦白说，刚翻开目录时，那种密集的公式和专业术语就已经让我感到一阵眩晕。我原本以为，作为一本面向应用的书籍，它应该会用更生活化的例子来解释回归分析、方差分析这些核心概念，但实际上，前几章更像是一场严谨的数学推导的预演。特别是关于大样本理论和中心极限定理的阐述，作者似乎默认读者已经具备了扎实的数理基础，每一个推导步骤都省略得极其精炼，仿佛在对一个已经熟知内情的专家进行回顾讲解，而不是对一个渴望掌握工具的应用型人才进行循序渐进的引导。我花费了大量时间去查阅那些被作者一笔带过的微积分基础，这使得学习曲线异常陡峭。虽然理论的深度毋庸置疑，但对于一个需要立刻将学到的知识应用到季度报告撰写和市场趋势预测的管理者来说，这种过于学术化的开场，无疑设置了一道不小的门槛。我期待的“应用”场景，似乎被深埋在了冗长的理论基石之下，让我不得不先成为一个半吊子的数学家，才能触及到那些管理上的真谛。

评分☆☆☆☆☆

内容详实，适合初学者学习。

评分☆☆☆☆☆

内容详实，适合初学者学习。

评分☆☆☆☆☆

质量很好！正版！喜欢京东

评分☆☆☆☆☆

覆盖面广 但都比较浅 比较有实用性

评分☆☆☆☆☆

只想大致了解一些统计基础概念和方法的人可以选购

评分☆☆☆☆☆

用着还不错。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

11111111111111

评分☆☆☆☆☆

应用经济统计课程指定教材

评分☆☆☆☆☆

收到了，很满意!下次再来！