商务与经济统计方法（英文版·原书第15版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 道格拉斯 A.林德（Douglas A.Lind），威廉 G.马歇尔，塞缪尔 A.沃森 著，[美] 道格拉斯A.林德（DouglasA.Lind） 编，聂巧平，叶光 译

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 商务
• 数据分析
• 计量经济学
• 回归分析
• 概率论
• 统计方法
• 商业统计
• 数据挖掘

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111507109

版次：1

商品编码：11740757

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等学校经济管理英文版教材（双语注释版）

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：752

内容简介

《商务与经济统计方法（英文版·原书第15版）》是统计学最优秀的教材之一，为读者深入领会统计概念的含义提供了最有效的工具。本书编排新颖，讲解清晰，结合大量的案例，使统计技术不再枯燥，变得生动有趣，方便读者理解和学习。本书不仅适用于全国各财经院校统计专业的广大师生，而且为主修经济、财政、金融、市场营销、会计和管理专业的师生提供了一本应用统计技术的指导手册。

目录

出版说明
导读
前言
第1章　什么是统计学 1
1.1　引言 2
1.2　为什么学习统计学 2
1.3　什么是统计学 4
1.4　统计学的类型 6
1.5　变量的类型 8
1.6　测量尺度 9
1.7　伦理与统计 14
1.8　计算机应用 14
本章小结 16
习题 16
数据集习题 19
自测题答案 20
第2章　描述数据：频数表、频数分布和图形表示 21
2.1　引言 22
2.2　构造频数表 23
2.3　构造频数分布：定量数据 29
2.4　一个软件例子 34
2.5　相对频数分布 34
2.6　频数分布的图形表示 36
本章小结 46
习题 46
数据集习题 53
软件命令 54
自测题答案 55
第3章　描述数据：数值度量 57
3.1　引言 58
3.2　总体均值 58
3.3　样本均值 60
3.4　算术平均数的性质 61
3.5　加权平均数 63
3.6　中位数 64
3.7　众数 65
3.8　软件解法 69
3.9　均值、中位数和众数的相对位置 69
3.10　几何平均数 72
3.11　为什么要研究离散程度 74
3.12　离散程度的度量 75
3.13　软件解法 84
3.14　标准差的解释与应用 85
3.15　分组数据的均值和标准差 88
3.16　伦理和结果报告 92
本章小结 92
符号读法 94
习题 94
数据集习题 99
软件命令 100
自测题答案 100
第4章　描述数据：数据展示和数据开发 102
4.1　引言 103
4.2　点状图 103
4.3　茎叶图 105
4.4　位置度量 111
4.5　偏度 119
4.6　描述两个变量之间的关系 124
本章小结 129
符号读法 129
习题 130
数据集习题 135
软件命令 135
自测题答案 136
第1~4章复习 137
术语 137
习题 139
案例 141
应用测试 142
第5章　概率论概述 144
5.1　引言 145
5.2　概率 146
5.3　分配概率方法 148
5.4　几种计算概率的法则 153
5.5　列联表 162
5.6　树形图 164
5.7　贝叶斯定理 167
5.8　计数原理 171
本章小结 176
符号读法 177
习题 178
数据集习题 182
软件命令 183
自测题答案 184
第6章　离散型概率分布 186
6.1　引言 187
6.2　概率分布 187
6.3　随机变量 189
6.4　概率分布的均值、方差和标准差 191
6.5　二项概率分布 195
6.6　超几何分布 204
6.7　泊松概率分布 207
本章小结 212
习题 213
数据集习题 218
软件命令 219
自测题答案 221
第7章　连续型概率分布 222
7.1　引言 223
7.2　均匀概率分布族 223
7.3　正态概率分布族 227
7.4　标准正态概率分布 229
7.5　二项分布的正态近似 242
7.6　指数分布族 246
本章小结 251
习题 252
数据集习题 256
软件命令 256
自测题答案 257
第5~7章复习 258
术语 259
问题 260
案例 261
应用测试 263
第8章　抽样方法和中心极限定理 265
8.1　引言 266
8.2　抽样方法 266
8.3　抽样误差 274
8.4　样本均值的抽样分布 275
8.5　中心极限定理 279
8.6　样本均值抽样分布的应用 286
本章小结 289
符号读法 290
习题 290
数据集习题 295
软件命令 295
自测题答案 296
第9章　估计和置信区间 297
9.1　引言 298
9.2　均值的点估计 298
9.3　总体均值的置信区间 299
9.4　比例的置信区间 313
9.5　选择适当的样本容量 316
9.6　有限总体修正因子 320
本章小结 323
习题 323
数据集习题 327
软件命令 328
自测题答案 329
第8～9章复习 329
术语 330
问题 331
案例 332
应用测试 332
第10章　单样本假设检验 333
10.1　引言 334
10.2　假设 334
10.3　假设检验 335
10.4　假设检验五步法 335
10.5　单侧与双侧显著性检验 340
10.6　总体均值的检验：已知总体标准差 341
10.7　假设检验中的p-值 345
10.8　总体均值的检验：总体标准差未知 348
10.9　关于比例的检验 356
10.10　第Ⅱ类错误 359
本章小结 362
符号读法 363
习题 364
数据集习题 368
软件命令 369
自测题答案 369
第11章　两样本假设检验 371
11.1　引言 372
11.2　两样本假设检验：独立样本 372
11.3　比例的两样本检验 378
11.4　总体均值的比较：总体标准差未知（合并t检验） 382
11.5　两样本的假设检验：相依样本 392
11.6　相依样本与独立样本的比较 395
本章小结 399
符号读法 400
习题 400
数据集习题 406
软件命令 407
自测题答案 408
第12章　方差分析 410
12.1　引言 411
12.2　F分布 411
12.3　比较两总体的方差 412
12.4　ANOVA的假定 416
12.5　ANOVA检验 418
12.6　关于成对处理均值的推断 426
12.7　双因素方差分析 430
12.8　具有交互作用的双因素方差分析 435
本章小结 442
符号读法 443
习题 443
数据集习题 451
软件命令 452
自测题答案 454
第10~12章复习 455
术语 455
习题 456
案例 459
应用测试 459
第13章　线性回归与相关 461
13.1　引言 462
13.2　相关分析 463
13.3　相关系数 465
13.4　相关系数的显著性检验 472
13.5　回归分析 476
13.6　斜率的显著性检验 483
13.7 评估回归方程的预测能力 486
13.8　预测区间估计 490
13.9　变换数据 495
本章小结 498
符号读法 499
习题 500
数据集习题 509
软件命令 510
自测题答案 511
第14章　多元回归与相关分析 512
14.1　引言 513
14.2　多元回归分析 513
14.3　评价多元回归方程 519
14.4　多元线性回归的推断 523
14.5　评价多元回归的假定 531
14.6　定性自变量 537
14.7　具有交互作用的回归模型 540
14.8　逐步回归 542
14.9　多元回归回顾 546
本章小结 551
符号读法 553
习题 553
数据集习题 565
软件命令 566
自测题答案 567
第13～14章复习 567
术语 568
问题 569
案例 570
应用测试 571
第15章　指数 573
15.1　引言 574
15.2　简单指数 574
15.3　为什么把数据转换成指数 577
15.4　指数的构造 577
15.5　未加权指数 579
15.6　加权指数 581
15.7　价值指数 585
15.8　特殊用途指数 587
15.9　消费价格指数 592
15.10　调整基期 595
本章小结 598
习题 599
软件命令 602
自测题答案 603
第16章　时间序列与预测 604
16.1　引言 605
16.2　时间序列的构成 605
16.3　移动平均 608
16.4　加权移动平均 611
16.5　线性趋势 615
16.6　最小二乘法 616
16.7　非线性趋势 618
16.8　季节波动 621
16.9　消除数据的季节影响 627
16.10　杜宾–沃森统计量 631
本章小结 636
习题 636
数据集习题 643
软件命令 643
自测题答案 644
第15～16章复习 645
术语 646
问题 646
应用测试 647
第17章　非参数方法：检验 648
17.1　引言 649
17.2　拟合优度检验：期望频数相等 649
17.3　拟合优度检验：期望频数不等 655
17.4　卡方的局限性 657
17.5　检验一组数据是否来自正态总体 659
17.6　正态检验的图形和统计方法 662
17.7　列联表分析 667
本章小结 672
符号读法 672
习题 672
数据集习题 677
软件命令 678
自测题答案 679
第18章　非参数方法：分级数据分析 680
18.1　引言 681
18.2　符号检验 681
18.3　相依样本的威尔科克森符号秩检验 690
18.4　独立样本的威尔科克森秩和检验 695
18.5　克鲁斯卡尔–沃利斯检验：秩方差分析 698
18.6　秩相关 704
本章小结 709
符号读法 710
习题 710
数据集习题 713
软件命令 713
自测题答案 714
第17～18章复习 716
术语 716
问题 717
案例 718
应用测试 718
第19章　统计过程控制与质量管理 720
19.1　引言 721
19.2　质量控制简史 721
19.3　差异产生的原因 724
19.4　诊断图 725
19.5　质量控制图的用途和类型 729
19.6　受控和失控情形 734
19.7　属性控制图 737
19.8　验收抽样 742
本章小结 746
符号读法 747
习题 747
软件命令 751
自测题答案

前言/序言

多年来，本书得到大家的一致赞扬，并深受学生喜爱，这是对我们最大的认可，我们将会继续努力。
《商务与经济统计方法》旨在为主修管理、市场、金融、会计、经济以及工商管理等其他领域的学生，初步介绍描述统计和推断统计的诸多应用。我们针对的主要是商务应用，但同时我们也使用了许多与当前大学生息息相关的练习和例子。你只需具备大学一年级的数学水平，即使以前从没接触过统计学有关的课程，也可以顺利完成本书的学习。
在本书中，我们展示了一个初学者成功学习基础统计学课程所需的每一个步骤。这种循序渐进的方法，有助于提高学生的学习效果，加速学生的接受过程，明显增强学生的学习热情。本书着重于让学生通过基本概念的理解、大量案例的阅读和足够的习题训练，了解统计方法在商务和经济领域的应用。
本书第1版于1967年出版，那时收集相关的商业数据是一件非常困难的工作。现在这种情况已经发生了变化。今天，数据的收集已不再是一个难题。你在食品店购买的食品数量在收银台会被自动地记录下来。电信公司能记录下通话的次数、通话的时间和通话人的电话号码。信用卡公司能够记录卡号、时间和日期以及购买金额信息。医疗设施能自动地监控患者的心率、血压和体温。大量的商业信息会被及时地记录和公布出来。例如，在CNN、《今日美国》和MSNBC的网站上，你都能浏览到延迟不超过20分钟的股票价格。
今天，我们需要的是能够处理大量数据信息的技术。首先，我们会成为信息的主要消费者，从其他人那里获取信息；其次，我们必须能够把大量的信息简化为简明的和有意义的形式，以便能够进行有效的解读、判断和决策。现在，所有的学生都有计算器，大部分学生要么有个人计算机，要么能在校园实验室里使用个人计算机，Excel和Minitab等统计软件都可以在计算机上应用。在每个章节中，我们也使用了很多屏幕截图，以帮助学生熟悉软件的输出结果。
正是由于计算机和软件的便利性，我们再也不必纠缠于烦琐的数据计算。我们使用许多阐释性例题来代替计算性例题，以帮助学生更好地理解和解读统计结果。此外，我们现在还更加重视统计问题的概念内涵。在做出上述改进的同时，我们依然尽自己最大的努力，继续结合有趣的相关案例，来介绍统计学的基本概念。
本版新增的内容本版的变化，相信对读者非常有用。
我们修改和增加了学习目标，使它们变得更加具体，同时我们还将学习目标与章节内容直接联系起来。
我们替换了第1～4章的主要案例，新的案例包含更多的变量和更多的观测值，与真实商务情境更为贴近。
我们在一些章节增加或者改写了部分新内容。
第7章新增了关于指数分布的讨论。
重新编排第9章，使其内容更加流畅，更利于教学。
重新编排第13章，同时增加对回归斜率的假设检验。
第17章增加了正态性的图形检验和卡方检验。
新的习题和例题使用Excel 2007和最新版Minitab的屏幕截图，并扩大了截图尺寸，以保证清晰度。
我们仔细复查了每章中间、结尾和复习部分的练习题，同时还增加和修改了很多练习题。你可以从中选择你喜欢的例题，当然你也可以引入新的实例。
新添加部分章节号码，使每节的主题更明确，引用更方便。
对包含数据文件的练习题，用易于识别的图标特别标出。
修正每章结束的数据集习题。棒球数据已经更新到2009年最近结束的一季，同时还引入一个新的商业应用，有关Buena School District校车的使用与维护。
每章引言部分给出大量新的观点。
致谢《商务与经济统计方法》是众人共同努力的结果：学生、同事、审阅人和麦格劳–希尔公司的工作人员，我们感谢他们。我们想要向调查和讨论团队的参与者，以及所有的审阅人表示诚挚的感谢。
正是他们的建议，以及对上一版和本版原稿的详尽审阅，使得这本教材更加完善。
特别需要感谢的有：Nevada-Reno大学的Debra K.Stiver，他审阅了原稿和排好版的校样，并检查了习题以确保准确无误；South-west Tennessee Community大学的Joan McGrory检查了试题库的准确性；南卡罗来纳州大学的Kathleen Whitcomb教授准备了学习指南；Coastal Carolina大学的Samuel Wathen博士准备了测试题和试题库；南俄勒冈大学的Rene Ordonez教授准备了PowerPoint演示文档、在线系统Connect中的引例，以及screencam教程中的大部分内容；Denise Heban女士和作者共同准备了教师手册。
我们还想要向麦格劳–希尔公司的工作人员表示感谢，包括执行编辑Steve Schuetz、高级营销编辑Wanda Zeman、高级项目经理Diane Nowaczyk，以及那些我们虽然不知道姓名，但为本书做出宝贵贡献的人。

《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版） 导论：洞察数据，驾驭未来 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、预测趋势、优化运营的核心力量。无论是在瞬息万变的商业战场，还是在复杂交织的经济网络中，对数据的精准理解和有效运用，都直接关系到个人、企业乃至社会的成败。本书，《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版），正是为应对这一挑战而生。它并非枯燥的理论堆砌，而是将统计学的强大工具箱，巧妙地融入商务与经济的实际应用场景，旨在赋能读者，使其能够自信地从数据中提取有价值的洞见，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的精髓在于其系统性、实用性和前沿性。它提供了一个全面而深入的统计学学习路径，从最基础的概念出发，逐步引导读者掌握一系列强大的分析技术。贯穿全书的，是对商务和经济领域实际问题的关注，每一个统计概念的引入，都紧密联系着现实世界的案例，让抽象的理论变得鲜活起来，让学习过程充满发现的乐趣。同时，作为第15版，本书紧跟统计学方法和技术发展的最新步伐，吸收了统计软件在实际应用中的最新进展，确保读者学习到的知识始终处于时代前沿。 核心内容解析：构建坚实的统计学基石 本书的结构设计遵循逻辑递进的原则，从统计学的基本原理出发，逐步深入到更复杂的模型和技术。 第一部分：统计学基础与描述性统计 数据与统计的入门： 书籍的开篇，将带领读者认识统计学在商务与经济领域的重要性，理解统计学的基本概念，例如总体、样本、变量类型（定性与定量）等。我们将学习如何清晰地界定研究问题，并了解收集和整理数据的基本流程。 描述性统计：可视化与量化：一旦数据收集完毕，如何有效地将其呈现和概括就显得尤为重要。本部分将深入探讨各种描述性统计工具，包括： 数据可视化： 从直方图、条形图、饼图到散点图和箱线图，我们将学习如何选择最合适的图表来直观地展示数据的分布、集中趋势和离散程度。理解不同图表的优缺点，以及如何通过可视化发现数据中的模式和异常。 集中趋势的度量： 平均数、中位数、众数等，这些指标能够帮助我们把握数据的“中心”。我们将深入理解它们的计算方法，以及在不同数据分布下，哪种度量方式更为恰当。 离散程度的度量： 极差、方差、标准差、四分位距等，这些工具帮助我们量化数据的“散布”程度。理解标准差在评估风险和不确定性方面的重要性。 形状的度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等概念，将帮助我们更深入地理解数据的分布形态，从而为后续的推断性统计打下基础。 表格与频率分布： 学习如何构建频率分布表，以及如何利用交叉表来分析两个变量之间的关系。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率的基本概念： 概率是进行统计推断的基石。本部分将介绍概率的基本原理，包括样本空间、事件、概率的计算规则（加法法则、乘法法则）、条件概率和独立事件等。我们将学习如何运用概率来评估事件发生的可能性。 随机变量与概率分布： 引入随机变量的概念，并区分离散型和连续型随机变量。我们将深入学习几种重要的概率分布： 二项分布与泊松分布： 适用于计数型数据的离散概率分布，例如产品缺陷数量、客户投诉次数等。 正态分布（钟形曲线）： 统计学中最核心、最重要的分布之一。我们将学习其性质，并了解如何利用标准正态分布进行计算。 其他重要分布： 如均匀分布、指数分布、t分布、卡方分布和F分布等，它们在统计推断和假设检验中扮演着关键角色。 第三部分：抽样分布与估计 抽样与抽样分布： 学习如何从总体中抽取样本，并理解不同的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点。核心在于引入“抽样分布”的概念，理解样本均值、样本比例等的抽样分布特性，以及中心极限定理在其中的关键作用。 点估计与区间估计： 掌握如何利用样本统计量来估计总体参数（点估计），以及如何构造置信区间来表示总体参数的估计范围（区间估计）。我们将学习如何计算总体均值、总体比例的置信区间，并理解置信水平的含义。 第四部分：假设检验 假设检验的基本原理： 这是一个统计推断的核心环节。我们将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），理解检验统计量、p值（p-value）和显著性水平（alpha）的概念。我们将学习如何根据p值和显著性水平来做出拒绝或不拒绝原假设的决策。 各类假设检验： 单样本均值与比例的假设检验： 检验单个总体均值或比例是否等于某个特定值。 两独立样本均值与比例的假设检验： 比较两个独立总体均值或比例是否存在显著差异。 配对样本均值的假设检验： 分析同一对象在不同时间或不同条件下的均值差异。 方差的检验： 检验两个独立总体的方差是否相等。 卡方检验： 用于检验定性变量之间的独立性（例如，不同营销渠道与客户购买意愿是否相关）以及拟合优度（例如，观测到的频率是否符合预期的分布）。 第五部分：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析： 学习如何比较三个或更多个组的均值是否存在显著差异。例如，比较不同广告策略对销售额的影响。 多因素方差分析： 进一步分析两个或更多个因素如何同时影响响应变量，并考察因素之间的交互作用。 第六部分：相关与回归分析 相关分析： 学习如何度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向，例如皮尔逊相关系数。 简单线性回归： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性模型，用于预测和解释变量之间的关系。我们将学习如何估计回归系数、解释回归方程、评估模型拟合优度（R²）以及进行预测。 多元线性回归： 扩展到包含两个或更多个自变量的线性模型，以更全面地解释因变量的变化。我们将学习如何选择合适的自变量、处理多重共线性问题以及解释多项式回归和交互项。 第七部分：时间序列分析与预测 时间序列数据的特性： 理解时间序列数据的特点，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 平滑技术： 移动平均法、指数平滑法等，用于平滑数据并揭示潜在模式。 回归模型在时间序列中的应用： 利用时间序列数据构建回归模型进行预测。 ARIMA模型： 介绍更先进的时间序列模型，用于捕捉数据中的自相关和移动平均结构。 第八部分：非参数统计方法 非参数检验的适用场景： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数统计方法成为重要选择。 常用非参数检验： 例如，Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Spearman等级相关等。 第九部分：统计决策与质量控制 决策理论基础： 学习如何将概率和期望值应用于决策问题，例如在不确定性下的选择。 统计过程控制（SPC）： 介绍控制图等工具，用于监测生产过程的稳定性，识别异常，从而提高产品质量。 融入实践：理论与应用的无缝对接 本书最大的亮点之一，在于其将枯燥的数学公式和抽象概念，与真实世界的商务和经济案例巧妙地融合在一起。每一个章节都辅以大量的实际例子，涵盖市场营销、金融投资、人力资源管理、生产运营、宏观经济分析等诸多领域。 案例研究： 书中精心挑选了大量来自《华尔街日报》、《经济学人》等知名商业媒体的真实数据和场景，让读者在解决实际问题的过程中学习统计方法。例如，如何利用回归分析来预测股票价格，如何运用假设检验来评估新产品广告的效果，如何通过时间序列分析来预测商品销售量。 统计软件应用： 现代商务和经济统计离不开强大的统计软件支持。本书在讲解统计方法的同时，会指导读者如何使用业界主流的统计软件（如SPSS, R, Excel）来执行数据分析。通过实际操作，读者能够亲身体验统计工具的强大威力，并掌握将理论转化为实际操作的技能。 练习与习题： 每章末尾都配有精心设计的练习题和综合性案例分析。这些题目难度不一，从基础概念的巩固到复杂问题的解决，能够帮助读者巩固所学知识，提升分析能力。 学习收获：赋能未来的关键能力 通过深入学习《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版），您将能够： 1. 建立坚实的统计学思维： 掌握分析数据、识别模式、评估风险和做出基于证据的决策的逻辑框架。 2. 熟练运用核心统计工具： 从描述性统计到推断性统计，再到回归和时间序列分析，掌握一系列强大的数据分析技术。 3. 提升问题解决能力： 能够将商务和经济领域中的实际问题，转化为统计学可以解决的模型，并从中提取 actionable insights。 4. 增强沟通与表达能力： 能够清晰地解释统计分析结果，并将复杂的统计发现，以易于理解的方式传达给非专业人士。 5. 掌握前沿统计技术： 了解并能初步应用最新的统计方法和技术，以应对日益复杂的数据环境。 6. 为高等学习和职业发展奠定坚实基础： 无论是继续深造统计学、经济学、金融学，还是在任何与数据分析相关的岗位上，本书都将提供不可或缺的知识和技能。 结语 《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）不仅仅是一本教科书，它更是一扇通往数据驱动决策时代的大门。它将引领您穿越统计学的复杂世界，发现隐藏在数字背后的规律，驾驭未来的不确定性。无论您是商务专业的学生、初入职场的分析师，还是希望提升决策水平的管理者，本书都将是您不可或缺的得力助手。现在，就让我们一起，从数据中汲取智慧，用统计学赋能您的商务与经济之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远不止于其内容本身的深度和广度，更在于其独特的教学设计。作为一本英文原版教材，它在语言的表述上，力求清晰、准确，避免了不必要的术语堆砌，使得即使是对统计学不太熟悉的读者，也能相对容易地理解。我尤其欣赏书中对每一个统计概念的解释，都配备了大量的图示和表格，这极大地降低了学习的难度。例如，在讲解方差分析时，书中提供了一个详细的实验设计图，让我能够一目了然地看出不同因素对结果的影响。而当涉及到更复杂的统计模型，如时间序列分析或因子分析时，书中不仅提供了理论介绍，还指导如何使用常见的统计软件（如Excel, SPSS, R等）来进行实际操作。我曾经花了很多时间在尝试理解某个统计模型的实现过程，而这本书中的步骤化指导，让我能够快速上手，并从中获得成就感。书中的案例研究也非常具有代表性，涵盖了市场营销、金融、人力资源管理等多个领域，这让我能够看到统计学在不同行业中的广泛应用，也激发了我对其他领域统计应用的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，这本《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）最大的亮点在于其对统计学在实际应用中的强调。它没有停留在抽象的理论层面，而是通过大量的真实案例，展示了统计学如何被用来解决商业和经济领域的实际问题。我记得书中关于决策分析的部分，通过一个风险评估的案例，让我明白了如何运用概率和期望值来做出更优的决策。而对于预测模型，如线性回归和逻辑回归，书中更是提供了非常详细的应用说明，让我能够清晰地看到它们在预测销售额、评估客户流失风险等方面的价值。书中的图表设计也十分出色，每一个图表都能够清晰地展示出数据的特征和统计结果，这极大地帮助我理解抽象的统计概念。同时，书中对统计软件的介绍也非常详细，让我能够快速上手，并将其应用于实际工作中。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率，也让我对统计学在商业和经济领域的重要性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）给我的最大感受就是其严谨性与实用性的完美结合。作为一本经过多次修订的原版教材，其内容的高度专业性和前沿性是毋庸置疑的。书中对统计理论的阐述，无论是概念的定义、公式的推导，还是统计模型的假设，都力求做到严谨细致，丝毫不敢有半点含糊。我尤其欣赏它在介绍每一个统计方法时，都会深入探讨其背后的数学原理和统计学基础，这对于我理解“为什么”比“怎么做”更重要的情况非常有帮助。但与此同时，它并没有让这些理论变得枯燥乏味，而是巧妙地将它们融入到一系列引人入胜的商务和经济案例之中。我记得书中关于假设检验的部分，通过分析公司财务报表中的数据来判断经营状况是否存在显著变化，这个案例让我对假设检验的应用有了全新的认识。它不仅仅是教我如何计算P值，更是让我理解如何在实际商业决策中，利用统计证据来支持或否定某个判断。这种理论与实践的无缝对接，使得我在学习过程中，既能构建坚实的理论基础，又能掌握解决实际问题的能力，这种“双管齐下”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和效果。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的教材，应该能够让读者在学习的过程中，不断产生“原来如此”的感悟。而这本《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版），正是这样一本让我醍醐灌顶的书。它的内容非常丰富，涵盖了商务和经济统计学中的几乎所有重要主题，从最基础的描述性统计，到高级的回归分析、时间序列分析、多变量分析等。让我印象深刻的是，书中对概率分布的讲解，不仅仅是公式的罗列，而是用非常形象的比喻和生动的例子，让我能够轻松理解二项分布、正态分布等概念。而当涉及到推断性统计时，书中对抽样误差、置信区间和假设检验的讲解，都非常透彻，让我能够深刻理解统计推断的原理。书中的案例研究也十分具有代表性，涵盖了市场营销、金融、人力资源管理等多个领域，这让我能够看到统计学在不同行业中的广泛应用，也激发了我对其他领域统计应用的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我对“原书第15版”这个标签是有些敬畏的，以为会是一本极其晦涩难懂的书。然而，这本书的编排逻辑和语言风格彻底颠覆了我的看法。它的叙述方式非常清晰，层层递进，从最基础的概念开始，逐渐引入更复杂的统计模型。每一个章节都充满了精心设计的图表和数据可视化，这些工具不仅仅是为了美观，更是为了帮助读者更直观地理解数据模式和统计结果。我特别喜欢书中对统计软件应用的指导，它并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了实际操作的步骤和代码示例，我可以直接跟着做，这对于我这种动手能力比较强的人来说，简直是福音。书中的习题设计也非常人性化，不仅有理论性的问题，更有大量的计算题和案例分析题，能够有效地检验我对知识的掌握程度。而且，很多习题的答案解析都相当详细，即使我做错了，也能从中找到原因，不会留下任何疑惑。这种细致入微的讲解，让我在学习过程中少走了很多弯路，也让我能够更自信地将所学知识应用于实际工作中。我常常会在工作之余，翻阅书中的某个章节，针对我遇到的实际问题，寻找相应的统计方法，然后尝试用书中教授的方法去解决，结果常常令我惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这本《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）给我的整体感觉是，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入统计学的世界。从一开始的基础概念，比如数据类型、数据的组织和汇总，到后面的推断性统计，再到高级的模型，它都安排得井井有条。我特别喜欢书中对统计软件使用的介绍，它详细讲解了如何使用Excel、SPSS等软件来执行各种统计分析，这对于我这种技术爱好者来说，简直是福音。我曾经尝试过自己去学习使用这些软件，但往往因为缺乏系统性的指导而感到迷茫。这本书的出现，弥补了这一不足，它让我能够快速掌握常用的统计分析工具，并将其应用于实际工作中。书中的案例研究也十分贴近实际，例如，在讲解时间序列分析时，书中用了一个分析股票价格波动的例子，让我对这种方法有了直观的认识。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率，也让我对统计学在商业和经济领域的重要性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）是一本我“相见恨晚”的书。在过去的工作中，我常常因为对统计学理解不够深入而感到力不从心，尤其是在处理大量数据和进行数据驱动决策时。这本书的出现，可以说是为我打开了一扇新的大门。它并非一本枯燥乏味的理论书籍，而是将统计学知识与真实的商业和经济场景紧密结合。书中的例子设计得非常巧妙，每一个案例都能够清晰地展示出某个统计方法是如何被用来解决实际问题的。我记得书中在介绍卡方检验时，就用了一个关于消费者偏好的案例，让我明白了如何通过统计方法来分析不同群体之间的差异。而对于更复杂的统计技术，如聚类分析或主成分分析，书中也提供了详细的解释和应用指南，让我能够理解它们在客户细分、市场研究等领域的价值。这本书的语言风格非常流畅，而且逻辑性极强，让我能够循序渐进地掌握知识。最重要的是，它培养了我用统计学思维来分析问题的能力，让我能够更客观、更理性地看待数据，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）是一本真正意义上的“案头常备”之书。它不像许多教材那样，读完后就束之高阁，而是会在我遇到实际问题时，我总会不自觉地去翻阅它。这本书的内容之丰富，涵盖了从最基础的描述性统计到复杂的多变量分析，应有尽有。让我印象深刻的是，书中对概率论的讲解，虽然是基础，但它并没有敷衍了事，而是用很多生动的例子来解释随机变量、概率分布等概念，让我对不确定性有了更深的理解。而当涉及到推断性统计时，书中对抽样分布、置信区间和假设检验的讲解，都显得非常清晰透彻。我尤其喜欢它在解释置信区间时，用了模拟实验的方式来直观展示，这比单纯的数学公式更容易理解。书中还花了大量篇幅介绍回归分析，从简单线性回归到多元回归，再到非线性回归，每一个模型都配有详细的案例分析，让我能够看到这些模型在预测销售、评估广告效果、分析经济增长等方面的实际应用。我常常在工作中需要分析销售数据、用户行为数据，而这本书提供的统计工具和分析框架，为我提供了宝贵的参考和指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《商务与经济统计方法》（英文版·原书第15版）的出现，对我来说，简直就像是久旱逢甘霖。长久以来，我一直在寻找一本能够真正深入浅出地讲解统计学在商业和经济领域应用的教材，市面上的一些书籍要么过于理论化，要么过于零散，难以形成系统性的认知。然而，当我翻开这本厚重的著作时，我的疑虑便烟消云散了。首先，其英文原版的品质毋庸置疑，翻译的准确性和专业性让我在阅读过程中几乎感受不到语言的障碍，这对于我这个非母语读者来说尤为重要。更重要的是，它所提供的案例研究是如此的贴近实际，每一个统计概念的引入都伴随着具体的商业或经济场景，这使得原本抽象的统计方法变得生动形象，我能够清晰地理解这些方法是如何被用来解决现实世界中的问题的。例如，书中关于回归分析的部分，不仅仅是讲解公式和检验，更是通过分析市场营销数据来预测销售额，或者通过宏观经济指标来评估政策影响，这些案例的细节之处都做得非常到位，让我能够一步步地模仿和学习。这种“学以致用”的学习方式，极大地激发了我学习的积极性，也让我对统计学在数据驱动决策中的重要性有了更深刻的认识。它不像有些书那样，讲完理论就结束了，而是会进一步探讨结果的解读和局限性，这是一种非常负责任的学习态度，也让我能够更全面地看待统计分析的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的强大之处在于，它能够将复杂的统计概念，通过清晰的语言和直观的图表，呈现给读者。作为一本英文原版教材，它在保持学术严谨性的同时，也注重学习的便捷性。我尤其喜欢书中对每一个统计方法的介绍，都会先从实际问题入手，然后逐步引入相应的统计工具。例如，在讲解方差分析时，书中用了一个关于不同广告策略对产品销量影响的案例，让我能够清晰地看到方差分析是如何被用来比较不同组别之间的差异的。而对于更复杂的统计技术，如判别分析或因子分析，书中也提供了详细的解释和应用指南，让我能够理解它们在客户分类、数据降维等方面的价值。书中的习题设计也非常合理，既有理论性的题目，也有计算和案例分析题，能够有效地检验我对知识的掌握程度。我常常在工作中需要分析各种数据，而这本书提供的统计工具和分析框架，为我提供了宝贵的参考和指导，让我的工作效率得到了显著提升。

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不错 正品 价格便宜

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纸质不好，打折便宜

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发货太慢了，尽管没货也得事前说明一下吧

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替朋友买的~应该不错

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