商务与经济统计方法（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（DouglasA.Lind） 等 著，聂巧平，叶光 译

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 商务统计
• 数据分析
• 计量经济学
• 回归分析
• 概率论
• 统计方法
• 管理学
• 经济管理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111517344

版次：1

商品编码：11818762

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经济教材译丛

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：470

内容简介

　　《商务与经济统计方法（原书第15版）》是统计学优秀的教材之一，为读者深入领会统计概念的含义提供了有效的工具。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

译者序前　言第1章　什么是统计学1学习目标1引言11.1　为什么学习统计学21.2　什么是统计学31.3　统计学的类型41.4　变量的类型71.5　测量尺度81.6　伦理与统计121.7　计算机应用12本章小结13习题13第2章　描述数据：频数表、频数分布和图形表示15学习目标15引言152.1　构造频数表162.2　构造频数分布：定量数据202.3　一个软件例子232.4　相对频数分布232.5　频数分布的图形表示25本章小结30习题31第3章　描述数据：数值度量33学习目标33引言333.1　总体均值343.2　样本均值353.3　算术平均数的性质363.4　加权平均数373.5　中位数383.6　众数403.7　软件解法423.8　均值、中位数和众数的相对位置423.9　几何平均数443.10　为什么要研究离散程度453.11　离散程度的度量463.12　软件解法523.13　标准差的解释与应用533.14　分组数据的均值和标准差553.15　伦理和结果报告57本章小结58符号含义59习题59第4章　描述数据：数据展示和数据开发61学习目标61引言614.1　点状图614.2　茎叶图634.3　位置度量664.4　偏度724.5　描述两个变量之间的关系75本章小结78符号含义79习题79第1～4章复习81第5章　概率论概述87学习目标87引言875.1　概率885.2　分配概率方法905.3　几种计算概率的法则935.4　列联表995.5　树形图1015.6　贝叶斯定理1035.7　计数原理106本章小结110符号含义111习题112第6章　离散型概率分布114学习目标114引言1146.1　概率分布1156.2　随机变量1166.3　概率分布的均值、方差和标准差1176.4　二项概率分布1206.5　超几何分布1266.6　泊松概率分布129本章小结132习题133第7章　连续型概率分布135学习目标135引言1357.1　均匀概率分布族1367.2　正态概率分布族1387.3　标准正态概率分布1397.4　二项分布的正态近似1487.5　指数分布族152本章小结154习题155第5～7章复习157第8章　抽样方法和中心极限定理163学习目标163引言1638.1　抽样方法1648.2　抽样误差1708.3　样本均值的抽样分布1718.4　中心极限定理1748.5　样本均值抽样分布的应用179本章小结181符号含义182习题182第9章　估计和置信区间185学习目标185引言1859.1　均值的点估计1869.2　总体均值的置信区间1879.3　比例的置信区间1989.4　选择适当的样本容量2009.5　有限总体修正因子203本章小结205习题205第8～9章复习207第10章　单样本假设检验210学习目标210引言21010.1　假设21110.2　假设检验21110.3　假设检验五步法21210.4　单侧与双侧显著性检验21510.5　总体均值的检验：已知总体标准差21610.6　假设检验中的p-值21910.7　总体均值的检验：总体标准差未知22110.8　关于比例的检验22710.9　第Ⅱ类错误229本章小结232符号含义233习题233第11章　两样本假设检验235学习目标235引言23511.1　两样本假设检验：独立样本23611.2　比例的两样本检验24011.3　总体均值的比较：总体标准差未知（合并t检验）24311.4　两样本的假设检验：相依样本25011.5　相依样本与独立样本的比较252本章小结255符号含义255习题255第12章　方差分析259学习目标259引言25912.1　F分布25912.2　比较两总体的方差26012.3　ANOVA的假定26312.4　ANOVA检验26412.5　关于成对处理均值的推断27012.6　双因素方差分析27212.7　具有交互作用的双因素方差分析276本章小结280符号含义281习题281第10~12章复习284第13章　线性回归与相关289学习目标289引言28913.1　相关分析29013.2　相关系数29113.3　相关系数的显著性检验29713.4　回归分析29913.5　斜率的显著性检验30413.6　评估回归方程的预测能力30613.7　预测区间估计30913.8　变换数据313本章小结316符号含义317习题317第14章　多元回归与相关分析321学习目标321引言32114.1　多元回归分析32214.2　评价多元回归方程32514.3　多元线性回归的推断32914.4　评价多元回归的假定33414.5　定性自变量33914.6　具有交互作用的回归模型34114.7　逐步回归34314.8　多元回归回顾346本章小结350符号含义351习题351第13～14章复习355第15章　指数359学习目标359引言35915.1　简单指数36015.2　为什么把数据转换成指数36115.3　指数的构造36215.4　未加权指数36315.5　加权指数36415.6　价值指数36815.7　特殊用途指数36915.8　消费价格指数37315.9　调整基期376本章小结378习题378第16章　时间序列与预测380学习目标380引言38016.1　时间序列的构成38116.2　移动平均38316.3　加权移动平均38516.4　线性趋势38716.5　最小二乘法38816.6　非线性趋势39016.7　季节波动39216.8　消除数据的季节影响39616.9　杜宾-瓦特森统计量399本章小结403习题403第15～16章复习406第17章　非参数方法：检验408学习目标408引言40817.1　拟合优度检验：期望频数相等40817.2　拟合优度检验：期望频数不等41217.3　卡方的局限性41317.4　检验一组数据是否来自正态总体41517.5　正态检验的图形和统计方法41717.6　列联表分析419本章小结423符号含义423习题423第18章　非参数方法：分级数据分析425学习目标425引言42518.1　符号检验42618.2　相依样本的威尔科克森符号秩检验43118.3　独立样本的威尔科克森秩和检验43518.4　克鲁斯卡尔-沃利斯检验：秩方差分析43718.5　秩相关441本章小结444符号含义445习题445第17~18章复习446第19章　统计过程控制与质量管理449学习目标449引言44919.1　质量控制简史44919.2　差异产生的原因45219.3　诊断图45319.4　质量控制图的用途和类型45519.5　受控和失控情形45919.6　属性控制图46119.7　验收抽样466本章小结468符号含义469习题469附录A　数据集��附录B　表格附录C　奇数题号的各章习题答案附录D　奇数题号的复习题答案附录E　应用测试答案

前言/序言

　　前　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。电话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。

洞察商业世界：现代管理决策的基石 图书名称： 洞察商业世界：现代管理决策的基石 (暂定名，以突出内容核心) 目标读者： 致力于在快速变化的商业环境中取得成功的企业管理者、市场分析师、金融专业人士，以及对数据驱动决策流程感兴趣的高级商科学生。 图书定位： 本书并非对传统统计工具的简单罗列，而是聚焦于如何将前沿的定量分析方法与复杂的商业实践无缝结合。它旨在构建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学模型与企业每日面临的实际问题，确保读者能够从海量数据中提炼出具有战略指导意义的洞察力。 --- 第一部分：商业决策的定量思维重塑 在信息爆炸的时代，数据已成为新时代的石油，但若缺乏提炼和应用的“炼油厂”，这些数据就毫无价值。本部分将彻底重塑读者对商业分析的传统认知，强调严谨的统计推理在不确定性决策中的核心地位。 第一章：从经验驱动到数据驱动的范式转换 本章深入探讨了当代商业环境对决策精确性的要求。我们将分析传统依赖直觉和经验的局限性，并系统阐述概率论和推断统计学如何作为抵御风险、量化不确定性的科学工具。重点讨论商业案例中常见的认知偏差，并展示如何利用统计框架来系统地规避这些偏差。我们将引入“业务情境下的假设建立”过程，强调问题定义比数据收集更重要。 第二章：数据的生命周期与质量控制 商业数据的来源日益多样化（交易记录、传感器数据、社交媒体反馈等），但其质量良莠不齐。本章专注于描述性统计在数据预处理中的关键作用。内容涵盖：如何运用集中趋势、离散度、偏度和峰度等指标来快速诊断数据集的健康状况；缺失值、异常值（Outlier）的识别、处理与对模型选择的影响；以及如何构建有效的数据可视化叙事，将复杂的分布特征直观地传达给非技术背景的决策层。 第三章：抽样的艺术与工商应用 在资源有限的商业调查中，有效的抽样是高效分析的前提。本章摒弃枯燥的理论，专注于复杂抽样设计在市场调研、质量控制和民意调查中的实际应用。讨论概率抽样（如分层抽样、整群抽样）与非概率抽样（如方便抽样、滚雪球抽样）在不同商业场景下的适用性与偏差风险。核心内容包括如何根据总体异质性设计最优样本量，并进行抽样误差的量化。 --- 第二部分：推断的精度：构建可信的商业预测模型 本部分是本书的核心，它将引导读者超越简单的平均数比较，进入构建和验证严谨推断模型的领域。 第四章：参数估计与信心区间：量化决策的“安全边际” 管理者需要知道预测的“精确度”，而非仅仅一个点估计。本章深入讲解点估计与区间估计（置信区间）的构建。我们将重点解析中心极限定理在财务预测和库存管理中的应用。特别探讨在小样本（如高价值产品发布测试）情况下，如何准确运用t分布而非正态近似，并解释置信水平（如95% vs 99%）在风险偏好不同的管理层之间的解读差异。 第五章：假设检验的战略应用：验证商业假设 假设检验是检验一项新策略是否真的有效（而非偶然发生）的科学工具。本章详细阐述零假设与备择假设的构建逻辑，并系统区分单尾与双尾检验在营销效果评估中的选择。内容包括：Z检验、t检验的精确应用边界；方差分析（ANOVA）在多因素A/B测试（如网站布局、定价层级）中的多线程比较；以及如何正确理解和运用P值，避免“统计显著性”与“商业重要性”的混淆。 第六章：回归分析的深化：揭示驱动业务增长的因子 回归模型是商业分析的“瑞士军刀”。本章将回归分析提升到战略层面。 1. 简单与多元线性回归： 重点讲解最小二乘法的几何意义，如何解释回归系数的边际效应在不同业务指标（如广告支出对销售额、员工培训对生产率）中的具体含义。 2. 模型诊断与修正： 深入剖析多重共线性、异方差性对模型稳定性的破坏，以及如何利用变量变换（如对数转换）和虚拟变量（Dummy Variables）来处理分类信息。 3. 模型选择的艺术： 介绍调整$R^2$、AIC/BIC准则，指导读者在模型复杂度与解释力之间找到最佳平衡点。 --- 第三部分：高级预测与非线性关系的建模 现代商业问题往往是非线性的，并且涉及时间序列的依赖性。本部分聚焦于处理这些复杂结构。 第七章：分类数据分析：市场细分与客户行为预测 当因变量是离散的（如客户是否流失、交易是否成功）时，线性模型失效。本章系统介绍逻辑回归（Logistic Regression）在二元结果预测中的核心地位。内容涵盖：如何解释Log Odds和胜算比（Odds Ratio），以及它们在评估风险因素（如信用评分、产品采纳意愿）中的直接商业价值。此外，还将引入泊松回归用于分析事件计数数据（如呼叫中心的接听次数）。 第八章：时间序列分析：理解商业节律与趋势 商业数据（如库存水平、股价、季节性销售）天然具有时间依赖性。本章提供一套完整的时间序列分解框架，分离出趋势、季节性与随机波动。核心内容包括：平稳性检验（如ADF检验）；利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）识别序列结构；以及构建ARIMA/SARIMA模型进行短期且高精度的需求预测，并探讨如何纳入外生变量（ARIMAX）以提高预测精度。 第九章：非参数与稳健方法：应对“脏数据”的挑战 并非所有数据都遵循完美的正态分布，且现实世界中存在无法被模型轻易解释的极端值。本章介绍非参数统计方法，它们不依赖于数据分布的严格假设，提供了更稳健的分析工具。讨论秩和检验（Mann-Whitney U Test）替代t检验，以及非参数回归的思想，确保分析结果在数据质量不佳时仍能提供可靠的见解。 --- 第四部分：高级主题与决策集成 本部分将前沿的统计概念与企业运营的实际场景紧密结合。 第十章：实验设计与因果推断（Design of Experiments, DOE） 在优化生产流程、药物试验或市场推广中，我们需要确定“干预A”是否真正“导致了结果B”。本章重点讲解随机化对照试验（RCT）的设计原则，包括因子设计和响应曲面法（Response Surface Methodology），目标是帮助管理者设计出能够明确区分因果关系的商业实验，从而避免虚假关联的误导。 第十一章：贝叶斯统计的回归与应用前景 相对于传统的频率派方法，贝叶斯统计允许我们将先验知识（基于历史经验或专家判断）整合到当前的分析中。本章介绍了贝叶斯推断的基本框架（先验、似然、后验），并展示它如何在小样本决策、动态风险评估以及需要持续学习和更新模型的场景中提供更具适应性的解决方案。 结语：建立企业的定量文化 本书最后总结了如何将这些工具部署到企业的数据治理和分析流程中。它强调统计学不仅是一种工具集，更是一种批判性思维模式，是现代企业在不确定性中做出最优资源配置的底层逻辑。本书旨在培养出能够驾驭复杂数据流、并将其转化为清晰商业战略的“数据翻译官”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对商业领域的统计学应用充满了好奇，尤其是在理解消费者行为和市场动态方面。《商务与经济统计方法》（原书第15版）的出现，满足了我对深入探索这一领域的渴望。我非常希望书中能详细介绍市场细分和客户画像的统计技术。例如，使用聚类分析来识别不同消费者群体，以及运用因子分析来理解消费者偏好。书中是否有实际案例，演示如何根据统计分析结果来制定有针对性的营销策略？另外，我对书中关于实验设计（Design of Experiments, DOE）的讲解也十分期待。在进行产品测试、广告效果评估时，科学的实验设计是获得可靠结论的关键。书中是否会介绍如何设计有效的实验，以及如何分析实验数据以得出有统计学意义的结论？我希望能从这本书中学习到如何运用统计学来更精准地理解和预测市场行为，从而为企业提供更具竞争力的市场洞察。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场研究领域摸爬滚打多年的老兵，我对统计工具的依赖程度不言而喻。这次入手《商务与经济统计方法》（原书第15版），主要看中了它在理论深度和实操性上的平衡。我特别关注的是书中对最新统计软件应用的介绍，例如 R 和 Python 在数据分析中的具体实现。毕竟，在快节奏的商业环境中，光有理论是远远不够的，如何快速、准确地从海量数据中提取有价值的信息，才是关键。书中是否有章节详细讲解如何使用这些工具进行回归分析、时间序列预测，或者更复杂的机器学习模型？我希望它能提供清晰的代码示例和步骤指导，让我能快速上手，并在实际项目中应用。同时，我也很在意书中对于统计假设检验的讲解是否足够透彻，以及如何根据不同的业务场景选择合适的检验方法。例如，在 A/B 测试中，如何正确地进行假设检验以确保实验结果的可靠性？书中关于抽样方法和样本大小确定的论述也至关重要，这直接关系到我研究结论的代表性。我期待这本书能成为我工作中的得力助手，帮助我更科学、更有效地分析商业数据，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我对数据分析一直抱有极大的热情，尤其是在学习和理解那些能帮助我洞察市场趋势、预测消费者行为的统计方法时。这本书《商务与经济统计方法》（原书第15版）的出版，让我眼前一亮。我非常好奇书中对于贝叶斯统计方法是否有深入的探讨。在传统的频率学派统计之外，贝叶斯方法近年来在金融风险建模、市场细分等领域展现出强大的生命力。我希望能看到书中关于先验分布的选择、后验分布的计算以及如何解释贝叶斯分析结果的详细阐述。此外，我对书中关于时间序列分析部分的内容也充满了期待。在经济预测、销售预测等领域，精准的时间序列模型至关重要。书中是否会介绍 ARIMA、GARCH 等经典模型，并结合实际案例进行讲解？对于一些新兴的时间序列模型，如 Prophet 或 LSTM 在统计建模中的应用，是否也有所提及？我希望这本书能为我提供一个全面且深入的视角，让我能够掌握更先进的统计分析技术，从而在竞争激烈的商业环境中获得优势。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名希望将理论知识转化为实际经济分析能力的学生来说，《商务与经济统计方法》（原书第15版）无疑是一本重量级的参考书。我非常想了解书中在微观经济学和宏观经济学统计建模方面的具体应用。例如，在计量经济学部分，是否会详细讲解 OLS 回归的各种前提假设，以及如何诊断和解决多重共线性、异方差等问题？对于面板数据分析，书中是否有介绍固定效应模型和随机效应模型的选择与应用？在宏观经济领域，我希望看到关于经济增长模型、通货膨胀预测以及货币政策有效性分析的统计方法。书中是否会提供一些真实的宏观经济数据集，并引导读者进行实证分析？另外，我也关心书中关于因果推断统计方法的内容。在研究政策效果、市场干预措施的影响时，如何避免混淆变量，建立可信的因果关系？我期待这本书能为我打下坚实的计量经济学基础，让我能够更深入地理解和分析经济现象。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在商业决策领域寻求更严谨支持的研究人员，我一直深信统计学是连接数据与洞察的桥梁。我购买《商务与经济统计方法》（原书第15版）的主要目的是希望它能在量化风险和优化资源配置方面提供切实可行的指导。我尤其关注书中关于多元统计分析的内容，比如主成分分析（PCA）和因子分析。在处理高维度的商业数据时，这些降维技术可以极大地简化分析过程，并帮助我们发现隐藏在数据背后的关键因素。书中是否有详细的案例，展示如何运用这些技术来识别影响公司业绩的关键驱动因素，或者为产品组合优化提供依据？此外，我对书中关于决策分析和统计决策理论的部分也相当感兴趣。在面对不确定性时，如何利用统计模型来评估不同决策的潜在风险和收益？书中关于博弈论和优化方法在统计决策中的应用，是否有所涉及？我期待这本书能够帮助我构建更 robust 的量化模型，从而在复杂的商业环境中做出更具战略性的决策。

评分☆☆☆☆☆

课程中必学的一门，希望有所收获。

评分☆☆☆☆☆

注意别买错了，不是商务与经济统计。 是商务与经济统计方法。。。还是不退了，这么便宜

评分☆☆☆☆☆

上课教材，发货速度快。

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

书质量很好 快递依旧给力

评分☆☆☆☆☆

不错。。。。

评分☆☆☆☆☆

经典中的经典

评分☆☆☆☆☆

纸张有点儿软，内容很不错，由浅入深

评分☆☆☆☆☆

纸张有点儿软，内容很不错，由浅入深