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[美] 詹姆斯·麦克拉夫(JamesT.McClav 著

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• 统计学
• 商务统计
• 经济统计
• 数据分析
• 计量经济学
• 概率论
• 回归分析
• 统计推断
• 管理科学
• 商业决策

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300206783

商品编码：1499725845

出版时间：2015-02-01

作  者:(美)詹姆斯·麦克拉夫(James T.McClave) 等 著;易丹辉,李扬 译 著作 定  价:68 出 版 社:中国人民大学出版社 出版日期:2015年02月01日 页  数:512 装  帧:平装 ISBN:9787300206783 ●第1章统计、数据和统计思维
●1.1统计
●1.2商业中的统计应用类型
●1.3统计的基本要素
●1.4过程（选学）
●1.5数据类型
●1.6收集数据：抽样及相关问题
●1.7统计在决策管理中的作用
●第2章数据集的描述方法
●2.1定性数据的描述
●2.2描述定量数据的图形方法
●2.3集中趋势的数值测度
●2.4变异性的数值测度
●2.5利用均值和标准差描述数据
●2.6相对位置的数值测度
●2.7异常值的检测方法：箱线图和z得分
●2.8二元关系的图形描述（选学）
●2.9时间序列图（选学）
●2.10描述性方法对事实的扭曲
●第3章概率
●部分目录

内容简介

《商务与经济统计学(靠前2版)》是一本强调统计推断的入门教程，广泛涵盖了在统计报告评估和决策支持时所必需的数据收集和分析的方法。除了保持前几版的风格外，《商务与经济统计学(靠前2版)》继续强调统计思维的建立、可靠性的评估以及基于数据的统计推断对数据购买者或生产者的价值。《商务与经济统计学(靠前2版)》的目标是“促进统计学在商学院中更加有效地运用”，因此体现出以下特点：强调统计知识的学习和统计思维的培养；分析应用中使用真实数据；使用计算机技术来辅助概念的理解和数据的分析；培养课堂内主动学习的能力；重视概念的理解，而非仅仅是统计理论的学习；突出概率的直观概念。 (美)詹姆斯·麦克拉夫(James T.McClave) 等 著;易丹辉,李扬 译 著作 詹姆斯·麦克拉夫（James T.McClave），统计学博士。曾在佛罗里达大学从事教学工作20年，教授过统计学的所有课程。后于1977年创建信息技术有限公司（InfoTech，Inc.），以应用统计学的理论来解决现实世界的问题。现任公司总裁兼首席执行官，佛罗里达大学统计学兼职教授。
易丹辉，中国人民大学统计学院教授，中国人民大学统计咨询研究中心主任。长期致力于统计学在各个领域的应用研究，主要面向经济、金融、保险、管理、医疗等领域，研究方向为预测与决策、风险管理与保险、生物医学统计。主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、“十一五”国家科技支撑计划项目、教育部人文社会等

《商业与经济统计学（第12版）》并非一本探讨统计学原理本身的学术巨著，而是一部实操性极强的指南，它将统计学这门看似枯燥的学科，巧妙地融入到商业运作和经济分析的浩瀚海洋之中。本书的独特之处在于，它不拘泥于理论的推演，而是聚焦于如何运用统计工具来理解、解释并最终影响商业和经济世界的实际问题。它犹如一位经验丰富的向导，带领读者穿越数据迷雾，找到隐藏在数字背后的商业洞察和经济规律。 本书并非旨在培养统计学家，而是致力于培养具备统计思维的商业人士和经济分析师。它认识到，在这个数据驱动的时代，无论是决策者、分析师还是任何需要在信息环境中做出判断的专业人士，都需要掌握一套行之有效的工具来驾驭海量数据，从中提炼出有价值的见解。因此，本书的内容编排紧密围绕着“应用”展开，从基础概念的引入，到复杂模型的阐释，无一不以解决实际商业和经济问题为导向。 在本书的开篇，读者会遇到的是统计学最基础的概念，但这些概念并非以抽象的数学定义呈现，而是通过生动的商业案例来阐述。例如，在介绍“描述性统计”时，本书会引导读者思考如何利用平均数、中位数、众数来概括公司的销售业绩，如何通过标准差来衡量产品质量的波动性，以及如何使用图表（如柱状图、折线图、饼图）来直观地展示市场份额、客户群体分布等关键信息。这些内容并非停留于“定义是什么”，而是深入到“为什么我们需要它”以及“它如何帮助我们理解商业现状”。 随着内容的深入，本书会逐渐引入“概率论”的核心思想，但同样以商业和经济场景为切入点。例如，在讨论“概率分布”时，本书会讲解如何利用二项分布来预测产品缺陷率，如何运用泊 menghasilkan分布来估计客户的购买频率，以及如何理解正态分布在分析金融市场波动性中的作用。这些概率模型并非是冷冰冰的数学公式，而是被赋予了“预测未来”、“评估风险”等实际意义。书中会引导读者思考，在不确定性充斥的市场环境中，概率思维如何帮助我们做出更明智的投资决策，如何更有效地进行风险管理。 本书的核心篇幅将围绕“推断性统计”展开，这是本书最具价值的部分之一。这里，统计学不再仅仅是描述现状，而是成为洞察未来的强大引擎。本书会系统地介绍“抽样分布”、“参数估计”和“假设检验”等关键概念，并将其与实际商业问题紧密结合。例如，在进行“市场调研”时，本书会指导读者如何从庞大的目标客户群体中抽取有代表性的样本，并利用样本数据来估计整体客户的满意度；在进行“新产品推广”时，本书会展示如何通过假设检验来判断广告宣传是否有效地提升了品牌知名度，或者新产品在不同区域的市场反应是否存在显著差异。 本书在“假设检验”部分将花费大量篇幅，因为它直接关系到商业决策的科学性。从简单的t检验、z检验，到卡方检验、方差分析（ANOVA），再到回归分析，本书会一步步展示这些工具如何在商业分析中落地。例如，在“产品定价”研究中，如何用假设检验来确定不同价格点对销售量的影响；在“营销活动效果评估”中，如何利用A/B测试的原理来比较不同广告文案的点击率；在“生产流程优化”中，如何运用方差分析来识别影响产品质量的关键生产环节。 “回归分析”无疑是本书的重头戏。它不仅是预测模型的基础，更是理解变量之间复杂关系的利器。本书会从最简单的“一元线性回归”入手，讲解如何分析广告支出与销售额之间的关系，如何预测房地产价格随房屋面积的变化。然后，它会自然过渡到“多元线性回归”，指导读者如何同时考虑多个因素（如价格、促销、竞争对手活动）来预测产品销量，或者如何分析一系列经济指标（如GDP增长率、利率、通货膨胀率）对股票市场走势的影响。本书还会触及“非线性回归”和“逻辑回归”，以应对更复杂的商业场景，例如预测客户是否会流失，或者分析影响产品购买决策的多种因素。 除了上述核心内容，本书还广泛涉猎了商业和经济统计学的其他重要领域。例如，在“时间序列分析”部分，它会教授如何分析销售额的季节性波动，如何预测未来一段时间的股票价格走势，如何识别经济周期中的趋势和周期性因素。在“非参数统计”部分，它会介绍在数据不满足正态分布等假设时，如何依然能够进行有效的统计推断，例如使用秩和检验来比较不同处理组的差异。 本书的另一个显著特点是其对“统计软件应用”的强调。它深知，在现代商业环境中，熟练掌握至少一种统计软件是至关重要的。因此，本书并非仅仅理论先行，而是会穿插介绍如何使用常见的统计软件（如Excel、SPSS、R、Python等）来执行各种统计分析。它会提供清晰的步骤指导和图文并茂的示例，让读者能够迅速将理论知识转化为实际操作技能。这使得本书成为一本“能上手”的教科书，而非“只能看”的书籍。 本书的语言风格清晰、简洁，避免了不必要的学术术语堆砌，力求让非统计学专业背景的读者也能轻松理解。它大量采用真实的商业案例和经济数据，使得统计学原理的应用场景更加具体化、形象化。通过阅读本书，读者不仅能掌握统计学的工具，更能培养一种“用数据说话”、“以数据驱动决策”的思维方式。 总而言之，《商业与经济统计学（第12版）》并非一本静态的理论书籍，而是一部动态的实践指南。它是一扇通往数据洞察的窗口，是一把解开商业和经济谜团的钥匙。无论您是初入职场的商业分析师，还是经验丰富的企业管理者，亦或是对经济运行规律充满好奇的研究者，本书都将是您不可或缺的伙伴，它将帮助您更精准地理解市场，更有效地进行决策，从而在竞争激烈的商业世界中立于不败之地。它所教授的，是将冰冷的数据转化为滚烫的商业价值，是理解世界、改变世界的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝配上简洁的白色字体，透露出一种严谨和专业的氛围。我原本以为内容会是那种枯燥乏味的理论堆砌，毕竟“统计学”这三个字听起来就让人望而生畏。然而，翻开第一章，那种感觉立刻烟消云散了。作者显然深谙如何将复杂的概念用最贴近生活的例子来阐释。比如，在讲解抽样方法时，他居然用了某连锁快餐店顾客满意度调查的案例，配上了清晰的流程图，让我这个对商科一窍不通的人也能迅速抓住要点。尤其让我印象深刻的是，书中对于市场趋势预测模型的介绍，并非停留在公式推导层面，而是深入分析了在宏观经济波动下，企业如何运用这些模型进行风险规避和战略调整。我甚至感觉自己不是在读一本教科书，而是在听一位经验丰富的商业顾问分享他的实战心得。书中穿插的小测验和思考题设计得非常巧妙，它们不仅仅是知识点的复述，更多的是引导我们去思考如何将这些统计工具应用到实际的商业决策中去。这种注重应用性和实践性的写作风格，极大地提升了阅读体验，让我觉得手中的每一页纸都充满了解决实际商业难题的潜力。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书对我的影响，那就是“思维重塑”。在阅读过程中，我深刻体会到作者试图建立的不仅仅是知识体系，更是一种量化思维模式。书中对商业智能（BI）的底层逻辑的拆解尤其精彩。它清晰地展示了，那些令人眼花缭乱的商业报告背后的数据处理流程，以及如何识别报告中隐藏的统计偏见和选择性呈现。我特别欣赏它在处理“伦理与统计”这一章节时的审慎态度。作者没有回避统计学在商业应用中可能带来的负面影响，比如如何利用统计手段来“美化”不利的业绩数据，或者如何设计带有误导性的市场调研问卷。这种对数据伦理的警示，使得这本书的厚重感更上一层楼，它教导我们不仅要做一个合格的分析师，更要做一个有责任感的商业决策者，确保每一次基于数据的行动都是公平和透明的。这使得这本书的价值远远超越了一本纯粹的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编者显然对信息技术在统计分析中的应用有着前瞻性的认识。我惊喜地发现，书中对主流统计软件（如R或Python库）的引用并非点到为止的附录，而是有机地融入到了各个分析方法的讲解之中。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它不仅展示了手算表格，还附带了用某种编程语言实现的简洁代码片段，可以直接在软件中运行，查看输出结果。这对于希望将理论立刻转化为实际操作的读者来说，简直是福音。我过去购买过一些号称“与时俱进”的统计教材，结果发现它们引用的软件界面还是五年前的旧版，内容严重滞后。但此书不同，它似乎在不断迭代更新，确保所提供的分析工具和技术都是当前行业内最前沿和最实用的。特别是它对大数据环境下统计推断的挑战所做的探讨，让我意识到传统的小样本统计方法在面对海量数据流时需要进行怎样的思维转换和模型修正，这点远超我的预期。

评分☆☆☆☆☆

我过去总觉得，统计学教材的命门在于其对概率论基础的阐述是否足够深入，如果根基不稳，后面的应用都会变成空中楼阁。然而，这本书在处理概率和分布这些基础概念时，采取了一种极其“去数学化”的路径。它没有一开始就抛出复杂的积分公式，而是从决策理论和不确定性管理的角度切入，先让读者建立起“风险感知”的框架。比如，在讲解贝叶斯推断时，它没有直接去计算复杂的后验概率，而是通过一个关于新产品上市成功率的持续修正过程来展示其迭代更新的威力。这种由果溯因的讲解方式，极大地降低了初学者的学习门槛。我记得有一次在工作中需要评估一个供应商的质量风险，我当时卡在了如何量化“先验信念”上，后来翻阅此书的这部分内容，豁然开朗。书中对假设检验的P值误解进行了非常尖锐和细致的批判，指出许多管理者常犯的逻辑错误，这对于提升我们这些非专业人士的统计素养来说，价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量绝对是教科书中的佼佼者。要知道，很多教材为了控制成本，纸张薄得像报纸，油墨印得也模模糊糊，读久了眼睛实在受不了。但这一本，纸张厚实，触感温润，即便是长时间盯着那些密集的图表和公式看，眼睛也不会感到强烈的疲劳感。更值得称赞的是，数据可视化的处理达到了一个极高的水准。那些关于回归分析结果的散点图、箱线图，色彩搭配既专业又不失美感，关键是图例清晰到令人发指，每一个变量的含义都交代得明明白白。我特别喜欢它在章节末尾提供的“案例深度剖析”部分，往往会引用一些国际知名企业的真实数据，比如一家跨国零售商的库存周转率优化过程，详细展示了他们如何运用时间序列分析来平抑季节性波动。这种真实世界的参照，比任何空泛的理论讲解都来得更有说服力。它让我深刻体会到，统计学绝不是孤立的数学分支，而是驱动现代商业决策的底层逻辑引擎。

评分☆☆☆☆☆

原版内容编排很好，但这版中文译本错误频出，经常让人为之一怔。另一方面讲，改错的同时倒是能加深印象。

评分☆☆☆☆☆

很棒的书

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

送货速度慢，而且还发错货了，不过服务态度还是不错的

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

很棒的书