图书介绍
商务统计 第2版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- （美）夏普，（美）德沃，（美）维尔曼著 著
- 出版社： 北京：中国人民大学出版社
- ISBN：9787300222660
- 出版时间：2016
- 标注页数：478页
- 文件大小：74MB
- 文件页数：495页
- 主题词：商业统计学
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图书目录
第一篇 数据探索与数据收集1
第1章 统计学与变异3
1.1 统计学是什么？3
1.2 本书有何用处4
第2章 数据9
2.1 什么是数据10
2.2 变量类型14
2.3 数据来源：where、how和when18
小结22
第3章 调查与抽样25
3.1 抽样调查三原则26
3.2 总体与参数30
3.3 一般样本设计31
3.4 有效调查37
3.5 怎样使抽样变糟39
小结43
第4章 展示与描述定性数据47
4.1 汇总定性变量48
4.2 展示定性变量51
4.3 探索两个定性变量：列联表55
小结69
第5章 展示与描述定量数据74
5.1 显示定量数据75
5.2 形状80
5.3 中心83
5.4 分布的离散度85
5.5 形状、中心与离散度——一个总结89
5.6 五数概括与箱线图89
5.7 组间比较93
5.8 确认异常值96
5.9 标准化98
5.10 时间序列数据100
小结106
第6章 相关性与线性回归114
6.1 观察散点图116
6.2 在散点图中指定变量的角色118
6.3 理解相关关系120
6.4 潜在变量与因果关系126
6.5 线性模型128
6.6 相关性与直线129
6.7 向均值的回归133
6.8 模型检验135
6.9 模型的变异和R2138
6.10 真实性检验：回归是否合理？141
小结146
第二篇 建模与推断157
第7章 随机性与概率159
7.1 随机现象与概率160
7.2 不存在的平均值法则162
7.3 不同类型的概率164
7.4 概率原则165
7.5 联合概率与列联表172
7.6 条件概率173
7.7 创建列联表176
7.8 概率树177
7.9 转换条件：贝叶斯准则179
小结181
第8章 随机变量与概率模型185
8.1 随机变量的期望值186
8.2 随机变量的标准差188
8.3 期望值与方差的性质191
8.4 离散概率模型195
8.5 连续型随机变量204
小结221
第9章 抽样分布与比例的置信区间225
9.1 样本比例的分布226
9.2 比例的抽样分布228
9.3 中心极限定理233
9.4 置信区间238
9.5 误差幅度：确定性与精确性242
9.6 假设与条件245
9.7 选择样本容量248
小结254
第10章 比例的假设检验259
10.1 假设260
10.2 作为假设检验的审判263
10.3 P值264
10.4 假设检验的原理266
10.5 备择假设268
10.6 α水平与显著性271
10.7 临界值274
10.8 置信区间与假设检验275
10.9 两类错误279
10.10 检验效力281
小结285
第11章 均值的置信区间和假设检验291
11.1 均值的抽样分布292
11.2 抽样分布模型如何有效293
11.3 戈塞特与t分布295
11.4 均值的置信区间298
11.5 假设与条件300
11.6 检验关于均值的假设——单样本t检验308
小结314
第12章 比较两个组320
12.1 比较两个均值321
12.2 两样本t检验324
12.3 假设与条件325
12.4 两个均值之差的置信区间330
12.5 合并的t检验332
12.6 图基快速检验337
12.7 配对数据339
12.8 配对t检验341
小结347
第13章 计数的推断：卡方检验356
13.1 拟合优度检验358
13.2 解释卡方值363
13.3 检验残差364
13.4 齐性的卡方检验365
13.5 比较两个比例372
13.6 独立性的卡方检验374
小结381
第三篇 决策建模389
第14章 回归的推断391
14.1 总体与样本392
14.2 假设与条件393
14.3 回归推断396
14.4 预测值的标准误402
14.5 使用置信区间和预测区间406
14.6 外推与预测408
14.7 不寻常与异常的观测值410
14.8 处理汇总值414
14.9 线性性质416
小结420
第15章 多元回归427
15.1 多元回归模型429
15.2 解释多元回归的系数431
15.3 多元回归模型的假设和条件433
15.4 检验多元回归模型440
15.5 调整后的R2与F统计量442
小结446
第16章 数据挖掘概述452
16.1 直接的市场营销452
16.2 数据453
16.3 数据挖掘的目标455
16.4 数据挖掘的误区456
16.5 成功的数据挖掘457
16.6 数据挖掘的问题459
16.7 数据挖掘的算法460
16.8 数据挖掘的过程464
16.9 总结466
小结468
附录471