本書的最大特色是應用性強。本書以大量數(shù)據(jù)為基礎，介紹各種統(tǒng)計方法在實際中的應用，每一種統(tǒng)計方法的介紹都聯(lián)系一個案例，并配有大量的例題和練習。
本書的另一特色是通俗易懂。全書避免了煩瑣的數(shù)學推導，深入淺出、循序漸進地介紹了統(tǒng)計學的知識，實例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握�？紤]到Microsoft Excel是人們日常工作中易學易用的一種軟件，本書詳細介紹了Excel 進行統(tǒng)計分析的方法和步驟。
此外，本書還設計了大量練習題，用來幫助學生更好地理解書中的內容，并掌握各種統(tǒng)計方法的運用。為方便讀者自學，本書還在附錄中給出了部分習題的詳細解答。
本書非常適合國內本科生、研究生、MBA的教學，也可供從事實際工作的人員學習參考。
大師經典著作！ 商務與經濟統(tǒng)計學（英文版·精編版第5版）
《商務與經濟統(tǒng)計學》的目的是向學生，主要是向那些工商管理和經濟學研究領域的學生概念性地介紹統(tǒng)計學及其各種應用方面的知識。本書的編寫以應用為導向，并考慮到非數(shù)學專業(yè)人員的需要;所需要的必備數(shù)學基礎為代數(shù)知識。數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計方法的應用是本書的結構及講述內容的一個不可或缺的部分。每種方法的討論與發(fā)展都通過應用呈現(xiàn)出來，并運用統(tǒng)計結果進行問題的決策和解答。盡管本書以應用為導向，但我們還是謹慎地給出了適當?shù)姆椒ㄍ茖н^程，并且運用了所涉及論題通常使用的符號。因此，同學們將會發(fā)現(xiàn)，本書為學習高級統(tǒng)計學打下了堅實的基礎。
托馬斯威廉斯（Thomas A. Williams） 美國羅切斯特理工大學商學院管理科學教授。在克拉克森大學獲得學士學位，在倫斯勒理工大學獲得碩士學位和博士學位。曾在辛辛那提大學工商管理學院擔任了7年的教學工作，制定了信息系統(tǒng)專業(yè)的本科教學計劃，并擔任協(xié)調人。他還是羅切斯特理工大學決策科學系的第一任主席。他不但講授本科生的管理科學與統(tǒng)計學課程，而且還講授研究生的回歸與決策分析課程。
丹尼斯斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美國辛辛那提大學數(shù)量分析系教授和生產力提高中心主任。在德雷克大學獲得工商管理學士學位，在印第安納大學獲得工商管理碩士和工商管理博士學位，并成為NDEA會員。曾擔任辛辛那提大學數(shù)量分析系主任和工商管理學院副院長。
戴維安德森（David R. Anderson） 美國辛辛那提大學工商管理學院數(shù)量分析系教授。在普度大學獲得學士、碩士和博士學位。擔任辛辛那提大學數(shù)量分析與運作管理系主任及工商管理學院副院長，還是工商管理學院首個高管項目的協(xié)調人。
第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
1.1 統(tǒng)計學在商務和經濟中的應用
1.2 數(shù)據(jù)
1.3 數(shù)據(jù)來源
1.4 描述統(tǒng)計
1.5 統(tǒng)計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析
第2章 描述統(tǒng)計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數(shù)據(jù)匯總
2.2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總
2.3 探索性數(shù)據(jù)分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統(tǒng)計學:數(shù)值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量 第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
1.1 統(tǒng)計學在商務和經濟中的應用
1.2 數(shù)據(jù)
1.3 數(shù)據(jù)來源
1.4 描述統(tǒng)計
1.5 統(tǒng)計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析
第2章 描述統(tǒng)計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數(shù)據(jù)匯總
2.2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總
2.3 探索性數(shù)據(jù)分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統(tǒng)計學:數(shù)值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量
3.3 分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測
3.4 探索性數(shù)據(jù)分析
3.5 兩變量間關系的度量
3.6 加權平均數(shù)和使用分組數(shù)據(jù)
第4章 離散型概率分布
4.1 隨機變量
4.2 離散型概率分布
4.3 數(shù)學期望與方差
4.4 二項概率分布
4.5 泊松概率分布
4.6 超幾何概率分布
第5章 連續(xù)型概率分布
5.1 均勻概率分布
5.2 正態(tài)概率分布
第6章 抽樣和抽樣分布
6.1 EAI公司的抽樣問題
6.2 抽樣
6.3 點估計
6.4 抽樣分布簡介
6.5 的抽樣分布
6.6 的抽樣分布
第7章 區(qū)間估計
7.1 總體均值:σ已知
7.2 總體均值:σ未知
7.3 樣本容量的確定
7.4 總體比率
第8章 假設檢驗
8.1 原假設和備擇假設的建立
8.2 第一類錯誤和第二類錯誤
8.3 總體均值:σ已知
8.4 總體均值:σ未知
8.5 總體比率
第9章 均值比較、實驗設計和方差分析
9.1 兩總體均值之差的推斷:σ1和σ2 已知
9.2 兩總體均值之差的推斷:σ1 和σ2 未知
9.3 兩個總體均值之差的推斷:匹配樣本
9.4 實驗設計和方差分析簡介
9.5 方差分析和完全隨機化設計
第10章 比率的比較和獨立性檢驗
10.1 兩個總體比率之差的推斷
10.2 多項總體比率的假設檢驗
10.3 獨立性檢驗
第11章 簡單線性回歸
11.1 簡單線性回歸模型
11.2 最小二乘法
11.3 判定系數(shù)
11.4 模型的假定
11.5 顯著性檢驗
11.6 應用估計的回歸方程進行估計和預測
11.7 Excel回歸工具
11.8 殘差分析:證實模型假定
第12章 多元回歸
12.1 多元回歸模型
12.2 最小二乘法
12.3 多元判定系數(shù)
12.4 模型的假定
12.5 顯著性檢驗
12.6 利用估計的回歸方程進行估計和預測
12.7 定性自變量
12.8 模擬曲線關系
附錄A 統(tǒng)計表格
附錄B 習題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統(tǒng)計分析工具
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