商务与经济统计

作者简介

《商务与经济统计(原书第10版)》是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。第10版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一定的修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。

应用性强是《商务与经济统计(原书第10版)》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计(原书第10版)》的实用特点。

《商务与经济统计(原书第10版)》既可作为MBA、大学本科生和研究生的教材，也可供从事工商及行政管理和经济分析的人士参考。

书籍目录

译者简介译者序作者简介前言第1章 数据与统计资料第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法第4章 概率第5章 离散型概率分布第6章 连续型概率分布第7章 抽样和抽样分析第8章 区间估计第9章 假设检验第10章 两总体均值和比例的统计推断第11章 关于总体方差的统计推断第12章 拟合优度检验和独立性检验第13章 实验设计与方差分析第14章 简单线性回归第15章 多元回归第16章 回归分析：建立模型第17章 指数第18章 预测第19章 非参数方法第20章 质量管理的统计方法第21章 决策分析第22章 抽样调查附录A 统计表格附录B 自测题解答和偶数题答案附录C Excel函数的使用附录D 利用Minitab和Excel计算p-值附录E 参考书目

编辑推荐

《商务与经济统计(原书第10版)》是一本广泛流行于美国和世界许多国家，并被称为最经典的商务统计学教材之一。《商务与经济统计(原书第10版)》1998年引入中国，至今已翻译出版至第10版，十多年间因其应用性、趣味性和可读性得到了国内众多高校师生们的推崇和喜爱，成为指定教材和必读参考书。《商务与经济统计(原书第10版)》还穿插厂丰富翔实、鲜活生动的案例和人量习题，也介绍了Minitab与Excel软件在统计学中的应用，以及在光盘中提供了数据集，既为读者深入领会统计概念提供了最有效的厂具，也方便了读者的理解和学习。第10版的变化1.提供了计算p-值的Minitab和Excel步骤。2.使用厂累积标准正态分布表。3.增加了近200道最新、最真实的统计例题和练习。

前言

统计学是研究不确定性现象之数量规律性的方法论科学，在众多的专业、学科领域中，都起着重要的作用。应用统计学的概念与方法来处理商务与经济中的各种问题，就产生了商务与经济统计学，它是解决商务与经济中各种问题的有力工具之一。 美国辛辛那提大学的戴维R安德森等三位教授合著的《商务与经济统计》是一本很有特色的教材，我们曾将该书的第7版译成中文介绍给我国的读者，并得到众多读者的认可与积极的反应。2010年《商务与经济统计》第10版问世了，我们愿以最快的速度再次将新版的中文译本奉献给读者。 新版的《商务与经济统计》保留了以前版本的叙述风格与可读性，其最大特点是应用性强。本书以大量数据为基础，介绍各种统计方法在实际中的应用，每一种统计方法的介绍都联系一个案例，并配有大量的例题和练习。新版更新了1999年以前的实际数据，新增了一系列案例和200道例题和练习题。新版的实际数据基本来自2000年以后的《华尔街日报》、《今日美国》、《财富》等报刊，这些统计信息不仅能使学生产生兴趣，还能让学生从中学习统计方法及其应用。 本书的另一特点是通俗易懂。本书是为应用者准备的，全书避免了繁琐的数学推导，采用深入浅出、循序渐进的方法系统地介绍了统计学的知识。叙述严谨，基础坚实，实例与图表丰富，易于读者理解与掌握。 本书在绝大多数章节的末尾给出了利用Minitab和Excel进行各种统计分析的程序步骤，使得学生能够很容易地利用Minitab和Excel完成各种统计分析的运算。 本书安排了大量练习题，用来帮助学生更好地理解书中讲述的内容。其中的自测题可用于评价学生对书中介绍的各种统计方法的掌握程度。为方便读者自学，在附录B中给出了偶数练习题的答案和自测题的详细解答。 作为教材，本书有较多的应用层次，既可作为研究生、MBA和本科生的教材，也可供从事工商行政管理和经济分析的各类人员参考。读者可根据时间和需要，有选择地学习有关内容。 为了忠实于原著，我们在翻译过程中基本没做任何改动。考虑到我国读者的习惯，我们将原书中页边空白处的注解，改为页下注。另外，考虑到书后的名词索引没有译出的必要，将其删除，其余内容全部照译。

内容概要

丹尼斯J.斯威尼（Dennis J.Sweeney），辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。他出生在艾奥瓦州得梅因市，在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。在1978～1979年期间，斯威尼教授曾在宝洁公司管理科学小组工作；在1981～1982年期间，他是杜克大学的访问学者。斯威尼教授担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院的副院长。



    斯威尼教授已在管理科学与统计学领域发表了三十多篇论文和专著。国家科学基金、IBM公司、宝洁公司、Federated Department Stores（美国大型百货零售商之一）、Kroger（美国第三大零售集团）和辛辛那提天然气和电气公司等都曾对他的研究给予资助，这些研究的成果在Management Science、Operations Research、Mathematical Programming、Decision Sciences和其他杂志上发表。



    斯威尼教授在统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等领域已与他人合作出版了十部专著。

    托马斯A.威廉斯（Thomas A.Williams），罗切斯特理工学院商学院的管理科学教授。他出生在纽约州埃尔迈拉市，在克拉克森大学获得学士学位，在Rensselaer理工学院完成研究生学业并获得硕士和博士学位。



    在进入罗切斯特理工学院商学院之前，威廉斯教授在辛辛那提大学工商管理学院担任了7年教学工作，在那里他制订了信息系统专业的本科教学计划，并且担任协调人。在罗切斯特理工学院，他是决策科学系的第一任主席。他不但讲授本科生的管理科学与统计学课程，还讲授研究生的回归与决策分析课程。



    威廉斯教授在管理科学、统计学、生产与运作管理和数学领域与他人合作出版了II部专著。他为《财富》500强中多家公司提供咨询服务，从数据分析的使用到大型回归模型的开发，都在他的工作范围之内。

    戴维 R.安德森是辛辛那提大学工商管理学院定量分析领域的教授，他生于北达科他州的大福克斯，早年在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授曾任定量分析与运营管理系的主任以及工商管理学院的副院长，他还曾任学院高级管理项目的主管。



    在辛辛那提大学，安德森教授为商学院的学生讲授统计概论、为研究生教授回归分析、多变量分析以及管理科学。他还在华盛顿劳工部教授统计学。因为在教学和对学生组织服务上的卓越表现，他曾获得诸多奖项和提名。



    安德森教授与人合著了10本教科书，内容涵盖了统计、管理科学、线性规划及生产运作管理。在抽样和统计方法领域里，他还是个活跃的咨询人士。

章节摘录

插图：如果数据具有顺序数据的性能，并可以按某一固定度量单位表示数值间的间隔，这种变量的测量尺度就是间隔尺度（interval scale）。间隔数据永远是数值型的。学生能力测验（SAT）的分数是间隔尺度数据的一个例子。例如，三个学生的SAT分数分别为1120，1 050和970，能够按最好到最差进行排序。另外，分数之间的差异是有一定意义的，比如，学生1的分数比学生2的分数多1120-1050：70分，学生2的分数比学生3的分数多1 050-970：80分。如果数据具有间隔数据的所有性能，并且两个数值之比是有意义的，这种变量的测量尺度就是比率尺度（ratio scale）。像距离、高度、重量和时间等变量都用比率尺度度量。比率尺度需要有一个零值，变量取零值时表示什么也不存在。例如，让我们来考虑汽车的成本，零值意味着汽车没有成本或是免费的。另外，如果拿30 000美元成本的一辆汽车与15 000美元成本的一辆汽车进行比较，比率值30 000／15 000：2，表示第一辆汽车的成本是第二辆汽车成本的两倍。1.2.3  品质型数据和数量型数据数据还可以进一步划分为品质型和数值型。品质型数据（qualitative data）是用于反映每一个体属性的标签或名称。品质型数据既可以用名义尺度也可以用顺序尺度度量，既可以是非数值型的也可以是数值型的。数量型数据（quantitative data）是表示大小或多少的数值。数值型数据既可以用间隔尺度也可以用比率尺度度量。品质变量（qualitative variable）是用品质型数据表示的变量，数量变量（quantitative variable）是用数量型数据表示的变量。适合一个特殊变量的统计分析（取决于变量是品质型的还是数量型的。如果变量是品质型的，统计分析是极其有限的。我们通过记录每一品质分类中观测值的数目，或计算每一品质分类中观测值的比例来汇总品质型数据。但是，即使品质型数据用数值代码表示，但对其进行加、减、乘和除等数学运算也是没有意义的。2.1节将介绍汇总品质型数据的方法。另一方面，对数量型数据进行数学运算，可以得到有意义的结果。例如，对数量型数据，先将数据值求和然后除以观测值的个数，可以计算出数据的平均值。这个平均数是有意义的，并且易于解释。一般地，当数据是数值型时，有更多的统计方法可供选择。

图书封面

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