基本信息

• 商品名稱：基於Excel的商務與經濟統計(附光盤)/全美*新工商管理**教材譯叢
• 作者：(美)托馬斯·A.威廉姆斯//丹尼斯·J.斯威尼//大衛·R.安德森|譯者:楊寶臣//張詩學
• 代碼：76
• 出版社：北京大學
• ISBN號：9787301186466

其他參考信息

• 出版時間：2011-04-01
• 印刷時間：2011-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：508
• 字數：835千字

編輯推薦語

托馬斯·A.威廉姆斯、丹尼斯·J.斯威尼、大衛·R.安德森編著的《基於Excel的商務與經濟統計》旨在向以工商管理和經濟學等專業為主的學生介紹統計學的有關知識及其多種應用。本書以應用為主，讀者無須具有高深的數學知識，隻要掌握數學中的代數知識即可。 《基於Excel的商務與經濟統計》的主要內容是數據分析與統計方法的應用，書中關於每種方法的討論與展開都是在應用背景下進行的，借助這些統計結果，讀者可以*深入地理解問題的本質及其解決辦法。 在應用的基礎上，本書會提供一套合理的方法論，並注意使用一些在該領域已經被普遍接受的概念，為讀者深入學習統計學知識打下堅實的基礎。讀者若想繼續深入研究，請參閱附錄中的相關文獻。

內容提要

托馬斯·A.威廉姆斯、丹尼斯·J.斯威尼、大衛·R.安德森編著的《 基於Excel的商務與經濟統計》主要將統計學的概念與方法應用於商務與經 濟領域，旨在為解決商務與經濟中的各種問題提供有力的工具。本書*大 的特色是應用性強，繫統介紹了數據分析與統計方法在實踐中的應用，尤 其突出介紹了EXCEL在統計決策中的應用。很適合MBA、大學本科生應用， 同時也可以作為工商管理和經濟分析人士作為參考用書。
     《基於Excel的商務與經濟統計》從管理的實踐問題入手，將統計學的 知識適時地滲透於實際案例中，使讀者對相關概念或理論產生一個感性的 認識。大量實際案例貫穿其中，使統計學知識生動易懂。詳細介紹統計學 方法在Excel軟件中的操作步驟，增強了統計方法的可操作性。本書以應用 為主，讀者無需具有高深的數學知識，隻要掌握數學中的代數知識即可。
    為教師和學生準備了詳實完備的教輔資料和習題。
    

作者簡介

丹尼斯·J.斯威尼（Denns J.Sweeney）。數量分析學教授，克拉克森大學生產促進中心的創始人之一。出生於愛荷華州得梅因，先後取得德雷克大學（Drake University）學士學位、印第安納大學（Indian University）工商管理學碩士和博士學位並得到美國國防 門的資助。在管理科學與統計學領域發表論文和專著30餘篇，參與編寫著作10餘部，領域涉及統計學、管理科學、線性規劃和生產運作管理等。 托馬斯·A.威廉姆斯（Thomas A.Williams）。羅徹斯特理工學院（Rochester Institute of Technology）商學院管理學教授。出生於美國紐約艾爾邁拉，於克拉克森大學（Clarkson University）取得學士學位後，進入仁斯利爾理工學院（Rensselaer Polytechnic Institute）深造，取得碩士和博士學位。參與編寫著作11部，內容涉及管理科學、統計學、生產運作管理和數學等，為眾多世界500強企業擔任過順問，科研領域遍及從數據分析到大型模型的開發。 大衛·R.安德森（David R.Anderson）。辛辛那提大學工商管理學院數量分析學教授。出生於美國北達科他州大福克斯，取得普度大學（Purdue University）學士、碩士和博士學位，曾任數量分析和運籌管理研究所主任，工商管理學院副院長。參與編寫著作10餘部，領域涉及統計、管理科學、線性規劃和生產運作管理等，是抽樣統計和統計方法方面的知名顧問。

目錄

**章 數據與統計學
1.1 統計在商業和經濟中的應用
1.2 數據
1.3 數據來源
1.4 描述統計學
1.5 統計推斷
1.6 應用Exeel進行統計分析
第二章 描述統計學：表格法和圖形法
2.1 彙總分析定性數據
2.2 定量數據彙總分析
2.3 探索性數據分析：莖葉圖
2.4 交叉列表和散點圖
第三章 描述統計學：數量方法
3.1 位置測度
3.2 變異程度測度
3.3 分布形態、相對位置的測度以及異常值的檢測
3.4 探索性數據分析
3.5 雙變量相關關繫測度
3.6 加權平均值和分組數據
第四章 概率概述
4.1 試驗、加法法則和概率賦值
4.2 事件及其概率
4.3 概率的幾種基本關繫
4.4 條件概率
4.5 貝葉斯定理
第五章 離散型概率分布
5.1 隨機變量
5.2 離散型概率分布
5.3 期望值與方差
5.4 二項分布
5.5 泊松概率分布
5.6 超幾何分布
第六章 連續型概率分布
6.1 均勻概率分布
6.2 正態概率分布
6.3 指數概率分布
第七章 抽樣和抽樣分布
7.1 電子聯合公司的抽樣問題
7.2 簡單隨機抽樣
7.3 點估計
7.4 抽樣分布簡介
7.5 x的抽樣分布
7.6 p的抽樣分布
7.7 抽樣方法
第八章 區間估計
8.1 總體均值的區間估計：假設σ已知
8.2 總體均值的區間估計：假設σ未知
8。3 確定樣本容量
8.4 總體比例的區間估計
第九章 假設檢驗
9.1 構造原假設和備擇假設
9.2 **類錯誤和第Ⅱ類錯誤
9.3 總體均值的假設檢驗：σ已知的情況
9.4 總體均值的假設檢驗：σ未知的情況
9.5 總體比例的假設檢驗
第十章 兩個總體均值和比例的統計推斷
10.1 兩個總體均值之差的推斷：σ1和σ2已知
10.2 兩個總體均值之差的推斷：σ1和σ2未知
10.3 兩個總體均值之差的推斷：配對樣本
10.4 兩個總體比例之差的推斷
第十一章 總體方差的推斷
11.1 單個總體方差的推斷
11.2 兩個總體方差的推斷
第十二章 方差分析和試驗設計
12.1 方差分析簡介
12.2 方差分析：k個總體均值相等的檢驗
12.3 多重比較
12.4 試驗設計簡介
12.5 完全隨機設計
12.6 隨機區組設計
12.7 因子試驗
第十三章 簡單線性回歸
13.1 簡單線性回歸模型
13.2 *小二乘法
13.3 樣本決定繫數
13.4 模型假定
13.5 顯著性檢驗
13.6 Excel的回歸工具
13.7 運用樣本回歸方程進行估計和預測
13.8 殘差分析：驗證模型假設的有效性
13.9 異常值與有特殊影響的觀測值
第十四回歸
14.回歸模型
14.2 *小二乘法
14.回歸樣本決定繫數
14.4 模型假定
14.5 顯著性檢驗
14.6 利用樣本回歸方程進行估計和預測
14.7 定性自變量
14.8 殘差分析
第十五章 回歸分析：建模問題
15.1 一般線性模型
15.2 變量增減的確定
15.3 較多自變量問題分析
15.4 變量選擇方法
15.5 殘差分析
15.6 方差分析和實驗設回歸方法
第十六章 非參數估計
16.1 符號檢驗
16.2 Wilcoxon符號秩檢驗
16.3 Mann-Whitney-Wilcoxon秩和檢驗
16.4 Kruskal-wallis檢驗
16.5 秩相關
第十七章 質量控制的統計方法
17.1 理論框架
17.2 統計過程控制
17.3 驗收抽樣
附錄A
附錄B