目　　錄 出版說明 導讀 作者簡介 前言 第1章　數(shù)據(jù)與統(tǒng)計資料1 實踐中的統(tǒng)計：彭博商業(yè)周刊2 1.1　統(tǒng)計學在商務和經(jīng)濟中的應用3 1.1.1　會計3 1.1.2　財務4 1.1.3　市場營銷4 1.1.4　生產(chǎn)4 1.1.5　經(jīng)濟4 1.1.6　信息系統(tǒng)5 1.2　數(shù)據(jù)5 1.2.1　個體、變量和觀測值5 1.2.2　測量尺度7 1.2.3　分類型數(shù)據(jù)和數(shù)量型數(shù)據(jù)8 1.2.4　截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)8 1.3　數(shù)據(jù)來源11 1.3.1　現(xiàn)有來源11 1.3.2　觀測性研究12 1.3.3　實驗13 1.3.4　時間與成本問題13 1.3.5　數(shù)據(jù)采集誤差13 1.4　描述統(tǒng)計14 1.5　統(tǒng)計推斷16 1.6　邏輯分析方法17 1.7　大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘18 1.8　計算機與統(tǒng)計分析20 1.9　統(tǒng)計工作的道德準則20 小結(jié)22 關鍵術語23 補充練習24 第2章　描述統(tǒng)計學Ⅰ：表格法和圖形法32 實踐中的統(tǒng)計：高露潔–棕欖公司33 2.1　匯總分類變量的數(shù)據(jù)34 2.1.1　頻數(shù)分布34 2.1.2　相對頻數(shù)分布和百分數(shù)頻數(shù)分布35 2.1.3　條形圖和餅形圖35 2.2　匯總數(shù)量變量的數(shù)據(jù)41 2.2.1　頻數(shù)分布41 2.2.2　相對頻數(shù)分布和百分數(shù)頻數(shù)分布43 2.2.3　打點圖43 2.2.4　直方圖44 2.2.5　累積分布45 2.2.6　莖葉顯示46 2.3　用表格方式匯總兩個變量的數(shù)據(jù)55 2.3.1　交叉分組表55 2.3.2　辛普森悖論58 2.4　用圖形顯示方式匯總兩個變量的數(shù)據(jù)64 2.4.1　散點圖和趨勢線64 2.4.2　復合條形圖和結(jié)構(gòu)條形圖65 2.5　數(shù)據(jù)可視化：創(chuàng)建有效圖形顯示的最佳實踐71 2.5.1　創(chuàng)建有效的圖形顯示71 2.5.2　選擇圖形顯示的類型72 2.5.3　數(shù)據(jù)儀表板72 2.5.4　實踐中的數(shù)據(jù)可視化：辛辛那提動植物園74 小結(jié)77 關鍵術語78 重要公式79 補充練習79 案例2-1　Pelican商店84 案例2-2　電影業(yè)85 案例2-3　皇后市86 附錄2A　使用Minitab的表格和圖形描述87 附錄2B　使用Excel的表格和圖形描述90 第3章　描述統(tǒng)計學Ⅱ：數(shù)值方法102 實踐中的統(tǒng)計：Small Fry設計公司103 3.1　位置的度量104 3.1.1　平均數(shù)104 3.1.2　加權平均數(shù)106 3.1.3　中位數(shù)107 3.1.4　幾何平均數(shù)109 3.1.5　眾數(shù)110 3.1.6　百分位數(shù)111 3.1.7　四分位數(shù)112 3.2　變異程度的度量118 3.2.1　極差118 3.2.2　四分位數(shù)間距119 3.2.3　方差119 3.2.4　標準差120 3.2.5　標準差系數(shù)121 3.3　分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測125 3.3.1　分布形態(tài)125 3.3.2　z-分數(shù)125 3.3.3　切比雪夫定理127 3.3.4　經(jīng)驗法則128 3.3.5　異常值的檢測130 3.4　五數(shù)概括法和箱形圖133 3.4.1　五數(shù)概括法133 3.4.2　箱形圖134 3.4.3　利用箱形圖的比較分析135 3.5　兩變量間關系的度量138 3.5.1　協(xié)方差138 3.5.2　協(xié)方差的解釋140 3.5.3　相關系數(shù)141 3.5.4　相關系數(shù)的解釋144 3.6　數(shù)據(jù)儀表板：增加數(shù)值度量以提高有效性148 小結(jié)151 關鍵術語152 重要公式153 補充練習155 案例3-1　Pelican商店160 案例3-2　電影業(yè)161 案例3-3　亞太地區(qū)的商學院162 案例3-4　天使巧克力的網(wǎng)絡交易164 案例3-5　非洲象數(shù)量165 附錄3A　使用Minitab計算描述統(tǒng)計量166 附錄3B　使用Excel計算描述統(tǒng)計量168 第7章　抽樣和抽樣分布172 實踐中的統(tǒng)計：MeadWestvaco有限公司173 7.1　Electronics Associates 公司的抽樣問題174 7.2　抽樣175 7.2.1　自有限總體的抽樣175 7.2.2　自無限總體的抽樣177 7.3　點估計180 應用中的建議182 7.4　抽樣分布簡介184 7.5　x–的抽樣分布186 7.5.1　x–的數(shù)學期望187 7.5.2　x–的標準差187 7.5.3　x–的抽樣分布的形式188 7.5.4　EAI問題中x–的抽樣分布189 7.5.5　x–的抽樣分布的實際應用190 7.5.6　樣本容量與x–的抽樣分布的關系192 7.6　p–的抽樣分布196 7.6.1　p–的數(shù)學期望197 7.6.2　p–的標準差197 7.6.3　p–的抽樣分布的形式198 7.6.4　p–的抽樣分布的實際應用199 7.7　點估計的性質(zhì)202 7.7.1　無偏性202 7.7.2　有效性203 7.7.3　一致性204 7.8　其他抽樣方法205 7.8.1　分層隨機抽樣205 7.8.2　整群抽樣205 7.8.3　系統(tǒng)抽樣206 7.8.4　方便抽樣206 7.8.5　判斷抽樣207 小結(jié)207 關鍵術語208 重要公式209 補充練習209 案例　Marion Dairies公司212 附錄7A　的數(shù)學期望和標準差212 附錄7B　用Minitab進行隨機抽樣214 附錄7C　用Excel進行隨機抽樣215 第8章　區(qū)間估計216 實踐中的統(tǒng)計：Food Lion217 8.1　總體均值的區(qū)間估計：已知情形218 8.1.1　邊際誤差和區(qū)間估計218 8.1.2　應用中的建議222 8.2　總體均值的區(qū)間估計：未知情形224 8.2.1　邊際誤差和區(qū)間估計225 8.2.2　應用中的建議228 8.2.3　利用小樣本228 8.2.4　區(qū)間估計方法小結(jié)230 8.3　樣本容量的確定233 8.4　總體比率的區(qū)間估計236 樣本容量的確定238 小結(jié)242 關鍵術語243 重要公式243 補充練習244 案例8-1　Young Professional雜志247 案例8-2　Gulf Real Estate Properties公司248 案例8-3　Metropolitan Research有限公司248 附錄8A　用Minitab求區(qū)間估計250 附錄8B　用Excel求區(qū)間估計252 第9章　假設檢驗255 實踐中的統(tǒng)計：John Morrell有限公司256 9.1　原假設和備擇假設的建立257 9.1.1　將研究中的假設作為備擇假設257 9.1.2　將受到挑戰(zhàn)的假說作為原假設258 9.1.3　原假設和備擇假設形式的小結(jié)259 9.2　第一類錯誤和第二類錯誤260 9.3　總體均值的檢驗：已知情形263 9.3.1　單側(cè)檢驗263 9.3.2　雙側(cè)檢驗269 9.3.3　小結(jié)與應用建議271 9.3.4　區(qū)間估計與假設檢驗的關系273 9.4　總體均值的檢驗：未知情形278 9.4.1　單側(cè)檢驗278 9.4.2　雙側(cè)檢驗279 9.4.3　小結(jié)與應用建議281 9.5　總體比率的假設檢驗284 小結(jié)286 9.6　假設檢驗與決策289 9.7　計算第二類錯誤的概率290 9.8　對總體均值進行假設檢驗時樣本容量的確定295 小結(jié)298 關鍵術語299 重要公式300 補充練習300 案例9-1　Quality Associates有限公司303 案例9-2　Bayview大學商科學生的道德行為305 附錄9A　用Minitab進行假設檢驗306 附錄9B　用Excel進行假設檢驗308 第10章兩總體均值和比例的推斷313 實踐中的統(tǒng)計：美國食品與藥物管理局314 10.1　兩總體均值之差的推斷：1和2已知315 10.1.1　1–2的區(qū)間估計315 10.1.2　1–2的假設檢驗317 10.1.3　實用建議319 10.2　兩總體均值之差的推斷：1和2未知322 10.2.1　1–2的區(qū)間估計322 10.2.2　1–2的假設檢驗324 10.2.3　實用建議326 10.3　兩總體均值之差的推斷：匹配樣本330 10.4　兩總體比例之差的推斷336 10.4.1　p1–p2的區(qū)間估計336 10.4.2　p1–p2的假設檢驗338 小結(jié)342 關鍵術語342 重要公式343 補充練習344 案例　Par公司347 附錄10A　用Minitab進行兩個總體的推斷348 附錄10B　用Excel進行兩個總體的推斷350 第11章　總體方差的統(tǒng)計推斷353 實踐中的統(tǒng)計：美國審計總署354 11.1　一個總體方差的統(tǒng)計推斷355 11.1.1　區(qū)間估計355 11.1.2　假設檢驗359 11.2　兩個總體方差的統(tǒng)計推斷365 小結(jié)372 重要公式372 補充練習372 案例　空軍訓練計劃374 附錄11A　用Minitab進行總體方差的推斷375 附錄11B　用Excel進行總體方差的推斷376 第12章　多個比例的比較、獨立性及擬合優(yōu)度檢驗377 實踐中的統(tǒng)計：聯(lián)合勸募協(xié)會378 12.1　三個或多個總體比例相等性的檢驗379 多重比較方法384 12.2　獨立性檢驗389 12.3　擬合優(yōu)度檢驗397 12.3.1　多項概率分布397 12.3.2　正態(tài)分布400 小結(jié)406 關鍵術語406 重要公式407 補充練習407 案例　兩黨議程變更410 附錄12A　用Minitab進行2檢驗411 附錄12B　用Excel進行2檢驗412 第13章　實驗設計與方差分析414 實踐中的統(tǒng)計：Burke市場營銷服務公司415 13.1　實驗設計與方差分析簡介416 13.1.1　數(shù)據(jù)收集417 13.1.2　方差分析的假定418 13.1.3　方差分析：概念性綜述418 13.2　方差分析和完全隨機化設計421 13.2.1　總體方差的處理間估計422 13.2.2　總體方差的處理內(nèi)估計423 13.2.3　方差估計量的比較：F檢驗424 13.2.4　ANOVA表426 13.2.5　方差分析的計算機輸出結(jié)果427 13.2.6　k個總體均值相等的檢驗：一項觀測性研究428 13.3　多重比較方法432 13.3.1　Fisher的LSD方法432 13.3.2　第一類錯誤概率435 13.4　隨機化區(qū)組設計438 13.4.1　空中交通管理員工作壓力測試439 13.4.2　ANOVA方法440 13.4.3　計算與結(jié)論441 13.5　析因?qū)嶒?45 13.5.1　ANOVA方法447 13.5.2　計算與結(jié)論447 小結(jié)452 關鍵術語453 重要公式453 補充練習456 案例13-1　Wentworth醫(yī)療中心460 案例13-2　銷售人員的報酬461 附錄13A　用Minitab進行方差分析462 附錄13B　用Excel進行方差分析464 第14章　簡單線性回歸468 實踐中的統(tǒng)計：聯(lián)盟數(shù)據(jù)系統(tǒng)469 14.1　簡單線性回歸模型470 14.1.1　回歸模型和回歸方程470 14.1.2　估計的回歸方程471 14.2　最小二乘法473 14.3　判定系數(shù)484 相關系數(shù)487 14.4　模型的假定491 14.5　顯著性檢驗492 14.5.1　2的估計493 14.5.2　t檢驗493 14.5.3　1的置信區(qū)間495 14.5.4　F檢驗496 14.5.5　關于顯著性檢驗解釋的幾點注釋498 14.6　應用估計的回歸方程進行估計和預測501 14.6.1　區(qū)間估計502 14.6.2　y的平均值的置信區(qū)間503 14.6.3　y的一個個別值的預測區(qū)間504 14.7　計算機解法509 14.8　殘差分析：證實模型假定513 14.8.1　關于x的殘差圖514 14.8.2　關于y^的殘差圖515 14.8.3　標準化殘差517 14.8.4　正態(tài)概率圖519 14.9　殘差分析：異常值與有影響的觀測值522 14.9.1　檢測異常值522 14.9.2　檢測有影響的觀測值524 小結(jié)530 關鍵術語531 重要公式532 補充練習534 案例14-1　測量股票市場風險540 案例14-2　美國交通部541 案例14-3　挑選一臺傻瓜型數(shù)碼相機542 案例14-4　找到最合適的汽車價值543 案例14-5　七葉樹溪樂園544 附錄14A　最小二乘公式的微積分推導545 附錄14B　利用相關系數(shù)的顯著性檢驗546 附錄14C　用Minitab進行回歸分析547 附錄14D　用Excel進行回歸分析548 第15章　多元回歸551 實踐中的統(tǒng)計：dunnhumby552 15.1　多元回歸模型553 15.1.1　回歸模型和回歸方程553 15.1.2　估計的多元回歸方程553 15.2　最小二乘法554 15.2.1　一個例子：Butler運輸公司555 15.2.2　關于回歸系數(shù)解釋的注釋558 15.3　多元判定系數(shù)564 15.4　模型的假定567 15.5　顯著性檢驗569 15.5.1　F檢驗569 15.5.2　t檢驗572 15.5.3　多重共線性573 15.6　應用估計的回歸方程進行估計和預測576 15.7　分類自變量579 15.7.1　一個例子：約翰遜過濾股份公司579 15.7.2　解釋參數(shù)581 15.7.3　更復雜的分類變量583 15.8　殘差分析588 15.8.1　檢測異常值590 15.8.2　學生化刪除殘差和異常值590 15.8.3　有影響的觀測值591 15.8.4　利用庫克距離測度識別有影響的觀測值591 15.9　logistic回歸595 15.9.1　logistic回歸方程596 15.9.2　估計logistic回歸方程597 15.9.3　顯著性檢驗600 15.9.4　管理上的應用600 15.9.5　解釋logistic回歸方程601 15.9.6　logit變換604 小結(jié)608 關鍵術語608 重要公式609 補充練習611 案例15-1　消費者調(diào)查股份有限公司618 案例15-2　預測NASCAR車手的獎金619 案例15-3　找到最合適的汽車價值620 附錄15A　用Minitab進行多元回歸分析621 附錄15B　用Excel進行多元回歸分析621 附錄15C　用Minitab進行l(wèi)ogistic回歸分析623 第16章 回歸分析：建立模型624 實踐中的統(tǒng)計：Monsanto公司625 16.1　一般線性模型626 16.1.1　模擬曲線關系626 16.1.2　交互作用629 16.1.3　涉及因變量的變換633 16.1.4　內(nèi)線性的非線性模型637 16.2　確定什么時候增加或者刪除變量641 16.2.1　一般情形643 16.2.2　p-值的應用644 16.3　大型問題的分析648 16.4　變量選擇方法652 16.4.1　逐步回歸652 16.4.2　前向選擇654 16.4.3　后向消元654 16.4.4　最佳子集回歸655 16.4.5　做出最終選擇656 16.5　實驗設計的多元回歸方法658 16.6　自相關性和杜賓–瓦特森檢驗663 小結(jié)667 關鍵術語668 重要公式668 補充練習668 案例16-1　職業(yè)高爾夫球協(xié)會巡回賽的統(tǒng)計分析671 案例16-2　產(chǎn)自意大利皮埃蒙特地區(qū)的葡萄酒評級672 附錄16A　Minitab的變量選擇程序673 第17章　時間序列分析及預測675 實踐中的統(tǒng)計：內(nèi)華達職業(yè)健康診所676 17.1　時間序列的模式677 17.1.1　水平模式677 17.1.2　趨勢模式679 17.1.3　季節(jié)模式679 17.1.4　趨勢與季節(jié)模式680 17.1.5　循環(huán)模式680 17.1.6　選擇預測方法682 17.2　預測精度683 17.3　移動平均法和指數(shù)平滑法688 17.3.1　移動平均法688 17.3.2　加權移動平均法691 17.3.3　指數(shù)平滑法691 17.4　趨勢推測法698 17.4.1　線性趨勢回歸698 17.4.2　非線性趨勢回歸703 17.5　季節(jié)性和趨勢709 17.5.1　沒有趨勢的季節(jié)性709 17.5.2　季節(jié)性和趨勢711 17.5.3　基于月度數(shù)據(jù)的模型714 17.6　時間序列分解法718 17.6.1　計算季節(jié)指數(shù)719 17.6.2　消除季節(jié)影響的時間序列723 17.6.3　利用消除季節(jié)影響的時序數(shù)列確定趨勢723 17.6.4　季節(jié)調(diào)整725 17.6.5　基于月度數(shù)據(jù)的模型725 17.6.6　循環(huán)成分725 小結(jié)728 關鍵術語729 重要公式730 補充練習730 案例17-1　預測食品和飲料的銷售734 案例17-2　預測損失的銷售額735 附錄17A　用Minitab進行預測736 附錄17B　用Excel進行預測739 第18章　非參數(shù)方法741 實踐中的統(tǒng)計：West Shell Realtors公司742 18.1　符號檢驗743 18.1.1　總體中位數(shù)假設檢驗743 18.1.2　匹配樣本的假設檢驗748 18.2　威爾科克森符號秩檢驗751 關鍵術語755 重要公式756 補充練習757 附錄18A　Minitab的非參數(shù)方法760 附錄18B　Excel的非參數(shù)方法762 附錄A　參考文獻 附錄B　統(tǒng)計表格 附錄C　總結(jié) 附錄D　自測題解答與偶數(shù)題答案 附錄E　Microsoft Excel 2013和統(tǒng)計分析工具 附錄F　利用Minitab和Excel計算p-值 contents Publisher’s Note Introduction About the Authors Preface Chapter 1 Data and Statistics 1 Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2 1.1 Applications in Business and Economics 3 Accounting 3 Finance 4 Marketing 4 Production 4 Economics 4 Information Systems 5 1.2 Data 5 Elements, Variables, and Observations 5 Scales of Measurement 7 Categorical and Quantitative Data 8 Cross-Sectional and Time Series Data 8 1.3 Data Sources 11 Existing Sources 11 Observational Study 12 Experiment 13 Time and Cost Issues 13 Data Acquisition Errors 13 1.4 Descriptive Statistics 14 1.5 Statistical Inference 16 1.6 Analytics 17 1.7 Big Data and Data Mining 18 1.8 Computers and Statistical Analysis 20 1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20 Summary 22 Glossary 23 Supplementary Exercises 24 Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32 Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33 2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34 Frequency Distribution 34 Relative Frequency and