這是一本久負盛名的統(tǒng)計學教材，在國外大學中得到了廣泛采用。本書涵蓋了應(yīng)用統(tǒng)計學在當代商務(wù)經(jīng)濟領(lǐng)域中幾乎所有的重要應(yīng)用，并且將統(tǒng)計軟件（包括Excel，SPSS，Minitab）的使用貫穿全書。新版除了保留上一版的特色外，還具有以下特點：
1．了解統(tǒng)計學對經(jīng)驗管理和不斷創(chuàng)新的重要意義。書中大量課堂教學實例涉及會計、金融、管理、營銷等公司經(jīng)營管理的各個領(lǐng)域，可以使讀者理解和掌握如何運用統(tǒng)計學原理和方法來解決現(xiàn)實世界的經(jīng)營管理問題。
2．側(cè)重對統(tǒng)計結(jié)果的理解。統(tǒng)計學家喬治?伯克斯的名言“所有模型都是錯誤的，但有些是有用的”，講的就是數(shù)學模型都是在特定假設(shè)下建立的。而現(xiàn)實問題通常難以完全滿足模型的假設(shè)條件，這就需要讀者通過學習深入探索數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。
3．提供了大量電子表格形式的數(shù)據(jù)集，并且在講述教學案例時提供了一些簡便易學的統(tǒng)計軟件計算結(jié)果（如Excel和Minitab）。
本書在過去十年中數(shù)次修訂的另一個主要原因就是為了跟上計算機軟件和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的時代步伐。本書提供的大量實例、練習使課程極富實用性，能幫助學生快速掌握統(tǒng)計軟件。
作者簡介
戴維?萊文(David M.Levine)紐約城市大學巴魯克學院Zicklin商學院統(tǒng)計與計算機信息系統(tǒng)系教授。
凱瑟琳?賽貝特(Kathryn A.Szabat)拉薩爾大學商業(yè)系統(tǒng)與分析系教授。
戴維?斯蒂芬(David F.Stephan)Two Bridges教育技術(shù)大學教授。
審校者簡介
胡大源北京大學國家發(fā)展研究院/中國經(jīng)濟研究中心黨委書記，教授，學術(shù)委員會委員。美國肯塔基大學應(yīng)用經(jīng)濟學博士。主要研究領(lǐng)域：環(huán)境與資源經(jīng)濟學、區(qū)域經(jīng)濟學、應(yīng)用計量經(jīng)濟學、商務(wù)統(tǒng)計學。
首先要學的重要內(nèi)容
1 統(tǒng)計學是一種思維方式
2 數(shù)據(jù)：應(yīng)該如何定義
3 統(tǒng)計學正在改變面貌
4 統(tǒng)計學：商學教育中的重要組成部分
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第1章 數(shù)據(jù)定義與收集
1.1 定義變量
1.2 收集數(shù)據(jù)
1.3 抽樣方法的類型
1.4 調(diào)查誤差的類型
小結(jié)
參考文獻
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第2章 整理并使變量可視化
2.1 整理屬性變量
2.2 整理數(shù)值數(shù)據(jù)
2.3 屬性變量的可視化
2.4 數(shù)值變量的可視化
2.5 兩個數(shù)值變量的可視化
2.6 一組變量的整理和可視化
2.7 變量整理與可視化中的挑戰(zhàn)
小結(jié)
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第3章 數(shù)值描述度量
3.1 集中趨勢
3.2 變異程度和分布形狀
3.3 探索數(shù)值數(shù)據(jù)
3.4 總體的數(shù)值描述度量
3.5 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
3.6 描述性統(tǒng)計量：缺陷和道德問題
小結(jié)
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第4章 概率論基礎(chǔ)
4.1 概率論基本概念
4.2 條件概率
4.3 貝葉斯定理
4.4 計數(shù)規(guī)則
4.5 道德問題與概率
小結(jié)
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第5章 離散概率分布
5.1 離散變量的概率分布
5.2 二項分布
5.3 泊松分布
小結(jié)
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第6章 正態(tài)分布
6.1 連續(xù)概率分布
6.2 正態(tài)分布
6.3 評估正態(tài)性
小結(jié)
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第7章 抽樣分布
7.1 抽樣分布
7.2 均值的抽樣分布
7.3 比率的抽樣分布
小結(jié)
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第8章 置信區(qū)間估計
8.1 對總體均值的置信區(qū)間估計（笠閻？
8.2 對總體均值的置信區(qū)間估計（笪粗？
8.3 比率的置信區(qū)間估計
8.4 確定樣本容量
8.5 置信區(qū)間估計與道德問題
8.6 自助抽樣法
小結(jié)
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第9章 假設(shè)檢驗基礎(chǔ)：單樣本檢驗
9.1 基本假設(shè)檢驗方法
9.2 對均值的t檢驗（笪粗？
9.3 單側(cè)檢驗
9.4 對比率假設(shè)的Z檢驗
9.5 潛在假設(shè)檢驗缺陷與職業(yè)道德事項
小結(jié)
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第10章 兩樣本檢驗與單因素方差分析
10.1 兩個獨立總體的均值比較
10.2 兩個相關(guān)樣本的均值比較
10.3 兩個獨立總體比率差異的比較
10.4 兩個總體方差差異的F檢驗
10.5 單因素方差分析
10.6 影響大小
小結(jié)
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第11章 ？2檢驗
11.1 兩個比率差異的？2檢驗
11.2 多個比率差異的？2檢驗
11.3 獨立性的？2檢驗
小結(jié)
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第12章 簡單線性回歸
12.1 回歸模型的類型
12.2 建立簡單線性回歸方程
12.3 離差的度量
12.4 假設(shè)條件
12.5 殘差分析
12.6 度量自相關(guān)性：DurbinWatson檢驗
12.7 對斜率的統(tǒng)計推斷與相關(guān)系數(shù)
12.8 均值估計和單個數(shù)值預測
12.9 回歸分析的潛在缺陷
小結(jié)
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第13章 多元回歸
13.1 建立多元回歸模型
13.2 調(diào)整的可決系數(shù)與整體顯著性檢驗
13.3 多元回歸模型的殘差分析
13.4 總體回歸系數(shù)的統(tǒng)計推斷
13.5 虛擬變量和交互項在回歸模型中的應(yīng)用
小結(jié)
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附錄
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