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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書的最大特色是應用性強。本書以大量數據為基礎，介紹各種統計方法在實際中的應用，每一種統計方法的介紹都聯系一個案例，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學推導，深入淺出、循序漸進地介紹了統計學的知識，實例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握。考慮到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。
本書的另一特色是通俗易懂。全書避免了煩瑣的數學推導，深入淺出、循序漸進地介紹了統計學的知識，實例與圖表豐富，易于讀者理解和掌握。考慮到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。
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
第1章 數據與統計
1.1 統計學在商務和經濟中的應用
1.2 數據
1.3 數據來源
1.4 描述統計
1.5 統計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統計分析
第2章 描述統計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數據匯總
2.2 數量型數據匯總
2.3 探索性數據分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統計學:數值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量 第1章 數據與統計
1.1 統計學在商務和經濟中的應用
1.2 數據
1.3 數據來源
1.4 描述統計
1.5 統計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統計分析
第2章 描述統計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數據匯總
2.2 數量型數據匯總
2.3 探索性數據分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統計學:數值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測
3.4 探索性數據分析
3.5 兩變量間關系的度量
3.6 加權平均數和使用分組數據
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 連續型概率分布
5.1 均勻概率分布
5.2 正態概率分布
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
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
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 統計表格
附錄B 習題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統計分析工具
1.1 統計學在商務和經濟中的應用
1.2 數據
1.3 數據來源
1.4 描述統計
1.5 統計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統計分析
第2章 描述統計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數據匯總
2.2 數量型數據匯總
2.3 探索性數據分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統計學:數值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量 第1章 數據與統計
1.1 統計學在商務和經濟中的應用
1.2 數據
1.3 數據來源
1.4 描述統計
1.5 統計推斷
1.6 利用Microsoft Excel進行統計分析
第2章 描述統計學:表格法和圖形法
2.1 分類型數據匯總
2.2 數量型數據匯總
2.3 探索性數據分析:莖葉顯示
2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統計學:數值方法
3.1 位置的度量
3.2 變異程度的度量
3.3 分布形態、相對位置的度量以及異常值的檢測
3.4 探索性數據分析
3.5 兩變量間關系的度量
3.6 加權平均數和使用分組數據
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 連續型概率分布
5.1 均勻概率分布
5.2 正態概率分布
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
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
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 統計表格
附錄B 習題答案
附錄C Microsoft Excel2010和統計分析工具
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