商務與經(jīng)濟統(tǒng)計（精要版 英文原書第6版）

出版說明
作者簡介
導讀
前言
第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
1.1 統(tǒng)計在商務和經(jīng)濟領域中的應用
1.1.1 會計
1.1.2 金融
1.1.3 營銷
1.1.4 生產(chǎn)
1.1.5 經(jīng)濟
1.2 數(shù)據(jù)
1.2.1 個體、變量和觀察值
1.2.2 測量尺度
1.2.3 分類數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)
1.2.4 截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)
1.3 數(shù)據(jù)來源
1.3.1 現(xiàn)有資源
1.3.2 統(tǒng)計研究
1.3.3 數(shù)據(jù)采集誤差
1.4 描述性統(tǒng)計
1.5 統(tǒng)計推斷
1.6 計算機與統(tǒng)計分析
1.7 數(shù)據(jù)挖掘
1.8 統(tǒng)計實踐中的道德準則
總結
關鍵術語
補充練習
第2章 描述性統(tǒng)計：表格與圖形
2.1 分類數(shù)據(jù)的匯總
2.1.1 頻數(shù)分布
2.1.2 相對頻數(shù)分布和百分比頻數(shù)分布
2.1.3 條形圖和餅圖
2.2 數(shù)值型數(shù)據(jù)的匯總
2.2.1 頻數(shù)分布
2.2.2 相對頻數(shù)分布和百分比頻數(shù)分布
2.2.3 點圖
2.2.4 直方圖
2.2.5 累積分布
2.2.6 累積頻數(shù)分布曲線
2.3 探索性數(shù)據(jù)分析：莖葉圖
2.4 聯(lián)列表和散點圖
2.4.1 聯(lián)列表
2.4.2 散點圖和趨勢線
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例1 Pelican商店
案例2 電影行業(yè)
第3章 描述統(tǒng)計學：數(shù)值方法
3.1 位置指標
3.1.1 平均數(shù)
3.1.2 中位數(shù)
3.1.3 眾數(shù)
3.1.4 百分位數(shù)
3.1.5 四分位數(shù)
3.2 變異指標
3.2.1 極差
3.2.2 四分位距
3.2.3 方差
3.2.4 標準差
3.2.5 變異系數(shù)
3.3 分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測
3.3.1 分布形態(tài)
3.3.2 z-分數(shù)
3.3.3 切比雪夫定理
3.3.4 經(jīng)驗法則
3.3.5 異常值的檢測
3.4 探索性數(shù)據(jù)分析
3.4.1 五數(shù)統(tǒng)計
3.4.2 箱形圖
3.5 兩個變量間關系的度量
3.5.1 協(xié)方差
3.5.2 協(xié)方差的解釋
3.5.3 相關系數(shù)
3.5.4 相關系數(shù)的解釋
3.6 加權平均數(shù)和分組數(shù)據(jù)的處理
3.6.1 加權平均數(shù)
3.6.2 分組數(shù)據(jù)
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例一 Pelican商店
案例二 電影行業(yè)
第4章 概率論簡介
4.1 試驗、計數(shù)原理和概率的計算
4.1.1 計數(shù)原理、組合、排列
4.1.2 概率的計算
4.1.3 KP&L公司項目的概率計算
4.2 事件及其概率
4.3 概率的一些基本性質
4.3.1 事件的補
4.3.2 加法公式
4.4 條件概率
4.4.1 獨立事件
4.4.2 乘法公式
4.5 貝葉斯定理
4.6 表格法
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例 漢密爾頓縣的法官們
第5章 離散型概率分布
5.1 隨機變量
5.1.1 離散型隨機變量
5.1.2 連續(xù)型隨機變量
5.2 離散型概率分布
5.3 期望和方差
5.3.1 期望
5.3.2 方差
5.4 二項分布
5.4.1 二項試驗
5.4.2 馬丁服裝店問題
5.4.3 二項分布表的使用
5.4.4 二項分布的期望和方差
5.5 泊松分布
5.5.1 一個時間段上的例子
5.5.2 一個與長度或距離有關的例子
5.6 超幾何分布
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
第6章 連續(xù)型概率分布
6.1 均勻分布
用面積度量概率
6.2 正態(tài)分布
6.2.1 正態(tài)曲線
6.2.2 標準正態(tài)分布
6.2.3 一般正態(tài)分布概率的計算
6.2.4 葛瑞爾輪胎公司的案例
6.3 二項分布的正態(tài)近似
6.4 指數(shù)分布
指數(shù)分布的概率計算
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
第7章 抽樣和抽樣分布
7.1 聯(lián)合電氣公司的抽樣問題
7.2 抽樣
7.2.1 從有限總體中抽樣
7.2.2 從無限總體中抽樣
7.3 點估計
實踐指導
7.4 抽樣分布簡介
7.5 的抽樣分布
7.5.1 的數(shù)學期望
7.5.2 的標準差
7.5.3 的抽樣分布的形態(tài)
7.5.4 EAI問題中的抽樣分布
7.5.5 的抽樣分布的實際值
7.5.6 樣本容量與的抽樣分布的關系
7.6 的抽樣分布
7.6.1 的數(shù)學期望
7.6.2 的標準差
7.6.3 的抽樣分布的形態(tài)
7.6.4 的抽樣分布的實際值
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
第8章 區(qū)間估計
8.1 總體均值的區(qū)間估計：σ已知的情形
8.1.1 邊際誤差和區(qū)間估計
8.1.2 實踐指導
8.2 總體均值的區(qū)間估計：σ未知的情形
8.2.1 邊際誤差和區(qū)間估計
8.2.2 實踐指導
8.2.3 利用小樣本
8.2.4 區(qū)間估計過程小結
8.3 樣本容量的確定
8.4 總體比率的區(qū)間估計
樣本容量的確定
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例一 《職業(yè)青年》雜志
案例二 海灣房地產(chǎn)公司
第9章 假設檢驗
9.1 原假設和備擇假設的建立
9.1.1 備擇假設：有待證實的假設
9.1.2 原假設：一個受質疑的假設
9.1.3 關于原假設和備擇假設形式的小結
9.2 第一類錯誤和第二類錯誤
9.3 總體均值的檢驗：σ已知
9.3.1 單側(尾)檢驗
9.3.2 雙側檢驗
9.3.3 小結及實踐指導
9.3.4 區(qū)間估計與假設檢驗的關系
9.4 總體均值的檢驗：σ未知
9.4.1 單尾檢驗
9.4.2 雙尾檢驗
9.4.3 小結與實踐指導
9.5 總體比率的檢驗
小結
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例 質量聯(lián)盟有限公司
第10章 總體均值的比較、試驗設計及方差分析
10.1 兩總體均值差的統(tǒng)計推斷：σ1和σ2已知
10.1.1 μ1-μ2的區(qū)間估計
10.1.2 μ1-μ2的假設檢驗
10.1.3 實踐指導
10.2 兩總體均值之差的推斷：σ1和σ2未知
10.2.1 μ1-μ2的區(qū)間估計
10.2.2 μ1-μ2的假設檢驗
10.2.3 實踐指導
10.3 兩總體均值之差的推斷：配對樣本
10.4 實驗設計和方差分析簡介
10.4.1 數(shù)據(jù)收集
10.4.2 方差分析的假定
10.4.3 方差分析概述
10.5 方差分析和完全隨機化設計
10.5.1 總體方差的組間估計
10.5.2 總體方差的組內估計
10.5.3 方差的不同估計的比較：F檢驗
10.5.4 方差分析表
10.5.5 方差分析的計算結果
10.5.6 檢驗k個總體均值的相等性：一項觀測性研究
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例一 Par公司
案例二 專業(yè)銷售人員的工資水平
第11章 比率的比較和獨立性檢驗
11.1 兩個總體比例之差的推斷
11.1.1 p1-p2的區(qū)間估計
11.1.2 關于p1-p2的假設檢驗
11.2 多項分布比例的假設檢驗問題
11.3 獨立性檢驗
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
第12章 簡單線性回歸
12.1 簡單線性回歸模型
12.1.1 回歸模型和回歸方程
12.1.2 估計的回歸方程
12.2 最小二乘估計
12.3 可決系數(shù)相關系數(shù)
12.4 回歸模型的假定
12.5 顯著性檢驗
12.5.1 σ2的估計
12.5.2 t檢驗
12.5.3 1的置信區(qū)間
12.5.4 F檢驗
12.5.5 對顯著性檢驗作解釋時的注意要點
12.6 用回歸方程的估計式進行估計和預測
12.6.1 點估計
12.6.2 區(qū)間估計
12.6.3 y平均值的置信區(qū)間
12.6.4 y的個別值的預測區(qū)間
12.7 殘差分析：驗證模型的假定條件
12.7.1 關于自變量值x的殘差圖
12.7.2 關于預測值的殘差圖
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例一 美國交通部
案例二 校友捐贈
第13章 多元回歸
13.1 多元回歸模型
13.1.1 回歸模型和回歸方程
13.1.2 多元回歸方程的估計式
13.2 最小二乘估計
13.2.1 案例：巴特勒運輸公司
13.2.2 關于回歸系數(shù)解釋的注釋
13.3 多重可決系數(shù)
13.4 回歸模型的假定
13.5 顯著性檢驗
13.5.1 F檢驗
13.5.2 t檢驗
13.6 用回歸方程的估計式進行估計和預測
總結
關鍵術語
重要公式
補充練習
案例一 消費者行為調研公司
案例二 校友捐贈
附錄A 參考文獻
附錄B 統(tǒng)計附表
附錄C 求和符號
附錄D 習題解答（部分）