圖書描述
本書特色
《商業統計學》這本書中涵蓋瞭豐富的特色、主題、應用範例以及研究方法，除瞭易懂易學的文字、清楚易讀的編排格式、巨細靡遺的圖形公式、數以百計的範例，讓你瞭解商用統計的世界，進而應用書中的技巧和觀念去解決日常生活上所會碰到的統計問題；此外還包含許多管理決策應用的單元，以決策的觀點來錶達如何運用統計來解決決策上的兩難，使其成為極富價值的教授工具。生活化的範例、統計主題式的企業專題、以及深入淺齣的個案研究，使得這本書不但是學統計者的必備，更是商科學生值得閱讀的一本好書。
著者信息
圖書目錄
第11章 變異數分析及實驗設計
11.1 實驗設計概述
11.2 完全隨機設計(單因子變異數分析)
11.3 多重比較檢定
11.4 隨機集區設計
11.5 因素設計(二因子變異數分析)
結語
重要辭匯
公式
第12章 簡單迴歸及相關分析
12.1 簡單迴歸分析導論
12.2 決定迴歸綫方程式
12.3 殘差分析
12.4 估計的標準誤差
12.5 判定係數
12.6 迴歸模型斜率假設檢定及全麵模型檢定
12.7 估計
12.8 解讀電腦資料
12.9 相關的測量
結語
重要辭匯
公式
第13章 多元迴歸分析和模型建立
13.1 多元迴歸模型
13.2 評佰多元迴歸模型
13.3 指示(定約)變數
13.4 較復雜的迴歸模型
13.5 模型建立：搜尋程序
13.6 復共綫性
13.7 使用迴歸來解決ANOVA問題
結語
重要辭匯
公式
第14章 指數
14.1 簡單指數及未加權的綜閤物價指數
14.2 加權綜閤物價指數
14.3 其他重要指數
結語
重要辭匯
公式
第15章 預測及時間序列
15.1 簡介預測
15.2 預測誤差之衡量
15.3 便用迴歸進行趨勢分析
15.4 時間序列：分解
15.5 時間序列預測技術簡介
15.6 自身相關與自我迴歸
結語
重要辭匯
公式
第16章 卡方及其它無母數統計量
16.1 卡方適閤度檢定
16.2 列聯分析：卡方獨立性檢定
16.3 連檢定
16.4 曼－惠尼U檢定法
16.5 威爾寇剋森成對符號順序檢定法
16.6 剋魯斯高－華利斯檢定法
16.7 弗利曼檢定法
16.8 斯皮爾曼順序相關
結語
重要辭匯
公式
第17章 統計品質控製
17.1 品質管製簡介
17.2 流程分析
17.3 控製圖
17.4 閤格抽樣
結語
重要辭匯
公式
第18章 決策分析
18.1 決策錶及在確定情況下的決策決定
18.2 不確定情況下的決策決定
18.3 風險下的決策決定
18.4 依據樣本資訊的機率修正
結語
重要辭匯
公式
附錄A
A.7 F分配錶
A.8 卡方錶
A.9 杜賓一華生檢定之臨界值
A.10 q分配之臨界值
A.l1 連檢定之R臨界值：下尾
A.l2 連檢定之R臨界值：上尾
A.l3 曼一惠尼U統計p值：小樣本(n1<=n2)
A.14 符號階級檢定的t臨界值(小樣本)
A.15 控製圖的變因
附錄B
B.l 化學公司之財務資料庫
B.2 農務綜閤事業時間序列資料庫
附錄C
簡單迴歸公式中斜率和Y軸截距的求法
圖書序言
圖書試讀
用户评价
《商業統計學（下）》這本書，最讓我印象深刻的是它對於“數據驅動決策”理念的貫穿。作者並沒有把統計學當作一門孤立的學科來講解，而是反復強調，統計學的最終目的，是服務於商業決策。這一點，對於我這樣，身處快速變化的商業環境中的人來說，尤為重要。書中對各種統計方法的講解，都緊密結閤瞭實際的商業應用場景。例如，在介紹“時間序列分析”時，作者詳細講解瞭如何利用曆史銷售數據來預測未來的銷售趨勢，以及如何評估不同預測模型的準確性。這對於需要進行銷售預測和庫存管理的同行們來說，無疑是非常實用的。此外，書中的“實驗設計”部分也給我帶來瞭很大的啓發。很多時候，我們都需要設計一些實驗來驗證我們的想法，比如A/B測試。這本書詳細地介紹瞭如何科學地設計實驗，如何收集和分析數據，以及如何避免實驗中的常見誤區。這讓我學會瞭如何用一種更嚴謹的方式來評估營銷活動、産品功能等的效果。我個人尤其喜歡書中關於“異常值檢測”的講解。在實際數據分析中，異常值的存在往往會嚴重影響分析結果。這本書提供瞭多種檢測和處理異常值的方法，並且解釋瞭它們背後的原理。這讓我覺得，這本書的作者在統計學的講解上，考慮得非常周全，能夠幫助讀者避免很多常見的“坑”。總而言之，這本書不僅僅是一本統計學教科書，更是一本幫助我們提升商業洞察力和決策能力的“行動指南”。它讓我意識到，數據不僅僅是數字，更是能夠幫助我們洞察商業規律、發現潛在機會的寶藏。
评分對於《商業統計學（下）》，我最深刻的感受是它在理論深度與實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點。很多統計學書籍，要麼過於理論化，公式推導冗長，讓人難以消化；要麼過於淺顯，隻停留在基礎概念的介紹，對於解決復雜的商業問題顯得力不從心。而這本書，卻能在講解復雜的統計模型時，不忘提醒讀者這些模型在現實商業世界中的應用場景和局限性。例如，在介紹迴歸分析時，作者並沒有止步於講解最小二乘法，而是深入探討瞭如何選擇閤適的自變量、如何檢驗模型的擬閤優度、以及如何解讀迴歸係數的實際意義。更重要的是，它還強調瞭模型可能存在的過擬閤問題，以及如何通過正則化等技術來避免。這一點對於數據科學傢和商業分析師來說至關重要，因為一個看似完美的模型，如果不能在實際應用中穩健地預測結果，那麼它的價值將大打摺扣。書中還花瞭相當大的篇幅來講解時間序列分析。對於從事金融、經濟或銷售預測的同行們，時間序列分析幾乎是必備技能。這本書對ARIMA模型、指數平滑法等常用方法的講解，既有理論基礎，又有實操指導，還提供瞭Python等編程語言的實現思路。這對我來說非常有幫助，因為我經常需要預測産品的銷售趨勢，評估股票價格的波動性。書中的案例分析，比如如何利用時間序列模型預測零售業的季度銷售額，就非常貼近我的工作內容。作者在講解過程中，還會不斷地提問，引導讀者思考，例如，“如果你的數據存在季節性怎麼辦？”“如果你的數據齣現瞭趨勢性變化，又該如何處理？”這種互動式的學習方式，能夠有效地加深讀者的理解和記憶。總的來說，這本書不僅傳授知識，更培養瞭一種解決問題的思維方式，讓我能夠更自信地運用統計工具來應對商業挑戰。
评分在閱讀《商業統計學（下）》的過程中，我最大的體會就是，它成功地將那些原本看起來非常“學術化”的統計概念，變得“親民”且“實用”。這本書的作者，似乎非常瞭解非統計專業人士在學習統計學時可能會遇到的睏難。因此，他在講解過程中，極力避免使用生僻的術語，而是用類比、故事和貼近生活的例子來解釋復雜的原理。例如，在講解置信區間時，作者並沒有直接拋齣公式，而是用瞭一個“射擊”的比喻，來解釋我們如何能夠“有把握地”估計一個未知值所在的範圍。這種生動形象的解釋方式，讓我一下子就理解瞭置信區間的含義，並且能夠將其與現實中的不確定性聯係起來。書中的案例分析也非常有啓發性。很多案例都來自於真實的商業場景，比如，如何分析客戶流失的原因，如何評估新産品上市的成功率，如何優化廣告投放的預算分配等等。這些案例讓我看到瞭統計學在解決具體商業問題中的價值，並且激發瞭我將所學知識應用到自己工作中的熱情。我特彆喜歡書中關於“假設檢驗”的講解。我常常覺得，在商業決策中，很多時候我們都在進行各種“假設”，但卻缺乏科學的手段來驗證這些假設。這本書詳細地介紹瞭如何設定零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，以及如何根據P值來做齣決策。這讓我學會瞭如何用一種更嚴謹、更科學的方式來評估各種商業方案的可行性。總而言之，這本書不僅是一本統計學教材，更是一本幫助我們提升決策能力的“工具書”。它讓我意識到，統計學並非是少數人的專利，而是每一個希望在商業領域有所作為的人，都應該掌握的必備技能。
评分坦白說，在拿到《商業統計學（下）》之前，我對“統計學”這個詞，總有一種“高高在上”的感覺，覺得它離我的日常工作太遙遠瞭。我是一名市場營銷領域的從業者，平時更多的是關注創意、用戶體驗和品牌傳播。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它讓我意識到，統計學並非遙不可及的象牙塔裏的學問，而是能夠直接滲透到我們商業決策的每一個環節。書中的很多例子，都讓我拍案叫絕。比如，在講解抽樣方法時，作者用一個生動的例子說明瞭如何通過小樣本來推斷大群體的情況，並且強調瞭樣本偏差可能帶來的嚴重後果。這讓我迴想起我過去在做市場調研時，常常會遇到的問題：為什麼我們收集到的用戶反饋，總是和實際情況不太一緻？這本書給瞭我一個很好的解釋，並且提供瞭更科學的抽樣方法。另外，關於假設檢驗的部分，更是讓我茅塞頓開。我一直覺得，很多營銷活動的效果評估，都顯得有些“憑感覺”。這本書詳細講解瞭如何設定明確的檢驗目標，如何科學地分析A/B測試的結果，如何判斷一個營銷活動的投入是否真的帶來瞭顯著的收益。這對我來說，簡直就是“神器”！我開始嘗試將這些統計方法運用到我負責的廣告投放和促銷活動中，通過數據來驗證策略的有效性，而不是僅僅依靠直覺。我甚至開始學習如何使用一些統計軟件，比如R語言，來處理數據。這本書的優點在於，它循序漸進，不會上來就拋齣復雜的概念，而是通過清晰的邏輯和豐富的例子，一點點引導讀者進入統計學的世界。對於我這樣需要將理論知識快速轉化為實際應用的人來說，這種學習方式非常有吸引力。
评分初翻開《商業統計學（下）》這本厚實的書，我腦子裏立刻閃過無數個關於“統計”的既有印象。通常，一提到統計，腦海裏浮現的都是冷冰冰的數字、復雜的公式，以及那些能讓非統計專業人士頭昏腦脹的圖錶。然而，這部《商業統計學（下）》卻以一種相當接地氣的方式，試圖打破這種刻闆印象。書的開篇，並沒有直接撲嚮那些令人望而生畏的理論，而是從一些貼近商業實際的案例入手，例如，如何通過數據分析來優化營銷策略、如何評估投資風險、又或者如何理解消費者行為背後的統計規律。作者的敘述方式，盡量避免使用過於專業化的術語，而是用清晰易懂的語言來解釋那些看似高深的統計概念。這一點對於像我這樣，並非統計科班齣身，但在商業領域摸爬滾打多年的實踐者來說，無疑是一大福音。我常常覺得，理論知識的學習，最怕的就是“紙上談兵”，脫離瞭實際應用，再好的理論也隻是空中樓閣。這本書在這方麵做得相當不錯，它鼓勵讀者將所學的統計工具運用到實際的商業問題中去，並且在章節中穿插瞭大量的實例分析，這些例子涵蓋瞭市場營銷、財務管理、人力資源等多個商業職能領域，讓我能夠看到統計學在這些場景下是如何發揮作用的。例如，在討論假設檢驗時，書中不僅僅是列齣公式，更是通過一個模擬的廣告投放效果評估，一步步引導讀者理解如何設定零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果。這種“教你如何思考”的方式，比單純的“教你如何計算”更有價值，它培養的是一種數據驅動的決策思維。此外，書中的排版和圖示也頗為用心，圖錶清晰，重點突齣，即使是對於初學者，也能比較容易地抓住核心內容。雖然我還沒有完全看完，但從目前的閱讀體驗來看，它確實是一本能夠幫助我提升商業洞察力的實用型教材。
评分《商業統計學（下）》這本書，可以說是一次非常愉快的學習體驗。我之前也看過一些統計學的書籍，但總感覺它們要麼過於枯燥，要麼過於理論化，很難真正地應用到工作中。而這本書，卻以一種非常接地氣的方式，將統計學知識與商業實踐緊密地結閤起來。它的優點在於，不隻是講解理論，更注重引導讀者思考“為什麼”和“如何做”。例如，在介紹“相關分析”時，作者並沒有簡單地給齣一個相關係數的計算公式，而是花瞭很多篇幅來講解相關性不等於因果性這個重要的統計學概念，並且通過各種例子，說明瞭在解釋相關性時需要注意的陷阱。這一點對我來說非常重要，因為在工作中，我經常會看到一些片麵的數據分析，得齣一些錯誤的結論。這本書讓我學會瞭如何更加審慎地解讀數據，避免被錶麵現象所迷惑。此外，書中關於“統計推斷”的講解也讓我受益匪淺。尤其是在樣本量不足的情況下，如何通過科學的方法來推斷總體的情況，以及如何控製推斷的誤差。這對於我這種經常需要分析有限數據來做齣商業決策的人來說，非常有價值。書中還穿插瞭很多關於數據可視化技巧的介紹，如何利用圖錶來清晰地展示數據，如何讓數據“說話”，而不是讓圖錶成為“噪音”。這一點對於提升商業報告的質量，以及與他人溝通數據結果，都非常有幫助。總而言之，這本書不僅教會瞭我統計學的知識，更教會瞭我如何用數據來思考，如何用數據來解決問題，如何用數據來驅動商業增長。
评分《商業統計學（下）》這本書，帶給我最大的驚喜，莫過於它將統計學與實際商業決策緊密地聯係起來，並且用一種非常易於理解的方式呈現齣來。我通常對那些充斥著復雜公式的書籍敬而遠之，但這本書卻以其清晰的邏輯、豐富的案例以及通俗易懂的語言，徹底打消瞭我的顧慮。作者在講解每個統計概念時，都從一個實際的商業問題齣發，然後逐步引入相關的統計方法，並最終展示如何利用這些方法來解決問題。例如，在介紹“主成分分析”時，作者並非直接從數學定義開始，而是通過一個關於如何簡化高維數據以提高分析效率的商業場景，來引入主成分分析的概念。這種“由果溯因”的講解方式，讓我能夠快速理解統計方法的應用背景和價值。書中的案例非常貼近現實，涵蓋瞭市場營銷、金融投資、運營管理等多個商業領域。這讓我能夠看到統計學在不同場景下的實際應用，並且激發瞭我將所學知識應用到自己工作中的熱情。我甚至開始嘗試使用一些數據分析工具，來處理一些工作中的數據。這本書讓我覺得，統計學不再是冰冷枯燥的數字遊戲，而是能夠幫助我們洞察商業規律、做齣更明智決策的強大武器。對於任何希望在商業領域提升自己分析能力、培養數據驅動思維的讀者來說，這本書絕對是不可多得的佳作。它不僅教會我們統計學的知識，更重要的是，它教會瞭我們如何用數據來思考，如何用數據來解決問題，從而在競爭激烈的商業環境中，取得更大的成功。
评分在翻閱《商業統計學（下）》的過程中，我最大的感受是，它成功地將那些原本枯燥的統計概念，變成瞭充滿吸引力的商業故事。作者在講解每個統計方法時，都盡可能地將其置於一個具體的商業情境中。例如，在介紹“因子分析”時，作者通過一個關於品牌定位的案例，詳細闡述瞭如何利用因子分析來識彆影響消費者購買決策的關鍵因素。這讓我一下子就明白瞭，原來那些看似復雜的統計模型，在實際商業應用中，能夠發揮如此重要的作用。我之前也看過一些關於因子分析的書，但總是覺得它們離我的工作有點遠，而這本書則讓我看到瞭它的實際價值。此外，書中的“多變量分析”部分也給我留下瞭深刻的印象。在如今數據爆炸的時代，我們往往需要同時考慮多個變量的影響。這本書詳細講解瞭如何利用多變量統計方法來分析復雜的商業問題，比如客戶細分、市場預測等。我特彆喜歡作者在講解過程中，不斷引導讀者思考：“如果你的數據存在這樣的情況，你該如何處理？”“這個統計方法的假設條件是什麼？如果不滿足，又該怎麼辦？”這種互動式的提問方式，能夠有效地激發讀者的思考，加深對知識的理解。總而言之，這本書不僅是一本統計學教材，更是一本幫助我們提升分析能力、培養數據思維的“啓濛書”。它讓我意識到，統計學並非是少數人的專業技能，而是每一個希望在商業領域取得成功的人，都應該掌握的核心競爭力。
评分《商業統計學（下）》這本書，給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是一種思維方式的革新。在我看來，好的商業統計學書籍，不應該隻是公式的堆砌，而應該能夠教會讀者如何“用數據說話”。這本書在這方麵做得非常齣色。它通過大量的案例分析，展示瞭統計學在解決實際商業問題中的強大力量。比如，在介紹方差分析（ANOVA）時，書中通過一個多品牌産品定價策略的案例，詳細闡述瞭如何利用ANOVA來比較不同定價方案對銷售額的影響。我之前雖然知道方差分析，但總覺得它離我有點遠，看瞭這個案例，我纔真正理解瞭它的應用場景，並且開始思考如何在我們的産品綫定價策略中運用它。另一個讓我印象深刻的部分是關於多元迴歸分析。書中不僅僅是講解瞭如何構建多元迴歸模型，更強調瞭如何診斷模型，例如，如何檢驗殘差的正態性、獨立性和同方差性，以及如何處理多重共綫性問題。這些細節的講解，讓我覺得這本書的作者是真正站在讀者的角度，考慮到瞭實際應用中可能遇到的各種陷阱。我常常覺得，很多時候，我們做齣的商業決策，之所以會失敗，並不是因為我們的想法不夠好，而是因為我們對數據的解讀不夠深入，或者使用瞭不恰當的統計方法。這本書就像一位經驗豐富的導師，它不僅教我們如何使用工具，更教我們如何理解工具背後的原理，以及如何避免誤用。對於任何希望在商業領域取得成功的管理者或分析師來說，這本書都絕對值得一讀。它能夠幫助你提升數據敏感度，培養批判性思維，讓你在復雜多變的商業環境中，做齣更明智的決策。
评分這本書《商業統計學（下）》，就像我最近在咖啡館裏發現的一本寶藏，每次翻開都能有新的收獲。我一直覺得，統計學是一門既重要又容易讓人望而生畏的學科，特彆是那些復雜的數學公式，常常讓人頭疼。然而，這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有迴避那些核心的統計概念，比如假設檢驗、迴歸分析、方差分析等，但它用一種非常友好的方式來介紹它們。我特彆喜歡作者在講解過程中，經常引用一些生動的比喻和實際的商業案例。比如，在解釋“置信區間”時，他用瞭一個“猜蘋果重量”的比喻，讓我一下子就明白瞭大概的含義。這種“化繁為簡”的處理方式，讓我能夠更容易地理解和吸收那些原本比較抽象的概念。書中的案例分析也非常貼閤實際。比如，關於如何利用統計學來分析客戶滿意度，如何評估不同營銷渠道的效果，如何預測産品銷售量等等。這些案例讓我看到瞭統計學在商業世界中的廣泛應用，也激發瞭我將所學知識應用到自己工作中的想法。我甚至開始嘗試使用一些統計軟件，比如Excel裏麵的數據分析工具，來處理一些簡單的數據。這本書讓我覺得，統計學並不是高高在上的理論，而是能夠幫助我們解決實際問題的有力工具。對於我這樣，希望在商業領域提升自己的分析能力，做齣更明智決策的人來說，這本書無疑是一本非常寶貴的參考書。它不僅提供瞭知識，更提供瞭一種解決問題的思路和方法。
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