Essential Statistics in Business and Economics(3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 商業
• 經濟學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 概率論
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 管理學
• 決策分析

Essential Statistics in Business and Economics 3rd Edition By David Doane and Lori Seward includes a full integration of Excel and motivates student learning with current, real-world exercises and cases.

　　Business Stat Prep, guided examples, and excel assets are available within Connect to help students succeed.

《商業與經濟學中的核心統計學》（第三版）圖書簡介 麵嚮應用、深度解析：商業決策的統計學基石 本書《商業與經濟學中的核心統計學》（第三版）是一部專為商科、經濟學以及相關領域的學生和專業人士精心打造的權威教材。它摒棄瞭純理論的繁冗，將統計學的核心概念、方法論與現實世界的商業和經濟問題緊密結閤，緻力於培養讀者運用數據驅動決策的能力。 本書的適用性與目標 無論您是金融分析師、市場營銷專傢、運營經理，還是經濟學研究人員，本書都將為您提供一套堅實、實用的統計學工具箱。我們假定讀者具備基本的代數知識，但無需深厚的數學背景。我們的目標是： 1. 建立直覺理解： 幫助讀者理解統計學概念背後的商業邏輯，而非僅僅記憶公式。 2. 掌握應用技能： 側重於使用現實世界的數據集和案例，展示如何應用統計技術解決實際問題。 3. 培養批判性思維： 訓練讀者對統計報告和數據分析結果進行審慎評估的能力，識彆潛在的誤導和偏差。 內容深度與結構 本書第三版在保持核心概念清晰易懂的基礎上，進行瞭重大的內容更新和結構優化，以適應當前數據科學和大數據時代的趨勢。全書分為五大部分，邏輯清晰地引導讀者從描述性統計邁嚮推斷性統計，最終深入迴歸分析和時間序列。 --- 第一部分：統計學基礎與數據描述（The Foundation） 本部分為後續復雜分析奠定基礎。我們首先定義瞭統計學的角色，區分瞭描述性統計與推斷性統計，並詳細闡述瞭數據的類型、測量尺度（定類、定序、定距、定比）及其對後續分析選擇的影響。 數據可視化： 重點介紹如何利用圖形工具（如直方圖、箱綫圖、散點圖）有效地溝通數據分布和關係。我們特彆強調瞭選擇正確圖錶的原則，避免“誤導性圖錶”。 集中趨勢與離散程度的衡量： 深入探討均值、中位數、眾數、標準差、方差、極差和四分位距的計算及其在商業語境下的意義。例如，在評估庫存風險時，標準差的重要性遠超平均值。 --- 第二部分：概率論與抽樣分布（Probability and Sampling） 概率是推斷統計的語言。本部分旨在使讀者掌握處理不確定性的框架。 概率的基本規則： 聯閤概率、條件概率、獨立性檢驗以及貝葉斯定理的商業應用（如在評估新産品成功率或信用風險時）。 隨機變量與期望值： 詳細介紹離散（如二項分布、泊鬆分布）和連續隨機變量（如均勻分布）。 核心分布： 對正態分布的深入解析，這是統計推斷的基石。我們將花大量篇幅解釋“中心極限定理”的強大威力，以及它如何使得我們能夠在不知道總體分布的情況下對均值進行推斷。 抽樣分布： 闡釋樣本統計量（如樣本均值）的分布特性，這是構建置信區間和進行假設檢驗的前提。 --- 第三部分：統計推斷——估計與檢驗（Statistical Inference） 這是本書的核心，著重於如何從樣本數據中得齣關於總體的可靠結論。 置信區間估計： 詳細講解點估計與區間估計的區彆。針對總體均值（$mu$）和總體比例（$p$）的置信區間構建，並輔以實際的商業例子，如“我們有95%的信心相信目標客戶群體的平均購買意願在X到Y之間”。我們還探討瞭在大樣本和小樣本（$t$分布）情況下如何選擇閤適的估計方法。 假設檢驗的框架： 建立嚴謹的假設檢驗流程，包括零假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值（P-value）的解釋及其與決策製定的關係。我們強調瞭I型錯誤（$alpha$）和II型錯誤（$eta$）在商業決策中的權衡。 單樣本與雙樣本檢驗： 覆蓋瞭對均值、比例的單樣本$Z$檢驗和$t$檢驗，以及對兩個獨立樣本或配對樣本的均值差異檢驗（如評估兩種營銷策略的效果對比）。 --- 第四部分：方差分析與非參數方法（ANOVA and Nonparametric Methods） 當需要比較三個或更多組彆時，本部分介紹的工具至關重要。 方差分析（ANOVA）： 深入講解單因素和雙因素ANOVA，用於檢驗多個因子對一個連續響應變量的獨立影響及交互作用。例如，分析不同地區、不同定價策略對銷售額的綜閤影響。 卡方檢驗（Chi-Square Tests）： 側重於對分類數據進行分析，包括擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit）和獨立性檢驗（Test of Independence），廣泛應用於市場細分和關聯性分析。 非參數統計： 針對不滿足正態性或方差齊性等前提條件的“非標準”數據，介紹曼-惠特尼 $U$ 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等替代方法，確保分析的穩健性。 --- 第五部分：迴歸分析與時間序列（Regression and Time Series） 本部分將統計學推嚮預測與建模的前沿。 簡單綫性迴歸： 詳細介紹最小二乘法（OLS）的原理，擬閤迴歸綫，以及如何解釋迴歸係數、決定係數（$R^2$）。關鍵在於迴歸的假設條件及其檢驗（殘差分析）。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量的情形。重點討論多重共綫性、虛擬變量（Dummy Variables）的使用，以及模型選擇（逐步迴歸、模型簡化）。這些技術是現代計量經濟學和商業預測的基礎。 時間序列基礎： 引入時間序列數據的特點（如自相關性）。講解時間序列的平穩性概念，並介紹趨勢、季節性和周期性的分解方法。雖然本書不深入復雜的ARIMA模型，但為讀者理解現代時間序列預測（如指數平滑法）打下堅實基礎。 --- 教學特色與資源 為確保學習效果，本書融入瞭多項創新教學特色： 1. “商業洞察”（Business Insights）模塊： 每章包含多個來自不同行業的真實案例，展示統計概念如何在實際中被應用和誤用。 2. “Excel/統計軟件操作指南”： 附帶詳細的步驟指南，指導讀者使用當前主流的統計軟件（如Excel的分析工具庫或R/Python的基礎操作流程，以保持其通用性），讓計算過程透明化。 3. “批判性思考”練習： 專門設計的問題，要求學生質疑數據來源、模型假設和結論的有效性。 通過《商業與經濟學中的核心統計學》（第三版），讀者將不僅學會“如何計算”，更重要的是學會“如何思考”——將龐雜的數據轉化為清晰、可執行的商業智慧。本書是您在數據驅動世界中取得成功的必備指南。

作者簡介

David P. Doane

　　現職：Oakland University

Lori E. Seward

　　現職：University of Colorado

Ch 1 Overview of Statistics
Ch 2 Data Collection
Ch 3 Describing Data Visually
Ch 4 Descriptive Statistics
Ch 5 Probability
Ch 6 Discrete Probability Distributions
Ch 7 Continuous Probability Distributions
Ch 8 Sampling Distributions and Estimation
Ch 9 One-Sample Hypothesis Tests
Ch10 Two-Sample Hypothesis Tests
Ch11 Analysis of Variance
Ch12 Simple Regression
Ch13 Multiple Regression
Ch14 Chi-Square Tests
Appendix A Binomial Probabilities
Appendix B Poisson Probabilities
Appendix C-1 Standard Normal Areas
Appendix C-2 Cumulative Standard Normal Distribution
Appendix D Student's t Critical Values
Appendix E Chi-Square Critical Values
Appendix F Critical Values of F.10
Appendix G Solutions to Odd-Numbered Exercises
Appendix H Answers to Exam Review Questions
Appendix I Writing and Presenting Reports
Appendix J Excel Statistical Functions

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這本書對於統計假設檢驗的闡述，比我以往接觸過的任何材料都要深入和透徹。它不僅僅是教你如何進行Z檢驗、T檢驗或F檢驗，更重要的是，它花瞭很多篇幅去解釋這些檢驗背後的思想，以及在實際應用中需要注意的陷阱。例如，書中非常詳細地講解瞭第一類錯誤（拒絕瞭真實的零假設）和第二類錯誤（未能拒絕錯誤的零假設）的概念，以及如何通過調整顯著性水平（α）和樣本量來平衡這兩種錯誤的風險。它還強調瞭統計顯著性與實際顯著性之間的區彆，提醒讀者不要盲目迷信p值，而要結閤實際業務場景進行判斷。

评分☆☆☆☆☆

這本書對統計模型構建的講解，讓我眼前一亮。作者在介紹各種統計模型時，不僅僅停留在模型本身，更注重解釋模型構建的邏輯和目的。比如，在講解綫性迴歸模型時，它深入探討瞭模型的假設條件，以及違反這些假設時可能帶來的問題，並提供瞭診斷和修正模型的方法。書中還詳細介紹瞭如何評估模型的擬閤優度，例如R平方值、調整R平方值，以及如何解讀這些指標。我印象深刻的是，書中還提及瞭模型選擇的原則，比如在模型復雜度和解釋性之間的權衡。這些內容對於我們在實際工作中選擇和應用統計模型，避免“過度擬閤”或“欠擬閤”的情況，非常有指導意義。

评分☆☆☆☆☆

在學習這本書的過程中，我發現它對統計思維的培養有著潛移默化的作用。作者並沒有僅僅停留在“教你如何算”，而是引導讀者思考“為什麼這麼算”。比如，在講解抽樣調查時，它深入探討瞭各種抽樣方法的優缺點，以及它們對最終結果準確性的影響。書中反復強調瞭隨機抽樣在代錶性方麵的重要性，以及如何在實際操作中盡量減少偏差。我記得書中舉瞭一個關於消費者滿意度調查的例子，作者通過對比不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）得齣的結果，清晰地展示瞭不當抽樣可能帶來的嚴重後果，比如對某個特定群體（例如年輕消費者）的意見産生偏頗。這種對“過程”的關注，讓我深刻體會到統計學不僅僅是數學工具，更是一種嚴謹的思維方式。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣賞這本書在數據可視化方麵的闡述。過去，我常覺得統計圖錶隻是數據的一種呈現方式，但這本書讓我認識到，好的可視化能夠直接揭示數據背後隱藏的模式和趨勢，甚至比純粹的數字更能打動人心。它詳細講解瞭不同類型圖錶的適用場景，例如，為什麼在展示時間序列數據時，摺綫圖比柱狀圖更能體現其連續性和動態變化；為什麼在比較不同類彆的數據分布時，箱綫圖能夠直觀地展現中位數、四分位數和異常值。書中的例子，比如通過散點圖和迴歸綫來展示産品價格與銷售量之間的關係，清晰地說明瞭統計學如何幫助我們量化這種關係，並進行預測。更重要的是，它還強調瞭避免誤導性圖錶的原則，例如如何避免使用不當的坐標軸刻度來誇大或縮小數據差異，這對於我們這些需要嚮領導層匯報數據的職場人士來說，至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排非常人性化，邏輯性強，循序漸進。對於像我這樣，雖然在商場上摸爬滾打多年，但統計學基礎相對薄弱的讀者來說，這種編排方式顯得尤為友好。它從最基礎的描述性統計開始，逐步過渡到推斷性統計，每一步都銜接得非常自然，不會讓讀者感到突然或睏惑。例如，在介紹概率分布時，它先從最簡單的離散型概率分布（如二項分布）入手，然後纔逐步深入到連續型概率分布（如正態分布），並詳細解釋瞭正態分布在統計學中的核心地位以及它的重要性質。書中的公式推導雖然不至於過於深奧，但足夠嚴謹，能夠幫助讀者理解公式背後的原理，而不是死記硬背。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常吸引人，流暢而富有啓發性。即使是相對枯燥的統計學概念，在作者的筆下也變得生動有趣。它避免瞭過於學術化的術語堆砌，而是用清晰易懂的語言進行解釋，並輔以大量生動的比喻和實例。我記得在解釋“置信區間”這個概念時，作者並沒有直接給齣復雜的公式，而是用一個生動的比喻，例如“就好比我們在測量一個人的身高，我們知道一個人不會精確地是175.0000厘米，而是在一個大概的範圍內，置信區間就像是告訴我們，我們對這個範圍的把握有多大”。這樣的講解方式，大大降低瞭理解的門檻，也讓學習過程更加輕鬆愉快。

评分☆☆☆☆☆

這本書最令我驚喜的是它對實際應用場景的深入挖掘。作者並沒有把統計學知識束之高閣，而是將它們與商業和經濟的實際問題緊密結閤。在講解迴歸分析時，書中不僅有理論的闡述，更有大量真實案例，比如如何利用銷售數據預測未來銷售額，如何分析廣告投入與利潤之間的關係。我特彆喜歡書中關於時間序列分析的章節，它介紹瞭如何識彆趨勢、季節性和周期性波動，並利用這些信息來預測未來的經濟走勢或市場需求。這對於我們做戰略規劃和風險管理的人員來說，無疑是寶貴的參考。它讓我看到，統計學並非高不可攀的學術理論，而是能夠切實解決商業難題的實用工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這個在商管領域打滾多年的老兵來說，簡直是雪中送炭，雖然書中內容不少是基礎知識的再梳理，但它提供的角度和深度，卻能讓我重新審視過去許多模糊的概念。例如，它在解釋假設檢驗的p值時，並非簡單地給齣公式和計算方法，而是深入剖析瞭p值背後的邏輯，是如何反映我們對零假設的懷疑程度，以及在不同情境下，p值解讀的細微差彆。書中的案例分析也相當貼切，我印象最深刻的是關於市場營銷部門如何利用統計學來優化廣告投放策略的部分，作者通過模擬不同的廣告組閤和目標客戶群體，展示瞭如何通過迴歸分析和A/B測試來預測廣告效果，並最終找到投入産齣比最高的方案。這不僅僅是理論知識的堆砌，更是將統計學這把“利器”如何實際應用於商業決策的生動展現。

评分☆☆☆☆☆

這本書在數據分析的流程和方法論方麵，為我提供瞭一個清晰的框架。它將整個數據分析過程分解為幾個關鍵步驟：明確問題、收集數據、清理和整理數據、探索性數據分析（EDA）、選擇和應用統計模型、解釋和溝通結果。在EDA的部分，它詳細介紹瞭各種描述性統計工具和可視化技術，如何幫助我們快速瞭解數據的基本特徵、發現潛在的模式和異常值。書中還強調瞭數據清洗的重要性，例如如何處理缺失值、異常值以及數據格式不一緻的問題。這種係統性的方法論，讓我意識到，一次成功的數據分析，不僅需要掌握各種統計工具，更需要一個清晰的思路和嚴謹的流程。

评分☆☆☆☆☆

在學習統計學相關知識的過程中，我一直覺得理解“變量”和“數據類型”是基礎中的基礎，但往往容易被忽略。這本書在這方麵做得非常齣色，它非常細緻地區分瞭定性變量和定量變量，以及它們各自的子類型，並詳細講解瞭不同類型變量的測量尺度。更重要的是，它將這些基礎概念與後續的統計方法緊密聯係起來，例如，為什麼不同類型的數據需要使用不同的統計圖錶和分析方法。書中關於分類數據（定性變量）的分析，例如如何計算頻率、比例，如何製作餅圖和條形圖，以及如何進行卡方檢驗，都講解得非常到位。這讓我意識到，紮實的基礎概念，是後續深入學習的關鍵。