商務統計：決策與分析（英文版）（附光盤） [Statistics for Business: Decision Making and Analysis] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

《商務統計：決策與分析（英文版）》啓發性案例：每章都從一個商業案例開始，提齣問題並引齣該章內容。4M示例：4M（動機、方法、實施、結論）的問題解決策略為學生解決商務問題提供瞭清晰的思路。每個4M示例都先提齣一個商業問題，然後引導學生尋求解決該問題的最佳統計方法，使用統計軟件實現，並說明分析結果。
陷阱：為避免發生常見錯誤，每章結尾處給齣一些有用的提示。
軟件提示：每章都有關於運用Excel（2003和2007）、Minitab和JMP進行計算的提示。
背後的數學：在多數章節的最後，提供瞭一些有趣的技術細節，以解釋某些重要結論，如對某個基本公式的證明或解釋。
實際的統計案例研究：每部分最後都包括兩個深度案例研究，這些案例使用真實數據，涉及股票價格、經理人薪酬、企業債券違約、零售額管理和過程控製等方麵。
隨書光盤中包括純文本、Excel、Minitab 14、Minitab 15和SPSS（PASW）格式的數據集文件以及Excel的一個統計學插件DDXL。

內容簡介

現在商業競爭日益激烈，有效做齣商務決策變得至關重要。本書從實際的商業問題齣發，詳細闡述如何利用數據進行信息決策，並將統計概念與實際問題聯係起來，告訴讀者如何尋找模式從數據建立統計模型，以及如何提供調查結果。書中涵蓋瞭應用統計學在當代商務經濟領域中幾乎所有的重要應用，並且統計軟件（包括Excel、Minitab等）的使用貫穿全書。

作者簡介

Robert Stine 於普林斯頓大學獲得博士學位。自1983年以來他一直在賓夕法尼亞大學沃頓商學院講授商務統計學課程。在任教期間，他獲得瞭多項教學奬，包括MBA核心教學奬、David W. Hauck優秀教學奬。他的研究領域包括計算機軟件、時間序列分析和預測、與模型識彆和選擇相關的一般問題等。
Dean Foster 於馬裏蘭大學獲得博士學位。他曾在芝加哥大學任教，自1992年以來任教於賓夕法尼亞大學沃頓商學院。他講授的課程有商務統計初步、概率論與馬爾可夫鏈、統計計算和高等統計學等。其研究領域包括隨機過程的統計推斷、博弈論、機器學習和變量選擇。

目錄

Preface iii
Index of Applications xvii
PART ONEVariation
1Introduction2
1.1What is Statistics?2
1.2Previews4
1.3How to Use This Book92Data13
2.1Data Tables14
2.2Categorical and Numerical Data15
2.3Recoding and Aggregation17
2.4Time Series20
2.5Further Attributes of Data21

Chapter Summary24
3Describing Categorical Data28
3.1Looking at Data29
3.2Charts of Categorical Data31
3.3The Area Principle35
3.4Mode and Median40

Chapter Summary43
4Describing Numerical Data52
4.1Summaries of Numerical Variables53
4.2Histograms and the Distribution of Numerical Data57
4.3Boxplot60
4.4Shape of a Distribution62
4.5Epilog66

Chapter Summary69
5Association between Categorical Variables77
5.1Contingency Tables78
5.2Lurking Variables and Simpson’s Paradox85
5.3Strength of Association89

Chapter Summary95
6Association between Quantitative Variables104
6.1Scatterplots105
6.2Association in Scatterplots107
6.3Measuring Association109
6.4Summarizing Association with a Line115
6.5Spurious Correlation118

Chapter Summary123
STATISTICS IN ACTION CASEFinancial time series134
STATISTICS IN ACTION CASEExecutive compensation142
PARTTWO Probability
7Probability150
7.1From Data to Probability151
7.2Rules for Probability156
7.3Independent Events161

Chapter Summary165
8Conditional Probability174
8.1From Tables to Probabilities175
8.2Dependent Events178
8.3Organizing Probabilities182
8.4Order in Conditional Probabilities185

Chapter Summary190
9Random Variables196
9.1Random Variables197
9.2Properties of Random Variables200
9.3Properties of Expected Values205
9.4Comparing Random Variables207

Chapter Summary209
10Association between Random Variables218
10.1Portfolios and Random Variables219
10.2Joint Probability Distribution221
10.3Sums of Random Variables224
10.4Dependence between Random Variables225
10.5IID Random Variables230
10.6Weighted Sums232

Chapter Summary236
11Probability Models for Counts243
11.1Random Variables for Counts244
11.2Binomial Model246
11.3Properties of Binomial Random Variables247
11.4Poisson Model251

Chapter Summary257
12The Normal Probability Model261
12.1Normal Random Variable262
12.2The Normal Model265
12.3Percentiles271
12.4Departures from Normality272

Chapter Summary278
STATISTICS IN ACTION CASEManaging Financial Risk287
STATISTICS IN ACTION CASEModeling Sampling Variation296
PART THREE Inference
13Samples and Surveys304
13.1Two Surprising Properties of Sampling305
13.2Variation310
13.3Alternative Sampling Methods314
13.4Checklist for Surveys317

Chapter Summary321
14Sampling Variation and Quality325
14.1Sampling Distribution of the Mean326
14.2Control Limits331
14.3Using a Control Chart334
14.4Control Charts for Variation337

Chapter Summary343
15Confidence Intervals351
15.1Ranges for Parameters352
15.2Confidence Interval for the Mean357
15.3Interpreting Confidence Intervals360
15.4Manipulating Confidence Intervals362
15.5Margin of Error364

Chapter Summary371
16Statistical Tests378
16.1Concepts of Statistical Tests379
16.2Testing the Proportion384
16.3Testing the Mean388
16.4Other Properties of Tests393

Chapter Summary397
17Alternative Approaches to Inference403
17.1A Confidence Interval for the Median404
17.2Transformations410
17.3Prediction Intervals411
17.4Proportions Based on Small Samples415

Chapter Summary419
18Comparison424
18.1Data for Comparisons425
18.2Two-sample t-test427
18.3Confidence Interval for the Difference432
18.4Other Comparisons435

Chapter Summary444
STATISTICS IN ACTION CASERare Events450
STATISTICS IN ACTION CASETesting Association456
PART FOUR Regression Models
19Linear Patterns464
19.1Fitting a Line to Data465
19.2Interpreting the Fitted Line467
19.3Properties of Residuals472
19.4Explaining Variation474
19.5Conditions for Simple Regression475

Chapter Summary481
20Curved Patterns488
20.1Detecting Nonlinear Patterns489
20.2Transformations491
20.3Reciprocal Transformation492
20.4Logarithm Transformation497

Chapter Summary506
21The Simple Regression Model513
21.1The Simple Regression Model514
21.2Conditions for the Simple Regression Model518
21.3Inference in Regression521
21.4Prediction Intervals529

Chapter Summary537
22Regression Diagnostics545
22.1Problem 1:Changing Variation546
22.2Problem 2: Leveraged Outliers555
22.3Problem 3:Dependent Errors and Time Series559

Chapter Summary566
23Multiple Regression573
23.1The Multiple Regression Model574
23.2Interpreting Multiple Regression575
23.3Checking Conditions581
23.4Inference in Multiple Regression584
23.5Steps in Fitting a Multiple Regression588

Chapter Summary594
24Building Regression Models605
24.1Identifying Explanatory Variables606
24.2Collinearity611
24.3Removing Explanatory Variables616

Chapter Summary627
25Categorical Explanatory Variables635
25.1Two-sample Comparisons636
25.2Analysis of Covariance639
25.3Checking Conditions642
25.4Interactions and Inference644
25.5Regression with Several Groups651

Chapter Summary656
26Analysis of Variance665
26.1Comparing Several Groups666
26.2Inference in Anova Regression Models673
26.3Multiple Comparisons677
26.4Groups of Different Size680

Chapter Summary686
27Time Series694
27.1Decomposing a Time Series695
27.2Regression Models698
27.3Checking the Model708

Chapter Summary719
STATISTICS IN ACTION CASEAnalyzing Experiments728
STATISTICS IN ACTION CASEAutomated Modeling736
Appendix: Tables743
AnswersA-1
Photo AcknowledgmentsC-1

前言/序言

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嗬嗬嗬嗬嗬嗬嗬嗬嗬嗬好

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這本書最最重要和值得大力推薦的是前5章（或者說前六章），很難想象象作者這樣的大牛會潛心細細的講解最最基本的一些東西，大牛就是大牛，基礎講的及其清晰！書的習題很多，網上有答案。但是對我這種不做題純粹拿來看看到人，講解中的例題分析也是很好的！應該說前5-6章讀好瞭，你絕對算是入門瞭！ 　　 　從前有一個隨機過程A，他喜歡上瞭另一個隨機過程B。雖然他們都映到R上，他們並不定義在同一個概率空間。但概率空間都不一樣的隨機過程怎麼能夠在一起呢？

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　　A嚮數學傢求助。數學傢說：這個容易。我把你同分布地映到B所定義的那個空間就是瞭。

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　　A繼續懇求，數學傢遍查文獻，發現瞭一種方法叫做“耦閤”。但這種方法需要雙方的配閤。數學傢找到B說明情況，B被A的誠意打動，決定給A一個機會。數學傢做瞭這個概率空間與其自身的乘積空間，並用卡拉西奧多裏擴張定理構造瞭上麵的概率測度結構，附帶誘導瞭軌道空間的概率測度。A和B被寫在同一個括號裏，構成耦閤的過程。

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