商务与经济统计学 中文 第12版 十二版 詹姆斯麦克拉夫著 Statistios for Nusin pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 阳光瑞盛图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300206783

商品编码：27578366357

丛书名： 商务与经济统计学(第12版)统计学经典译丛

出版时间：2015-02-01

《商务与经济统计学》（第12版）是一本强调统计推断的入门教程，广泛涵盖了在统计报告评估和决策支持时所必需的数据收集和分析的方法。除了保持前几版的风格外，本书继续强调统计思维的建立、可靠性的评估以及基于数据的统计推断对数据购买者或生产者的价值。 
本书的目标是“促进统计学在商学院中更加有效地运用”，因此体现出以下特点： 
强调统计知识的学习和统计思维的培养 
分析应用中使用真实数据 
使用计算机技术来辅助概念的理解和数据的分析 
培养课堂内主动学习的能力 
重视概念的理解，而非仅仅是统计理论的学习 
突出概率的直观概念 

 

詹姆斯麦克拉夫（James T. McClave） 统计学博士。曾在佛罗里达大学从事教学工作20年，教授过统计学的所有课程。后于1977年创建信息技术有限公司（Info Tech, Inc.），以应用统计学的理论来解决现实世界的问题。现任公司总裁兼首席执行官，佛罗里达大学统计学兼职教授。 
易丹辉 中国人民大学统计学院教授，中国人民大学统计咨询研究中心主任。长期致力于统计学在各个领域的应用研究，主要面向经济、金融、保险、管理、医疗等领域，研究方向为预测与决策、风险管理与保险、生物医学统计。主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、“十一五”国家科技支撑计划项目、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目、企事业单位委托科研项目等。 
李扬 中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学统计咨询研究中心副主任，国际统计学会推选会员。主要致力于统计模型在生物医学、决策预测、市场研究、教育心理领域的应用研究，主持国家自然科学基金项目、教育部留学回国人员科研启动基金项目及多项国家部委和企业委托的科研课题。 

第1章统计、数据和统计思维 
1.1统计 
1.2商业中的统计应用类型 
1.3统计的基本要素 
1.4过程（选学） 
1.5数据类型 
1.6收集数据：抽样及相关问题 
1.7统计在决策管理中的作用 

第2章数据集的描述方法 
2.1定性数据的描述 
2.2描述定量数据的图形方法 
2.3集中趋势的数值测度 
2.4变异性的数值测度 
2.5利用均值和标准差描述数据 
2.6相对位置的数值测度 
2.7异常值的检测方法：箱线图和z得分 
2.8二元关系的图形描述（选学） 
2.9 时间序列图（选学） 
2.10描述性方法对事实的扭曲 

第3章概率 
3.1事件、样本空间和概率 
3.2事件的并和交 
3.3互补事件 
3.4加法法则和互斥事件 
3.5条件概率 
3.6乘法法则和独立事件 
3.7贝叶斯定理 

第4章随机变量与概率分布 
4.1随机变量的两种类型 
4.2离散型随机变量的概率分布 
4.3二项分布 
4.4其他离散型分布：泊松分布和超几何分布 
4.5连续型随机变量的概率分布 
4.6正态分布 
4.7评价正态性的描述性方法 
4.8其他连续型分布：均匀分布和指数分布 

第5章抽样分布 
5.1抽样分布的概念 
5.2抽样分布的性质：无偏性和小方差 
5.3样本均值的抽样分布与中心极限定理 
5.4样本比例的抽样分布 

第6章基于单样本的统计推断：置信区间的估计 
6.1确定与估计目标参数 
6.2总体均值的大样本置信区间：正态（z）统计量 
6.3总体均值的小样本置信区间：学生t统计量 
6.4总体比例的大样本置信区间 
6.5确定样本量 
6.6简单随机抽样的有限总体修正（选学） 
6.7总体方差的置信区间（选学） 

第7章基于单样本的统计推断：假设检验 
7.1假设检验的要素 
7.2设定假设与构造拒绝域 
7.3观测的显著性水平：p值 
7.4总体均值的假设检验：正态（z）统计量 
7.5总体均值的假设检验：学生t统计量 
7.6总体比例的大样本假设检验 
7.7总体方差的假设检验 
7.8计算犯第Ⅱ类错误的概率：更多关于β的信息（选学） 

第8章基于两样本的统计推断：置信区间和假设检验 
8.1确定目标参数 
8.2比较两个总体均值：独立抽样 
8.3比较两个总体均值：配对差异试验 
8.4比较两个总体比例：独立抽样 
8.5确定所需样本量 
8.6比较两个总体方差：独立抽样 

第9章试验设计和方差分析 
9.1试验设计基础 
9.2完全随机设计：单因素 
9.3均值的多重比较 
9.4随机区组设计 
9.5析因试验：双因素 

第10章分类数据的分析 
10.1分类数据和多项试验 
10.2分类概率的检验：单向表 
10.3对分类概率的检验：双向（列联）表 
10.4卡方检验中需要注意的地方 

第11章简单线性回归 
11.1概率模型 
11.2模型拟合：小二乘法 
11.3模型假设 
11.4评价模型的有效性：对斜率β1 的推断 
11.5相关系数和决定系数 
11.6利用模型进行估计和预测 
11.7 一个完整的例子 

第12章多元线性回归和模型建立 
12.1多元回归模型 
12.2一阶模型：估计和解释参数 
12.3模型整体有效性评价 
12.4利用模型进行估计和预测 
12.5交互模型 
12.6二阶模型以及其他高阶模型 
12.7定性（虚拟）变量模型 
12.8包含定性变量和定量变量的模型 
12.9比较嵌套模型 
12.10逐步回归 
12.11残差分析：检验回归假设 
12.12 一些陷阱：可估性、 多重共线性与外推法 

附录 对照表

随着时代的发展，数据制胜的观点已深入人心。无论是经济、财政、金融、营销、会计、管理还是其他商务领域，都需要处理大量的信息。可以应用统计学的概念与方法来处理商务与经济中的各种问题，统计学是解决商务与经济中各种问题的有力工具之一。 

作为一本很有特色的教材，《商务与经济统计》（第12版）保留了以往版本的叙述风格与可读性，其大特色就是应用性强，不仅介绍了各种统计方法，而且注重在实践中的应用。本书以大量实际数据的运用为基础，为读者深入领会统计概念的含义提供了有效的工具，并且编排新颖，讲解清晰。每一种统计方法的介绍都列举了许多例子和案例，并在每章末配有练习题。 

本版更新了以前的实际数据，新增了案例和练习题，同时延续了以往的写作风格，避免了烦琐的数学推导，采用深入浅出、循序渐进的方法系统介绍统计学的知识。叙述严谨，穿插大量丰富翔实、鲜活生动的案例，使得统计技术不再枯燥，方便了读者的理解和学习。 

本书既可以作为研究生、MBA和本科生的教材，也可以供从事商务活动和经济分析的各类人员参考，是一本在经济、财政、金融、市场、会计、管理和其他商业管理领域从业的工作者值得一读的书。读者可以根据时间和需要，有选择地学习有关内容。 

《商务与经济统计学（第12版）》图书简介 一部贯穿商业与经济世界的严谨分析指南 在这瞬息万变的商业和经济领域，数据是驱动决策、洞察趋势、规避风险的关键。从宏观经济政策的制定到微观企业的战略部署，从金融市场的波动预测到消费者行为的分析，统计学原理无处不在，深刻影响着我们对世界的理解和对未来的判断。《商务与经济统计学（第12版）》正是这样一部旨在赋予读者驾驭数据、进行严谨分析能力的权威著作。它不仅仅是一本教科书，更是一扇通往理解复杂商业与经济现象的窗口，为所有希望在数字时代取得成功的学生、研究者和从业者提供了坚实的基础和实用的工具。 为适应现代商业与经济挑战而精心设计的课程 《商务与经济统计学（第12版）》的设计理念始终围绕着培养读者解决实际问题的能力。作者詹姆斯·麦克拉夫（James R. McClave）教授以其深厚的学术造诣和丰富的教学经验，精心构建了一个既涵盖统计学核心概念，又紧密联系商业与经济应用场景的学习体系。本书的第十二版，在继承前几版成功经验的基础上，进一步优化了内容结构，更新了数据案例，并融入了最新的统计方法和技术，确保其始终处于统计学教学的前沿。 本书最大的特色在于其“概念驱动，应用导向”的教学模式。不同于一些侧重于数学推导的统计学书籍，《商务与经济统计学（第12版）》将统计学的概念讲解与商业和经济领域的实际应用紧密结合。作者力求让读者明白“为什么”要学习某个统计方法，以及“如何”将这个方法应用于解决具体的商业或经济问题。通过大量的真实世界案例，读者能够直观地感受到统计学在市场研究、财务分析、生产管理、宏观经济预测等领域的强大力量。 内容循序渐进，构建扎实的统计学基础 本书的编写逻辑清晰，循序渐进，适合具有不同数学背景的读者。从最基础的描述性统计学概念入手，如数据的收集、整理、展示（图表）和概括（均值、中位数、方差等），帮助读者建立对数据基本特征的认识。随后，本书将逐步深入到推断性统计学的核心内容，包括概率论的基础、抽样分布、参数估计和假设检验。这些概念是进行更复杂统计分析的基石。 尤其值得一提的是，本书在讲解概率论时，并非孤立地进行数学演绎，而是通过生动的商业场景来阐释概率的含义，例如：理解风险概率在投资决策中的重要性，分析市场营销活动成功的概率，或者预测产品缺陷的概率。这种方式大大降低了抽象概念的理解难度，并让读者立刻体会到其在现实世界中的价值。 在推断性统计学部分，本书详细介绍了如何从样本数据推断总体特征，并提供了完整的假设检验流程，包括如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，如何解释p值和置信区间。这些技能对于评估商业决策、检验经济理论、分析市场趋势至关重要。 覆盖关键的统计分析工具和方法 《商务与经济统计学（第12版）》系统地介绍了多种在商业和经济分析中必不可少的统计工具和方法。 回归分析是本书的重点内容之一。从简单的线性回归到多元线性回归，本书都进行了深入的讲解。读者将学习如何建立回归模型来预测销售额、分析成本、评估广告效果、预测股票价格等。回归分析的应用场景极为广泛，本书通过丰富的案例，将这一强大工具的威力展现得淋漓尽致。例如，如何通过分析不同广告投入与销售额之间的关系，来优化市场营销预算；或者如何利用宏观经济指标（如GDP增长率、利率）来预测通货膨胀率。 方差分析（ANOVA）在比较多个总体均值时具有重要作用。本书会介绍如何利用ANOVA来分析不同生产工艺对产品质量的影响，或者评估不同营销策略对客户满意度的差异。 时间序列分析是预测经济和商业趋势不可或缺的工具。本书将介绍如何分析趋势、季节性、周期性等成分，并运用ARIMA模型等方法来预测未来的销售量、股价或经济增长。 非参数统计为不满足参数检验前提的数据提供了解决方案。本书会介绍一些常用的非参数检验方法，适用于某些特定类型的数据分析。 强化数据驱动决策的能力 本书的每一章节都以实际的商业和经济问题为出发点，引导读者运用所学的统计方法进行分析。作者精心挑选了最新、最贴近现实的案例，涵盖了金融、市场营销、会计、管理、经济学等多个领域。例如： 在市场营销章节，读者将学习如何运用统计学来分析消费者行为数据，进行市场细分，评估广告活动的有效性，并预测产品需求。 在金融章节，本书会探讨如何使用统计学来分析股票收益率，评估投资组合的风险，预测市场波动，以及理解金融欺诈的统计特征。 在经济学章节，读者将学习如何利用统计模型来分析宏观经济指标，预测经济增长，评估政策影响，并理解通货膨胀和失业率的统计关系。 在生产和质量管理章节，本书会介绍如何运用统计过程控制（SPC）来监控生产流程，提高产品质量，并进行可靠性分析。 通过这些案例，读者不仅能掌握具体的统计分析技术，更能培养一种“数据思维”。他们将学会如何识别需要解决的商业问题，如何收集和整理相关数据，如何选择合适的统计工具，如何解释分析结果，并最终将这些分析结果转化为有价值的商业决策。 现代统计软件的整合与应用 在当今时代，统计软件是进行复杂统计分析的必备工具。《商务与经济统计学（第12版）》深刻认识到这一点，并在书中对常用的统计软件（如Microsoft Excel、Minitab、SPSS、R等）的应用进行了详细的介绍。本书并非简单地罗列软件功能，而是将软件操作与统计概念和实际应用紧密结合。通过屏幕截图和分步指导，读者可以轻松地在软件中执行统计分析，并将软件输出的结果与书中的理论讲解联系起来。这种“理论+实践”的模式，极大地增强了本书的学习效果和实用性，使读者能够迅速掌握将统计知识转化为实际操作的能力。 学习资源丰富，助力学习成功 为了帮助读者更有效地学习和掌握本书的内容，《商务与经济统计学（第12版）》提供了丰富配套的学习资源。这可能包括： 练习题和习题集： 每章末都配有大量的练习题，从基础概念巩固到综合应用分析，帮助读者检验和巩固所学知识。 答案和讲解： 提供部分习题的答案和详细讲解，帮助读者理解解题思路，找出学习中的薄弱环节。 在线学习平台： 可能包含交互式练习、视频讲解、模拟测试等，为学习者提供更加个性化和丰富的学习体验。 教学大纲和授课指南： 为教师提供教学大纲的设计建议、授课思路和案例拓展，帮助教师更好地组织教学。 《商务与经济统计学（第12版）》的价值所在 总而言之，《商务与经济统计学（第12版）》是一部不可多得的经典著作，它凭借其： 严谨的理论基础： 准确、系统地阐述了统计学的核心概念和方法。 紧密的商业经济应用： 通过大量真实的案例，展示了统计学在各个商业和经济领域的实际价值。 循序渐进的学习路径： 适合不同水平的读者，帮助他们逐步建立起扎实的统计学知识体系。 强大的数据分析能力培养： 引导读者掌握运用统计软件进行实际数据分析的技能。 面向未来的视野： 融入了最新的统计技术和应用，为读者应对未来的挑战做好准备。 无论是初次接触统计学的学生，还是希望提升数据分析能力的商业从业者，亦或是从事经济研究的学者，《商务与经济统计学（第12版）》都将是您可靠的伙伴和宝贵的知识源泉。它将帮助您理解数据背后的意义，掌握驱动决策的力量，在日新月异的商业和经济世界中，做出更明智、更具洞察力的选择。

评分☆☆☆☆☆

这次阅读体验中，最让我感到惊喜的是其配套的学习资源和辅助工具的介绍。虽然我手头只有实体书，但作者在正文和附录中频繁提及如何利用主流的统计软件（比如R或Python的库）来实现书中所讲的每一个分析步骤。这在过去，很多教材往往止步于“如何手算”，而这本书则非常与时俱进地强调了现代数据分析流程。它不仅教你怎么得出结果，更教你如何通过编程实现高效、可重复的分析。例如，在讲解假设检验的P值概念时，书中详细对比了手动计算P值（理论部分）和通过软件直接读取输出结果（实践部分）的差异，并强调了在实际工作中应如何正确解读软件报告中的置信区间和残差图。这种对实践工具的关注，极大地弥补了纯理论教材在操作性上的缺失，让我感觉自己不是在学习一本静止的教科书，而是在跟随一位经验丰富的导师，学习一套活生生的分析方法论，这无疑提升了这本书的实用价值和时效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格，与其说是“教学”，不如说是“深入剖析”。它似乎并不满足于停留在公式的简单罗列和步骤的机械演示上，而是花了大量的篇幅去解释“为什么”要使用这种方法，以及这种方法背后的统计学哲学是什么。例如，在介绍中心极限定理时，作者并没有简单地抛出一个结论，而是通过一系列渐进的例子，从最直观的样本均值波动讲起，逐步过渡到无穷大样本的理论支撑，这种层层递进的论证过程，对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。我尤其欣赏它在商业应用案例上的选择。它没有拘泥于那些陈旧的、脱离实际的案例，而是引入了大量与市场营销、供应链管理甚至金融风险评估相关的新情境。这使得原本抽象的数学概念立刻获得了鲜活的生命力，让我能够清晰地看到，今天在课堂上学到的一个回归系数，明天可能就直接影响到公司的新产品定价策略。这种“理论落地”的速度感，极大地激发了我深入钻研下去的兴趣，让我觉得手中的这本工具书，确实是通往实际商业决策殿堂的一把钥匙。

评分☆☆☆☆☆

整体来看，这本书的编撰展现出一种对统计学严谨性的近乎苛求的态度，这使得它在学术界的地位毋庸置疑。它的逻辑链条极为紧密，几乎没有可以跳跃阅读的地方，每一个章节都建立在前一个章节的坚实基础之上，形成了强大的知识体系结构。这种系统性的构建，意味着如果你想全面掌握其中的内容，就必须按照既定的顺序，一步一个脚印地前进。这种“拒绝捷径”的写作风格，一方面保证了知识的准确无误和体系的完整性，另一方面也对读者的耐心和毅力提出了较高的要求。对于那些需要撰写毕业论文、进行市场调研报告或是准备专业资格考试的读者来说，这本书提供的理论深度和广度是无可替代的后盾。它教会我的不仅仅是统计计算的方法，更重要的是一种批判性的思维——即永远不要轻信数据表面的数字，而要深入探究其背后的模型假设、数据质量和潜在的偏差。这才是真正有价值的“统计学素养”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的理论深度绝对是重量级的，对于那些已经具备一定数学基础的读者来说，它无疑是一本宝库。但对于像我这样，更侧重于应用和快速上手的学习者而言，初期阅读的挑战性是不可忽视的。有些章节，尤其是涉及到多元回归和时间序列分析的高级部分，公式的推导和符号的运用达到了相当高的密度。我发现自己不得不频繁地使用书签和笔记，来标记那些关键的定义和定理。有时候，我会花上二十分钟，仅仅是为了搞懂一个脚注中关于模型假设条件的小小补充说明，因为那个补充说明往往是理解整个模型适用边界的关键。这让我意识到，这本书不是那种“快速入门，一目了然”的读物，它需要学习者投入足够的时间和精力去“啃”和“消化”。它更像是为那些志在成为数据分析专家或者需要进行严谨学术研究的人士量身定制的深度指南，而不是为应付期末考试而准备的速成手册。对于那些追求深度理解而非表面知识的读者来说，这种详尽无遗的阐述，恰恰是其最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种略带灰度的米白色背景，配上沉稳的深蓝色字体，一眼就能看出它不是那种追求花哨包装的畅销小说，而是正儿八经的学术著作。拿到手里的时候，能感觉到纸张的厚度和分量，这大概是很多理工科或商科教材的共同特点——内容扎实，分量十足。我其实对统计学这门学科一直抱有一种又爱又怕的复杂情感。爱它，是因为它能将纷繁复杂的数据世界梳理得井井有条，用严谨的逻辑和公式揭示商业运行的底层规律，让人有一种“原来如此”的顿悟感；怕它，是因为初学时那些概率分布、假设检验、回归模型，就像一堵高墙，让人望而却步。我抱着希望翻开了第一章，期待着作者如何用清晰的脉络引导我攀登这座高峰。这版教材的排版相比我过去接触的一些老旧版本，明显更加注重阅读体验，图表的位置安排得当，使得理论与实例之间的衔接更为自然，至少在视觉上减轻了不少阅读的压力。当然，真正的考验还在后面，理论的深度和实例的新鲜度，才是决定一本教材能否真正站稳脚跟的关键所在。