《世界优秀教材中国版：商务统计》共15章，主要内容包括：描述统计；概率；随机变量；正态分布；抽样与抽样分布；置信区间；假设检验；两总体比较；方差分析；简单线性回归与相关；多元回归；时间序列、预测和指数；质量控制和改进；非参数方法与卡方检验；贝叶斯统计与决策分析。西方有一句谚语：“我们相信上帝，除此之外，我们只相信数据。在当今这个信息爆炸的年代，我们随时随地的成为信息的接收者，散布在报纸、杂志、电视、广播中的信息，良莠并存，真伪同在。而通过统计方法的帮助，你能够欣赏到数据是如何被转化为比数字本身更为复杂却有益的知识。《世界优秀教材中国版：商务统计》为您较为全面地掌握有关商务经济统计方法的内涵及其应用提供了极为有效的工具，并且编排新颖，语言通俗，每章始末均穿插了鲜活生动的实践案例，便于引领读者由理解到应用的系统学习。 清晰而系统的讲解风格使得《世界优秀教材中国版：商务统计》不仅能很好地满足全国各高等院校统计专业的广大教师和学生的教学需求，而且也是经济、财政、金融、营销、管理和其他商务领域的学习及工作者轻松愉快地迈入统计学门槛的一本不可多得的优秀教材及参考书籍。

第1章 导论与描述统计
1-1 统计应用
1-2 百分位数与四分位数
1-3 集中趋势的测度
1-4 离散程度的测度
1-5 分组数据与直方图
1-6 偏度与峰度
1-7 均值与标准差的关系
1-8 展示数据的方法
1-9 探索性数据分析
1-10 小结与术语回顾
案例1：纳斯达克的波动

第2章 概率
2-1 统计应用
2-2 基本定义：事件、样本空间和概率
2-3 概率的性质
2-4 条件概率
2-5 独立事件
2-6 组合的概念
2-7 全概率定理和贝叶斯定理
2-8 联合概率分布表
2-9 计算机应用
2-10 小结与术语回顾
案例2：申请工作

第3章 随机变量
3-1 统计应用
3-2 离散型随机变量的期望
3-3 随机变量的和与线性组合
3-4 伯努利随机变量
3-5 二项随机变量
3-6 负二项分布
3-7 几何分布
3-8 超几何分布
3-9 泊松分布
3-10 连续型随机变量
3-11 均匀分布
3-12 指数分布
3-13 小结与术语回顾
案例3：微型集成电路芯片合同
案例4：谷物食品公司促销
本章附录：一些标准分布的Excel公式

第4章 正态分布
4-1 统计应用
4-2 正态分布的性质
4-3 模板
4-4 标准正态分布
4-5 正态随机变量的转换
4-6 逆变换
4-7 二项分布的正态逼近
4-8 小结和术语回顾
案例5：可接受的钉子
案例6：多种货币决策
本章附录：正态分布的Excel函数

第5章 抽样与抽样分布
5-1 统计应用
5-2 估计总体参数的样本统计量
5-3 抽样分布
5-4 估计量及其性质
5-5 自由度
5-6 模板
5-7 小结与术语回顾
案例7：钉子的抽样

第6章 置信区间
6-1 统计应用
6-2 总体标准差已知时总体均值的置信区间
6-3 a未知时u的置信区间——t分布
6-4 总体比例p的大样本置信区间
6-5 总体方差的置信区间
6-6 样本量的确定
6-7 模板
6-8 小结与术语回顾
案例8：总统民意测验
案例9：隐私问题

第7章 假设检验
7-1 统计应用
7-2 假设检验的概念
7-3 计算p-值
7-4 假设检验
7-5 先验决策
7-6 小结与术语回顾
案例10：累人的轮胎I

第8章 两总体比较
8-1 统计应用
8-2 配对数据比较
8-3 独立随机样本下两总体均值之差的检验
8-4 两总体比例之差的大样本检验
8-5 F分布与两总体方差是否相等的检验
8-6 小结与术语回顾
案例11：累人的轮胎Ⅱ
本章附录：使用Excel检验两总体
均值之差

第9章 方差分析
9-1 统计应用
9-2 方差分析的假设检验
9-3 方差分析的理论及计算
9-4 方差分析表及例子
9-5 进一步分析
9-6 模型、因子及设计
9-7 双因素方差分析
9-8 区组化设计
9-9 小结与术语回顾
案例12：统一的制服
案例13：检验收银台
本章附录：使用Excel进行方差分析

第10章 简单线性回归与相关
10-1 统计应用
10-2 简单线性回归模型
10-3 估计：最小二乘法
10-4 误差方差和回归估计的标准误
10-5 相关
10-6 回归关系的假设检验
10-7 回归效果如何?
10-8 方差分析表与回归模型的F检验
10-9 残差分析和对模型不足的检查
10-10 应用回归模型进行预测
10-11 回归的Solver方法
10-12 非独立随机变量的线性组合
10-13 小结与术语回顾
案例14：卫生保健的资产回报
案例15：风险与回报
本章附录：LINEST函数

第11章 多元回归
11-1 统计应用
11-2 k个变量多元回归模型
11-3 多元回归模型的F检验
11-4 回归效果如何？
11-5 单个回归参数的显著性检验
11-6 检验回归模型的有效性
11-7 应用多元回归模型进行预测
11-8 定性自变量
11-9 多项式回归
11-10 非线性模型及转换
11-11 多重共线性
11-12 残差自相关与Durbin-Watson检验
11-13 偏F检验及变量选择方法
11-14 运用Solver实现多元回归
11-15 小结与术语回顾
案例16：四个不同部门的资产回报
本章附录：多元回归的LINEST函数

第12章 时间序列、预测和指数
12-1 统计应用
12-2 趋势分析
12-3 季节性和循环波动
12-4 比率移动平均法
12-5 指数平滑法
12-6 指数
12-7 小结与术语回顾
案例17：汽车零件销售预测

第13章 质量控制和改进
13-1 统计应用
13-2 W-Edwards Deming的指导
13-3 统计学和质量
13-4 x图
13-5 R图和s图
13-6 p图
13-7 c图
13-8 x图
13-9 小结与术语回顾
案例18：Nashua公司的质量控制
和改进

第14章 非参数方法和卡方检验
14-1 统计应用
14-2 符号检验
14-3 游程检验——随机性的检验
14-4 Mann-Whitney U检验
14-5 Wilcoxon符号秩检验
14-6 Kruskal-Wallis检验——单因素ANOVA的非参数替代方法
14-7 随机化区组设计的Friedman检验
14-8 Spearman秩相关系数
14-9 拟合优度的卡方检验
14-10 列联表分析——独立性的卡方检验
14-11 比例相等的卡方检验
14-12 小结与术语回顾
案例19：北美的九个国家

第15章 贝叶斯统计与决策分析
15-1 统计应用
15-2 贝叶斯定理和离散概率模型
15-3 贝叶斯定理和连续概率分布
15-4 主观概率的评估
15-5 决策分析：总论
15-6 决策树
15-7 应用贝叶斯定理处理附加信息
15-8 效用
15-9 信息的价值
15-10 计算机应用
15-11 小结与术语回顾
案例20：Pizzas‘R’Us
案例21：新药物的开发
附录
附录A 参考书目
附录B 大部分奇数题答案
附录C 统计表