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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
商务统计
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787111243151
  • 作      者:
    (美)戴维 F.格罗布纳(David F. Groebner)[等]著
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2008
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作者简介
    戴维F.格罗布纳(David F.Groebner),现任博伊西州立大学商业经济学院生产管理系教授。他拥有工程学学士和硕士学位,以及商业管理博士学位,曾经做过工程师的工作。现在,他已经在统计和相关课程教学27年。除了编写教科书和发表学术论文外,他还广泛参与到各种大大小小的公司和组织中,包括惠普、Boise Cascade Corporation(世界500强)、Albertson超市(美国第二大连锁超市)、Ore—Ida(食品公司)等。他还和众多的政府机构合作过,包括博伊西市政府和美国空军等。
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内容介绍
    《商务统计(原书第6版)》从实用的角度介绍了统计思想的要素,详解了如何正确理解数据和图表、把握数据的内在规律、建立稳健可靠的统计模型、以及如何利用这些信息来做出商业决策。书中提供了大量讲解透彻的例题,辅以充足的章节练习——而这些数据绝大多数是从报章杂志和四位作者丰富的统计咨询实践中得到的真实案例、能帮助读者开拓统计应用的视野,领略到商业统计的魅力。
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精彩书摘
    第1章 如何进行数据收集<br>    1.1 什么是商务统计<br>    每天你都可以从报纸上读到类似对股票价格、犯罪率、政府预算等数字的描述。这些描述只是统计学科中的一小部分内容。统计作为一门学科,包含很多用于数据分析和决策制定的方法。商业领域是这些方法的重要应用领域之一。<br>    1.1.1.描述性统计<br>    商务统计包括专门用于描述数据的方法和工具,比如图、表以及定量统计量等,也包括可以帮助决策制定者从数据中推导出有用结论的推断工具,比如估算和假设检验。接下来我们将简要讨论这些工具和方法。<br>    Baker城市医院——美国境内的医疗机构面临越来越激烈的竞争,因此医院管理层必须更有效地管理医院的运营,也就是说,他们必须更好地了解他们的客户。<br>    Baker城市医院的财务副总裁最近收集了138名病人的数据,并将这些数据输入到Excel表格中,如图1.1所示。表中每一行对应一名病人,每一列对应和病人相关的一种属性。这位财务副总裁可以利用许多统计工具来描述这些病人的数据,包括图、表以及数值指标。<br>    图和表<br>    本书将在第2章中介绍一系列方法,详细讨论如何使用图和表描述数据,这里仅用几个简单的例子让你对图表如何描述数据有一个初步的概念。图1-2中的数据图称为直方图。这张图直观地显示了Baker城市医院不同停留时间区间的病人人数,从而使我们对Baker城市医院的病人停留时间有了一个整体的初步了解。而图1-3的柱状图则将病人按性别分为两类,分别显示了每种性别的病人所占的百分比,从图中可以看出,女性病人人数略高于男性。<br>    还有很多图表方法可以帮助Baker城市医院的这位副总裁描述医院病人的总体特征,这里用到的两种图只是其中一小部分,你将在第2章中学到这些方法。<br>    ……
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目录
    译者序<br>    作者简介<br>    前言<br>    第1章 如何进行数据收集<br>    1.1 什么是商务统计<br>    1.2 数据收集方法<br>    1.3 总体、 样本和抽样方法<br>    1.4 数据类型和数据测量尺度<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    第2章 使用图表描述数据<br>    2.1 频率分布和直方图<br>    2.2 柱状图、 饼图和茎叶图<br>    2.3 折线图和散点图<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    第3章 使用数值指标来描述数据<br>    3.1 中心和位置的度量标准<br>    3.2 变差的度量标准<br>    3.3 均值和标准差的结合使用<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    第4章 使用概率和概率分布<br>    4.1 概率基础<br>    4.2 概率准则<br>    4.3 概率分布导论<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    第5章 离散概率分布和连续概率分布<br>    5.1 二项式概率分布<br>    5.2 其他离散概率分布<br>    5.3 正态分布<br>    5.4 其他连续概率分布<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    第6章 抽样分布导论<br>    6.1 抽样误差<br>    6.2 均值的抽样分布<br>    6.3 比例的抽样分布<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    第7章 总体估计<br>    7.1 总体均值的点估计和置信区间估计<br>    7.2 确定估计总体均值所需的样本量<br>    7.3 估计总体比例<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    第8章 假设检验<br>    8.1 均值的假设检验<br>    8.2 比例的假设检验<br>    8.3 第二类错误<br>    结论和总结<br>    <br>    本章习题<br>    <br>    第9章 两个总体参数的估计和假设检验<br>    9.1 两个总体均值的估计<br>    9.2 两个总体均值之差的假设检验<br>    9.3 两个总体比例的估计和假设检验<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    第10章 方差分析<br>    10.1 单因素方差分析<br>    10.2 完全随机化区组方差分析<br>    10.3 可重复双因素方差分析<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    <br>    第11章 拟合优度检验和列联表分析<br>    <br>    <br>    11.1 拟合优度检验简介<br>    11.2 列联表分析简介<br>    结论和总结<br>    <br>    本章习题<br>    <br>    第12章 线性回归和相关分析<br>    12.1 散点图和相关性<br>    12.2 简单线性回归<br>    12.3 回归分析的应用<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    <br>    第13章 多元回归分析和建模<br>    13.1 多元回归分析简介<br>    13.2 定性自变量的使用<br>    13.3 非线性关系的处理<br>    13.4 逐步回归<br>    13.5 确定模型的适合性<br>    结论和总结<br>    本章习题<br>    <br>    <br>    第14章 时间序列数据的分析与预测<br>    14.1 预测、 时间序列数据和指数<br>    14.2 基于趋势的预测方法<br>    结论和总结
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