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商务与经济统计-(英文版·原书第13版) -(附光盘) 版权信息
- ISBN：9787111573272
- 条形码：9787111573272 ; 978-7-111-57327-2
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
商务与经济统计-(英文版·原书第13版) -(附光盘) 本书特色
本书是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。新版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一些修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。应用性强是本书的大特色。作者精心设计了“方法”“应用”和“补充练习”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释和评论”，这些都体现出本书的实用特点。
商务与经济统计-(英文版·原书第13版) -(附光盘) 内容简介
本书是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。新版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一些修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。应用性强是本书的大特色。作者精心设计了“方法”“应用”和“补充练习”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释和评论”，这些都体现出本书的实用特点。
商务与经济统计-(英文版·原书第13版) -(附光盘) 目录
目 录
出版说明
导读
作者简介
前言
第1章 数据与统计资料1
实践中的统计：彭博商业周刊2
1.1 统计学在商务和经济中的应用3
1.1.1 会计3
1.1.2 财务4
1.1.3 市场营销4
1.1.4 生产4
1.1.5 经济4
1.1.6 信息系统5
1.2 数据5
1.2.1 个体、变量和观测值5
1.2.2 测量尺度7
1.2.3 分类型数据和数量型数据8
1.2.4 截面数据和时间序列数据8
1.3 数据来源11
1.3.1 现有来源11
1.3.2 观测性研究12
1.3.3 实验13
1.3.4 时间与成本问题13
1.3.5 数据采集误差13
1.4 描述统计14
1.5 统计推断16
1.6 逻辑分析方法17
1.7 大数据和数据挖掘18
1.8 计算机与统计分析20
1.9 统计工作的道德准则20
小结22
关键术语23
补充练习24
第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法32
实践中的统计：高露洁–棕榄公司33
2.1 汇总分类变量的数据34
2.1.1 频数分布34
2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布35
2.1.3 条形图和饼形图35
2.2 汇总数量变量的数据41
2.2.1 频数分布41
2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布43
2.2.3 打点图43
2.2.4 直方图44
2.2.5 累积分布45
2.2.6 茎叶显示46
2.3 用表格方式汇总两个变量的数据55
2.3.1 交叉分组表55
2.3.2 辛普森悖论58
2.4 用图形显示方式汇总两个变量的数据64
2.4.1 散点图和趋势线64
2.4.2 复合条形图和结构条形图65
2.5 数据可视化：创建有效图形显示的*佳实践71
2.5.1 创建有效的图形显示71
2.5.2 选择图形显示的类型72
2.5.3 数据仪表板72
2.5.4 实践中的数据可视化：辛辛那提动植物园74
小结77
关键术语78
重要公式79
补充练习79
案例2-1 Pelican商店84
案例2-2 电影业85
案例2-3 皇后市86
附录2A 使用Minitab的表格和图形描述87
附录2B 使用Excel的表格和图形描述90
第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法102
实践中的统计：Small Fry设计公司103
3.1 位置的度量104
3.1.1 平均数104
3.1.2 加权平均数106
3.1.3 中位数107
3.1.4 几何平均数109
3.1.5 众数110
3.1.6 百分位数111
3.1.7 四分位数112
3.2 变异程度的度量118
3.2.1 极差118
3.2.2 四分位数间距119
3.2.3 方差119
3.2.4 标准差120
3.2.5 标准差系数121
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测125
3.3.1 分布形态125
3.3.2 z-分数125
3.3.3 切比雪夫定理127
3.3.4 经验法则128
3.3.5 异常值的检测130
3.4 五数概括法和箱形图133
3.4.1 五数概括法133
3.4.2 箱形图134
3.4.3 利用箱形图的比较分析135
3.5 两变量间关系的度量138
3.5.1 协方差138
3.5.2 协方差的解释140
3.5.3 相关系数141
3.5.4 相关系数的解释144
3.6 数据仪表板：增加数值度量以提高有效性148
小结151
关键术语152
重要公式153
补充练习155
案例3-1 Pelican商店160
案例3-2 电影业161
案例3-3 亚太地区的商学院162
案例3-4 天使巧克力的网络交易164
案例3-5 非洲象数量165
附录3A 使用Minitab计算描述统计量166
附录3B 使用Excel计算描述统计量168
第7章 抽样和抽样分布172
实践中的统计：MeadWestvaco有限公司173
7.1 Electronics Associates 公司的抽样问题174
7.2 抽样175
7.2.1 自有限总体的抽样175
7.2.2 自无限总体的抽样177
7.3 点估计180
应用中的建议182
7.4 抽样分布简介184
7.5 x–的抽样分布186
7.5.1 x–的数学期望187
7.5.2 x–的标准差187
7.5.3 x–的抽样分布的形式188
7.5.4 EAI问题中x–的抽样分布189
7.5.5 x–的抽样分布的实际应用190
7.5.6 样本容量与x–的抽样分布的关系192
7.6 p–的抽样分布196
7.6.1 p–的数学期望197
7.6.2 p–的标准差197
7.6.3 p–的抽样分布的形式198
7.6.4 p–的抽样分布的实际应用199
7.7 点估计的性质202
7.7.1 无偏性202
7.7.2 有效性203
7.7.3 一致性204
7.8 其他抽样方法205
7.8.1 分层随机抽样205
7.8.2 整群抽样205
7.8.3 系统抽样206
7.8.4 方便抽样206
7.8.5 判断抽样207
小结207
关键术语208
重要公式209
补充练习209
案例 Marion Dairies公司212
附录7A 的数学期望和标准差212
附录7B 用Minitab进行随机抽样214
附录7C 用Excel进行随机抽样215
第8章 区间估计216
实践中的统计：Food Lion217
8.1 总体均值的区间估计：已知情形218
8.1.1 边际误差和区间估计218
8.1.2 应用中的建议222
8.2 总体均值的区间估计：未知情形224
8.2.1 边际误差和区间估计225
8.2.2 应用中的建议228
8.2.3 利用小样本228
8.2.4 区间估计方法小结230
8.3 样本容量的确定233
8.4 总体比率的区间估计236
样本容量的确定238
小结242
关键术语243
重要公式243
补充练习244
案例8-1 Young Professional杂志247
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司248
案例8-3 Metropolitan Research有限公司248
附录8A 用Minitab求区间估计250
附录8B 用Excel求区间估计252
第9章 假设检验255
实践中的统计：John Morrell有限公司256
9.1 原假设和备择假设的建立257
9.1.1 将研究中的假设作为备择假设257
9.1.2 将受到挑战的假说作为原假设258
9.1.3 原假设和备择假设形式的小结259
9.2 **类错误和第二类错误260
9.3 总体均值的检验：已知情形263
9.3.1 单侧检验263
9.3.2 双侧检验269
9.3.3 小结与应用建议271
9.3.4 区间估计与假设检验的关系273
9.4 总体均值的检验：未知情形278
9.4.1 单侧检验278
9.4.2 双侧检验279
9.4.3 小结与应用建议281
9.5 总体比率的假设检验284
小结286
9.6 假设检验与决策289
9.7 计算第二类错误的概率290
9.8 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定295
小结298
关键术语299
重要公式300
补充练习300
案例9-1 Quality Associates有限公司303
案例9-2 Bayview大学商科学生的道德行为305
附录9A 用Minitab进行假设检验306
附录9B 用Excel进行假设检验308
第10章两总体均值和比例的推断313
实践中的统计：美国食品与药物管理局314
10.1 两总体均值之差的推断：1和2已知315
10.1.1 1–2的区间估计315
10.1.2 1–2的假设检验317
10.1.3 实用建议319
10.2 两总体均值之差的推断：1和2未知322
10.2.1 1–2的区间估计322
10.2.2 1–2的假设检验324
10.2.3 实用建议326
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本330
10.4 两总体比例之差的推断336
10.4.1 p1–p2的区间估计336
10.4.2 p1–p2的假设检验338
小结342
关键术语342
重要公式343
补充练习344
案例 Par公司347
附录10A 用Minitab进行两个总体的推断348
附录10B 用Excel进行两个总体的推断350
第11章 总体方差的统计推断353
实践中的统计：美国审计总署354
11.1 一个总体方差的统计推断355
11.1.1 区间估计355
11.1.2 假设检验359
11.2 两个总体方差的统计推断365
小结372
重要公式372
补充练习372
案例 空军训练计划374
附录11A 用Minitab进行总体方差的推断375
附录11B 用Excel进行总体方差的推断376
第12章 多个比例的比较、独立性及拟合优度检验377
实践中的统计：联合劝募协会378
12.1 三个或多个总体比例相等性的检验379
多重比较方法384
12.2 独立性检验389
12.3 拟合优度检验397
12.3.1 多项概率分布397
12.3.2 正态分布400
小结406
关键术语406
重要公式407
补充练习407
案例 两党议程变更410
附录12A 用Minitab进行2检验411
附录12B 用Excel进行2检验412
第13章 实验设计与方差分析414
实践中的统计：Burke市场营销服务公司415
13.1 实验设计与方差分析简介416
13.1.1 数据收集417
13.1.2 方差分析的假定418
13.1.3 方差分析：概念性综述418
13.2 方差分析和完全随机化设计421
13.2.1 总体方差的处理间估计422
13.2.2 总体方差的处理内估计423
13.2.3 方差估计量的比较：F检验424
13.2.4 ANOVA表426
13.2.5 方差分析的计算机输出结果427
13.2.6 k个总体均值相等的检验：一项观测性研究428
13.3 多重比较方法432
13.3.1 Fisher的LSD方法432
13.3.2 **类错误概率435
13.4 随机化区组设计438
13.4.1 空中交通管理员工作压力测试439
13.4.2 ANOVA方法440
13.4.3 计算与结论441
13.5 析因实验445
13.5.1 ANOVA方法447
13.5.2 计算与结论447
小结452
关键术语453
重要公式453
补充练习456
案例13-1 Wentworth医疗中心460
案例13-2 销售人员的报酬461
附录13A 用Minitab进行方差分析462
附录13B 用Excel进行方差分析464
第14章 简单线性回归468
实践中的统计：联盟数据系统469
14.1 简单线性回归模型470
14.1.1 回归模型和回归方程470
14.1.2 估计的回归方程471
14.2 *小二乘法473
14.3 判定系数484
相关系数487
14.4 模型的假定491
14.5 显著性检验492
14.5.1 2的估计493
14.5.2 t检验493
14.5.3 1的置信区间495
14.5.4 F检验496
14.5.5 关于显著性检验解释的几点注释498
14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测501
14.6.1 区间估计502
14.6.2 y的平均值的置信区间503
14.6.3 y的一个个别值的预测区间504
14.7 计算机解法509
14.8 残差分析：证实模型假定513
14.8.1 关于x的残差图514
14.8.2 关于y^的残差图515
14.8.3 标准化残差517
14.8.4 正态概率图519
14.9 残差分析：异常值与有影响的观测值522
14.9.1 检测异常值522
14.9.2 检测有影响的观测值524
小结530
关键术语531
重要公式532
补充练习534
案例14-1 测量股票市场风险540
案例14-2 美国交通部541
案例14-3 挑选一台傻瓜型数码相机542
案例14-4 找到*合适的汽车价值543
案例14-5 七叶树溪乐园544
附录14A *小二乘公式的微积分推导545
附录14B 利用相关系数的显著性检验546
附录14C 用Minitab进行回归分析547
附录14D 用Excel进行回归分析548
第15章 多元回归551
实践中的统计：dunnhumby552
15.1 多元回归模型553
15.1.1 回归模型和回归方程553
15.1.2 估计的多元回归方程553
15.2 *小二乘法554
15.2.1 一个例子：Butler运输公司555
15.2.2 关于回归系数解释的注释558
15.3 多元判定系数564
15.4 模型的假定567
15.5 显著性检验569
15.5.1 F检验569
15.5.2 t检验572
15.5.3 多重共线性573
15.6 应用估计的回归方程进行估计和预测576
15.7 分类自变量579
15.7.1 一个例子：约翰逊过滤股份公司579
15.7.2 解释参数581
15.7.3 更复杂的分类变量583
15.8 残差分析588
15.8.1 检测异常值590
15.8.2 学生化删除残差和异常值590
15.8.3 有影响的观测值591
15.8.4 利用库克距离测度识别有影响的观测值591
15.9 logistic回归595
15.9.1 logistic回归方程596
15.9.2 估计logistic回归方程597
15.9.3 显著性检验600
15.9.4 管理上的应用600
15.9.5 解释logistic回归方程601
15.9.6 logit变换604
小结608
关键术语608
重要公式609
补充练习611
案例15-1 消费者调查股份有限公司618
案例15-2 预测NASCAR车手的奖金619
案例15-3 找到*合适的汽车价值620
附录15A 用Minitab进行多元回归分析621
附录15B 用Excel进行多元回归分析621
附录15C 用Minitab进行logistic回归分析623
第16章 回归分析：建立模型624
实践中的统计：Monsanto公司625
16.1 一般线性模型626
16.1.1 模拟曲线关系626
16.1.2 交互作用629
16.1.3 涉及因变量的变换633
16.1.4 内线性的非线性模型637
16.2 确定什么时候增加或者删除变量641
16.2.1 一般情形643
16.2.2 p-值的应用644
16.3 大型问题的分析648
16.4 变量选择方法652
16.4.1 逐步回归652
16.4.2 前向选择654
16.4.3 后向消元654
16.4.4 *佳子集回归655
16.4.5 做出*终选择656
16.5 实验设计的多元回归方法658
16.6 自相关性和杜宾–瓦特森检验663
小结667
关键术语668
重要公式668
补充练习668
案例16-1 职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析671
案例16-2 产自意大利皮埃蒙特地区的葡萄酒评级672
附录16A Minitab的变量选择程序673
第17章 时间序列分析及预测675
实践中的统计：内华达职业健康诊所676
17.1 时间序列的模式677
17.1.1 水平模式677
17.1.2 趋势模式679
17.1.3 季节模式679
17.1.4 趋势与季节模式680
17.1.5 循环模式680
17.1.6 选择预测方法682
17.2 预测精度683
17.3 移动平均法和指数平滑法688
17.3.1 移动平均法688
17.3.2 加权移动平均法691
17.3.3 指数平滑法691
17.4 趋势推测法698
17.4.1 线性趋势回归698
17.4.2 非线性趋势回归703
17.5 季节性和趋势709
17.5.1 没有趋势的季节性709
17.5.2 季节性和趋势711
17.5.3 基于月度数据的模型714
17.6 时间序列分解法718
17.6.1 计算季节指数719
17.6.2 消除季节影响的时间序列723
17.6.3 利用消除季节影响的时序数列确定趋势723
17.6.4 季节调整725
17.6.5 基于月度数据的模型725
17.6.6 循环成分725
小结728
关键术语729
重要公式730
补充练习730
案例17-1 预测食品和饮料的销售734
案例17-2 预测损失的销售额735
附录17A 用Minitab进行预测736
附录17B 用Excel进行预测739
第18章 非参数方法741
实践中的统计：West Shell Realtors公司742
18.1 符号检验743
18.1.1 总体中位数假设检验743
18.1.2 匹配样本的假设检验748
18.2 威尔科克森符号秩检验751
关键术语755
重要公式756
补充练习757
附录18A Minitab的非参数方法760
附录18B Excel的非参数方法762
附录A 参考文献
附录B 统计表格
附录C 总结
附录D 自测题解答与偶数题答案
附录E Microsoft Excel 2013和统计分析工具
附录F 利用Minitab和Excel计算p-值
contents
Publisher’s Note
Introduction
About the Authors
Preface
Chapter 1 Data and Statistics 1
Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2
1.1 Applications in Business and Economics 3
Accounting 3
Finance 4
Marketing 4
Production 4
Economics 4
Information Systems 5
1.2 Data 5
Elements, Variables, and Observations 5
Scales of Measurement 7
Categorical and Quantitative Data 8
Cross-Sectional and Time Series Data 8
1.3 Data Sources 11
Existing Sources 11
Observational Study 12
Experiment 13
Time and Cost Issues 13
Data Acquisition Errors 13
1.4 Descriptive Statistics 14
1.5 Statistical Inference 16
1.6 Analytics 17
1.7 Big Data and Data Mining 18
1.8 Computers and Statistical Analysis 20
1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20
Summary 22
Glossary 23
Supplementary Exercises 24
Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32
Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33
2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34
Frequency Distribution 34
Relative Frequency and
出版说明
导读
作者简介
前言
第1章 数据与统计资料1
实践中的统计：彭博商业周刊2
1.1 统计学在商务和经济中的应用3
1.1.1 会计3
1.1.2 财务4
1.1.3 市场营销4
1.1.4 生产4
1.1.5 经济4
1.1.6 信息系统5
1.2 数据5
1.2.1 个体、变量和观测值5
1.2.2 测量尺度7
1.2.3 分类型数据和数量型数据8
1.2.4 截面数据和时间序列数据8
1.3 数据来源11
1.3.1 现有来源11
1.3.2 观测性研究12
1.3.3 实验13
1.3.4 时间与成本问题13
1.3.5 数据采集误差13
1.4 描述统计14
1.5 统计推断16
1.6 逻辑分析方法17
1.7 大数据和数据挖掘18
1.8 计算机与统计分析20
1.9 统计工作的道德准则20
小结22
关键术语23
补充练习24
第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法32
实践中的统计：高露洁–棕榄公司33
2.1 汇总分类变量的数据34
2.1.1 频数分布34
2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布35
2.1.3 条形图和饼形图35
2.2 汇总数量变量的数据41
2.2.1 频数分布41
2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布43
2.2.3 打点图43
2.2.4 直方图44
2.2.5 累积分布45
2.2.6 茎叶显示46
2.3 用表格方式汇总两个变量的数据55
2.3.1 交叉分组表55
2.3.2 辛普森悖论58
2.4 用图形显示方式汇总两个变量的数据64
2.4.1 散点图和趋势线64
2.4.2 复合条形图和结构条形图65
2.5 数据可视化：创建有效图形显示的*佳实践71
2.5.1 创建有效的图形显示71
2.5.2 选择图形显示的类型72
2.5.3 数据仪表板72
2.5.4 实践中的数据可视化：辛辛那提动植物园74
小结77
关键术语78
重要公式79
补充练习79
案例2-1 Pelican商店84
案例2-2 电影业85
案例2-3 皇后市86
附录2A 使用Minitab的表格和图形描述87
附录2B 使用Excel的表格和图形描述90
第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法102
实践中的统计：Small Fry设计公司103
3.1 位置的度量104
3.1.1 平均数104
3.1.2 加权平均数106
3.1.3 中位数107
3.1.4 几何平均数109
3.1.5 众数110
3.1.6 百分位数111
3.1.7 四分位数112
3.2 变异程度的度量118
3.2.1 极差118
3.2.2 四分位数间距119
3.2.3 方差119
3.2.4 标准差120
3.2.5 标准差系数121
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测125
3.3.1 分布形态125
3.3.2 z-分数125
3.3.3 切比雪夫定理127
3.3.4 经验法则128
3.3.5 异常值的检测130
3.4 五数概括法和箱形图133
3.4.1 五数概括法133
3.4.2 箱形图134
3.4.3 利用箱形图的比较分析135
3.5 两变量间关系的度量138
3.5.1 协方差138
3.5.2 协方差的解释140
3.5.3 相关系数141
3.5.4 相关系数的解释144
3.6 数据仪表板：增加数值度量以提高有效性148
小结151
关键术语152
重要公式153
补充练习155
案例3-1 Pelican商店160
案例3-2 电影业161
案例3-3 亚太地区的商学院162
案例3-4 天使巧克力的网络交易164
案例3-5 非洲象数量165
附录3A 使用Minitab计算描述统计量166
附录3B 使用Excel计算描述统计量168
第7章 抽样和抽样分布172
实践中的统计：MeadWestvaco有限公司173
7.1 Electronics Associates 公司的抽样问题174
7.2 抽样175
7.2.1 自有限总体的抽样175
7.2.2 自无限总体的抽样177
7.3 点估计180
应用中的建议182
7.4 抽样分布简介184
7.5 x–的抽样分布186
7.5.1 x–的数学期望187
7.5.2 x–的标准差187
7.5.3 x–的抽样分布的形式188
7.5.4 EAI问题中x–的抽样分布189
7.5.5 x–的抽样分布的实际应用190
7.5.6 样本容量与x–的抽样分布的关系192
7.6 p–的抽样分布196
7.6.1 p–的数学期望197
7.6.2 p–的标准差197
7.6.3 p–的抽样分布的形式198
7.6.4 p–的抽样分布的实际应用199
7.7 点估计的性质202
7.7.1 无偏性202
7.7.2 有效性203
7.7.3 一致性204
7.8 其他抽样方法205
7.8.1 分层随机抽样205
7.8.2 整群抽样205
7.8.3 系统抽样206
7.8.4 方便抽样206
7.8.5 判断抽样207
小结207
关键术语208
重要公式209
补充练习209
案例 Marion Dairies公司212
附录7A 的数学期望和标准差212
附录7B 用Minitab进行随机抽样214
附录7C 用Excel进行随机抽样215
第8章 区间估计216
实践中的统计：Food Lion217
8.1 总体均值的区间估计：已知情形218
8.1.1 边际误差和区间估计218
8.1.2 应用中的建议222
8.2 总体均值的区间估计：未知情形224
8.2.1 边际误差和区间估计225
8.2.2 应用中的建议228
8.2.3 利用小样本228
8.2.4 区间估计方法小结230
8.3 样本容量的确定233
8.4 总体比率的区间估计236
样本容量的确定238
小结242
关键术语243
重要公式243
补充练习244
案例8-1 Young Professional杂志247
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司248
案例8-3 Metropolitan Research有限公司248
附录8A 用Minitab求区间估计250
附录8B 用Excel求区间估计252
第9章 假设检验255
实践中的统计：John Morrell有限公司256
9.1 原假设和备择假设的建立257
9.1.1 将研究中的假设作为备择假设257
9.1.2 将受到挑战的假说作为原假设258
9.1.3 原假设和备择假设形式的小结259
9.2 **类错误和第二类错误260
9.3 总体均值的检验：已知情形263
9.3.1 单侧检验263
9.3.2 双侧检验269
9.3.3 小结与应用建议271
9.3.4 区间估计与假设检验的关系273
9.4 总体均值的检验：未知情形278
9.4.1 单侧检验278
9.4.2 双侧检验279
9.4.3 小结与应用建议281
9.5 总体比率的假设检验284
小结286
9.6 假设检验与决策289
9.7 计算第二类错误的概率290
9.8 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定295
小结298
关键术语299
重要公式300
补充练习300
案例9-1 Quality Associates有限公司303
案例9-2 Bayview大学商科学生的道德行为305
附录9A 用Minitab进行假设检验306
附录9B 用Excel进行假设检验308
第10章两总体均值和比例的推断313
实践中的统计：美国食品与药物管理局314
10.1 两总体均值之差的推断：1和2已知315
10.1.1 1–2的区间估计315
10.1.2 1–2的假设检验317
10.1.3 实用建议319
10.2 两总体均值之差的推断：1和2未知322
10.2.1 1–2的区间估计322
10.2.2 1–2的假设检验324
10.2.3 实用建议326
10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本330
10.4 两总体比例之差的推断336
10.4.1 p1–p2的区间估计336
10.4.2 p1–p2的假设检验338
小结342
关键术语342
重要公式343
补充练习344
案例 Par公司347
附录10A 用Minitab进行两个总体的推断348
附录10B 用Excel进行两个总体的推断350
第11章 总体方差的统计推断353
实践中的统计：美国审计总署354
11.1 一个总体方差的统计推断355
11.1.1 区间估计355
11.1.2 假设检验359
11.2 两个总体方差的统计推断365
小结372
重要公式372
补充练习372
案例 空军训练计划374
附录11A 用Minitab进行总体方差的推断375
附录11B 用Excel进行总体方差的推断376
第12章 多个比例的比较、独立性及拟合优度检验377
实践中的统计：联合劝募协会378
12.1 三个或多个总体比例相等性的检验379
多重比较方法384
12.2 独立性检验389
12.3 拟合优度检验397
12.3.1 多项概率分布397
12.3.2 正态分布400
小结406
关键术语406
重要公式407
补充练习407
案例 两党议程变更410
附录12A 用Minitab进行2检验411
附录12B 用Excel进行2检验412
第13章 实验设计与方差分析414
实践中的统计：Burke市场营销服务公司415
13.1 实验设计与方差分析简介416
13.1.1 数据收集417
13.1.2 方差分析的假定418
13.1.3 方差分析：概念性综述418
13.2 方差分析和完全随机化设计421
13.2.1 总体方差的处理间估计422
13.2.2 总体方差的处理内估计423
13.2.3 方差估计量的比较：F检验424
13.2.4 ANOVA表426
13.2.5 方差分析的计算机输出结果427
13.2.6 k个总体均值相等的检验：一项观测性研究428
13.3 多重比较方法432
13.3.1 Fisher的LSD方法432
13.3.2 **类错误概率435
13.4 随机化区组设计438
13.4.1 空中交通管理员工作压力测试439
13.4.2 ANOVA方法440
13.4.3 计算与结论441
13.5 析因实验445
13.5.1 ANOVA方法447
13.5.2 计算与结论447
小结452
关键术语453
重要公式453
补充练习456
案例13-1 Wentworth医疗中心460
案例13-2 销售人员的报酬461
附录13A 用Minitab进行方差分析462
附录13B 用Excel进行方差分析464
第14章 简单线性回归468
实践中的统计：联盟数据系统469
14.1 简单线性回归模型470
14.1.1 回归模型和回归方程470
14.1.2 估计的回归方程471
14.2 *小二乘法473
14.3 判定系数484
相关系数487
14.4 模型的假定491
14.5 显著性检验492
14.5.1 2的估计493
14.5.2 t检验493
14.5.3 1的置信区间495
14.5.4 F检验496
14.5.5 关于显著性检验解释的几点注释498
14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测501
14.6.1 区间估计502
14.6.2 y的平均值的置信区间503
14.6.3 y的一个个别值的预测区间504
14.7 计算机解法509
14.8 残差分析：证实模型假定513
14.8.1 关于x的残差图514
14.8.2 关于y^的残差图515
14.8.3 标准化残差517
14.8.4 正态概率图519
14.9 残差分析：异常值与有影响的观测值522
14.9.1 检测异常值522
14.9.2 检测有影响的观测值524
小结530
关键术语531
重要公式532
补充练习534
案例14-1 测量股票市场风险540
案例14-2 美国交通部541
案例14-3 挑选一台傻瓜型数码相机542
案例14-4 找到*合适的汽车价值543
案例14-5 七叶树溪乐园544
附录14A *小二乘公式的微积分推导545
附录14B 利用相关系数的显著性检验546
附录14C 用Minitab进行回归分析547
附录14D 用Excel进行回归分析548
第15章 多元回归551
实践中的统计：dunnhumby552
15.1 多元回归模型553
15.1.1 回归模型和回归方程553
15.1.2 估计的多元回归方程553
15.2 *小二乘法554
15.2.1 一个例子：Butler运输公司555
15.2.2 关于回归系数解释的注释558
15.3 多元判定系数564
15.4 模型的假定567
15.5 显著性检验569
15.5.1 F检验569
15.5.2 t检验572
15.5.3 多重共线性573
15.6 应用估计的回归方程进行估计和预测576
15.7 分类自变量579
15.7.1 一个例子：约翰逊过滤股份公司579
15.7.2 解释参数581
15.7.3 更复杂的分类变量583
15.8 残差分析588
15.8.1 检测异常值590
15.8.2 学生化删除残差和异常值590
15.8.3 有影响的观测值591
15.8.4 利用库克距离测度识别有影响的观测值591
15.9 logistic回归595
15.9.1 logistic回归方程596
15.9.2 估计logistic回归方程597
15.9.3 显著性检验600
15.9.4 管理上的应用600
15.9.5 解释logistic回归方程601
15.9.6 logit变换604
小结608
关键术语608
重要公式609
补充练习611
案例15-1 消费者调查股份有限公司618
案例15-2 预测NASCAR车手的奖金619
案例15-3 找到*合适的汽车价值620
附录15A 用Minitab进行多元回归分析621
附录15B 用Excel进行多元回归分析621
附录15C 用Minitab进行logistic回归分析623
第16章 回归分析：建立模型624
实践中的统计：Monsanto公司625
16.1 一般线性模型626
16.1.1 模拟曲线关系626
16.1.2 交互作用629
16.1.3 涉及因变量的变换633
16.1.4 内线性的非线性模型637
16.2 确定什么时候增加或者删除变量641
16.2.1 一般情形643
16.2.2 p-值的应用644
16.3 大型问题的分析648
16.4 变量选择方法652
16.4.1 逐步回归652
16.4.2 前向选择654
16.4.3 后向消元654
16.4.4 *佳子集回归655
16.4.5 做出*终选择656
16.5 实验设计的多元回归方法658
16.6 自相关性和杜宾–瓦特森检验663
小结667
关键术语668
重要公式668
补充练习668
案例16-1 职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析671
案例16-2 产自意大利皮埃蒙特地区的葡萄酒评级672
附录16A Minitab的变量选择程序673
第17章 时间序列分析及预测675
实践中的统计：内华达职业健康诊所676
17.1 时间序列的模式677
17.1.1 水平模式677
17.1.2 趋势模式679
17.1.3 季节模式679
17.1.4 趋势与季节模式680
17.1.5 循环模式680
17.1.6 选择预测方法682
17.2 预测精度683
17.3 移动平均法和指数平滑法688
17.3.1 移动平均法688
17.3.2 加权移动平均法691
17.3.3 指数平滑法691
17.4 趋势推测法698
17.4.1 线性趋势回归698
17.4.2 非线性趋势回归703
17.5 季节性和趋势709
17.5.1 没有趋势的季节性709
17.5.2 季节性和趋势711
17.5.3 基于月度数据的模型714
17.6 时间序列分解法718
17.6.1 计算季节指数719
17.6.2 消除季节影响的时间序列723
17.6.3 利用消除季节影响的时序数列确定趋势723
17.6.4 季节调整725
17.6.5 基于月度数据的模型725
17.6.6 循环成分725
小结728
关键术语729
重要公式730
补充练习730
案例17-1 预测食品和饮料的销售734
案例17-2 预测损失的销售额735
附录17A 用Minitab进行预测736
附录17B 用Excel进行预测739
第18章 非参数方法741
实践中的统计：West Shell Realtors公司742
18.1 符号检验743
18.1.1 总体中位数假设检验743
18.1.2 匹配样本的假设检验748
18.2 威尔科克森符号秩检验751
关键术语755
重要公式756
补充练习757
附录18A Minitab的非参数方法760
附录18B Excel的非参数方法762
附录A 参考文献
附录B 统计表格
附录C 总结
附录D 自测题解答与偶数题答案
附录E Microsoft Excel 2013和统计分析工具
附录F 利用Minitab和Excel计算p-值
contents
Publisher’s Note
Introduction
About the Authors
Preface
Chapter 1 Data and Statistics 1
Statistics in Practice: Bloomberg Businessweek 2
1.1 Applications in Business and Economics 3
Accounting 3
Finance 4
Marketing 4
Production 4
Economics 4
Information Systems 5
1.2 Data 5
Elements, Variables, and Observations 5
Scales of Measurement 7
Categorical and Quantitative Data 8
Cross-Sectional and Time Series Data 8
1.3 Data Sources 11
Existing Sources 11
Observational Study 12
Experiment 13
Time and Cost Issues 13
Data Acquisition Errors 13
1.4 Descriptive Statistics 14
1.5 Statistical Inference 16
1.6 Analytics 17
1.7 Big Data and Data Mining 18
1.8 Computers and Statistical Analysis 20
1.9 Ethical Guidelines for Statistical Practice 20
Summary 22
Glossary 23
Supplementary Exercises 24
Chapter 2 Descriptive Statistics: Tabular and Graphical Displays 32
Statistics in Practice: Colgate-Palmolive Company 33
2.1 Summarizing Data for a Categorical Variable 34
Frequency Distribution 34
Relative Frequency and
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商务与经济统计-(英文版·原书第13版) -(附光盘) 作者简介
作者简介戴维R. 安德森（David R.Anderson）戴维R. 安德森是辛辛那提大学工商管理学院数量分析系教授。他出生在北达科他州大福克斯市，在普度大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授担任数量分析与运作管理系主任，并担任工商管理学院副院长。此外，他还是学院首届教学大纲的协调人。
在辛辛那提大学，安德森教授不但为商科专业的学生讲授基础统计学，而且还讲授研究生水平的回归分析、多元分析和管理科学课程。他也在华盛顿特区的美国劳工部讲授统计学课程。他因在教学上和对学生组织服务方面的突出成就而荣获提名与奖励。
安德森教授已在统计学、管理科学、线性规划以及生产与运作管理领域与他人合作出版了10部著作。他是一位活跃在抽样和统计方法领域的咨询顾问。
丹尼斯J. 斯威尼（Dennis J.Sweeney）丹尼斯J. 斯威尼是辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。他出生在艾奥瓦州得梅因市，在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。斯威尼教授曾在宝洁公司管理科学小组工作，并在杜克大学做了一年的客座教授。斯威尼教授担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院副院长。
斯威尼教授已在管理科学与统计学领域发表和出版了30多篇论文和专著。国家科学基金、IBM公司、宝洁公司、美国联合百货（Federated Department Stores）、美国克罗格公司（Kroger）、辛辛那提天然气和电气公司等都曾对他的研究给予资助，这些研究的成果在《管理科学》《运筹学》《数学规划》《决策科学》等杂志上发表。
斯威尼教授在统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等领域与他人合作出版了10部专著。
托马斯 A. 威廉斯（Thomas A. Williams）托马斯 A. 威廉斯是罗切斯特理工学院商学院的管理科学教授。他出生在纽约州埃尔迈拉市，在克拉克森大学获得学士学位，在伦斯勒工学院完成研究生学业并获得硕士和博士学位。
在进入罗切斯特理工学院商学院之前，威廉斯教授在辛辛那提大学工商管理学院从事了7年教学工作，他在那里制定了信息系统专业的本科教学计划，并且担任协调人。在罗切斯特理工学院，他是决策科学系的第壹任主席。他不但讲授本科生的管理科学与统计学课程，而且还讲授研究生的回归与决策分析课程。
威廉斯教授在管理科学、统计学、生产与运作管理和数学领域与他人合作出版了11部专著。他为《财富》500强中多家公司提供咨询服务，从数据分析的使用到大型回归模型的开发，都在他的工作范围之内。
杰弗里 D.卡姆（Jeffrey D.Camm）杰弗里 D.卡姆是Inmar总裁、维克森林大学商学院分析副院长。他出生在俄亥俄州辛辛那提市，在泽维尔大学（俄亥俄）获得学士学位，在克莱姆森大学获得博士学位。在任职于维克森林大学之前，他曾就职于辛辛那提大学，是斯坦福大学的访问学者和达特茅斯学院塔克商学院工商管理客座教授。
卡姆博士在运营管理和市场营销的优化问题应用领域发表了30多篇论文。他的研究成果发表在《科学》《管理科学》《运筹学》《相互关系》和其他专业杂志上。在辛辛那提大学工作期间，他被命名为教学的Dornoff成员，并在2006年因运筹学实践教学获得美国运筹学与管理学协会（INFORMS）奖。他是宣扬实践的坚定信徒。作为运筹学顾问，他服务于多家公司和政府机构。2005～2010年，他担任《相互关系》总编辑，目前是《INFORMS教育学报》编委。
詹姆斯 J.科克伦（James J.Cochran）詹姆斯 J.科克伦是亚拉巴马大学应用统计教授和罗杰斯斯皮维研究员。他出生在俄亥俄州代顿市，在莱特州立大学获得学士、硕士和工商管理硕士学位，在辛辛那提大学获得博士学位。他从2014年起任职于亚拉巴马大学，是斯坦福大学、塔尔卡大学、南非大学和达芬奇大学中心的访问学者。
科克伦教授在运筹学和统计方法的发展和应用方面发表了超过36篇论文。他的研究发表在《管理科学》《美国统计》《统计通讯—理论与方法》《运筹学年鉴》《运筹学（欧洲版）》《组合优化》《相互关系》《统计与概率通信》和其他专业杂志上。在2008年他因运筹学实践教学获得INFORMS奖，在2010年获Mu Sigma Rho统计教育奖。科克伦教授于2005年入选国际统计学会，2011年成为美国统计协会会员。在2014年他还获得创始人奖，并在2015年荣获美国统计协会的卡尔 E.和平奖。他以提高对实际问题应用质量的方法，强烈主张运筹学和统计学教育的有效性。科克伦教授在乌拉圭的蒙得维的亚、南非的开普敦、哥伦比亚的卡塔赫纳、印度的斋浦尔、阿根廷的布宜诺斯艾利斯、肯尼亚的内罗毕、喀麦隆的布埃亚、尼泊尔的加德满都、克罗地亚的奥西耶克以及古巴的哈瓦那组织和主持教学效果研讨班。作为运筹学顾问，他服务于多家公司和非营利组织。2006～2012年，他是《INFORMS教育学报》总编辑和《相互关系》《国际运筹学汇刊》及《意义》的编委。
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