《商务与经济统计》以大量数据为基础,余绍各种统计方法在实际中的应用。每一种统计方法的介绍都联系一个案例进行。在《商务与经济统计》中,作者采用深入浅出、循序渐进的方法系统地介绍统计学的知识。为帮助学生更好地理解书中讲述的内容,作者精心编写了大量的案例,例题、自测题和练习题,并提供了部分题目的参考答案,从而使得《商务与经济统计》通俗、易懂,易学。
《商务与经济统计》既可作为经济类专业本科生、研究生和MBA的教材,也可供从事工商行政管理和经济分析的各类人员参考。

出版说明
导读
作者简介
前言
第1章 数据与统计资料
实践中的统计:商业周刊
1.1 在商务和经济中的应用
1.1.1 会计
1.1.2 财务
1.1.3 市场营销
1.1.4 生产
1.1.5 经济
1.2 数据
1.2.1 个体、变量和观测值
1.2.2 测量尺度
1.2.3 品质型数据和数量型数据
1.2.4 截面数据和时间序列数据
1.3 数据来源
1.3.1 现有资料来源
1.3.2 统计研究
1.3.3 数据搜集误差
1.4 描述统计
1.5 统计推断
1.6 计算机与统计分析
本章 小结
关键术语
练习题

第2章 描述统计学:表格法和图形法
实践中的统计:高露洁一棕榄公司
2.1 品质型数据汇总
2.1.1 频数分布
2.1.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.1.3 条形图和饼形图
2.2 数量型数据汇总
2.2.1 频数分布
2.2.2 相对频数分布和百分数频数分布
2.2.3 直方图
2.2.4 累积分布
2.2.5 累积曲线
2.3 探索性数据分析:茎叶显示
2.4 交叉分组表和散点图
2.4.1 交叉分组表
2.4.2 散点图和趋势线
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例Pelican商店
附录2A在表格和图形描述中使用Minitab
附录2B在表格和图形描述中使用Excel

第3章 描述统计学:数值方法
实践中的统计:smallFryDesign公司
3.1 位置的度量
3.1.1 平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 百分位数
3.1.5 四分位数
3.2 变异程度的度量
3.2.1 极差
3.2.2 四分位数间距
3.2.3 方差
3.2.4 标准差
3.2.5 标准差系数
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测
3.3.1 分布形态
3.3.2 z-分数
3.3.3 切比雪夫定理
3.3.4 经验法则
3.3.5 异常值的检测
3.4 探索性数据分析
3.4.1 五数概括法
3.4.2 箱形图
3.5 两变量间关系的度量
3.5.1 协方差
3.5.2 协方差的解释
3.5.3 相关系数
3.5.4 相关系数的解释
3.6 加权平均数和使用分组数据
3.6.1 加权平均数
3.6.2 分组数据
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例3-1Pelican商店
案例3-2**健康护理协会
案例3-3亚太商学院
附录3A用Minitab计算描述统计量
附录3B用Excel计算描述统计量

第4章 概率
实践中的统计:莫顿国际公司
4.1 试验、计数法则和概率分配
4.1.1 计数法则、排列和组合
4.1.2 试验结果的概率分配
4.1.3 KP&L公司项目的概率
4.2 事件及其概率
4.3 概率的基本关系
4.3.1 事件的补
4.3.2 加法公式
4.4 条件概率
4.4.1 独立事件
4.4.2 乘法公式
4.5 贝叶斯定理
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例Hamilton县的法官们

第5章 离散型概率分布
实践中的统计:花旗银行
5.1 随机变量
5.1.1 离散型随机变量
5.1.2 连续型随机变量
5.2 离散型概率分布
5.3 数学期望和方差
5.3.1 数学期望
5.3.2 方差
5.4 二项概率分布
5.4.1 贝努里试验
5.4.2 马丁服装店问题
5.4.3 二项概率表的使用
5.4.4 二项概率分布的数学期望和方差
5.5 泊松概率分布
5.5.1 一个与时间间隔有关的例子
5.5.2 一个与长度或距离间隔有关的例子
5.6 超几何概率分布
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
附录** 用Minitab计算离散型概率分布
附录5B 用Excel计算离散型概率分布

第6章 连续型概率分布
实践中的统计:宝洁公司
6.1 均匀概率分布作为概率度量的面积
6.2 正态概率分布
6.2.1 正态曲线
6.2.2 标准正态概率分布
6.2.3 计算任一正态概率分布的概率
6.3 二项概率的正态近似
6.4 指数概率分布
6.4.1 计算指数分布的概率
6.4.2 泊松分布与指数分布的关系
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例Specialty玩具公司
附录6A 用Minitab计算连续型概率分布
附录6B 用Excel计算连续型概率分布

第7章 抽样和抽样分布
实践中的统计:MeadWestvaco有限公司
7.1 ElectronicsAssociates公司的抽样问题
7.2 简单随机抽样
7.2.1 自有限总体的简单随机抽样
7.2.2 自无限总体的简单随机抽样
7.3 点估计
7.4 抽样分布简介
7.5 的抽样分布
7.5.1 的数学期望
7.5.2 的标准差
7.5.3 抽样分布的形式
7.5.4 EAI问题中的抽样分布
7.5.5 抽样分布的实际值
7.5.6 样本容量与的抽样分布的关系
7.6 的抽样分布
7.6.1 的数学期望
7.6.2 的标准差
7.6.3 抽样分布的形式
7.6.4 抽样分布的实际值
7.7 点估计的性质
7.7.1 无偏性
7.7.2 有效性
7.7.3 一致性
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
附录7A 用Minitab进行随机抽样
附录7B 用Excel进行随机抽样

第8章 区间估计
实践中的统计:FoodLion
8.1 总体均值的区间估计:已知情形
8.1.1 边际误差和区间估计
8.1.2 应用中的建议
8.2 总体均值的区间估计:昧知情形
8.2.1 边际误差和区间估计
8.2.2 应用中的建议
8.2.3 利用小样本
8.2.4 区间估计程序的小结
8.3 样本容量的确定
8.4 总体比率的区间估计
样本容量的确定
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例8-1 Bock投资服务公司
案例8-2 GulfReal.EstateProperties公司
案例8-3 MetropolitanReseach有限公司
附录8A 用Minitab求区间估计
附录8B 用Excel求区间估计

第9章 假设检验
实践中的统计:JohnMorrell有限公司
9.1 原假设和备择假设的建立
9.1.1 检验研究中的假设
9.1.2 对某项声明的有效性所进行的检验
9.1.3 决策中的假设检验
9.1.4 关于原假设和备择假设形式的小结
9.2 **类错误和第二类错误
9.3 总体均值的检验:已知情形
9.3.1 单侧检验
9.3.2 双侧检验
9.3.3 小结与应用中的建议
9.3.4 区间估计与假设检验的关系
9.4 总体均值的检验:昧知情形
9.4.1 单侧检验
9.4.2 双侧检验
9.4.3 小结与应用中的建议
9.5 总体比率的检验
小结
9.6 计算第二类错误的概率
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例9.1 QualityAssociates有限公司
案例9.2 失业问题研究
附录9A 用Minitab进行假设检验
附录9B 用Excel进行假设检验

第10章 关于总体方差的统计推断
实践中的统计:美国会计总署
10.1 关于一个总体方差的统计推断
10.1.1 区间估计
10.1.2 假设检验
10.2 关于两个总体方差的统计推断
本章 小结‘
重要公式
补充练习
案例空军训练计划.
附录10A 用Minitab计算总体方差
附录10B 用Excel计算总体方差

第11章 两总体均值和比例的统计推断
实践中的统计:Fisons公司
11.1 两总体均值之差的推断:σ1和σ2已知
11.1.1 μ1-μ2的区间估计
11.1.2 μ1-μ2的假设检验
11.1.3 应用中的建议
11.2 两总体均值之差的推断:σ1和σ2未知
11.2.1 μ1-μ2的区间估计
11.2.2 μ1-μ2的假设检验
11.2.3 应用中的建议
11.3 两总体均值之差的推断:匹配样本
11.4 两总体比例之差的推断
11.4.1 p1-p2的区间估计
11.4.2 p1-p2的假设检验
本章 小结
关键术语
重要公式
补充练习
案例Par公司
附录11A 用Minitab进行两个总体的推断
附录11B 用Excel进行两个总体的推断

第12章 方差分析与实验设计
实践中的统计:Burke市场营销服务公司
12.1 方差分析引论
12.1.1 方差分析的假定
12.1.2 问题的一般提法
12.2 方差分析:K个总体均值相等性检验
12.2.1 总体方差的处理间估计
12.2.2 总体方差的处理内估计
12.2.3 方差估计量的比较:F检验
12.2.4 ANOVA表
12.2.5 方差分析的计算结果
12.3 多重比较方法Fisher的LSD方法
12.4 实验设计初步数据收集
12.5 完全随机化设计
12.5.1 总体方差的处理间估计
12.5.2 总体方差的处理内估计
12.5.3 方差估计量的比较:F检验
12.5.4 ANOVA表
12.5.5 两两比较
12.6 随机化区组设计
12.6.1 空中交通管理员工作压力测试
12.6.2 ANOVA方法
12.6.3 计算与结论
12.7 析因实验
12.7.1 ANOVA方法
12.7.2 计算与结论
本章 小结
关键术语

第13章 简单线性回归
第14章 多元回归
第15章 回归分析:建立模型
第16章 预测
第17章 拟合优度检验和独立性检验
第18章 非参数方法
第19章 决策分析
第20章 抽样调查
附录A 参考书目
附录B 统计表格
附录C 自测题解答和偶数题答案

……

本书的目的是向学生,主要是向那些工商管理和经济学研究领域的学生概念性地介绍统计学及其各种应用方面的知识。本书是以应用为导向,并考虑到非数学专业人员的需要而编写的;所需要的**数学基础为代数知识。
数据分析与统计方法的应用是本书的结构及讲述内容的一个不可或缺的部分。每种方法的讨论与发展都通过应用呈现出来,并运用统计结果进行问题的决策和解答。
尽管本书以应用为导向,但我们还是谨慎地给出了合理的方法推导过程,并且运用了所涉及论题通常所使用的符号。因此,学生将会发现,本书为学习**统计学打下了坚实的基础。附录中包括了指导进一步学习的*新修订的参考书目。第9版的变化
我们对本书以前版本得到的认可与积极响应表示感谢。因此,在这次新版修订时,我们保留了以前版本的叙述‘风格与可读性。新版中的显著变化汇总如下。

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定量分析领域的教授,他生于北达科他州的大福克斯,早年在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授曾任定量分析与运作管理系的主任以及工商管理学院的副院长,他还曾任学院**管理项目的主管。
在辛辛那提大学,安德森教授为商学院的学生讲授统计概论、为研究生教授回归分析、多变量分析以及管理科学。他还在华盛顿劳工部教授统计学。因为在教学和对学生组织服务上的**表现,他被提名并获得诸多奖项。
安德森教授与人合著了10本教科书,内容涵盖了统计、管理科学、线性规划及生产运作管理。在抽样和统计方法领域里,他还是个活跃的咨询人士。
丹尼斯J.斯威尼(Dennis J.SweeRey)
丹尼斯J.斯威尼是辛辛那提大学生产改进**的教授及创办人。在艾奥瓦州的得梅因出生的他获得了德雷克大学的工商管理科学学士(B.s.B.A.)学位,并在印第安纳大学获得工商管理硕士(MBA)及工商管理博士(DBA)学位,同时他还是NDEA成员。在1978-1979年间,斯威尼在宝洁公司的管理科学小组工作;在1981-1982年间,曾在杜克大学做客座教授。斯威尼教授是辛辛那提大学定量分析系的系主任,并任工商管理学院的副院长。
斯威尼教授在管理科学和统计方面的文章及著作有三十多篇。美国**科学基金、IBM、宝洁公司、联邦百货,克罗格和辛辛那提燃气电力公司都曾资助他在这些方面的研究工作,其成果发表在((管理科学》(ManagementScience)、《运筹学研究》(Operations Research)、《数学规划》(Mathematical Programmming)、《决策科学》(DecisionSciences)及其他期刊上。
斯威尼教授与人合著了10本教科书,内容涵盖了统计、管理科学、线性规划及生产运作管理。
托马斯A.威廉斯(TtIomas A.Williams)
托马斯A.威廉斯教授是罗切斯特理工学院(RIT)工商学院的管理科学教授。他出生在纽约的埃尔迈拉,在克拉克森(Clarkson)大学获得科学学士学位。研究生学习是在Rensselaer理工学院进行的,在那里他获得了科学硕士及博士学位。
在加入RIT工商学院之前,威廉斯教授在辛辛那提大学工商管理学院已工作了7年,为该大学开发了一个本科生信息系统,并担任负责人。在RIT,他是决策科学系的**任系主任。他教授管理科学与统计课程,以及回归与决策分析的课程。
威廉斯教授与人合著了11本教科书,内容涵盖了管理科学、统计、生产运作管理以及数学。他还是数家《财富》500强企业的顾问,他从事的项目从数据分析到大规模回归模型的开发。