商務與經濟統計方法（原書第15版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 道格拉斯A.林德（DouglasA.Lind） 等 著，聶巧平，葉光 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟學
• 商務統計
• 數據分析
• 計量經濟學
• 迴歸分析
• 概率論
• 統計方法
• 管理學
• 經濟管理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111517344

版次：1

商品编码：11818762

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经济教材译丛

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：470

內容簡介

　　《商務與經濟統計方法（原書第15版）》是統計學優秀的教材之一，為讀者深入領會統計概念的含義提供瞭有效的工具。本書編排新穎，講解清晰，結閤大量的案例，使統計技術不再枯燥，變得生動有趣，方便讀者理解和學習。本書不僅適用於全國各財經院校統計專業的廣大師生，而且為主修經濟、財政、金融、市場營銷、會計和管理專業的師生提供瞭一本應用統計技術的指導手冊。

目錄

譯者序前　言第1章　什麼是統計學1學習目標1引言11.1　為什麼學習統計學21.2　什麼是統計學31.3　統計學的類型41.4　變量的類型71.5　測量尺度81.6　倫理與統計121.7　計算機應用12本章小結13習題13第2章　描述數據：頻數錶、頻數分布和圖形錶示15學習目標15引言152.1　構造頻數錶162.2　構造頻數分布：定量數據202.3　一個軟件例子232.4　相對頻數分布232.5　頻數分布的圖形錶示25本章小結30習題31第3章　描述數據：數值度量33學習目標33引言333.1　總體均值343.2　樣本均值353.3　算術平均數的性質363.4　加權平均數373.5　中位數383.6　眾數403.7　軟件解法423.8　均值、中位數和眾數的相對位置423.9　幾何平均數443.10　為什麼要研究離散程度453.11　離散程度的度量463.12　軟件解法523.13　標準差的解釋與應用533.14　分組數據的均值和標準差553.15　倫理和結果報告57本章小結58符號含義59習題59第4章　描述數據：數據展示和數據開發61學習目標61引言614.1　點狀圖614.2　莖葉圖634.3　位置度量664.4　偏度724.5　描述兩個變量之間的關係75本章小結78符號含義79習題79第1～4章復習81第5章　概率論概述87學習目標87引言875.1　概率885.2　分配概率方法905.3　幾種計算概率的法則935.4　列聯錶995.5　樹形圖1015.6　貝葉斯定理1035.7　計數原理106本章小結110符號含義111習題112第6章　離散型概率分布114學習目標114引言1146.1　概率分布1156.2　隨機變量1166.3　概率分布的均值、方差和標準差1176.4　二項概率分布1206.5　超幾何分布1266.6　泊鬆概率分布129本章小結132習題133第7章　連續型概率分布135學習目標135引言1357.1　均勻概率分布族1367.2　正態概率分布族1387.3　標準正態概率分布1397.4　二項分布的正態近似1487.5　指數分布族152本章小結154習題155第5～7章復習157第8章　抽樣方法和中心極限定理163學習目標163引言1638.1　抽樣方法1648.2　抽樣誤差1708.3　樣本均值的抽樣分布1718.4　中心極限定理1748.5　樣本均值抽樣分布的應用179本章小結181符號含義182習題182第9章　估計和置信區間185學習目標185引言1859.1　均值的點估計1869.2　總體均值的置信區間1879.3　比例的置信區間1989.4　選擇適當的樣本容量2009.5　有限總體修正因子203本章小結205習題205第8～9章復習207第10章　單樣本假設檢驗210學習目標210引言21010.1　假設21110.2　假設檢驗21110.3　假設檢驗五步法21210.4　單側與雙側顯著性檢驗21510.5　總體均值的檢驗：已知總體標準差21610.6　假設檢驗中的p-值21910.7　總體均值的檢驗：總體標準差未知22110.8　關於比例的檢驗22710.9　第Ⅱ類錯誤229本章小結232符號含義233習題233第11章　兩樣本假設檢驗235學習目標235引言23511.1　兩樣本假設檢驗：獨立樣本23611.2　比例的兩樣本檢驗24011.3　總體均值的比較：總體標準差未知（閤並t檢驗）24311.4　兩樣本的假設檢驗：相依樣本25011.5　相依樣本與獨立樣本的比較252本章小結255符號含義255習題255第12章　方差分析259學習目標259引言25912.1　F分布25912.2　比較兩總體的方差26012.3　ANOVA的假定26312.4　ANOVA檢驗26412.5　關於成對處理均值的推斷27012.6　雙因素方差分析27212.7　具有交互作用的雙因素方差分析276本章小結280符號含義281習題281第10~12章復習284第13章　綫性迴歸與相關289學習目標289引言28913.1　相關分析29013.2　相關係數29113.3　相關係數的顯著性檢驗29713.4　迴歸分析29913.5　斜率的顯著性檢驗30413.6　評估迴歸方程的預測能力30613.7　預測區間估計30913.8　變換數據313本章小結316符號含義317習題317第14章　多元迴歸與相關分析321學習目標321引言32114.1　多元迴歸分析32214.2　評價多元迴歸方程32514.3　多元綫性迴歸的推斷32914.4　評價多元迴歸的假定33414.5　定性自變量33914.6　具有交互作用的迴歸模型34114.7　逐步迴歸34314.8　多元迴歸迴顧346本章小結350符號含義351習題351第13～14章復習355第15章　指數359學習目標359引言35915.1　簡單指數36015.2　為什麼把數據轉換成指數36115.3　指數的構造36215.4　未加權指數36315.5　加權指數36415.6　價值指數36815.7　特殊用途指數36915.8　消費價格指數37315.9　調整基期376本章小結378習題378第16章　時間序列與預測380學習目標380引言38016.1　時間序列的構成38116.2　移動平均38316.3　加權移動平均38516.4　綫性趨勢38716.5　最小二乘法38816.6　非綫性趨勢39016.7　季節波動39216.8　消除數據的季節影響39616.9　杜賓-瓦特森統計量399本章小結403習題403第15～16章復習406第17章　非參數方法：檢驗408學習目標408引言40817.1　擬閤優度檢驗：期望頻數相等40817.2　擬閤優度檢驗：期望頻數不等41217.3　卡方的局限性41317.4　檢驗一組數據是否來自正態總體41517.5　正態檢驗的圖形和統計方法41717.6　列聯錶分析419本章小結423符號含義423習題423第18章　非參數方法：分級數據分析425學習目標425引言42518.1　符號檢驗42618.2　相依樣本的威爾科剋森符號秩檢驗43118.3　獨立樣本的威爾科剋森秩和檢驗43518.4　剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗：秩方差分析43718.5　秩相關441本章小結444符號含義445習題445第17~18章復習446第19章　統計過程控製與質量管理449學習目標449引言44919.1　質量控製簡史44919.2　差異産生的原因45219.3　診斷圖45319.4　質量控製圖的用途和類型45519.5　受控和失控情形45919.6　屬性控製圖46119.7　驗收抽樣466本章小結468符號含義469習題469附錄A　數據集��附錄B　錶格附錄C　奇數題號的各章習題答案附錄D　奇數題號的復習題答案附錄E　應用測試答案

前言/序言

　　前　言　　多年來，本書得到大傢的一緻贊揚，並深受學生喜愛，這是對我們大的認可，我們將會繼續努力。　　《商務與經濟統計方法》旨在為主修管理、市場、金融、會計、經濟以及工商管理等其他領域的學生，初步介紹描述統計和推斷統計的諸多應用。我們針對的主要是商務應用，但同時我們也使用瞭許多與當前大學生息息相關的練習和例子。你隻需具備大學一年級的數學水平，即使以前從沒接觸過統計學有關的課程，也可以順利完成本書的學習。　　在本書中，我們展示瞭一個初學者成功學習基礎統計學課程所需的每一個步驟。這種循序漸進的方法，有助於提高學生的學習效果，加速學生的接受過程，明顯增強學生的學習熱情。本書著重於讓學生通過基本概念的理解、大量案例的閱讀和足夠的習題訓練，瞭解統計方法在商務和經濟領域的應用。　　本書第1版於1967年齣版，那時收集相關的商業數據是一件非常睏難的工作。現在這種情況已經發生瞭變化。今天，數據的收集已不再是一個難題。你在食品店購買的食品數量在收銀颱會被自動地記錄下來。電話公司能記錄下通話的次數、通話的時間和通話人的電話號碼。信用卡公司能夠記錄卡號、時間和日期以及購買金額信息。醫療設施能自動地監控患者的心率、血壓和體溫。大量的商業信息會被及時地記錄和公布齣來。例如，在CNN、《今日美國》和MSNBC的網站上，你都能瀏覽到延遲不超過20分鍾的股票價格。　　今天，我們需要的是能夠處理大量數據信息的技術。首先，我們會成為信息的主要消費者，從其他人那裏獲取信息；其次，我們必須能夠把大量的信息簡化為簡明的和有意義的形式，以便能夠進行有效的解讀、判斷和決策。現在，所有的學生都有計算器，大部分學生要麼有個人計算機，要麼能在校園實驗室裏使用個人計算機，Excel和MINITAB等統計軟件都可以在計算機上應用。在每個章節中，我們也使用瞭很多屏幕截圖，以幫助學生熟悉軟件的輸齣結果。　　正是由於計算機和軟件的便利性，我們再也不必糾纏於煩瑣的數據計算。我們使用許多闡釋性例題來代替計算性例題，以幫助學生更好地理解和解讀統計結果。此外，我們現在還更加重視統計問題的概念內涵。在做齣上述改進的同時，我們依然盡自己大的努力，繼續結閤有趣的相關案例，來介紹統計學的基本概念。　　本版新增的內容　　本版的變化，相信對讀者非常有用。　　我們修改和增加瞭學習目標，使它們變得更加具體，同時我們還將學習目標與章節內容直接聯係起來。　　我們替換瞭第1～4章的主要案例，新的案例包含更多的變量和更多的觀測值，與真實商務情境更為貼近。　　我們在一些章節增加或者改寫瞭部分新內容：　　第7章新增瞭關於指數分布的討論。　　重新編排第9章，使其內容更加流暢，更利於教學。　　重新編排第13章，同時增加對迴歸斜率的假設檢驗。　　第17章增加瞭正態性的圖形檢驗和卡方檢驗。　　新的習題和例題使用Excel 2007和新版MINITAB的屏幕截圖，並擴大瞭截圖尺寸，以保證清晰度。　　我們仔細復查瞭每章中間、結尾和復習部分的練習題，同時還增加和修改瞭很多練習題。你可以從中選擇你喜歡的例題，當然你也可以引入新的實例。　　新添加部分章節號碼，使每節的主題更明確，引用更方便。　　對包含數據文件的練習題，用易於識彆的圖標特彆標齣。　　修正每章結束的數據集習題。棒球數據已經更新到2009年近結束的一季，同時還引入一個新的商業應用，有關Buena School District校車的使用與維護。　　每章引言部分給齣大量新的觀點。　　緻謝　　《商務與經濟統計方法》是眾人共同努力的結果：學生、同事、審閱人和麥格勞-希爾公司的工作人員，我們感謝他們。我們想要嚮調查和討論團隊的參與者，以及所有的審閱人錶示誠摯的感謝。　　正是他們的建議，以及對上一版和本版原稿的詳盡審閱，使得這本教材更加完善。　　特彆需要感謝的有：Nevada-Reno大學的Debra K.Stiver，他審閱瞭原稿和排好版的校樣，並檢查瞭習題以確保準確無誤；South-west Tennessee Community大學的Joan McGrory檢查瞭試題庫的準確性；南卡羅來納大學的Kathleen Whitcomb教授準備瞭學習指南；Coastal Carolina大學的Samuel Wathen博士準備瞭測試題和試題庫；南俄勒岡大學的Rene Ordonez教授準備瞭PowerPoint演示文檔、在綫係統Connect中的引例，以及screencam教程中的大部分內容；Denise Heban女士和作者共同準備瞭教師手冊。　　我們還想要嚮麥格勞-希爾公司的工作人員錶示感謝，包括執行編輯Steve Schuetz、高級營銷編輯Wanda Zeman、高級項目經理Diane Nowaczyk，以及那些我們雖然不知道姓名，但為本書做齣寶貴貢獻的人。

洞察商業世界：現代管理決策的基石 圖書名稱： 洞察商業世界：現代管理決策的基石 (暫定名，以突齣內容核心) 目標讀者： 緻力於在快速變化的商業環境中取得成功的企業管理者、市場分析師、金融專業人士，以及對數據驅動決策流程感興趣的高級商科學生。 圖書定位： 本書並非對傳統統計工具的簡單羅列，而是聚焦於如何將前沿的定量分析方法與復雜的商業實踐無縫結閤。它旨在構建一座堅實的橋梁，連接抽象的數學模型與企業每日麵臨的實際問題，確保讀者能夠從海量數據中提煉齣具有戰略指導意義的洞察力。 --- 第一部分：商業決策的定量思維重塑 在信息爆炸的時代，數據已成為新時代的石油，但若缺乏提煉和應用的“煉油廠”，這些數據就毫無價值。本部分將徹底重塑讀者對商業分析的傳統認知，強調嚴謹的統計推理在不確定性決策中的核心地位。 第一章：從經驗驅動到數據驅動的範式轉換 本章深入探討瞭當代商業環境對決策精確性的要求。我們將分析傳統依賴直覺和經驗的局限性，並係統闡述概率論和推斷統計學如何作為抵禦風險、量化不確定性的科學工具。重點討論商業案例中常見的認知偏差，並展示如何利用統計框架來係統地規避這些偏差。我們將引入“業務情境下的假設建立”過程，強調問題定義比數據收集更重要。 第二章：數據的生命周期與質量控製 商業數據的來源日益多樣化（交易記錄、傳感器數據、社交媒體反饋等），但其質量良莠不齊。本章專注於描述性統計在數據預處理中的關鍵作用。內容涵蓋：如何運用集中趨勢、離散度、偏度和峰度等指標來快速診斷數據集的健康狀況；缺失值、異常值（Outlier）的識彆、處理與對模型選擇的影響；以及如何構建有效的數據可視化敘事，將復雜的分布特徵直觀地傳達給非技術背景的決策層。 第三章：抽樣的藝術與工商應用 在資源有限的商業調查中，有效的抽樣是高效分析的前提。本章摒棄枯燥的理論，專注於復雜抽樣設計在市場調研、質量控製和民意調查中的實際應用。討論概率抽樣（如分層抽樣、整群抽樣）與非概率抽樣（如方便抽樣、滾雪球抽樣）在不同商業場景下的適用性與偏差風險。核心內容包括如何根據總體異質性設計最優樣本量，並進行抽樣誤差的量化。 --- 第二部分：推斷的精度：構建可信的商業預測模型 本部分是本書的核心，它將引導讀者超越簡單的平均數比較，進入構建和驗證嚴謹推斷模型的領域。 第四章：參數估計與信心區間：量化決策的“安全邊際” 管理者需要知道預測的“精確度”，而非僅僅一個點估計。本章深入講解點估計與區間估計（置信區間）的構建。我們將重點解析中心極限定理在財務預測和庫存管理中的應用。特彆探討在小樣本（如高價值産品發布測試）情況下，如何準確運用t分布而非正態近似，並解釋置信水平（如95% vs 99%）在風險偏好不同的管理層之間的解讀差異。 第五章：假設檢驗的戰略應用：驗證商業假設 假設檢驗是檢驗一項新策略是否真的有效（而非偶然發生）的科學工具。本章詳細闡述零假設與備擇假設的構建邏輯，並係統區分單尾與雙尾檢驗在營銷效果評估中的選擇。內容包括：Z檢驗、t檢驗的精確應用邊界；方差分析（ANOVA）在多因素A/B測試（如網站布局、定價層級）中的多綫程比較；以及如何正確理解和運用P值，避免“統計顯著性”與“商業重要性”的混淆。 第六章：迴歸分析的深化：揭示驅動業務增長的因子 迴歸模型是商業分析的“瑞士軍刀”。本章將迴歸分析提升到戰略層麵。 1. 簡單與多元綫性迴歸： 重點講解最小二乘法的幾何意義，如何解釋迴歸係數的邊際效應在不同業務指標（如廣告支齣對銷售額、員工培訓對生産率）中的具體含義。 2. 模型診斷與修正： 深入剖析多重共綫性、異方差性對模型穩定性的破壞，以及如何利用變量變換（如對數轉換）和虛擬變量（Dummy Variables）來處理分類信息。 3. 模型選擇的藝術： 介紹調整$R^2$、AIC/BIC準則，指導讀者在模型復雜度與解釋力之間找到最佳平衡點。 --- 第三部分：高級預測與非綫性關係的建模 現代商業問題往往是非綫性的，並且涉及時間序列的依賴性。本部分聚焦於處理這些復雜結構。 第七章：分類數據分析：市場細分與客戶行為預測 當因變量是離散的（如客戶是否流失、交易是否成功）時，綫性模型失效。本章係統介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）在二元結果預測中的核心地位。內容涵蓋：如何解釋Log Odds和勝算比（Odds Ratio），以及它們在評估風險因素（如信用評分、産品采納意願）中的直接商業價值。此外，還將引入泊鬆迴歸用於分析事件計數數據（如呼叫中心的接聽次數）。 第八章：時間序列分析：理解商業節律與趨勢 商業數據（如庫存水平、股價、季節性銷售）天然具有時間依賴性。本章提供一套完整的時間序列分解框架，分離齣趨勢、季節性與隨機波動。核心內容包括：平穩性檢驗（如ADF檢驗）；利用自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）識彆序列結構；以及構建ARIMA/SARIMA模型進行短期且高精度的需求預測，並探討如何納入外生變量（ARIMAX）以提高預測精度。 第九章：非參數與穩健方法：應對“髒數據”的挑戰 並非所有數據都遵循完美的正態分布，且現實世界中存在無法被模型輕易解釋的極端值。本章介紹非參數統計方法，它們不依賴於數據分布的嚴格假設，提供瞭更穩健的分析工具。討論秩和檢驗（Mann-Whitney U Test）替代t檢驗，以及非參數迴歸的思想，確保分析結果在數據質量不佳時仍能提供可靠的見解。 --- 第四部分：高級主題與決策集成 本部分將前沿的統計概念與企業運營的實際場景緊密結閤。 第十章：實驗設計與因果推斷（Design of Experiments, DOE） 在優化生産流程、藥物試驗或市場推廣中，我們需要確定“乾預A”是否真正“導緻瞭結果B”。本章重點講解隨機化對照試驗（RCT）的設計原則，包括因子設計和響應麯麵法（Response Surface Methodology），目標是幫助管理者設計齣能夠明確區分因果關係的商業實驗，從而避免虛假關聯的誤導。 第十一章：貝葉斯統計的迴歸與應用前景 相對於傳統的頻率派方法，貝葉斯統計允許我們將先驗知識（基於曆史經驗或專傢判斷）整閤到當前的分析中。本章介紹瞭貝葉斯推斷的基本框架（先驗、似然、後驗），並展示它如何在小樣本決策、動態風險評估以及需要持續學習和更新模型的場景中提供更具適應性的解決方案。 結語：建立企業的定量文化 本書最後總結瞭如何將這些工具部署到企業的數據治理和分析流程中。它強調統計學不僅是一種工具集，更是一種批判性思維模式，是現代企業在不確定性中做齣最優資源配置的底層邏輯。本書旨在培養齣能夠駕馭復雜數據流、並將其轉化為清晰商業戰略的“數據翻譯官”。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名希望將理論知識轉化為實際經濟分析能力的學生來說，《商務與經濟統計方法》（原書第15版）無疑是一本重量級的參考書。我非常想瞭解書中在微觀經濟學和宏觀經濟學統計建模方麵的具體應用。例如，在計量經濟學部分，是否會詳細講解 OLS 迴歸的各種前提假設，以及如何診斷和解決多重共綫性、異方差等問題？對於麵闆數據分析，書中是否有介紹固定效應模型和隨機效應模型的選擇與應用？在宏觀經濟領域，我希望看到關於經濟增長模型、通貨膨脹預測以及貨幣政策有效性分析的統計方法。書中是否會提供一些真實的宏觀經濟數據集，並引導讀者進行實證分析？另外，我也關心書中關於因果推斷統計方法的內容。在研究政策效果、市場乾預措施的影響時，如何避免混淆變量，建立可信的因果關係？我期待這本書能為我打下堅實的計量經濟學基礎，讓我能夠更深入地理解和分析經濟現象。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在市場研究領域摸爬滾打多年的老兵，我對統計工具的依賴程度不言而喻。這次入手《商務與經濟統計方法》（原書第15版），主要看中瞭它在理論深度和實操性上的平衡。我特彆關注的是書中對最新統計軟件應用的介紹，例如 R 和 Python 在數據分析中的具體實現。畢竟，在快節奏的商業環境中，光有理論是遠遠不夠的，如何快速、準確地從海量數據中提取有價值的信息，纔是關鍵。書中是否有章節詳細講解如何使用這些工具進行迴歸分析、時間序列預測，或者更復雜的機器學習模型？我希望它能提供清晰的代碼示例和步驟指導，讓我能快速上手，並在實際項目中應用。同時，我也很在意書中對於統計假設檢驗的講解是否足夠透徹，以及如何根據不同的業務場景選擇閤適的檢驗方法。例如，在 A/B 測試中，如何正確地進行假設檢驗以確保實驗結果的可靠性？書中關於抽樣方法和樣本大小確定的論述也至關重要，這直接關係到我研究結論的代錶性。我期待這本書能成為我工作中的得力助手，幫助我更科學、更有效地分析商業數據，做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

我對數據分析一直抱有極大的熱情，尤其是在學習和理解那些能幫助我洞察市場趨勢、預測消費者行為的統計方法時。這本書《商務與經濟統計方法》（原書第15版）的齣版，讓我眼前一亮。我非常好奇書中對於貝葉斯統計方法是否有深入的探討。在傳統的頻率學派統計之外，貝葉斯方法近年來在金融風險建模、市場細分等領域展現齣強大的生命力。我希望能看到書中關於先驗分布的選擇、後驗分布的計算以及如何解釋貝葉斯分析結果的詳細闡述。此外，我對書中關於時間序列分析部分的內容也充滿瞭期待。在經濟預測、銷售預測等領域，精準的時間序列模型至關重要。書中是否會介紹 ARIMA、GARCH 等經典模型，並結閤實際案例進行講解？對於一些新興的時間序列模型，如 Prophet 或 LSTM 在統計建模中的應用，是否也有所提及？我希望這本書能為我提供一個全麵且深入的視角，讓我能夠掌握更先進的統計分析技術，從而在競爭激烈的商業環境中獲得優勢。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在商業決策領域尋求更嚴謹支持的研究人員，我一直深信統計學是連接數據與洞察的橋梁。我購買《商務與經濟統計方法》（原書第15版）的主要目的是希望它能在量化風險和優化資源配置方麵提供切實可行的指導。我尤其關注書中關於多元統計分析的內容，比如主成分分析（PCA）和因子分析。在處理高維度的商業數據時，這些降維技術可以極大地簡化分析過程，並幫助我們發現隱藏在數據背後的關鍵因素。書中是否有詳細的案例，展示如何運用這些技術來識彆影響公司業績的關鍵驅動因素，或者為産品組閤優化提供依據？此外，我對書中關於決策分析和統計決策理論的部分也相當感興趣。在麵對不確定性時，如何利用統計模型來評估不同決策的潛在風險和收益？書中關於博弈論和優化方法在統計決策中的應用，是否有所涉及？我期待這本書能夠幫助我構建更 robust 的量化模型，從而在復雜的商業環境中做齣更具戰略性的決策。

评分☆☆☆☆☆

我一直對商業領域的統計學應用充滿瞭好奇，尤其是在理解消費者行為和市場動態方麵。《商務與經濟統計方法》（原書第15版）的齣現，滿足瞭我對深入探索這一領域的渴望。我非常希望書中能詳細介紹市場細分和客戶畫像的統計技術。例如，使用聚類分析來識彆不同消費者群體，以及運用因子分析來理解消費者偏好。書中是否有實際案例，演示如何根據統計分析結果來製定有針對性的營銷策略？另外，我對書中關於實驗設計（Design of Experiments, DOE）的講解也十分期待。在進行産品測試、廣告效果評估時，科學的實驗設計是獲得可靠結論的關鍵。書中是否會介紹如何設計有效的實驗，以及如何分析實驗數據以得齣有統計學意義的結論？我希望能從這本書中學習到如何運用統計學來更精準地理解和預測市場行為，從而為企業提供更具競爭力的市場洞察。

评分☆☆☆☆☆

很好的教材

评分☆☆☆☆☆

以前从来不去评价，不知道浪费多少积分，自从京东积分可以抵现金的时候，才知道积分的重要。后来我就把这段话复制了，走到哪，复制到哪，即能赚积分，还非常省事；特别是不用认真的评论了，又健康快乐能么么哒。太棒了！！！

评分☆☆☆☆☆

经典中的经典

评分☆☆☆☆☆

大学教材，自学研究方法的好书，浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

注意别买错了，不是商务与经济统计。 是商务与经济统计方法。。。还是不退了，这么便宜

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

看了第一章

评分☆☆☆☆☆

看网上推荐买的 还没开始读 物流一如既往的快 读后加追加评论

评分☆☆☆☆☆

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