商務與經濟統計學 中文 第12版 十二版 詹姆斯麥剋拉夫著 Statistios for Nusin pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 商務統計
• 經濟統計
• 數據分析
• 計量經濟學
• 詹姆斯·麥剋拉夫
• 高等教育
• 教材
• 概率論
• 迴歸分析

店铺： 阳光瑞盛图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300206783

商品编码：27578366357

丛书名： 商务与经济统计学(第12版)统计学经典译丛

出版时间：2015-02-01

《商務與經濟統計學》（第12版）是一本強調統計推斷的入門教程，廣泛涵蓋瞭在統計報告評估和決策支持時所必需的數據收集和分析的方法。除瞭保持前幾版的風格外，本書繼續強調統計思維的建立、可靠性的評估以及基於數據的統計推斷對數據購買者或生産者的價值。 
本書的目標是“促進統計學在商學院中更加有效地運用”，因此體現齣以下特點： 
強調統計知識的學習和統計思維的培養 
分析應用中使用真實數據 
使用計算機技術來輔助概念的理解和數據的分析 
培養課堂內主動學習的能力 
重視概念的理解，而非僅僅是統計理論的學習 
突齣概率的直觀概念 

 

詹姆斯麥剋拉夫（James T. McClave） 統計學博士。曾在佛羅裏達大學從事教學工作20年，教授過統計學的所有課程。後於1977年創建信息技術有限公司（Info Tech, Inc.），以應用統計學的理論來解決現實世界的問題。現任公司總裁兼首席執行官，佛羅裏達大學統計學兼職教授。 
易丹輝 中國人民大學統計學院教授，中國人民大學統計谘詢研究中心主任。長期緻力於統計學在各個領域的應用研究，主要麵嚮經濟、金融、保險、管理、醫療等領域，研究方嚮為預測與決策、風險管理與保險、生物醫學統計。主持國傢自然科學基金項目、國傢社會科學基金項目、“十一五”國傢科技支撐計劃項目、教育部人文社會科學重點研究基地重大項目、企事業單位委托科研項目等。 
李揚 中國人民大學統計學院副教授，中國人民大學統計谘詢研究中心副主任，國際統計學會推選會員。主要緻力於統計模型在生物醫學、決策預測、市場研究、教育心理領域的應用研究，主持國傢自然科學基金項目、教育部留學迴國人員科研啓動基金項目及多項國傢部委和企業委托的科研課題。 

第1章統計、數據和統計思維 
1.1統計 
1.2商業中的統計應用類型 
1.3統計的基本要素 
1.4過程（選學） 
1.5數據類型 
1.6收集數據：抽樣及相關問題 
1.7統計在決策管理中的作用 

第2章數據集的描述方法 
2.1定性數據的描述 
2.2描述定量數據的圖形方法 
2.3集中趨勢的數值測度 
2.4變異性的數值測度 
2.5利用均值和標準差描述數據 
2.6相對位置的數值測度 
2.7異常值的檢測方法：箱綫圖和z得分 
2.8二元關係的圖形描述（選學） 
2.9 時間序列圖（選學） 
2.10描述性方法對事實的扭麯 

第3章概率 
3.1事件、樣本空間和概率 
3.2事件的並和交 
3.3互補事件 
3.4加法法則和互斥事件 
3.5條件概率 
3.6乘法法則和獨立事件 
3.7貝葉斯定理 

第4章隨機變量與概率分布 
4.1隨機變量的兩種類型 
4.2離散型隨機變量的概率分布 
4.3二項分布 
4.4其他離散型分布：泊鬆分布和超幾何分布 
4.5連續型隨機變量的概率分布 
4.6正態分布 
4.7評價正態性的描述性方法 
4.8其他連續型分布：均勻分布和指數分布 

第5章抽樣分布 
5.1抽樣分布的概念 
5.2抽樣分布的性質：無偏性和小方差 
5.3樣本均值的抽樣分布與中心極限定理 
5.4樣本比例的抽樣分布 

第6章基於單樣本的統計推斷：置信區間的估計 
6.1確定與估計目標參數 
6.2總體均值的大樣本置信區間：正態（z）統計量 
6.3總體均值的小樣本置信區間：學生t統計量 
6.4總體比例的大樣本置信區間 
6.5確定樣本量 
6.6簡單隨機抽樣的有限總體修正（選學） 
6.7總體方差的置信區間（選學） 

第7章基於單樣本的統計推斷：假設檢驗 
7.1假設檢驗的要素 
7.2設定假設與構造拒絕域 
7.3觀測的顯著性水平：p值 
7.4總體均值的假設檢驗：正態（z）統計量 
7.5總體均值的假設檢驗：學生t統計量 
7.6總體比例的大樣本假設檢驗 
7.7總體方差的假設檢驗 
7.8計算犯第Ⅱ類錯誤的概率：更多關於β的信息（選學） 

第8章基於兩樣本的統計推斷：置信區間和假設檢驗 
8.1確定目標參數 
8.2比較兩個總體均值：獨立抽樣 
8.3比較兩個總體均值：配對差異試驗 
8.4比較兩個總體比例：獨立抽樣 
8.5確定所需樣本量 
8.6比較兩個總體方差：獨立抽樣 

第9章試驗設計和方差分析 
9.1試驗設計基礎 
9.2完全隨機設計：單因素 
9.3均值的多重比較 
9.4隨機區組設計 
9.5析因試驗：雙因素 

第10章分類數據的分析 
10.1分類數據和多項試驗 
10.2分類概率的檢驗：單嚮錶 
10.3對分類概率的檢驗：雙嚮（列聯）錶 
10.4卡方檢驗中需要注意的地方 

第11章簡單綫性迴歸 
11.1概率模型 
11.2模型擬閤：小二乘法 
11.3模型假設 
11.4評價模型的有效性：對斜率β1 的推斷 
11.5相關係數和決定係數 
11.6利用模型進行估計和預測 
11.7 一個完整的例子 

第12章多元綫性迴歸和模型建立 
12.1多元迴歸模型 
12.2一階模型：估計和解釋參數 
12.3模型整體有效性評價 
12.4利用模型進行估計和預測 
12.5交互模型 
12.6二階模型以及其他高階模型 
12.7定性（虛擬）變量模型 
12.8包含定性變量和定量變量的模型 
12.9比較嵌套模型 
12.10逐步迴歸 
12.11殘差分析：檢驗迴歸假設 
12.12 一些陷阱：可估性、 多重共綫性與外推法 

附錄 對照錶

隨著時代的發展，數據製勝的觀點已深入人心。無論是經濟、財政、金融、營銷、會計、管理還是其他商務領域，都需要處理大量的信息。可以應用統計學的概念與方法來處理商務與經濟中的各種問題，統計學是解決商務與經濟中各種問題的有力工具之一。 

作為一本很有特色的教材，《商務與經濟統計》（第12版）保留瞭以往版本的敘述風格與可讀性，其大特色就是應用性強，不僅介紹瞭各種統計方法，而且注重在實踐中的應用。本書以大量實際數據的運用為基礎，為讀者深入領會統計概念的含義提供瞭有效的工具，並且編排新穎，講解清晰。每一種統計方法的介紹都列舉瞭許多例子和案例，並在每章末配有練習題。 

本版更新瞭以前的實際數據，新增瞭案例和練習題，同時延續瞭以往的寫作風格，避免瞭煩瑣的數學推導，采用深入淺齣、循序漸進的方法係統介紹統計學的知識。敘述嚴謹，穿插大量豐富翔實、鮮活生動的案例，使得統計技術不再枯燥，方便瞭讀者的理解和學習。 

本書既可以作為研究生、MBA和本科生的教材，也可以供從事商務活動和經濟分析的各類人員參考，是一本在經濟、財政、金融、市場、會計、管理和其他商業管理領域從業的工作者值得一讀的書。讀者可以根據時間和需要，有選擇地學習有關內容。 

《商務與經濟統計學（第12版）》圖書簡介 一部貫穿商業與經濟世界的嚴謹分析指南 在這瞬息萬變的商業和經濟領域，數據是驅動決策、洞察趨勢、規避風險的關鍵。從宏觀經濟政策的製定到微觀企業的戰略部署，從金融市場的波動預測到消費者行為的分析，統計學原理無處不在，深刻影響著我們對世界的理解和對未來的判斷。《商務與經濟統計學（第12版）》正是這樣一部旨在賦予讀者駕馭數據、進行嚴謹分析能力的權威著作。它不僅僅是一本教科書，更是一扇通往理解復雜商業與經濟現象的窗口，為所有希望在數字時代取得成功的學生、研究者和從業者提供瞭堅實的基礎和實用的工具。 為適應現代商業與經濟挑戰而精心設計的課程 《商務與經濟統計學（第12版）》的設計理念始終圍繞著培養讀者解決實際問題的能力。作者詹姆斯·麥剋拉夫（James R. McClave）教授以其深厚的學術造詣和豐富的教學經驗，精心構建瞭一個既涵蓋統計學核心概念，又緊密聯係商業與經濟應用場景的學習體係。本書的第十二版，在繼承前幾版成功經驗的基礎上，進一步優化瞭內容結構，更新瞭數據案例，並融入瞭最新的統計方法和技術，確保其始終處於統計學教學的前沿。 本書最大的特色在於其“概念驅動，應用導嚮”的教學模式。不同於一些側重於數學推導的統計學書籍，《商務與經濟統計學（第12版）》將統計學的概念講解與商業和經濟領域的實際應用緊密結閤。作者力求讓讀者明白“為什麼”要學習某個統計方法，以及“如何”將這個方法應用於解決具體的商業或經濟問題。通過大量的真實世界案例，讀者能夠直觀地感受到統計學在市場研究、財務分析、生産管理、宏觀經濟預測等領域的強大力量。 內容循序漸進，構建紮實的統計學基礎 本書的編寫邏輯清晰，循序漸進，適閤具有不同數學背景的讀者。從最基礎的描述性統計學概念入手，如數據的收集、整理、展示（圖錶）和概括（均值、中位數、方差等），幫助讀者建立對數據基本特徵的認識。隨後，本書將逐步深入到推斷性統計學的核心內容，包括概率論的基礎、抽樣分布、參數估計和假設檢驗。這些概念是進行更復雜統計分析的基石。 尤其值得一提的是，本書在講解概率論時，並非孤立地進行數學演繹，而是通過生動的商業場景來闡釋概率的含義，例如：理解風險概率在投資決策中的重要性，分析市場營銷活動成功的概率，或者預測産品缺陷的概率。這種方式大大降低瞭抽象概念的理解難度，並讓讀者立刻體會到其在現實世界中的價值。 在推斷性統計學部分，本書詳細介紹瞭如何從樣本數據推斷總體特徵，並提供瞭完整的假設檢驗流程，包括如何設定原假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，如何解釋p值和置信區間。這些技能對於評估商業決策、檢驗經濟理論、分析市場趨勢至關重要。 覆蓋關鍵的統計分析工具和方法 《商務與經濟統計學（第12版）》係統地介紹瞭多種在商業和經濟分析中必不可少的統計工具和方法。 迴歸分析是本書的重點內容之一。從簡單的綫性迴歸到多元綫性迴歸，本書都進行瞭深入的講解。讀者將學習如何建立迴歸模型來預測銷售額、分析成本、評估廣告效果、預測股票價格等。迴歸分析的應用場景極為廣泛，本書通過豐富的案例，將這一強大工具的威力展現得淋灕盡緻。例如，如何通過分析不同廣告投入與銷售額之間的關係，來優化市場營銷預算；或者如何利用宏觀經濟指標（如GDP增長率、利率）來預測通貨膨脹率。 方差分析（ANOVA）在比較多個總體均值時具有重要作用。本書會介紹如何利用ANOVA來分析不同生産工藝對産品質量的影響，或者評估不同營銷策略對客戶滿意度的差異。 時間序列分析是預測經濟和商業趨勢不可或缺的工具。本書將介紹如何分析趨勢、季節性、周期性等成分，並運用ARIMA模型等方法來預測未來的銷售量、股價或經濟增長。 非參數統計為不滿足參數檢驗前提的數據提供瞭解決方案。本書會介紹一些常用的非參數檢驗方法，適用於某些特定類型的數據分析。 強化數據驅動決策的能力 本書的每一章節都以實際的商業和經濟問題為齣發點，引導讀者運用所學的統計方法進行分析。作者精心挑選瞭最新、最貼近現實的案例，涵蓋瞭金融、市場營銷、會計、管理、經濟學等多個領域。例如： 在市場營銷章節，讀者將學習如何運用統計學來分析消費者行為數據，進行市場細分，評估廣告活動的有效性，並預測産品需求。 在金融章節，本書會探討如何使用統計學來分析股票收益率，評估投資組閤的風險，預測市場波動，以及理解金融欺詐的統計特徵。 在經濟學章節，讀者將學習如何利用統計模型來分析宏觀經濟指標，預測經濟增長，評估政策影響，並理解通貨膨脹和失業率的統計關係。 在生産和質量管理章節，本書會介紹如何運用統計過程控製（SPC）來監控生産流程，提高産品質量，並進行可靠性分析。 通過這些案例，讀者不僅能掌握具體的統計分析技術，更能培養一種“數據思維”。他們將學會如何識彆需要解決的商業問題，如何收集和整理相關數據，如何選擇閤適的統計工具，如何解釋分析結果，並最終將這些分析結果轉化為有價值的商業決策。 現代統計軟件的整閤與應用 在當今時代，統計軟件是進行復雜統計分析的必備工具。《商務與經濟統計學（第12版）》深刻認識到這一點，並在書中對常用的統計軟件（如Microsoft Excel、Minitab、SPSS、R等）的應用進行瞭詳細的介紹。本書並非簡單地羅列軟件功能，而是將軟件操作與統計概念和實際應用緊密結閤。通過屏幕截圖和分步指導，讀者可以輕鬆地在軟件中執行統計分析，並將軟件輸齣的結果與書中的理論講解聯係起來。這種“理論+實踐”的模式，極大地增強瞭本書的學習效果和實用性，使讀者能夠迅速掌握將統計知識轉化為實際操作的能力。 學習資源豐富，助力學習成功 為瞭幫助讀者更有效地學習和掌握本書的內容，《商務與經濟統計學（第12版）》提供瞭豐富配套的學習資源。這可能包括： 練習題和習題集： 每章末都配有大量的練習題，從基礎概念鞏固到綜閤應用分析，幫助讀者檢驗和鞏固所學知識。 答案和講解： 提供部分習題的答案和詳細講解，幫助讀者理解解題思路，找齣學習中的薄弱環節。 在綫學習平颱： 可能包含交互式練習、視頻講解、模擬測試等，為學習者提供更加個性化和豐富的學習體驗。 教學大綱和授課指南： 為教師提供教學大綱的設計建議、授課思路和案例拓展，幫助教師更好地組織教學。 《商務與經濟統計學（第12版）》的價值所在 總而言之，《商務與經濟統計學（第12版）》是一部不可多得的經典著作，它憑藉其： 嚴謹的理論基礎： 準確、係統地闡述瞭統計學的核心概念和方法。 緊密的商業經濟應用： 通過大量真實的案例，展示瞭統計學在各個商業和經濟領域的實際價值。 循序漸進的學習路徑： 適閤不同水平的讀者，幫助他們逐步建立起紮實的統計學知識體係。 強大的數據分析能力培養： 引導讀者掌握運用統計軟件進行實際數據分析的技能。 麵嚮未來的視野： 融入瞭最新的統計技術和應用，為讀者應對未來的挑戰做好準備。 無論是初次接觸統計學的學生，還是希望提升數據分析能力的商業從業者，亦或是從事經濟研究的學者，《商務與經濟統計學（第12版）》都將是您可靠的夥伴和寶貴的知識源泉。它將幫助您理解數據背後的意義，掌握驅動決策的力量，在日新月異的商業和經濟世界中，做齣更明智、更具洞察力的選擇。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常樸實，那種略帶灰度的米白色背景，配上沉穩的深藍色字體，一眼就能看齣它不是那種追求花哨包裝的暢銷小說，而是正兒八經的學術著作。拿到手裏的時候，能感覺到紙張的厚度和分量，這大概是很多理工科或商科教材的共同特點——內容紮實，分量十足。我其實對統計學這門學科一直抱有一種又愛又怕的復雜情感。愛它，是因為它能將紛繁復雜的數據世界梳理得井井有條，用嚴謹的邏輯和公式揭示商業運行的底層規律，讓人有一種“原來如此”的頓悟感；怕它，是因為初學時那些概率分布、假設檢驗、迴歸模型，就像一堵高牆，讓人望而卻步。我抱著希望翻開瞭第一章，期待著作者如何用清晰的脈絡引導我攀登這座高峰。這版教材的排版相比我過去接觸的一些老舊版本，明顯更加注重閱讀體驗，圖錶的位置安排得當，使得理論與實例之間的銜接更為自然，至少在視覺上減輕瞭不少閱讀的壓力。當然，真正的考驗還在後麵，理論的深度和實例的新鮮度，纔是決定一本教材能否真正站穩腳跟的關鍵所在。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的理論深度絕對是重量級的，對於那些已經具備一定數學基礎的讀者來說，它無疑是一本寶庫。但對於像我這樣，更側重於應用和快速上手的學習者而言，初期閱讀的挑戰性是不可忽視的。有些章節，尤其是涉及到多元迴歸和時間序列分析的高級部分，公式的推導和符號的運用達到瞭相當高的密度。我發現自己不得不頻繁地使用書簽和筆記，來標記那些關鍵的定義和定理。有時候，我會花上二十分鍾，僅僅是為瞭搞懂一個腳注中關於模型假設條件的小小補充說明，因為那個補充說明往往是理解整個模型適用邊界的關鍵。這讓我意識到，這本書不是那種“快速入門，一目瞭然”的讀物，它需要學習者投入足夠的時間和精力去“啃”和“消化”。它更像是為那些誌在成為數據分析專傢或者需要進行嚴謹學術研究的人士量身定製的深度指南，而不是為應付期末考試而準備的速成手冊。對於那些追求深度理解而非錶麵知識的讀者來說，這種詳盡無遺的闡述，恰恰是其最大的價值所在。

评分☆☆☆☆☆

整體來看，這本書的編撰展現齣一種對統計學嚴謹性的近乎苛求的態度，這使得它在學術界的地位毋庸置疑。它的邏輯鏈條極為緊密，幾乎沒有可以跳躍閱讀的地方，每一個章節都建立在前一個章節的堅實基礎之上，形成瞭強大的知識體係結構。這種係統性的構建，意味著如果你想全麵掌握其中的內容，就必須按照既定的順序，一步一個腳印地前進。這種“拒絕捷徑”的寫作風格，一方麵保證瞭知識的準確無誤和體係的完整性，另一方麵也對讀者的耐心和毅力提齣瞭較高的要求。對於那些需要撰寫畢業論文、進行市場調研報告或是準備專業資格考試的讀者來說，這本書提供的理論深度和廣度是無可替代的後盾。它教會我的不僅僅是統計計算的方法，更重要的是一種批判性的思維——即永遠不要輕信數據錶麵的數字，而要深入探究其背後的模型假設、數據質量和潛在的偏差。這纔是真正有價值的“統計學素養”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的講解風格，與其說是“教學”，不如說是“深入剖析”。它似乎並不滿足於停留在公式的簡單羅列和步驟的機械演示上，而是花瞭大量的篇幅去解釋“為什麼”要使用這種方法，以及這種方法背後的統計學哲學是什麼。例如，在介紹中心極限定理時，作者並沒有簡單地拋齣一個結論，而是通過一係列漸進的例子，從最直觀的樣本均值波動講起，逐步過渡到無窮大樣本的理論支撐，這種層層遞進的論證過程，對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說，簡直是福音。我尤其欣賞它在商業應用案例上的選擇。它沒有拘泥於那些陳舊的、脫離實際的案例，而是引入瞭大量與市場營銷、供應鏈管理甚至金融風險評估相關的新情境。這使得原本抽象的數學概念立刻獲得瞭鮮活的生命力，讓我能夠清晰地看到，今天在課堂上學到的一個迴歸係數，明天可能就直接影響到公司的新産品定價策略。這種“理論落地”的速度感，極大地激發瞭我深入鑽研下去的興趣，讓我覺得手中的這本工具書，確實是通往實際商業決策殿堂的一把鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

這次閱讀體驗中，最讓我感到驚喜的是其配套的學習資源和輔助工具的介紹。雖然我手頭隻有實體書，但作者在正文和附錄中頻繁提及如何利用主流的統計軟件（比如R或Python的庫）來實現書中所講的每一個分析步驟。這在過去，很多教材往往止步於“如何手算”，而這本書則非常與時俱進地強調瞭現代數據分析流程。它不僅教你怎麼得齣結果，更教你如何通過編程實現高效、可重復的分析。例如，在講解假設檢驗的P值概念時，書中詳細對比瞭手動計算P值（理論部分）和通過軟件直接讀取輸齣結果（實踐部分）的差異，並強調瞭在實際工作中應如何正確解讀軟件報告中的置信區間和殘差圖。這種對實踐工具的關注，極大地彌補瞭純理論教材在操作性上的缺失，讓我感覺自己不是在學習一本靜止的教科書，而是在跟隨一位經驗豐富的導師，學習一套活生生的分析方法論，這無疑提升瞭這本書的實用價值和時效性。