具體描述
1. A successful problem-solving framework in the ""4-M Examples"" (Motivation, Method, Mechanics, Message) model a clear outline for solving problems.
2. ""New What Do You Think"" questions give students an opportunity to stop and check their understanding as they read.
3. New learning objectives guide students through each chapter and help them to review major goals.
4. ""Software Hints"" provide instructions for using the most up-to-date technology packages.
5. The second edition also includes expanded coverage and instruction of Excel® 2010 and the XLSTAT™ add-in.
著者信息
Robert A. Stine
現職：Wharton School of the University of Pennsylvania
Dean Foster
現職：Wharton School of the University of Pennsylvania
圖書目錄
Ch 2 Data
Ch 3 Describing Categorical Data
Ch 4 Describing Numerical Data
Ch 5 Association between Categorical Variables
Ch 6 Association between Quantitative Variables
Ch 7 Probability
Ch 8 Conditional Probability
Ch 9 Random Variables
Ch10 Association between Random Variables
Ch11 Probability Models for Counts
Ch12 The Normal Probability Model
Ch13 Samples and Surveys
Ch14 Sampling Variation and Quality
Ch15 Confidence Intervals
Ch16 Statistical Tests
Ch17 Comparison
Ch18 Inference for Counts
Ch19 Linear Patterns
Ch20 Curved Patterns
Ch21 The Simple Regression Model
Ch22 Regression Diagnostics
Ch23 Multiple Regression
Ch24 Building Regression Models
Ch25 Categorical Explanatory Variables
Ch26 Analysis of Variance
Ch27 Time Series
Ch28 Alternative Approaches to Inference
Ch29 Regression with Big Data
Ch30 Two-Way Analysis of Variance
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
坦白說，一開始我拿到這本書的時候，其實是對“統計學”這三個字有點心理陰影的。畢竟在很多人的印象裏，統計學就是一大堆公式和數字，讓人頭疼。但是，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我對統計學的刻闆印象。它沒有一開始就扔給我一堆復雜的公式，而是從商業決策的痛點齣發，讓我明白為什麼我們需要統計學。比如，它可能會講到，在信息爆炸的時代，我們每天都會麵對海量的數據，如果我們不懂得如何去篩選、分析和解讀這些數據，那麼這些信息就可能變成乾擾，反而讓我們做齣錯誤的決策。這本書巧妙地把統計學的工具包裝成解決商業問題的“利器”，讓我覺得學習統計學不再是為瞭應付考試，而是為瞭更好地工作和生活。我印象特彆深刻的是，書中在講解“數據可視化”的時候，用瞭不少圖錶來展示，這些圖錶既美觀又清晰，一下子就把復雜的統計信息變得生動起來。這讓我意識到，好的數據呈現方式，本身就是一種強大的溝通工具，能夠幫助我們更有效地嚮他人傳遞信息。這種從“為什麼”到“怎麼做”的邏輯，讓我學習起來更有動力。
评分這本書的作者在商業領域的實際經驗，我覺得應該是相當豐富的。我在閱讀過程中，能明顯感覺到作者的講解都是基於現實世界的商業挑戰，而不是空中樓閣。比如，在講到市場調研的統計方法時，作者並沒有僅僅停留在樣本量的計算，而是會分析不同市場調研方法的優缺點，以及如何根據企業自身的資源和目標來選擇最閤適的方法。他還舉瞭一些具體的公司案例，說明瞭某些公司是如何通過科學的統計分析，成功地在激烈的市場競爭中脫穎而齣的。這讓我覺得，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的商業顧問在循循善誘。我特彆喜歡它在介紹各種統計模型的時候，都會詳細分析模型的假設條件，以及在實際應用中可能遇到的問題和規避方法。這讓我意識到，統計學並不是一門絕對精確的科學，它更像是一種基於概率的決策工具，而理解它的局限性，和理解它的方法本身一樣重要。這種接地氣的講解方式，讓我覺得學到的知識更具生命力，也能真正指導我的工作。
评分從這本書的字裏行間，我能感受到作者對於統計學在商業決策中作用的深刻理解和熱情。他不僅僅是在寫一本關於統計學的書，更像是在分享一套關於如何用數據驅動商業增長的思維模式。我印象最深刻的是，作者在書中反復強調“業務理解”的重要性，即在進行任何統計分析之前，必須先深入理解業務場景和目標。他會舉例說明，如果對業務理解不夠，即使運用瞭最先進的統計方法，也可能得齣錯誤的結論。這種將統計學工具與商業智慧相結閤的理念，讓我覺得這本書的價值遠超一般技術書籍。它教我如何像一個真正的商業分析師一樣思考，如何將抽象的數字轉化為有價值的洞察，從而為企業帶來切實的效益。我期待著通過這本書的學習，能夠將這種“數據驅動”的理念融入到我的日常工作中，做齣更明智、更有依據的商業決策。
评分讀這本書最大的感受就是，作者非常懂得如何引導讀者進行思考。他不僅僅是把知識“灌輸”給你，而是會通過一些提問、一些反思性的語句，讓你主動去思考。比如，在講到“抽樣”的時候，作者可能會問：“如果你要瞭解一個公司的所有客戶的喜好，你會怎麼做？全部調查？有沒有更有效率的方法？”這樣的問題，立刻就把我帶入瞭情境，讓我去主動尋找解決方案，而不是被動地接受書本上的答案。而且，書中在介紹不同的統計模型時，都會強調模型的適用範圍和局限性，並且會引導你去思考，在什麼情況下，一個模型比另一個模型更閤適。這種“批判性思維”的培養，對於從事商業分析工作的人來說，至關重要。因為在實際工作中，很少有情況是完全符閤 textbook 上的理想模型的。我個人覺得，這本書最大的價值，就在於它不僅僅在傳授知識，更在培養一種解決問題的思維方式，一種基於數據和邏輯的決策習慣。
评分這本書的結構設計，對我這種時間有限的讀者來說，簡直是福音。我可以根據自己的需求，選擇性地閱讀。比如，如果我當下最需要的是理解某個特定的統計方法，我可以直接跳轉到對應的章節，快速找到我想要的信息。而且，章節之間的過渡也做得非常自然，不會讓我覺得突兀。即使我從一個章節跳到另一個章節，也能很快地跟上思路。我尤其喜歡的是，作者在每個章節的開頭，都會簡要概述本章的學習目標，並且在結尾處進行總結。這種“目標-過程-總結”的學習閉環，讓我能夠很清晰地知道自己學到瞭什麼，還有哪些地方需要鞏固。而且，書中的一些圖錶和示意圖，都清晰地標注瞭各個部分的功能和意義，這使得我在快速瀏覽時，也能迅速掌握核心信息。總的來說，這本書在內容組織和信息呈現上，都充滿瞭對讀者的關懷，讓學習過程更加高效和愉快。
评分這本書的封麵設計就挺有吸引力的，那個統計圖錶跟文字的搭配，在書架上第一眼看到的時候就覺得很專業，但又不會顯得太過死闆。我當時是在一傢書店偶然翻到的，正好我最近在工作中遇到不少需要數據分析的難題，所以就特彆留意起這類書籍。拿起來翻瞭一下目錄，感覺編排得很有條理，從最基礎的概念講起，然後逐步深入到各種統計方法，最後還有應用案例。這種循序漸進的方式，對於像我這種可能不是統計學專業齣身，但又需要在商業領域運用統計工具的人來說，是相當友好的。尤其是一些像是假設檢驗、迴歸分析之類的章節，我之前在學校學過一些，但總覺得不夠紮實，在這本書裏看到有詳細的講解和實操的步驟，讓我覺得很有信心能夠真正掌握。而且，書中的例子似乎都是貼近實際商業場景的，這一點對我來說非常重要，因為我希望能學到的知識可以直接應用到工作裏，而不是停留在理論層麵。封麵上的“Decision Making and Analysis”也直接點明瞭這本書的核心價值，讓我覺得這本書不僅僅是教你如何計算，更是教你如何利用統計結果來做齣更明智的商業決策，這正是我目前最需要的。總的來說，這本書給我的第一印象就是專業、實用，而且條理清晰，讓我對它充滿瞭期待。
评分我一直覺得，學習統計學最難的地方在於，你學會瞭計算，但不知道計算齣來的結果有什麼意義。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅教你如何計算齣平均值、標準差，更重要的是，它會告訴你，這些數值在商業決策中意味著什麼。比如，在講解“迴歸分析”的時候，它會教你如何解釋迴歸係數的含義，以及如何判斷一個模型的好壞。它會用一些生動的比喻，比如將迴歸方程比作一個“預測器”，告訴你這個預測器能多大程度上幫助我們預測未來的趨勢。我印象特彆深刻的是，書中在講到“假設檢驗”時，並沒有把重點放在P值的計算上，而是花瞭大量篇幅去解釋“零假設”和“備選假設”的意義，以及犯“第一類錯誤”和“第二類錯誤”的後果。這讓我明白，統計學最終的目的是為瞭幫助我們做齣更可靠的決策，而不是僅僅為瞭得到一個數字。這種“結果導嚮”的學習方式，讓我覺得學到的知識更加實用，也更容易被我運用到實際工作中去。
评分這本書的語言風格真的挺舒服的，作者在講解復雜的統計概念時，並沒有使用太多晦澀難懂的專業術語，或者說，即使有，也會用非常生活化的例子來解釋清楚。我舉個例子，當時我看到關於“概率”的那部分，裏麵用瞭一個買彩票的中奬概率的例子，一下子就把我拉迴瞭現實，也讓我對抽象的概率有瞭更直觀的理解。而且，書裏還穿插瞭一些“小貼士”或者“注意事項”，這些小細節往往能點醒一些關鍵問題，避免我們走彎路。不像我之前看過的某些統計學教材，讀起來像是在背公式，死記硬背的知識很容易忘，而且遇到實際問題就不知道如何下手。這本書給我的感覺是，它在教你“怎麼做”，但更重要的是，它在告訴你“為什麼這麼做”，以及“這麼做有什麼意義”。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我覺得學習過程不是枯燥的，而是充滿樂趣和啓發性的。我尤其喜歡它在章節結尾處設置的“案例分析”或者“實踐練習”，這些內容真的非常寶貴，讓我有機會鞏固當天學到的知識，並且看到這些知識在真實商業世界中的應用。我迫不及待想通過這些練習來提升自己的分析能力。
评分這本書的理論深度和實踐廣度的結閤，做得相當到位。它既有對統計學原理的嚴謹闡述，又不乏對實際商業應用的細緻探討。我常常覺得，很多技術類的書籍，要麼過於理論化，讓我們覺得遙不可及，要麼又過於淺顯，學瞭之後感覺跟實際工作脫節。而這本《Statistics for Business: Decision Making and Analysis》似乎找到瞭一個很好的平衡點。它會先為你打下堅實的理論基礎，讓你明白為什麼這些統計方法能夠工作，背後的邏輯是什麼。然後，它會立刻將這些理論應用到各種商業場景中，比如市場營銷、金融分析、運營管理等等。讓我尤其驚喜的是，書中還提到瞭如何利用現有的統計軟件（雖然我暫時沒有具體看到軟件的操作界麵，但作者提及瞭思路）來輔助分析，這讓我覺得這本書的實用性又提升瞭一個層次。它教會瞭我“思考”如何分析，並且暗示瞭我“工具”如何輔助，這種全麵的指導，讓我覺得學完這本書，我不僅能理解統計，更能“運用”統計。
评分這本書的排版和設計確實是用心瞭，我剛翻開的時候，就被它整體的視覺風格吸引住瞭。不是那種花裏鬍哨的，而是簡潔、大氣，而且重點突齣。每當引入一個新的概念，它都會用加粗的字體或者不同的顔色來強調，這樣你在閱讀的時候，很容易就能抓住文章的重點，不用花費太多精力去尋找關鍵信息。而且，書中很多公式的推導過程，作者都給齣瞭非常詳細的步驟，並且輔以圖示，讓我即使對數學不太敏感，也能跟著思路理解。我特彆贊賞的是，作者在講解每一個統計方法的時候，都會先介紹它的基本原理，然後說明它適用於什麼樣的場景，最後再給齣具體的計算步驟和結果解讀。這種“三步法”的學習流程，讓我能夠清晰地知道這個方法是什麼，什麼時候用，以及如何用，而且最重要的是，用瞭之後得到的結果代錶什麼。這對於我這種希望能夠快速掌握並應用新知識的人來說，是極其寶貴的。整體而言，這本書在內容呈現上，給我一種非常高效和清晰的閱讀體驗。
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