Essential Statistics in Business and Economics(3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Essential Statistics in Business and Economics 3rd Edition By David Doane and Lori Seward includes a full integration of Excel and motivates student learning with current, real-world exercises and cases.

　　Business Stat Prep, guided examples, and excel assets are available within Connect to help students succeed.

《商业与经济学中的核心统计学》（第三版）图书简介 面向应用、深度解析：商业决策的统计学基石 本书《商业与经济学中的核心统计学》（第三版）是一部专为商科、经济学以及相关领域的学生和专业人士精心打造的权威教材。它摒弃了纯理论的繁冗，将统计学的核心概念、方法论与现实世界的商业和经济问题紧密结合，致力于培养读者运用数据驱动决策的能力。 本书的适用性与目标 无论您是金融分析师、市场营销专家、运营经理，还是经济学研究人员，本书都将为您提供一套坚实、实用的统计学工具箱。我们假定读者具备基本的代数知识，但无需深厚的数学背景。我们的目标是： 1. 建立直觉理解： 帮助读者理解统计学概念背后的商业逻辑，而非仅仅记忆公式。 2. 掌握应用技能： 侧重于使用现实世界的数据集和案例，展示如何应用统计技术解决实际问题。 3. 培养批判性思维： 训练读者对统计报告和数据分析结果进行审慎评估的能力，识别潜在的误导和偏差。 内容深度与结构 本书第三版在保持核心概念清晰易懂的基础上，进行了重大的内容更新和结构优化，以适应当前数据科学和大数据时代的趋势。全书分为五大部分，逻辑清晰地引导读者从描述性统计迈向推断性统计，最终深入回归分析和时间序列。 --- 第一部分：统计学基础与数据描述（The Foundation） 本部分为后续复杂分析奠定基础。我们首先定义了统计学的角色，区分了描述性统计与推断性统计，并详细阐述了数据的类型、测量尺度（定类、定序、定距、定比）及其对后续分析选择的影响。 数据可视化： 重点介绍如何利用图形工具（如直方图、箱线图、散点图）有效地沟通数据分布和关系。我们特别强调了选择正确图表的原则，避免“误导性图表”。 集中趋势与离散程度的衡量： 深入探讨均值、中位数、众数、标准差、方差、极差和四分位距的计算及其在商业语境下的意义。例如，在评估库存风险时，标准差的重要性远超平均值。 --- 第二部分：概率论与抽样分布（Probability and Sampling） 概率是推断统计的语言。本部分旨在使读者掌握处理不确定性的框架。 概率的基本规则： 联合概率、条件概率、独立性检验以及贝叶斯定理的商业应用（如在评估新产品成功率或信用风险时）。 随机变量与期望值： 详细介绍离散（如二项分布、泊松分布）和连续随机变量（如均匀分布）。 核心分布： 对正态分布的深入解析，这是统计推断的基石。我们将花大量篇幅解释“中心极限定理”的强大威力，以及它如何使得我们能够在不知道总体分布的情况下对均值进行推断。 抽样分布： 阐释样本统计量（如样本均值）的分布特性，这是构建置信区间和进行假设检验的前提。 --- 第三部分：统计推断——估计与检验（Statistical Inference） 这是本书的核心，着重于如何从样本数据中得出关于总体的可靠结论。 置信区间估计： 详细讲解点估计与区间估计的区别。针对总体均值（$mu$）和总体比例（$p$）的置信区间构建，并辅以实际的商业例子，如“我们有95%的信心相信目标客户群体的平均购买意愿在X到Y之间”。我们还探讨了在大样本和小样本（$t$分布）情况下如何选择合适的估计方法。 假设检验的框架： 建立严谨的假设检验流程，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、P值（P-value）的解释及其与决策制定的关系。我们强调了I型错误（$alpha$）和II型错误（$eta$）在商业决策中的权衡。 单样本与双样本检验： 覆盖了对均值、比例的单样本$Z$检验和$t$检验，以及对两个独立样本或配对样本的均值差异检验（如评估两种营销策略的效果对比）。 --- 第四部分：方差分析与非参数方法（ANOVA and Nonparametric Methods） 当需要比较三个或更多组别时，本部分介绍的工具至关重要。 方差分析（ANOVA）： 深入讲解单因素和双因素ANOVA，用于检验多个因子对一个连续响应变量的独立影响及交互作用。例如，分析不同地区、不同定价策略对销售额的综合影响。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 侧重于对分类数据进行分析，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），广泛应用于市场细分和关联性分析。 非参数统计： 针对不满足正态性或方差齐性等前提条件的“非标准”数据，介绍曼-惠特尼 $U$ 检验、Kruskal-Wallis 检验等替代方法，确保分析的稳健性。 --- 第五部分：回归分析与时间序列（Regression and Time Series） 本部分将统计学推向预测与建模的前沿。 简单线性回归： 详细介绍最小二乘法（OLS）的原理，拟合回归线，以及如何解释回归系数、决定系数（$R^2$）。关键在于回归的假设条件及其检验（残差分析）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量的情形。重点讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以及模型选择（逐步回归、模型简化）。这些技术是现代计量经济学和商业预测的基础。 时间序列基础： 引入时间序列数据的特点（如自相关性）。讲解时间序列的平稳性概念，并介绍趋势、季节性和周期性的分解方法。虽然本书不深入复杂的ARIMA模型，但为读者理解现代时间序列预测（如指数平滑法）打下坚实基础。 --- 教学特色与资源 为确保学习效果，本书融入了多项创新教学特色： 1. “商业洞察”（Business Insights）模块： 每章包含多个来自不同行业的真实案例，展示统计概念如何在实际中被应用和误用。 2. “Excel/统计软件操作指南”： 附带详细的步骤指南，指导读者使用当前主流的统计软件（如Excel的分析工具库或R/Python的基础操作流程，以保持其通用性），让计算过程透明化。 3. “批判性思考”练习： 专门设计的问题，要求学生质疑数据来源、模型假设和结论的有效性。 通过《商业与经济学中的核心统计学》（第三版），读者将不仅学会“如何计算”，更重要的是学会“如何思考”——将庞杂的数据转化为清晰、可执行的商业智慧。本书是您在数据驱动世界中取得成功的必备指南。

作者简介

David P. Doane

　　现职：Oakland University

Lori E. Seward

　　现职：University of Colorado

Ch 1 Overview of Statistics
Ch 2 Data Collection
Ch 3 Describing Data Visually
Ch 4 Descriptive Statistics
Ch 5 Probability
Ch 6 Discrete Probability Distributions
Ch 7 Continuous Probability Distributions
Ch 8 Sampling Distributions and Estimation
Ch 9 One-Sample Hypothesis Tests
Ch10 Two-Sample Hypothesis Tests
Ch11 Analysis of Variance
Ch12 Simple Regression
Ch13 Multiple Regression
Ch14 Chi-Square Tests
Appendix A Binomial Probabilities
Appendix B Poisson Probabilities
Appendix C-1 Standard Normal Areas
Appendix C-2 Cumulative Standard Normal Distribution
Appendix D Student's t Critical Values
Appendix E Chi-Square Critical Values
Appendix F Critical Values of F.10
Appendix G Solutions to Odd-Numbered Exercises
Appendix H Answers to Exam Review Questions
Appendix I Writing and Presenting Reports
Appendix J Excel Statistical Functions

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这本书在数据分析的流程和方法论方面，为我提供了一个清晰的框架。它将整个数据分析过程分解为几个关键步骤：明确问题、收集数据、清理和整理数据、探索性数据分析（EDA）、选择和应用统计模型、解释和沟通结果。在EDA的部分，它详细介绍了各种描述性统计工具和可视化技术，如何帮助我们快速了解数据的基本特征、发现潜在的模式和异常值。书中还强调了数据清洗的重要性，例如如何处理缺失值、异常值以及数据格式不一致的问题。这种系统性的方法论，让我意识到，一次成功的数据分析，不仅需要掌握各种统计工具，更需要一个清晰的思路和严谨的流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这个在商管领域打滚多年的老兵来说，简直是雪中送炭，虽然书中内容不少是基础知识的再梳理，但它提供的角度和深度，却能让我重新审视过去许多模糊的概念。例如，它在解释假设检验的p值时，并非简单地给出公式和计算方法，而是深入剖析了p值背后的逻辑，是如何反映我们对零假设的怀疑程度，以及在不同情境下，p值解读的细微差别。书中的案例分析也相当贴切，我印象最深刻的是关于市场营销部门如何利用统计学来优化广告投放策略的部分，作者通过模拟不同的广告组合和目标客户群体，展示了如何通过回归分析和A/B测试来预测广告效果，并最终找到投入产出比最高的方案。这不仅仅是理论知识的堆砌，更是将统计学这把“利器”如何实际应用于商业决策的生动展现。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于统计假设检验的阐述，比我以往接触过的任何材料都要深入和透彻。它不仅仅是教你如何进行Z检验、T检验或F检验，更重要的是，它花了很多篇幅去解释这些检验背后的思想，以及在实际应用中需要注意的陷阱。例如，书中非常详细地讲解了第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设）的概念，以及如何通过调整显著性水平（α）和样本量来平衡这两种错误的风险。它还强调了统计显著性与实际显著性之间的区别，提醒读者不要盲目迷信p值，而要结合实际业务场景进行判断。

评分☆☆☆☆☆

在学习这本书的过程中，我发现它对统计思维的培养有着潜移默化的作用。作者并没有仅仅停留在“教你如何算”，而是引导读者思考“为什么这么算”。比如，在讲解抽样调查时，它深入探讨了各种抽样方法的优缺点，以及它们对最终结果准确性的影响。书中反复强调了随机抽样在代表性方面的重要性，以及如何在实际操作中尽量减少偏差。我记得书中举了一个关于消费者满意度调查的例子，作者通过对比不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）得出的结果，清晰地展示了不当抽样可能带来的严重后果，比如对某个特定群体（例如年轻消费者）的意见产生偏颇。这种对“过程”的关注，让我深刻体会到统计学不仅仅是数学工具，更是一种严谨的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排非常人性化，逻辑性强，循序渐进。对于像我这样，虽然在商场上摸爬滚打多年，但统计学基础相对薄弱的读者来说，这种编排方式显得尤为友好。它从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到推断性统计，每一步都衔接得非常自然，不会让读者感到突然或困惑。例如，在介绍概率分布时，它先从最简单的离散型概率分布（如二项分布）入手，然后才逐步深入到连续型概率分布（如正态分布），并详细解释了正态分布在统计学中的核心地位以及它的重要性质。书中的公式推导虽然不至于过于深奥，但足够严谨，能够帮助读者理解公式背后的原理，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在数据可视化方面的阐述。过去，我常觉得统计图表只是数据的一种呈现方式，但这本书让我认识到，好的可视化能够直接揭示数据背后隐藏的模式和趋势，甚至比纯粹的数字更能打动人心。它详细讲解了不同类型图表的适用场景，例如，为什么在展示时间序列数据时，折线图比柱状图更能体现其连续性和动态变化；为什么在比较不同类别的数据分布时，箱线图能够直观地展现中位数、四分位数和异常值。书中的例子，比如通过散点图和回归线来展示产品价格与销售量之间的关系，清晰地说明了统计学如何帮助我们量化这种关系，并进行预测。更重要的是，它还强调了避免误导性图表的原则，例如如何避免使用不当的坐标轴刻度来夸大或缩小数据差异，这对于我们这些需要向领导层汇报数据的职场人士来说，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在学习统计学相关知识的过程中，我一直觉得理解“变量”和“数据类型”是基础中的基础，但往往容易被忽略。这本书在这方面做得非常出色，它非常细致地区分了定性变量和定量变量，以及它们各自的子类型，并详细讲解了不同类型变量的测量尺度。更重要的是，它将这些基础概念与后续的统计方法紧密联系起来，例如，为什么不同类型的数据需要使用不同的统计图表和分析方法。书中关于分类数据（定性变量）的分析，例如如何计算频率、比例，如何制作饼图和条形图，以及如何进行卡方检验，都讲解得非常到位。这让我意识到，扎实的基础概念，是后续深入学习的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书对统计模型构建的讲解，让我眼前一亮。作者在介绍各种统计模型时，不仅仅停留在模型本身，更注重解释模型构建的逻辑和目的。比如，在讲解线性回归模型时，它深入探讨了模型的假设条件，以及违反这些假设时可能带来的问题，并提供了诊断和修正模型的方法。书中还详细介绍了如何评估模型的拟合优度，例如R平方值、调整R平方值，以及如何解读这些指标。我印象深刻的是，书中还提及了模型选择的原则，比如在模型复杂度和解释性之间的权衡。这些内容对于我们在实际工作中选择和应用统计模型，避免“过度拟合”或“欠拟合”的情况，非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常吸引人，流畅而富有启发性。即使是相对枯燥的统计学概念，在作者的笔下也变得生动有趣。它避免了过于学术化的术语堆砌，而是用清晰易懂的语言进行解释，并辅以大量生动的比喻和实例。我记得在解释“置信区间”这个概念时，作者并没有直接给出复杂的公式，而是用一个生动的比喻，例如“就好比我们在测量一个人的身高，我们知道一个人不会精确地是175.0000厘米，而是在一个大概的范围内，置信区间就像是告诉我们，我们对这个范围的把握有多大”。这样的讲解方式，大大降低了理解的门槛，也让学习过程更加轻松愉快。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我惊喜的是它对实际应用场景的深入挖掘。作者并没有把统计学知识束之高阁，而是将它们与商业和经济的实际问题紧密结合。在讲解回归分析时，书中不仅有理论的阐述，更有大量真实案例，比如如何利用销售数据预测未来销售额，如何分析广告投入与利润之间的关系。我特别喜欢书中关于时间序列分析的章节，它介绍了如何识别趋势、季节性和周期性波动，并利用这些信息来预测未来的经济走势或市场需求。这对于我们做战略规划和风险管理的人员来说，无疑是宝贵的参考。它让我看到，统计学并非高不可攀的学术理论，而是能够切实解决商业难题的实用工具。