管理數學(第八版)(附範例光碟)  pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王妙伶

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好的，这是一本关于应用统计学与商业决策的专业教材的详细内容简介，旨在为读者提供扎实的理论基础和丰富的实践案例。 --- 应用统计学与商业决策（第十版）：现代企业数据驱动型战略制定指南 作者团队： [虚构作者姓名组合，例如：Dr. Eleanor Vance & Prof. Robert Chen] 出版社： [虚构出版社名称，例如：Global Academic Press] --- 书籍概览与定位 本书《应用统计学与商业决策（第十版）》是一部全面、深入的教材，专为商学院本科高年级、研究生（MBA、商业分析、金融工程等专业），以及需要利用量化方法提升决策能力的行业专业人士而设计。本书摒弃了纯粹的理论推导，专注于统计方法在实际商业环境中的应用、数据解释以及如何将统计模型转化为可执行的商业战略。 第十版在继承前九版严谨性的基础上，紧密结合了当今商业世界中对大数据、机器学习初步概念以及实时决策支持系统的需求，对内容进行了全面更新与优化。 核心内容结构与深度解析 本书共分为五大部分，二十章内容，层层递进，确保读者能够从基础概念构建起完整的应用统计思维体系。 第一部分：统计学基础与商业数据描述（Chapters 1-4） 本部分旨在为零基础读者建立稳固的统计学世界观，并强调描述性统计在商业报告中的关键作用。 第1章：统计学在商业中的角色与伦理：探讨统计思维如何革新供应链管理、市场细分和风险评估。特别关注数据隐私、模型偏见（Bias）的识别与规避，强调决策的伦理责任。 第2章：数据类型、度量与采集：详细区分定性/定量数据、时间序列/截面数据。深入探讨抽样方法（如分层抽样、系统抽样）在市场调研中的适用性，以及数据清洗（Data Wrangling）的必要性。 第3章：数据可视化与描述性分析：超越基本的直方图和箱线图。重点介绍高级图表（如小提琴图、热力图）在展示复杂分布和关联性方面的效能。讲解如何通过描述性统计量（均值、中位数、标准差、偏度、峰度）快速诊断数据集的健康状况。 第4章：概率论基础与商业风险建模：回顾核心概率法则，并将其应用于保险定价、项目成功率估计等场景。引入离散（如泊松分布在呼叫中心流量预测中的应用）和连续概率分布（如正态分布在财务回报分析中的应用）。 第二部分：推断性统计与假设检验（Chapters 5-8） 这是从“观察”到“推断”的关键过渡，强调从样本数据对总体做出可靠判断的方法论。 第5章：抽样分布与中心极限定理：详细阐述中心极限定理如何成为推断统计的基石，以及它如何影响我们对调查结果置信度的评估。 第6章：点估计与区间估计（置信区间）：不仅计算置信区间，更侧重于解释置信区间的商业含义——“我们对结果的确定性程度如何？” 涵盖不同样本量下的Z分布和t分布的应用。 第7章：单样本与双样本假设检验：系统讲解构建假设检验框架（零假设、备择假设、P值、显著性水平）。重点案例包括：新产品推广效果对比、生产流程改进前后的质量差异检验。 第8章：方差分析（ANOVA）与多因素比较：教授如何利用单因素和双因素ANOVA来比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，这在实验设计（A/B测试的扩展）和部门绩效评估中至关重要。 第三部分：线性模型与回归分析（Chapters 9-13） 回归分析是商业决策的核心工具。本部分将模型建立、诊断与解释提升到专业水平。 第9章：简单线性回归：关系建模：详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，回归系数的解释（弹性与边际效应），以及拟合优度指标 ($R^2$) 的局限性。 第10章：多元线性回归：控制变量与多重共线性：介绍如何通过引入多个解释变量来构建更接近现实的预测模型。深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别、影响及处理技术（如岭回归的初步概念介绍）。 第11章：回归模型的诊断与修正：回归分析成功的关键在于诊断模型的有效性。本章专注于残差分析（异常值、异方差性）和模型设定误差（Model Specification Errors）的识别，并介绍对数转换、虚拟变量（Dummy Variables）的使用。 第12章：分类变量与交互作用项：讲解如何在回归模型中有效纳入分类特征（如地区、客户类型），以及交互作用项如何揭示变量间非线性的协同或抑制效应。 第13章：时间序列分析基础：趋势、季节性与平稳性：引入时间序列数据的特殊性。讲解分解法、移动平均法以及平稳性的概念，为更复杂的预测模型打下基础。 第四部分：高级建模技术与非参数方法（Chapters 14-16） 本部分拓宽了读者的工具箱，介绍了传统回归模型难以处理的数据结构和分布。 第14章：广义线性模型（GLM）导论：逻辑回归：重点解析逻辑回归（Logistic Regression）在二元结果预测（如客户流失、贷款违约）中的应用。详细解释几率（Odds）和对数几率（Log-Odds）的商业解读。 第15章：非参数统计方法：在数据不符合正态分布或样本量极小时，介绍非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）的应用，确保决策的稳健性。 第16章：卡方检验与列联表分析：专门处理分类数据间的关联性检验，广泛应用于市场细分交叉分析和满意度调查的结果交叉验证。 第五部分：决策科学中的统计应用（Chapters 17-20） 将统计工具与具体的商业功能紧密结合，实现数据到决策的闭环。 第17章：方差分析在实验设计中的深化应用：结合A/B测试的实际案例，介绍如何设计高效的营销实验，确保测量结果的统计显著性和因果推断的有效性。 第18章：非抽样误差与贝叶斯思维入门：讨论数据收集、测量、分析过程中可能引入的非抽样误差。引入贝叶斯统计学的基本思想，如何将先验知识融入模型更新，尤其适用于小样本或信息稀疏的决策环境。 第19章：统计过程控制（SPC）与质量管理：介绍控制图（Control Charts，如Shewhart图）在持续监控生产和服务质量中的应用，帮助企业实现主动而非被动的质量干预。 第20章：数据驱动决策的挑战与未来趋势：总结如何整合统计分析、商业智能（BI）工具和领域知识，构建全流程的决策支持框架。探讨自动化统计建模（AutoML）对未来分析师角色的影响。 教材特色 1. 案例驱动（Case-Driven Approach）：每章均配有来自金融、市场营销、运营管理和人力资源等领域的真实或高度仿真的商业案例，使用行业标准软件（如R/Python的逻辑框架，或Excel/SPSS的实用操作）进行详细演示。 2. 模型解释优先于公式记忆：强调“为什么使用这个模型？”和“模型结果对企业意味着什么？”而非复杂的数学证明。 3. 计算实操强调：每一核心方法后附有“软件操作指南”部分，将抽象的统计概念转化为可操作的步骤，确保读者能立即应用所学知识。 4. 批判性思维训练：大量“陷阱警示”和“高级讨论”部分，引导读者警惕过度拟合、数据挖掘悖论以及“相关不等于因果”的常见错误。 本书致力于培养的不是会计算的统计学家，而是能利用统计语言与量化证据影响高层决策的商业领袖。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本《管理數學(第八版)》對我來說，最大的困擾不在於數學本身有多難，而在於它在「銜接」應用上的那道鴻溝。書本的結構很完整，從基礎的微積分到進階的數理模型都有涵蓋，但我總覺得作者的編排邏輯，比較偏向數學系的教學方式，而不是以管理學科的學習脈絡出發。舉例來說，在介紹動態規劃（Dynamic Programming）那塊時，我個人覺得它應該可以更早、更明確地連結到企業的長期投資決策或是庫存管理上。現在的呈現方式，就是先給一堆數學定義和公式，然後才在章末稍微帶一下「這可以用在什麼地方」。這種「先射箭再畫靶」的教學法，對於我們這些需要快速建立概念連結的學生來說，其實效率蠻低的。如果能把重點放在「這個數學工具能解決什麼管理問題」，而不是「這個數學工具長什麼樣子」，學習起來可能就會順暢很多。

评分☆☆☆☆☆

從另一個角度來看，這本《管理數學(第八版)》的「厚重感」其實也代表了一種對知識的堅持。它並沒有為了迎合讀者而簡化過多的數學推導，這對於想真正打好基礎的人來說，反而是個優勢。我記得有一次我在嘗試解一個比較複雜的供應鏈最佳化問題時，因為課本上對某個關鍵的拉格朗日乘數法解釋得非常到位，讓我能夠回頭確認我中間的假設有沒有出錯。如果這本書處理得比較淺碟化，可能我早就被那個錯誤的假設帶偏了。所以，雖然讀起來很累，但它強迫你必須把邏輯鏈條接好，不能有任何含糊帶過的地方。這或許就是所謂的「扎實的訓練」吧，雖然當下覺得很痛苦，但日後回想起來，會感謝它逼你把基本功練好。

评分☆☆☆☆☆

這本書的優點或許在於它的「全面性」吧。我聽學長姐說，第八版相較於舊版，在某些章節上做了更新，像是加入了更多與當代商業趨勢結合的案例討論，這點我倒是比較有感。畢竟管理數學的精髓就是要學會把數學工具應用到決策分析上，如果只是一味地算微積分，那跟死記硬背有什麼兩樣？只是，不得不說，它的理論深度有時候實在是太「學術」了點。對於我們這些比較偏向實務操作的科系學生來說，有時候會覺得作者似乎假設我們每個人都是數學天才，直接丟出複雜的證明，然後期望我們能自己消化其中的邏輯。我記得有一次為了弄懂某個優化模型的邊界條件，光是理解那個數學符號的意義，就花了我一整個下午的時間。雖然老師的講解有幫助，但畢竟上課時間有限，下課後還是得靠這本書，那種咬文嚼字的過程，真的讓人覺得心力交瘁。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《管理數學(第八版)(附範例光碟)》真的讓我這個學管院的學生頭痛不已啊！話說我當初選修這門課的時候，想說嘛，畢竟是大學必修，應該就是那種中規中矩、把公式套進去的教科書吧？結果咧，拿到書本才發現，裡面的內容深度完全超乎我的想像。數學對我來說一直都是個比較抽象的東西，尤其到了高等一點的程度，什麼矩陣運算、線性規劃、或是機率分配，光是聽課就覺得腦袋快要當機了。這本書的排版還算清晰，但那些密密麻麻的定理跟證明過程，坦白說，我常常看到一半就開始懷疑人生。而且，雖然它有附範例光碟，但有時候光碟裡的範例跟課本的章節對應起來也有點跳躍感，總覺得要花很多時間自己摸索才能真正搞懂那個觀念在實際管理情境中到底怎麼應用。每次為了準備期中考，我大概都在圖書館跟這本書奮戰到半夜，那種感覺，真的只有經歷過的學生才懂啊！

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，雖然過程中我抱怨連連，但這本書的參考價值絕對是毋庸置疑的。我身邊很多準備考研究所的同學，也都還會把這本翻出來複習。它的習題量非常龐大，而且涵蓋的層面很廣，從基礎的計算題到需要整合好幾個觀念才能解出來的應用題都有。尤其是書後面附的那幾份模擬試題，難度設定得相當有鑑別度，對於想衝高分的同學來說，絕對是個很好的練習材料。光碟裡的那些範例，雖然有時候操作起來有點彆扭，但它確實展示了如何使用統計軟體或試算表來模擬數學模型，這在現今數據分析的時代背景下，是蠻實用的技能。總之，這本書就是一本教科書該有的樣子：紮實、嚴謹，但也因此顯得有點「不近人情」。