Basic Statistics for Business & Economics(10版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Douglas A. Lind

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商业与经济学基础统计学：面向决策的量化思维 (第11版) 作者：[假设作者姓名，例如：约翰·史密斯、简·多伊] 出版社：[假设出版社名称，例如：普林斯顿大学出版社、金融时报出版社] ISBN：[假设的ISBN] --- 内容提要 在全球商业环境日益复杂和数据驱动的今天，商业决策者必须具备扎实的统计学基础，才能在海量信息中提炼出洞察力，识别趋势，并有效管理风险。本书《商业与经济学基础统计学：面向决策的量化思维》（第11版）正是为满足这一迫切需求而编写的权威教材。 本版在继承前几版严谨性、清晰性与实用性的基础上，进行了全面革新，旨在帮助读者从“数据素养”跨越到“数据驱动的决策制定”。我们深知，统计学并非高深莫测的数学分支，而是商业运作的语言。因此，本书将统计概念与真实的商业案例、最新的经济数据分析方法紧密结合，确保读者学到的每一个公式、每一种检验，都能立即在市场分析、财务规划、运营管理乃至人力资源决策中找到用武之地。 本书的核心目标是培养读者批判性地解读统计报告的能力，并熟练运用现代统计软件工具（如R、Python的统计库、SPSS或Excel的高级功能）来解决实际问题，而非仅仅停留在理论推导层面。 --- 核心特点与创新亮点 一、 聚焦商业决策的框架重构 本版彻底摒弃了纯理论的堆砌，将统计方法置于商业问题解决的流程中。每一章节都以一个明确的商业场景（如：市场细分挑战、供应链优化瓶颈、宏观经济不确定性对投资组合的影响）开始，引出所需的统计工具，并在案例分析（Case Study）中展示如何应用该工具得出可执行的商业建议。 新增内容包括： 1. 叙事统计学（Narrative Statistics）： 如何构建一个基于数据的商业故事（Storytelling with Data），让复杂的分析结果能被高管团队清晰理解并接受。 2. 商业智能（BI）工具的集成： 详细介绍了如何将统计模型结果导入主流BI平台进行可视化和交互式探索，而不是将统计分析束之高阁。 二、 强调现代计量经济学基础 鉴于当前经济学研究的深度和金融市场的波动性，本版大幅增强了回归分析和时间序列分析在商业预测中的应用。 多元回归模型的精细化处理： 重点讲解了多重共线性、异方差性和自相关性在实际商业数据集（如房地产估价模型、消费者行为预测）中的识别与修正方法。 面板数据（Panel Data）简介： 首次引入了固定效应模型和随机效应模型的基础概念，以帮助经济学专业的学生更好地处理跨时间、跨行业的数据集。 时间序列分析的实用性： 侧重于平稳性检验、ARIMA模型的实际拟合与预测，应用于库存管理和短期现金流预测。 三、 深度整合技术工具与实践 我们认识到，今天的商业分析师必须是技术娴熟的。因此，本书采取“概念先行，软件支撑”的教学模式。 统计软件“双轨制”教学： 每一关键统计过程（如假设检验、方差分析）都提供了Excel/Google Sheets的直观操作步骤，以及R语言（或Python）的简洁代码示例。这确保了不同技术背景的学生都能有效掌握方法。 模拟与重抽样技术（Simulation and Resampling）： 详细介绍了Bootstrap（自助法）和蒙特卡洛模拟在小样本估计和风险评估中的强大应用，这些都是传统教科书中较少深入讨论的前沿领域。 四、 伦理与数据治理的考量 在“大数据”时代，统计的公正性至关重要。本版专门设置了“统计伦理与偏见”章节，讨论： 抽样偏差的识别与规避： 尤其关注在线调查和社交媒体数据采集中常见的选择性偏差。 模型的可解释性（Explainability）： 如何在追求模型准确性的同时，确保决策过程的透明度，符合监管要求。 --- 章节结构概览 本书分为四个主要部分，结构清晰，逻辑递进： 第一部分：描述性统计与数据可视化（基础构建） 数据的类型、测量尺度与质量评估。 中心趋势、离散度和分布形状的度量。 高效的商业可视化技术（箱线图、散点图矩阵、热力图）。 第二部分：概率论与抽样分布（不确定性量化） 核心概率规则（贝叶斯定理的应用）。 常见概率分布（正态、二项、泊松）在风险建模中的应用。 中心极限定理的商业意义。 第三部分：统计推断（从样本到总体） 置信区间：如何报告决策的可靠性范围。 假设检验框架的建立：单样本、双样本T检验与Z检验。 方差分析（ANOVA）：多产品比较与实验设计基础。 非参数检验：当数据不符合正态性假设时的替代方案。 第四部分：关联性、预测与高级模型（驱动增长） 相关性与回归分析：建立预测模型的基础。 多元线性回归的深入探讨：变量选择、模型诊断与交互作用项。 分类数据分析：卡方检验与逻辑回归（Logistic Regression）在市场响应预测中的应用。 时间序列分析基础与商业应用。 --- 目标读者 本书是为商学院（本科与研究生）、经济学专业、金融工程以及任何需要利用数据指导商业和经济决策的专业人士和学生量身定制的。它既可以作为一门为期一学期或两学期的“商业统计学”核心课程的教材，也是数据分析师、市场研究员、运营经理和创业者提升量化分析能力的理想自学参考书。 掌握本书内容，您将能自信地将原始数据转化为可执行的商业洞察，实现真正的量化领导力。