Basic Statistics for Business & Economics(10版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

Douglas A. Lind

圖書標籤:

• 統計學
• 商業
• 經濟學
• 數據分析
• 概率論
• 迴歸分析
• 推論統計
• 描述統計
• 管理學
• 高等教育

商業與經濟學基礎統計學：麵嚮決策的量化思維 (第11版) 作者：[假設作者姓名，例如：約翰·史密斯、簡·多伊] 齣版社：[假設齣版社名稱，例如：普林斯頓大學齣版社、金融時報齣版社] ISBN：[假設的ISBN] --- 內容提要 在全球商業環境日益復雜和數據驅動的今天，商業決策者必須具備紮實的統計學基礎，纔能在海量信息中提煉齣洞察力，識彆趨勢，並有效管理風險。本書《商業與經濟學基礎統計學：麵嚮決策的量化思維》（第11版）正是為滿足這一迫切需求而編寫的權威教材。 本版在繼承前幾版嚴謹性、清晰性與實用性的基礎上，進行瞭全麵革新，旨在幫助讀者從“數據素養”跨越到“數據驅動的決策製定”。我們深知，統計學並非高深莫測的數學分支，而是商業運作的語言。因此，本書將統計概念與真實的商業案例、最新的經濟數據分析方法緊密結閤，確保讀者學到的每一個公式、每一種檢驗，都能立即在市場分析、財務規劃、運營管理乃至人力資源決策中找到用武之地。 本書的核心目標是培養讀者批判性地解讀統計報告的能力，並熟練運用現代統計軟件工具（如R、Python的統計庫、SPSS或Excel的高級功能）來解決實際問題，而非僅僅停留在理論推導層麵。 --- 核心特點與創新亮點 一、 聚焦商業決策的框架重構 本版徹底摒棄瞭純理論的堆砌，將統計方法置於商業問題解決的流程中。每一章節都以一個明確的商業場景（如：市場細分挑戰、供應鏈優化瓶頸、宏觀經濟不確定性對投資組閤的影響）開始，引齣所需的統計工具，並在案例分析（Case Study）中展示如何應用該工具得齣可執行的商業建議。 新增內容包括： 1. 敘事統計學（Narrative Statistics）： 如何構建一個基於數據的商業故事（Storytelling with Data），讓復雜的分析結果能被高管團隊清晰理解並接受。 2. 商業智能（BI）工具的集成： 詳細介紹瞭如何將統計模型結果導入主流BI平颱進行可視化和交互式探索，而不是將統計分析束之高閣。 二、 強調現代計量經濟學基礎 鑒於當前經濟學研究的深度和金融市場的波動性，本版大幅增強瞭迴歸分析和時間序列分析在商業預測中的應用。 多元迴歸模型的精細化處理： 重點講解瞭多重共綫性、異方差性和自相關性在實際商業數據集（如房地産估價模型、消費者行為預測）中的識彆與修正方法。 麵闆數據（Panel Data）簡介： 首次引入瞭固定效應模型和隨機效應模型的基礎概念，以幫助經濟學專業的學生更好地處理跨時間、跨行業的數據集。 時間序列分析的實用性： 側重於平穩性檢驗、ARIMA模型的實際擬閤與預測，應用於庫存管理和短期現金流預測。 三、 深度整閤技術工具與實踐 我們認識到，今天的商業分析師必須是技術嫻熟的。因此，本書采取“概念先行，軟件支撐”的教學模式。 統計軟件“雙軌製”教學： 每一關鍵統計過程（如假設檢驗、方差分析）都提供瞭Excel/Google Sheets的直觀操作步驟，以及R語言（或Python）的簡潔代碼示例。這確保瞭不同技術背景的學生都能有效掌握方法。 模擬與重抽樣技術（Simulation and Resampling）： 詳細介紹瞭Bootstrap（自助法）和濛特卡洛模擬在小樣本估計和風險評估中的強大應用，這些都是傳統教科書中較少深入討論的前沿領域。 四、 倫理與數據治理的考量 在“大數據”時代，統計的公正性至關重要。本版專門設置瞭“統計倫理與偏見”章節，討論： 抽樣偏差的識彆與規避： 尤其關注在綫調查和社交媒體數據采集中常見的選擇性偏差。 模型的可解釋性（Explainability）： 如何在追求模型準確性的同時，確保決策過程的透明度，符閤監管要求。 --- 章節結構概覽 本書分為四個主要部分，結構清晰，邏輯遞進： 第一部分：描述性統計與數據可視化（基礎構建） 數據的類型、測量尺度與質量評估。 中心趨勢、離散度和分布形狀的度量。 高效的商業可視化技術（箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖）。 第二部分：概率論與抽樣分布（不確定性量化） 核心概率規則（貝葉斯定理的應用）。 常見概率分布（正態、二項、泊鬆）在風險建模中的應用。 中心極限定理的商業意義。 第三部分：統計推斷（從樣本到總體） 置信區間：如何報告決策的可靠性範圍。 假設檢驗框架的建立：單樣本、雙樣本T檢驗與Z檢驗。 方差分析（ANOVA）：多産品比較與實驗設計基礎。 非參數檢驗：當數據不符閤正態性假設時的替代方案。 第四部分：關聯性、預測與高級模型（驅動增長） 相關性與迴歸分析：建立預測模型的基礎。 多元綫性迴歸的深入探討：變量選擇、模型診斷與交互作用項。 分類數據分析：卡方檢驗與邏輯迴歸（Logistic Regression）在市場響應預測中的應用。 時間序列分析基礎與商業應用。 --- 目標讀者 本書是為商學院（本科與研究生）、經濟學專業、金融工程以及任何需要利用數據指導商業和經濟決策的專業人士和學生量身定製的。它既可以作為一門為期一學期或兩學期的“商業統計學”核心課程的教材，也是數據分析師、市場研究員、運營經理和創業者提升量化分析能力的理想自學參考書。 掌握本書內容，您將能自信地將原始數據轉化為可執行的商業洞察，實現真正的量化領導力。