基本信息·出版社：机械工业出版社 ·页码：484 页 ·出版日期：2009年05月 ·ISBN：7111269179/9787111269175 ·条形码：9787111269175 ·版本：第5版 · ...
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以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)(附赠光盘1张) |
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基本信息·出版社：机械工业出版社
·页码：484 页
·出版日期：2009年05月
·ISBN：7111269179/9787111269175
·条形码：9787111269175
·版本：第5版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·丛书名：经济教材译丛
·外文书名：Statistics for managers using microsoft Excel
·图书品牌：华章图书
内容简介 《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》通过大量采用日常生活的实例，说明了统计学如何应用于会计学、金融学、信息学、管理学和营销学，同时《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》在商业背景下强化数据分析和Excel结果的解释，具有很强的趣味性和实用性。全书从统计学术语、数据收集和整理等基础知识开始，循序渐进地介绍了运用Excel软件进行商务统计的各种方法，特别是对大量图表的运用，使得《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》的讲解更加直观明白。
《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》适用于经济类与管理类的本科、MBA和研究生，特别是对经常使用Excel进行商务统计的管理者来说，这是一本难得的好教材。
作者简介 戴维M．莱文（David M．Levine）
戴维M．莱文是Bernard M．Baruch学院（纽约城市大学）统计学和计算机信息系统荣誉教授。他曾获得纽约城市大学统计学学士学位和MBA学位，以及纽约大学工业工程与运筹学博士学位。他被公认为商务统计教育变革的领导者，与他人合著14部畅销书，如（《以Excel为决策工具的商务统计》等。
他最近撰写了两部著作：《轻松学统计》和《统计学：六西格玛绿带》。他是《六西格玛绿带》、《六西格玛绿带设计》和《质量管理》第3版的合著者。他也是录像《统计学》和《概率论》的作者。他在各种杂志上发表了多篇论文，这些杂志包括：《心理测量学》、《美国统计学家》、《统计学通讯》、《多元行为研究》、《系统管理》、《质量改进》和《美国人类学家》。他在决策科学学会、美国统计学会组织等会议上做了众多的演讲。同时，戴维M．莱文博士在Bernard M．Baruch学院的教学和课程开发中获得了多项杰出成就奖。
戴维F．斯蒂芬（David F．stephan）
戴维F．斯蒂芬是课程设计者和讲师，是教授电子表格软件的倡导者。早在1980年就已经在商学院讲授电子表格软件的应用。戴维F．斯蒂芬教授有20年的教学经验，在Bernard M．Baruch学院成立了支持统计教学和信息系统教学的个人电脑实验室，并两次在教学上获得嘉奖。
现在，戴维正致力于收集和整理资料，帮助使用者更好地通过计算机进行分析，他同时与戴维M．莱文合著了《轻松学统计》。蒂莫西C．克莱比尔（Timottly C．Krehbiel）
蒂莫西C．克莱比尔是迈阿密大学Richard T．Farmer商学院决策科学和管理信息系统的教授。该大学位于俄亥俄州牛津镇。他给本科生及研究生授课，主讲商务统计。1996年，蒂莫西C．克莱比尔在决策科学学会获得了有影响力的教育改革奖。2000年，获得了Richarld T．Far。mer商学院优秀教育工作者奖，同时获得2000届MBA班杰出教学奖。
克莱比尔的研究兴趣涉及商业及应用统计的方方面面。他的文章刊登在许多刊物上，如《质量管理学刊》、《生态经济》、《国际生产研究学刊》、《市场营销管理》、《统计学通讯》、《决策科学创新教育》、《商业教育》、《市场营销教育评论》、《统计教学》。
他是《商务统计：第一教程》、《基础商务统计：概念与运用》、《管理者统计：Microsoft Excel运用》三本统计教材的合著者。他也是《商业及能源可持续展望》一书的合著者。
1983年克莱比尔在享有最高荣誉的麦克普森学院（McPherson College）获得历史学学士学位。1987年他获得了怀俄明大学统计学硕士学位；1990年，他又获得该校的统计学博士学位。
编辑推荐 《以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)》为经济教材译丛之一。
目录 作者简介
译者序
前言
第1章 简介和数据收集
1．1 为什么学习统计学
1．2 适用于管理的统计学统计应用：GoodTunes公司
1．3 统计基本术语
1．4 数据收集
1．5 变量类型
1．6 MicrosoftExcel工作表
本章小结
关键术语
第2章 表格和图表中的数据表示
统计应用：ChoiceIsYours公司（一）
2．1 分类数据的图表
2．2 数值数据的整理
2．3 数值数据的图表
2．4 交叉表
2．5 散点图与时间序列图
2．6 图表误用和道德问题
本章小结
关键术语
第3章 数值型描述度量
统计应用：ChoiceIsYours公司（二）
3．1 集中趋势度量
3．2 离散程度与形状
3．3 总体的数值型描述度量
3．4 探索性数据分析
3．5 协方差和相关系数
3．6 数值型描述度量的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第4章 概率论基础
统计应用：Consumer电子公司
4．1 概率的基本概念
4．2 条件概率
4．3 贝叶斯定理
4．4 道德问题和概率
4．5 概率计算规则
本章小结
重要公式
关键术语
第5章 离散型随机变量的概率分布
统计应用：SaxonHomeImprovement公司
5．1 离散型随机变量的概率分布
5．2 协方差及其在金融中的应用
5．3 二项分布
5．4 泊松分布
5．5 超几何分布
5．6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用：OurCampus！网站
6．1 连续型概率分布
6．2 正态分布
6．3 评价正态性
6．4 均匀分布
6．5 指数分布
6．6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
5．4 泊松分布
5．5 超几何分布
5．6 运用泊松分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第6章 正态分布和其他连续型分布
统计应用：OurCampus!网站
6．1 连续型概率分布
6．2 正态分布
6．3 评价正态性
6．4 均匀分布
6．5 指数分布
6．6 运用正态分布近似二项分布
本章小结
重要公式
关键术语
第7章 抽样与抽样分布
统计应用：牛津谷物公司(一)
7．1 抽样方法
7．2 评价调查价值
7．3 抽样分布
7．4 均值的抽样分布
7．5 比例的抽样分布
7．6 有限总体中的抽样
本章小结
重要公式
关键术语
第8章 置信区间估计
统计应用：SaxonHomeImproveme公司
8．1 均值的置信区间估计(已知)
8．2 均值的置信区间估计(未知)
8．3 比例的置信区间估计
8．4 确定样本容量
8．5 置信区间估计在审计中的应用
8．6 置信区间估计和道德问题
8．7 有限总体的估计和样本
容量确定
本章小结
重要公式
关键术语
第9章 假设检验基础：单样本检验
统计应用：牛津谷物公司(二)
9．1 假设检验的方法
9．2 均值的假设检验．Z检验
9．3 单尾检验
9．4 均值的嘏设检验
9．5 比例假设检验的Z检验
9．6 假设检验潜在的缺陷和道德问题
9．7 检验功效
本章小结
重要公式
关键术语
第10章 双样本检验
统计应用：BLK食品公司
10．1 两个独立总体均值的比较
10．2 两个相关总体均值的比较
10．3 比较两个总体的比例
10．4 两个方差的F检验
本章小结
重要公式
关键术语
第11章 方差分析
统计应用：PerfcetParachutes公司
11．1 完全随机假设：单因素方差分析
11．2 因子设计：双因素方差分析
11．3 随机区组设计
本章小结
重要公式
关键术语
第12章 卡方检验和非参数检验
统计应用：TC．ResortProperties公司
12．1 两个比例(独立样本)差值的卡方检验
12．2 两个以上比例差值的卡方检验
12．3 独立性的卡方检验
12．4 两个比例差值的McNEMAR检验(相关样本)
12．5 Wlcoxorl秩和检验：两个独立总体的非参数分析
12．6 KruskaI-Wallis秩检验：单因素方差分析的非参数方法
12．7 对方差或标准差的x2检验
本章小结
重要公式
关键术语
第13章 简单线性回归
统计应用：SunflowersAppareI公司
13．1 回归模型的类型
13．2 确定简单线性回归方程
13．3 偏差的度量
13．4 假设
13．5 残差分析
13．6 度量自相关：杜宾·瓦森统计量
13．7 关于斜率和相关系数的推断
13．8 均值估计和单值预测
13．9 回归的缺陷和道德问题
本章小结：
重要公式：
关键术语：
第14章 多元回归介绍
统计应用：OmniFoods公司
14．1 创建多元回归模型
14．2 多元判定系数r2．校正r2和联合F检验
14．3 多元回归模型的残差分析
14．4 总体回归系数的推论
14．5 多元回归模型的检验部分
14．6 在回归模型中运用虚拟变量
和交互作用项
本章小结
重要公式
关键术语
第15章 构建多元回归模型
统计应用：WTT-TV公司
15．1 二次回归模型
15．2 在回归模型中运用变换
15．3 共线性
15．4 模型构建
15．5 多元回归的缺陷和道德问题
本章小结
重要公式
关键术语
第16章 时间序列预测和指数
统计应用：ThePrincipled公司
16．1 商业预测的重要性
16．2 经典乘法时间序列模型的组成因素
16．3 年时间序列平滑
16．4 最小二乘趋势拟合和预测
16．5 自回归模型用于拟合和预测趋势
16．6 选择适合的预测模型
16．7 时间序列预测季节数据
16．8 指数
16．9 时间序列预测的缺陷
本章小结
重要公式
关键术语
第17章 决策制定
统计应用：可信基金
17．1 结算表和决策树
17．2 决策制定标准
17．3 样本信息的决策制定
17．4 效用
本章小结
重要公式
关键术语
第18章 统计在质量管理中的应用
统计应用：Beachcomber酒店
18．1 全面质量管理
18．2 六西格玛管理
18．3 控制图理论
18．4 比例的控制图：p-图
18．5 红珠实验：理解过程变异性
18．6 极差和均值控制图
18．7 过程能力
本章小结
重要公式
关键术语
附录A复习算术，代数和对数简介
附录B求和符号
附录C统计运算符号和希腊字母
附录D学生光盘内容
附录E表格
部分自测题答案
……
序言 教学宗旨
在多年的商务统计学教学中，我们一直不断地探索用各种方法提高这门学科的教学水平，我们积极参力IMore EffectiVe in the School and Business组织、MSMESB学会、决策科学学会、美国统计协会组织的各种活动和会议，并给各级各类大学学生授课，拓宽我们的教学视野。学生需要了解统计学的相关学科
学生需要了解学习统计学的相关学科框架，特别是当这门学科不是他们的专业课时。对商科的学生来说，相关学科涉及商科的核心学科，它们是会计学、金融学、信息学、管理学和营销学。每个统计学主题的介绍都至少应用到这些学科中的一个。
每个主题的讲授重点是它的商务应用、结果阐释、提出假设、假设评估及当假设不成立时如何论述。学生需要熟悉商业软件
电子表格软件的使用贯穿统计学课程，本课程强调的重点是结果阐释而不是计算。
商务统计学课程表明，在商业领域，电子表格软件是每个决策者案头必备的软件。需要给予学生足够的软件学习指导
教科书要有详细的说明，学生才能有效地将统计学学习和软件应用有机地结合起来，而不是软件教学占据主导地位。学生需要有大量的实践，方能领悟统计学在商业领域中的作用
不管是课堂范例，还是课外练习，都尽可能采用真实的数据。
学生要学会和大小数据集打交道，鼓励学生从管理者角度去解释结果，而不是仅仅局限于数据的统计分析。
文摘 插图：
第1章简介和数据收集
学习目标
本章你要学习：
·统计学在商业中如何应用。
·商业中数据的来源。
·商业中运用的数据类型。
·Microsoft Excel基础知识。
1.1 为什么学习统计学
电视节目真人秀“学徒”使房地产开发商Donald Trump一夜成名。几年前，该节目开始风靡时，Trump安排了两队参赛者完成一项创办和运营柠檬汽水摊点的任务。当时，许多商务人士批评说，这个任务根本就不是真实的商务。他们认为，销售柠檬汽水是一项简单的销售行为，它更多地依赖于销售员说服他人的技巧。
如果你曾经销售过柠檬汽水，或在童年打工时期，曾做过销售饼干或送报纸之类的工作，你就知道这份工作相当简单。例如送报纸，你只需记住一长串地址，或者记录每周或每月的付款情况。与之相比，为了正确决策，增加发行量并吸引更多的广告客户，报社的销售和市场管理者们需要跟踪更多数据，包括订阅者的收入、教育水平、生活方式和购买偏好。但除非该报纸的发行量很小，否则管理者可能不会直接看数据。他们要关注相关的信息，如就读于某些大学的订阅者的百分比，或尝试建立有用的模型，如在拥有大量豪华汽车的独立住宅区是否有更多的订阅者。这就是说，报社的管理者应用了统计学，即本书的主题。
统计学（statistics）是将数据转换为对决策者有用的信息的一个数学分支。转换数据经常要用到复杂的计算，而这些计算只能通过计算机进行。因此，统计学的应用往往也意味着计算机的应用。尤其是当某企业收集了大量数据后要进行处理时，通过手工计算对数据进行统计非常耗时。
学习统计学时，你将会学到一系列方法并了解这些方法的适用情况。由于这些方法只有在使用计算机时才可用，所以学习统计学也就意味着将更多地学习应用计算机程序，进行统计分析。
