Statistics for managers using Microsoft Excel
副标题:无
作 者:(美)戴维 M. 莱文(David M. Levine)[等]著;张建同,刘文驰等译
分类号:
ISBN:9787111269175
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简介
由戴维M.莱文、戴维F.斯蒂芬、蒂莫西C.克莱比尔和马克L.贝伦森合著的这本教材是一部特点鲜明、新颖而又有很强实践指导意义的统计学教材。
本书内容全面,几乎涉及应用统计学的所有内容,本书分18章。第1章至第3章介绍了描述统计;第4章至第6章介绍了概率论;第7章介绍了抽样方法和抽样分布;第8章介绍了置信区间估计;第9章和第10章介绍了假设检验;第11章是关于方差分析的内容;第12章介绍了非参数检验;第13章至第15章是关于回归分析和预测的内容;第17章是关于决策制定的内容;第18章介绍了质量管理中的统计应用。本书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。
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:good tunes公司
1.3 统计基本术语
1.4 数据收集
1.5 变量类型
1.6 microsoft excel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:choice is yours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:choice is yours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:saxon home improvement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
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:saxon home improvement公司
8.1 均值的置信区间估计(σ已知)
8.2 均值的置信区间估计(σ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(σ已知)
9.3 单尾检验
9.4 均值的t假设检验(σ未知)
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:perfect parachutes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:t.c.resort properties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 wilcoxon秩和检验:两个独立总体的非参数分析
12.6 kruskal-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:sunflowers apparel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:the principled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...
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:good tunes公司
1.3 统计基本术语
1.4 数据收集
1.5 变量类型
1.6 microsoft excel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:choice is yours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:choice is yours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:saxon home improvement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
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:saxon home improvement公司
8.1 均值的置信区间估计(σ已知)
8.2 均值的置信区间估计(σ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(σ已知)
9.3 单尾检验
9.4 均值的t假设检验(σ未知)
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:perfect parachutes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:t.c.resort properties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 wilcoxon秩和检验:两个独立总体的非参数分析
12.6 kruskal-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:sunflowers apparel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:the principled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...
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