统计在经济统计学主要学什么,管理中有什么作用

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统计学:在经济和管理中的应用(第六版)
  在经济管理工作中,我们时刻都面对着大量的信息,因此,作为数据处理与分析技术的统计方法是我们必须掌握的。.
本书着眼于统计学在经济管理领域的应用,在设计上具有实用性、灵活性和新颖性的特点。从实用的角度出发,本书侧重于教会学生如何根据手头问题判定选择恰当的统计方法、计算统计量和做出合理解释。本书中给领出数据处理的多种方式供教师选择,使教学变得灵活。本书的新颖之处在于,在每一经济管理领域都强调统计应用并给出了具体的应用模式。..
本书共24章,可以分为三个部分。第1章对统计学及其在经济管理领域的应用作了简单介绍;第2章到第4章构成描述统计学部分;第5章到第24章则大篇幅讲述推断统计学的应用,其中第5章到第11章是推断统计学的知识基础,第12章到第24章是推断统计学应用的深入扩展。
本书适合经济管理领域的工作人员阅读学习,也可作为高等院校经济管理类专业学生的统计学教材使用。...
第1章 什么是统计.
1.2 主要统计概念
1.3 商业中的统计应用
1.4 统计与计算机
1.5 万维网与学习中心
附录1.a microsoft excel简介
附录1.b minitab简介
第2章 图表描述方法
2.2 数据和信息的类型
2.3 定距数据的图表方法
2.4 定性数据的图表方法
2.5 对两变量间关系的描述
2.6 对时间序列数据的描述
第3章 图表描述的艺术与科学
3.2 图表的优点
3.3 图表的欺骗性
  《统计学:在经济和管理中的应用》强调统计学的应用和基本概念,其设计偏重实用性、灵活性和新颖性。本书定位于实用性,旨在教会学生如何根据手头问题来判定并选择恰当的方法、计算统计量进而给出合理解释。本书采用逐步深入的形式,使教师可以选择他们感兴趣的计算方法――手工方式、使用Excel与Minitab,为教师提供了一个灵活的途径。对于使用SPSS或JMP者,本书的网站也提供了相同形式的向导。本书伴有814个数据集,以Microsoft Excel和各种主要统计软件包的格式保存。本书的新颖之处在于强调统计学在商业和经济领域的应用性以及运用方法。学生们可以在其主攻的模块以及贯穿全书的可选部分中学习怎样运用统计学,从投资组合风险的分散中如何使用概率到市场细分中如何使用置信区间都有涉猎。所有这些可选部分都独立成篇,并且假设学生在统计学在这些领域的应用方面没有任何背景知识。.
  本书的目的
  1971年,我们开始讲授统计学时,教学中重点强调手工计算。当时的观念认为,只有通过手工计算才能让学生理解各种方法和概念。计算非常耗时,但对技巧的要求无非加减乘除抑或开方。当时出版的习题册就是对这一观念的反映。
  极为讽刺的是,作为更重要的技巧,对正确方法的识别与运用却被忽略了。而这才是学生在测试中以及毕业后在运用统计分析时所需要的技能。1988年我们初次出版本书,一个重要目标就是指导学生识别恰当的方法。接下来的四版我们又做了改进,同时强调解释与决策。我们用自己的方法把各种统计技术的运用都分成三步走,并在所有的举例中都这样做:(1)识别方法,(2)计算统计量,(3)解释结果。计算过程可以通过手工(使用计算器辅助)、Excel、Minitab三种方式中的任一种或全部三种来完成。对于那些强调计算机使用的课程,手工计算可以简化乃至完全剔除。而对于强调手工计算的课程,亦可把计算机的使用当做选讲或完全忽略。具体情况可由教师根据需要做出选择。
  我们认为,我们的思路有以下几项优点:
  ? 对识别和解释的强调使学生能够掌握可运用于其所面对的问题的可行技术,无论其所学课程偏重手工计算还是计算机的运用。
  ? 使学生深入体会到统计学是将数据转化为信息的一种工具。800多个数据文件以及相应的需要学生解释统计结果的习题,为学生运用数据进行分析与决策提供了广泛的机会。
  ? 计算机的选用使得学生可以面对规模更大以及现实性更强的习题和案例。
  本版的理念
  强调不同的学习风格
  如我们所知,统计学不仅仅是一套把数据处理成信息的工具。统计学背后隐藏着许多学生需要了解的重要概念。不应该的是,许多学生惧怕统计学,因为他们认为统计学是一门需要很多数学知识的课程,而他们怀疑自己在这方面的能力。在本版中,我们提供了多种教学方案来适应学生们不同的学习风格。第六版中新引入了以基本统计概念为中心的19个JAVA控件,在全书范围内它们构成一个统一体。这些控件使学生能够“发现”截然不同的规律。比如,其中一个控件展示了均值的抽样分布是如何产生的,而相关控件则说明了不同总体的影响。本书中附带的83个控件习题可以帮助学生对19个控件有准确的理解,这将有助于学生的学习。
  除了控件之外,我们还有多个Excel工作簿,在其工作表中列有置信区间估计与检验统计量。通过改变一个或多个输入值,学生可以学习到,比如,增加样本容量对检验统计量的影响或者降低置信水平对区间估计的影响。我们相信这些控件和工作表将对那些不熟悉统计学的学生有所帮助,并使得所有学生对统计概念有更深入的理解。
  集中于应用
  在实践中,统计分析并不是空谈。相反,统计学几乎在所有的管理与经济领域的决策中都被当做工具来使用。越来越多的学校在其商科教育中加人了一体化的课程。一体化课程体现了不同课程在决策中的共同运用。比如,对一项新产品的推介同时涉及营销学、财务以及运营管理。把一项决策分割到任何一个独立职能领域在实践中是不可能的也是不现实的。
  我们认为,统计学恰恰位于所有商业与经济决策的中心位置。比如,消费者调查与市场检验的统计分析能够告诉营销经理一个细分市场有多大规模。统计学可以在多个方面帮助生产经理:通过试验设计,生产经理可确定运用哪些工艺、机器、原料以及人力可以生产出高质量产品。统计学还能帮助人们选择厂址、规划建设以及预测需求。
  不幸的是,多数学生在选择商学领域的其他课程之前就上了统计学课程。如果学生对市场学、财务学、运营学以及其他知识知之甚少,我们应该怎样来讲授统计学在这些领域的应用呢?答案是我们可以在讲统计学的应用之前,先概括地
  介绍一下相关知识。
  我们的解释对教师和学生来说已经足够简单了。学生所不熟悉的商业领域统计应用的例子以应用窗口的形式给出,在其中对应用作了解释。比如,为了说明图形技术,我们引入了一个例子――对比两项不同投资的回报的直方图。为了解释财务分析可以从直方图中得到什么,我们需要了解风险是以回报的总方差来测度的。因此,举例之前有一个“在财务中的应用”窗口,其中讨论了投资回报如何计算与运用。接下来,当我们给出正态分布时,我们引入了另一个“在财务中的应用”窗口来解释为什么回报的标准差可以测度投资风险。类似的应用窗口共有36个。
  一些应用分量较重,我们就用一个单独的标题列出。例如,在介绍比例的置信区间估计的那一章,我们也介绍了市场细分。在那一部分,我们展示了如何把一个总体比例的置信区间估计用于市场细分规模的估计。在另外几个章节,我们通过展示市场经理如何运用这些技术来确定细分市场之间存在的差异,例举了多种统计技术。..
  本书的特有思路
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二级评论员
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这本书我买后感觉略有点失望,也许期望太高吧,基本内容还是讲的非常清楚的,内容丰富,而且将繁多的统计知识点安排的很有条理,并提供了excel和minitab的操作说明,应该说是合格的初级应用统计教材。但可以感觉到作者在一些习题和案例上花的功夫不够,而且在细节上很有些印刷错误。总体上不如安德森的那本统计。价格还这么贵。
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北京奥维博世图书发行有限公司 china-pub,All Rights Reserved[应用经济统计学].扫描版[PDF]
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基本信息中文名:应用经济统计学作者:李心愉图书分类:经济资源格式:PDF版本:扫描版出版社:北京大学出版社书号:2发行时间:2002年02月地区:大陆语言:简体中文图书简介暂无图书简介……图书目录第一章导言第一节统计学的概念第二节统计学的产生和发展第三节统计学的分类第四节统计学在经济学和经济管理中的应用第五节Excel与统计学第六节统计学中的常用概念及统计研究的程序习题第二章数据搜集第一节原始数据搜集的方法第二节次级资料搜集第三节调查误差习题第三章数据整理第一节数据分组与次数分配第二节品质次数分配的编制第三节变量次数分配的编制第四节统计指标第五节统计表、统计图和用Excel进行图示习题第四章集中趋势和离中趋势第一节集中趋势的计量第二节离中趋势的计量第三节数据的分布形状习题第五章概率和概率分布第一节随机事件与概率第二节离散型随机变量与概率分布第三节连续型随机变量与概率分布第四节随机变量的数字特征第五节联合概率分布习题第六章参数估计第一节样本及其分布第二节点估计第三节参数的区间估计第四节总体期望值的区间估计第五节总体比例的区间估计第六节总体方差的区间估计第七节样本容量的确定习题第七章参数的假设检验第一节假设检验的基本原理和步骤第二节单个总体均值的假设检验第三节两个总体均值之差的假设检验第四节总体比例的假设检验第五节总体方差的假设检验第六节统计检验力习题第八章方差分析第一节方差分析的概念第二节单因素方差分析第三节有交互作用的双因素方差分析第四节无交互作用的双因素方差分析习题第九章分类资料分析——卡方检验第一节卡方检验的基本原理第二节卡方检验的应用习题第十章相关与回归分析第一节简单线性相关分析第二节一元线性回归分析第三节多元线性回归与复相关分析第四节变量间非线性关系的回归习题第十一章时间序列分析第一节时间序列分解第二节长期趋势分析第三节季节变动分析第四节循环波动分析第五节时间序列的自相关分析第六节时间序列的动……<
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PrefaceGuided Book Tour1 What Is Statistics2 Numerical Descriptive Techniques3 Data Collection and Sampling4 Sampling Distributions5 Introduction to Estimation6 Introduction to Hypothesis Testing7 Inference about a Population8 Inference about Comparing Two Populations9 Analysis of Variance10 Simple Linear Regression and correlation
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