以Excel为决策工具的商务统计(原书第5版)

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作者: [美] , ,
2009-05
版次: 5
ISBN: 9787111269175
定价: 78.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 484页
正文语种: 简体中文
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  •   《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。   戴维M.莱文(DavidM.Levine)
      戴维M.莱文是BernardM.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BernardM.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(DavidF.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BernardM.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(TimottlyC.Krehbiel)
      蒂莫西C.克莱比尔是迈阿密大学RichardT.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RicharldT.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:MicrosoftExcel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(McPhersonCollege)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。 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
    1.6MicrosoftExcel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)
    12.5Wlcoxorl秩和检验:两个独立总体的非参数分析
    12.6KruskaI-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
  • 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(DavidM.Levine)
      戴维M.莱文是BernardM.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BernardM.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(DavidF.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BernardM.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(TimottlyC.Krehbiel)
      蒂莫西C.克莱比尔是迈阿密大学RichardT.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RicharldT.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:MicrosoftExcel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(McPhersonCollege)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。
  • 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
    1.6MicrosoftExcel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)
    12.5Wlcoxorl秩和检验:两个独立总体的非参数分析
    12.6KruskaI-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
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