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本書采用經(jīng)濟(jì)、管理人員易接受的方式，以數(shù)據(jù)模型決策為主線，將相關(guān)知識和方法有機(jī)地聯(lián)系起來。全書共十章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)、模型與決策基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)分布特征描述，數(shù)據(jù)推理基礎(chǔ)：概率分布與抽樣分布，數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)，多總體均值比較模型：方差分析，因果關(guān)系研究模型：相關(guān)與回歸分析，決策分析。本書注重與Excel、SPSS軟件相結(jié)合，給出了軟件分析實(shí)現(xiàn)的操作步驟和結(jié)果。為方便學(xué)習(xí)，每章內(nèi)容配有引例、學(xué)習(xí)目標(biāo)、本章小結(jié)、思考練習(xí)以及豐富的案例等。
本書可作為經(jīng)濟(jì)、管理類專業(yè)研究生教材，尤其適合作為工商管理碩士（MBA）、公共管理碩士（MPA）、工程碩士（ME）等專業(yè)培養(yǎng)中定量分析課程的教材，還可作為經(jīng)濟(jì)、管理類專業(yè)本科生的教材或教學(xué)參考書，對廣大經(jīng)濟(jì)、管理領(lǐng)域的實(shí)際工作者也極具參考價(jià)值。

第1章數(shù)據(jù)、模型與決策基礎(chǔ) 1
引例數(shù)的起源 1
學(xué)習(xí)目標(biāo) 1
1.1 隨處可見的數(shù)據(jù) 2
1.1.1 數(shù)字化運(yùn)動：慢跑 2
1.1.2 數(shù)字化閱讀：紅樓夢作者考證 2
1.1.3 數(shù)字化營銷：啤酒與尿布 3
1.1.4 數(shù)字化管理：六西格瑪管理 3
1.2 數(shù)據(jù)、模型與決策的內(nèi)涵 4
1.2.1 數(shù)據(jù) 4
1.2.2 模型 7
1.2.3 決策 9
1.2.4 數(shù)據(jù)、模型與決策的關(guān)系 11
1.3 常用的數(shù)據(jù)分析軟件 11
1.3.1 Excel軟件 11
1.3.2 SPSS軟件 13
1.3.3 SAS軟件 15
1.3.4 Stata軟件 15
本章小結(jié) 15
思考練習(xí) 16
第2章數(shù)據(jù)收集 17
引例麥當(dāng)勞選址的商圈調(diào)查 17
學(xué)習(xí)目標(biāo) 18
2.1 數(shù)據(jù)來源 18
2.1.1 直接數(shù)據(jù) 18
2.1.2 間接數(shù)據(jù) 27
2.2 問卷設(shè)計(jì) 28
2.2.1 問卷基本結(jié)構(gòu) 28
2.2.2 提問項(xiàng)目設(shè)計(jì) 31
2.2.3 回答項(xiàng)目設(shè)計(jì) 32
2.2.4 問題順序設(shè)計(jì) 35
2.3 數(shù)據(jù)誤差與質(zhì)量 36
2.3.1 數(shù)據(jù)誤差 36
2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 36
本章小結(jié) 37
思考練習(xí) 37
第3章數(shù)據(jù)整理 39
引例二戰(zhàn)期間轟炸機(jī)戰(zhàn)損率降低策略 39
學(xué)習(xí)目標(biāo) 39
3.1 分組與頻數(shù)分布 39
3.1.1 分組 40
3.1.2 頻數(shù)分布 41
3.2 品質(zhì)數(shù)據(jù)整理與圖示 41
3.2.1 品質(zhì)數(shù)據(jù)整理 41
3.2.2 品質(zhì)數(shù)據(jù)圖示 44
3.3 數(shù)值數(shù)據(jù)整理與圖示 46
3.3.1 數(shù)值數(shù)據(jù)整理 46
3.3.2 數(shù)值數(shù)據(jù)圖示 51
3.4 順序數(shù)據(jù)、多指標(biāo)數(shù)據(jù)與多總體數(shù)據(jù)整理與圖示 55
3.4.1 順序數(shù)據(jù)整理與圖示 55
3.4.2 多指標(biāo)數(shù)據(jù)整理與圖示 57
3.4.3 多總體數(shù)據(jù)整理與圖示 58
3.5 統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖合理使用 59
3.5.1 統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì) 59
3.5.2 統(tǒng)計(jì)圖的繪制 60
本章小結(jié) 60
思考練習(xí) 61
第4章數(shù)據(jù)分布特征描述 64
引例平均人 64
學(xué)習(xí)目標(biāo) 64
4.1 數(shù)據(jù)分布集中趨勢 65
4.1.1 數(shù)值平均數(shù) 65
4.1.2 位置平均數(shù) 70
4.1.3 綜合平均數(shù)：截尾均值 73
4.1.4 算術(shù)平均數(shù)、眾數(shù)與中位數(shù)間的關(guān)系 74
4.2 數(shù)據(jù)分布離中趨勢 75
4.2.1 異眾比率 75
4.2.2 全距與四分位差 75
4.2.3 平均差 76
4.2.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 77
4.2.5 離散系數(shù) 79
4.2.6 算術(shù)平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差的結(jié)合使用 79
4.3 數(shù)據(jù)分布形態(tài)度量 81
4.3.1 偏度 81
4.3.2 峰度 82
4.3.3 數(shù)據(jù)分布特征的軟件操作 83
本章小結(jié) 84
思考練習(xí) 84
綜合案例職場上的年齡歧視 86
第5章數(shù)據(jù)推理基礎(chǔ)：概率分布與抽樣分布 90
引例個體與個性的產(chǎn)生 90
學(xué)習(xí)目標(biāo) 91
5.1 概率與概率分布 91
5.1.1 概率的獲得 91
5.1.2 概率的運(yùn)算 92
5.1.3 概率分布 93
5.2 典型離散型隨機(jī)變量的概率分布 96
5.2.1 伯努利分布 96
5.2.2 二項(xiàng)分布 96
5.2.3 泊松分布 98
5.2.4 超幾何分布 98
5.3 典型連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布 99
5.3.1 均勻分布 99
5.3.2 指數(shù)分布 100
5.3.3 正態(tài)分布 101
5.3.4 推斷分布 104
5.4 抽樣分布 107
5.4.1 單樣本均值的抽樣分布 108
5.4.2 雙樣本均值差的抽樣分布 108
5.4.3 單樣本方差的抽樣分布 109
5.4.4 雙樣本方差比的抽樣分布 109
本章小結(jié) 110
思考練習(xí) 111
綜合案例意外傷害險(xiǎn)的賠付 112
第6章數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計(jì) 114
引例二戰(zhàn)期間德軍坦克數(shù)量估計(jì) 114
學(xué)習(xí)目標(biāo) 115
6.1 參數(shù)估計(jì)原理 115
6.1.1 點(diǎn)估計(jì) 115
6.1.2 區(qū)間估計(jì) 119
6.2 總體均值區(qū)間估計(jì) 121
6.2.1 單總體均值的區(qū)間估計(jì) 121
6.2.2 雙總體均值差的區(qū)間估計(jì) 125
6.3 總體方差區(qū)間估計(jì) 130
6.3.1 單總體方差的區(qū)間估計(jì) 130
6.3.2 雙總體方差比的區(qū)間估計(jì) 131
本章小結(jié) 132
思考練習(xí) 133
第7章數(shù)據(jù)推理方法：假設(shè)檢驗(yàn) 135
引例女士品茶 135
學(xué)習(xí)目標(biāo) 135
7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的原理 136
7.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的思路 136
7.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 136
7.2 總體均值假設(shè)檢驗(yàn) 140
7.2.1 單總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 140
7.2.2 雙總體均值差的假設(shè)檢驗(yàn) 144
7.3 總體方差假設(shè)檢驗(yàn) 150
7.3.1 單總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)2檢驗(yàn) 150
7.3.2 雙總體方差比的假設(shè)檢驗(yàn)F檢驗(yàn) 151
本章小結(jié) 152
思考練習(xí) 153
第8章多總體均值比較模型：方差分析 155
引例耐克公司的高爾夫球廣告 155
學(xué)習(xí)目標(biāo) 156
8.1 方差分析原理 156
8.1.1 方差分析概念 156
8.1.2 方差分析思路 158
8.1.3 方差分析假設(shè) 159
8.2 單因素方差分析 159
8.2.1 單因素方差分析問題描述 159
8.2.2 單因素方差分析假設(shè)檢驗(yàn) 161
8.3 雙因素方差分析 165
8.3.1 無交互作用的雙因素方差分析 165
8.3.2 有交互作用的雙因素方差分析 170
本章小結(jié) 176
思考練習(xí) 176
綜合案例不同地區(qū)公司盈利性差異 179
第9章因果關(guān)系研究模型：相關(guān)與回歸分析 181
引例高爾頓與回歸分析的起源 181
學(xué)習(xí)目標(biāo) 182
9.1 相關(guān)分析與回歸分析 182
9.1.1 變量間的關(guān)系 182
9.1.2 相關(guān)關(guān)系的描述 183
9.1.3 相關(guān)關(guān)系的測度 186
9.1.4 回歸分析 189
9.2 一元線性回歸分析 190
9.2.1 一元線性回歸模型的描述 190
9.2.2 一元線性回歸方程的構(gòu)建 191
9.2.3 一元線性回歸方程的檢驗(yàn) 194
9.2.4 一元線性回歸方程的預(yù)測 199
9.3 多元線性回歸分析 202
9.3.1 多元線性回歸模型的描述 202
9.3.2 多元線性回歸方程的構(gòu)建 203
9.3.3 多元線性回歸方程的檢驗(yàn) 203
9.3.4 多元線性回歸方程的應(yīng)用 205
本章小結(jié) 206
思考練習(xí) 207
綜合案例銷售額影響因素 209
第10章決策分析 212
引例狗熊來了 212
學(xué)習(xí)目標(biāo) 212
10.1 決策基礎(chǔ) 213
10.1.1 決策原則 213
10.1.2 決策類型 214
10.1.3 決策分析 216
10.2 非確定型決策 217
10.2.1 樂觀準(zhǔn)則 218
10.2.2 悲觀準(zhǔn)則 218
10.2.3 折中準(zhǔn)則 219
10.2.4 后悔值準(zhǔn)則 220
10.2.5 等可能準(zhǔn)則 221
10.3 風(fēng)險(xiǎn)型決策 222
10.3.1 期望收益值準(zhǔn)則 222
10.3.2 期望效用值準(zhǔn)則 223
10.3.3 決策樹 226
本章小結(jié) 228
思考練習(xí) 228
附錄1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表 232
附錄2 2分布臨界值表 233
附錄3 t分布臨界值表 234
附錄4 F分布臨界值表(=0.05) 235
參考文獻(xiàn) 238
第1章數(shù)據(jù)、模型與決策基礎(chǔ) 1
引例數(shù)的起源 1
學(xué)習(xí)目標(biāo) 1
1.1 隨處可見的數(shù)據(jù) 2
1.1.1 數(shù)字化運(yùn)動：慢跑 2
1.1.2 數(shù)字化閱讀：紅樓夢作者考證 2
1.1.3 數(shù)字化營銷：啤酒與尿布 3
1.1.4 數(shù)字化管理：六西格瑪管理 3
1.2 數(shù)據(jù)、模型與決策的內(nèi)涵 4
1.2.1 數(shù)據(jù) 4
1.2.2 模型 7
1.2.3 決策 9
1.2.4 數(shù)據(jù)、模型與決策的關(guān)系 11
1.3 常用的數(shù)據(jù)分析軟件 11
1.3.1 Excel軟件 11
1.3.2 SPSS軟件 13
1.3.3 SAS軟件 15
1.3.4 Stata軟件 15
本章小結(jié) 15
思考練習(xí) 16
第2章數(shù)據(jù)收集 17
引例麥當(dāng)勞選址的商圈調(diào)查 17
學(xué)習(xí)目標(biāo) 18
2.1 數(shù)據(jù)來源 18
2.1.1 直接數(shù)據(jù) 18
2.1.2 間接數(shù)據(jù) 27
2.2 問卷設(shè)計(jì) 28
2.2.1 問卷基本結(jié)構(gòu) 28
2.2.2 提問項(xiàng)目設(shè)計(jì) 31
2.2.3 回答項(xiàng)目設(shè)計(jì) 32
2.2.4 問題順序設(shè)計(jì) 35
2.3 數(shù)據(jù)誤差與質(zhì)量 36
2.3.1 數(shù)據(jù)誤差 36
2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 36
本章小結(jié) 37
思考練習(xí) 37
第3章數(shù)據(jù)整理 39
引例二戰(zhàn)期間轟炸機(jī)戰(zhàn)損率降低策略 39
學(xué)習(xí)目標(biāo) 39
3.1 分組與頻數(shù)分布 39
3.1.1 分組 40
3.1.2 頻數(shù)分布 41
3.2 品質(zhì)數(shù)據(jù)整理與圖示 41
3.2.1 品質(zhì)數(shù)據(jù)整理 41
3.2.2 品質(zhì)數(shù)據(jù)圖示 44
3.3 數(shù)值數(shù)據(jù)整理與圖示 46
3.3.1 數(shù)值數(shù)據(jù)整理 46
3.3.2 數(shù)值數(shù)據(jù)圖示 51
3.4 順序數(shù)據(jù)、多指標(biāo)數(shù)據(jù)與多總體數(shù)據(jù)整理與圖示 55
3.4.1 順序數(shù)據(jù)整理與圖示 55
3.4.2 多指標(biāo)數(shù)據(jù)整理與圖示 57
3.4.3 多總體數(shù)據(jù)整理與圖示 58
3.5 統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖合理使用 59
3.5.1 統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì) 59
3.5.2 統(tǒng)計(jì)圖的繪制 60
本章小結(jié) 60
思考練習(xí) 61
第4章數(shù)據(jù)分布特征描述 64
引例平均人 64
學(xué)習(xí)目標(biāo) 64
4.1 數(shù)據(jù)分布集中趨勢 65
4.1.1 數(shù)值平均數(shù) 65
4.1.2 位置平均數(shù) 70
4.1.3 綜合平均數(shù)：截尾均值 73
4.1.4 算術(shù)平均數(shù)、眾數(shù)與中位數(shù)間的關(guān)系 74
4.2 數(shù)據(jù)分布離中趨勢 75
4.2.1 異眾比率 75
4.2.2 全距與四分位差 75
4.2.3 平均差 76
4.2.4 方差與標(biāo)準(zhǔn)差 77
4.2.5 離散系數(shù) 79
4.2.6 算術(shù)平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差的結(jié)合使用 79
4.3 數(shù)據(jù)分布形態(tài)度量 81
4.3.1 偏度 81
4.3.2 峰度 82
4.3.3 數(shù)據(jù)分布特征的軟件操作 83
本章小結(jié) 84
思考練習(xí) 84
綜合案例職場上的年齡歧視 86
第5章數(shù)據(jù)推理基礎(chǔ)：概率分布與抽樣分布 90
引例個體與個性的產(chǎn)生 90
學(xué)習(xí)目標(biāo) 91
5.1 概率與概率分布 91
5.1.1 概率的獲得 91
5.1.2 概率的運(yùn)算 92
5.1.3 概率分布 93
5.2 典型離散型隨機(jī)變量的概率分布 96
5.2.1 伯努利分布 96
5.2.2 二項(xiàng)分布 96
5.2.3 泊松分布 98
5.2.4 超幾何分布 98
5.3 典型連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布 99
5.3.1 均勻分布 99
5.3.2 指數(shù)分布 100
5.3.3 正態(tài)分布 101
5.3.4 推斷分布 104
5.4 抽樣分布 107
5.4.1 單樣本均值的抽樣分布 108
5.4.2 雙樣本均值差的抽樣分布 108
5.4.3 單樣本方差的抽樣分布 109
5.4.4 雙樣本方差比的抽樣分布 109
本章小結(jié) 110
思考練習(xí) 111
綜合案例意外傷害險(xiǎn)的賠付 112
第6章數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計(jì) 114
引例二戰(zhàn)期間德軍坦克數(shù)量估計(jì) 114
學(xué)習(xí)目標(biāo) 115
6.1 參數(shù)估計(jì)原理 115
6.1.1 點(diǎn)估計(jì) 115
6.1.2 區(qū)間估計(jì) 119
6.2 總體均值區(qū)間估計(jì) 121
6.2.1 單總體均值的區(qū)間估計(jì) 121
6.2.2 雙總體均值差的區(qū)間估計(jì) 125
6.3 總體方差區(qū)間估計(jì) 130
6.3.1 單總體方差的區(qū)間估計(jì) 130
6.3.2 雙總體方差比的區(qū)間估計(jì) 131
本章小結(jié) 132
思考練習(xí) 133
第7章數(shù)據(jù)推理方法：假設(shè)檢驗(yàn) 135
引例女士品茶 135
學(xué)習(xí)目標(biāo) 135
7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的原理 136
7.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的思路 136
7.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 136
7.2 總體均值假設(shè)檢驗(yàn) 140
7.2.1 單總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 140
7.2.2 雙總體均值差的假設(shè)檢驗(yàn) 144
7.3 總體方差假設(shè)檢驗(yàn) 150
7.3.1 單總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)2檢驗(yàn) 150
7.3.2 雙總體方差比的假設(shè)檢驗(yàn)F檢驗(yàn) 151
本章小結(jié) 152
思考練習(xí) 153
第8章多總體均值比較模型：方差分析 155
引例耐克公司的高爾夫球廣告 155
學(xué)習(xí)目標(biāo) 156
8.1 方差分析原理 156
8.1.1 方差分析概念 156
8.1.2 方差分析思路 158
8.1.3 方差分析假設(shè) 159
8.2 單因素方差分析 159
8.2.1 單因素方差分析問題描述 159
8.2.2 單因素方差分析假設(shè)檢驗(yàn) 161
8.3 雙因素方差分析 165
8.3.1 無交互作用的雙因素方差分析 165
8.3.2 有交互作用的雙因素方差分析 170
本章小結(jié) 176
思考練習(xí) 176
綜合案例不同地區(qū)公司盈利性差異 179
第9章因果關(guān)系研究模型：相關(guān)與回歸分析 181
引例高爾頓與回歸分析的起源 181
學(xué)習(xí)目標(biāo) 182
9.1 相關(guān)分析與回歸分析 182
9.1.1 變量間的關(guān)系 182
9.1.2 相關(guān)關(guān)系的描述 183
9.1.3 相關(guān)關(guān)系的測度 186
9.1.4 回歸分析 189
9.2 一元線性回歸分析 190
9.2.1 一元線性回歸模型的描述 190
9.2.2 一元線性回歸方程的構(gòu)建 191
9.2.3 一元線性回歸方程的檢驗(yàn) 194
9.2.4 一元線性回歸方程的預(yù)測 199
9.3 多元線性回歸分析 202
9.3.1 多元線性回歸模型的描述 202
9.3.2 多元線性回歸方程的構(gòu)建 203
9.3.3 多元線性回歸方程的檢驗(yàn) 203
9.3.4 多元線性回歸方程的應(yīng)用 205
本章小結(jié) 206
思考練習(xí) 207
綜合案例銷售額影響因素 209
第10章決策分析 212
引例狗熊來了 212
學(xué)習(xí)目標(biāo) 212
10.1 決策基礎(chǔ) 213
10.1.1 決策原則 213
10.1.2 決策類型 214
10.1.3 決策分析 216
10.2 非確定型決策 217
10.2.1 樂觀準(zhǔn)則 218
10.2.2 悲觀準(zhǔn)則 218
10.2.3 折中準(zhǔn)則 219
10.2.4 后悔值準(zhǔn)則 220
10.2.5 等可能準(zhǔn)則 221
10.3 風(fēng)險(xiǎn)型決策 222
10.3.1 期望收益值準(zhǔn)則 222
10.3.2 期望效用值準(zhǔn)則 223
10.3.3 決策樹 226
本章小結(jié) 228
思考練習(xí) 228
附錄1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)值表 232
附錄2 2分布臨界值表 233
附錄3 t分布臨界值表 234
附錄4 F分布臨界值表(=0.05) 235
參考文獻(xiàn) 238

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