久久人人爽人人爽人人片aV免费,真人片免费观看

本書采用經(jīng)濟、管理人員易接受的方式，以數(shù)據(jù)模型決策為主線，將相關知識和方法有機地聯(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，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：概率分布與抽樣分布，數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計與假設檢驗，多總體均值比較模型：方差分析，因果關系研究模型：相關與回歸分析，決策分析。本書注重與Excel、SPSS軟件相結合，給出了軟件分析實現(xiàn)的操作步驟和結果。為方便學習，每章內(nèi)容配有引例、學習目標、本章小結、思考練習以及豐富的案例等。
本書可作為經(jīng)濟、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、管理類專業(yè)本科生的教材或教學參考書，對廣大經(jīng)濟、管理領域的實際工作者也極具參考價值。

第1章數(shù)據(jù)、模型與決策基礎 1
引例數(shù)的起源 1
學習目標 1
1.1 隨處可見的數(shù)據(jù) 2
1.1.1 數(shù)字化運動：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 15
思考練習 16
第2章數(shù)據(jù)收集 17
引例麥當勞選址的商圈調查 17
學習目標 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 問卷設計 28
2.2.1 問卷基本結構 28
2.2.2 提問項目設計 31
2.2.3 回答項目設計 32
2.2.4 問題順序設計 35
2.3 數(shù)據(jù)誤差與質量 36
2.3.1 數(shù)據(jù)誤差 36
2.3.2 數(shù)據(jù)質量 36
本章小結 37
思考練習 37
第3章數(shù)據(jù)整理 39
引例二戰(zhàn)期間轟炸機戰(zhàn)損率降低策略 39
學習目標 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 品質數(shù)據(jù)整理與圖示 41
3.2.1 品質數(shù)據(jù)整理 41
3.2.2 品質數(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)計表與統(tǒng)計圖合理使用 59
3.5.1 統(tǒng)計表的結構與設計 59
3.5.2 統(tǒng)計圖的繪制 60
本章小結 60
思考練習 61
第4章數(shù)據(jù)分布特征描述 64
引例平均人 64
學習目標 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 算術平均數(shù)、眾數(shù)與中位數(shù)間的關系 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 方差與標準差 77
4.2.5 離散系數(shù) 79
4.2.6 算術平均數(shù)與標準差的結合使用 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 84
思考練習 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：概率分布與抽樣分布 90
引例個體與個性的產(chǎn)生 90
學習目標 91
5.1 概率與概率分布 91
5.1.1 概率的獲得 91
5.1.2 概率的運算 92
5.1.3 概率分布 93
5.2 典型離散型隨機變量的概率分布 96
5.2.1 伯努利分布 96
5.2.2 二項分布 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 110
思考練習 111
綜合案例意外傷害險的賠付 112
第6章數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計 114
引例二戰(zhàn)期間德軍坦克數(shù)量估計 114
學習目標 115
6.1 參數(shù)估計原理 115
6.1.1 點估計 115
6.1.2 區(qū)間估計 119
6.2 總體均值區(qū)間估計 121
6.2.1 單總體均值的區(qū)間估計 121
6.2.2 雙總體均值差的區(qū)間估計 125
6.3 總體方差區(qū)間估計 130
6.3.1 單總體方差的區(qū)間估計 130
6.3.2 雙總體方差比的區(qū)間估計 131
本章小結 132
思考練習 133
第7章數(shù)據(jù)推理方法：假設檢驗 135
引例女士品茶 135
學習目標 135
7.1 假設檢驗的原理 136
7.1.1 假設檢驗的思路 136
7.1.2 假設檢驗的步驟 136
7.2 總體均值假設檢驗 140
7.2.1 單總體均值的假設檢驗 140
7.2.2 雙總體均值差的假設檢驗 144
7.3 總體方差假設檢驗 150
7.3.1 單總體方差的假設檢驗2檢驗 150
7.3.2 雙總體方差比的假設檢驗F檢驗 151
本章小結 152
思考練習 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
學習目標 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 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檢驗 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 176
思考練習 176
綜合案例不同地區(qū)公司盈利性差異 179
第9章因果關系研究模型：相關與回歸分析 181
引例高爾頓與回歸分析的起源 181
學習目標 182
9.1 相關分析與回歸分析 182
9.1.1 變量間的關系 182
9.1.2 相關關系的描述 183
9.1.3 相關關系的測度 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建 191
9.2.3 一元線性回歸方程的檢驗 194
9.2.4 一元線性回歸方程的預測 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建 203
9.3.3 多元線性回歸方程的檢驗 203
9.3.4 多元線性回歸方程的應用 205
本章小結 206
思考練習 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
學習目標 212
10.1 決策基礎 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 樂觀準則 218
10.2.2 悲觀準則 218
10.2.3 折中準則 219
10.2.4 后悔值準則 220
10.2.5 等可能準則 221
10.3 風險型決策 222
10.3.1 期望收益值準則 222
10.3.2 期望效用值準則 223
10.3.3 決策樹 226
本章小結 228
思考練習 228
附錄1 標準正態(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 238
第1章數(shù)據(jù)、模型與決策基礎 1
引例數(shù)的起源 1
學習目標 1
1.1 隨處可見的數(shù)據(jù) 2
1.1.1 數(shù)字化運動：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 15
思考練習 16
第2章數(shù)據(jù)收集 17
引例麥當勞選址的商圈調查 17
學習目標 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 問卷設計 28
2.2.1 問卷基本結構 28
2.2.2 提問項目設計 31
2.2.3 回答項目設計 32
2.2.4 問題順序設計 35
2.3 數(shù)據(jù)誤差與質量 36
2.3.1 數(shù)據(jù)誤差 36
2.3.2 數(shù)據(jù)質量 36
本章小結 37
思考練習 37
第3章數(shù)據(jù)整理 39
引例二戰(zhàn)期間轟炸機戰(zhàn)損率降低策略 39
學習目標 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 品質數(shù)據(jù)整理與圖示 41
3.2.1 品質數(shù)據(jù)整理 41
3.2.2 品質數(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)計表與統(tǒng)計圖合理使用 59
3.5.1 統(tǒng)計表的結構與設計 59
3.5.2 統(tǒng)計圖的繪制 60
本章小結 60
思考練習 61
第4章數(shù)據(jù)分布特征描述 64
引例平均人 64
學習目標 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 算術平均數(shù)、眾數(shù)與中位數(shù)間的關系 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 方差與標準差 77
4.2.5 離散系數(shù) 79
4.2.6 算術平均數(shù)與標準差的結合使用 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 84
思考練習 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：概率分布與抽樣分布 90
引例個體與個性的產(chǎn)生 90
學習目標 91
5.1 概率與概率分布 91
5.1.1 概率的獲得 91
5.1.2 概率的運算 92
5.1.3 概率分布 93
5.2 典型離散型隨機變量的概率分布 96
5.2.1 伯努利分布 96
5.2.2 二項分布 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 110
思考練習 111
綜合案例意外傷害險的賠付 112
第6章數(shù)據(jù)推理方法：參數(shù)估計 114
引例二戰(zhàn)期間德軍坦克數(shù)量估計 114
學習目標 115
6.1 參數(shù)估計原理 115
6.1.1 點估計 115
6.1.2 區(qū)間估計 119
6.2 總體均值區(qū)間估計 121
6.2.1 單總體均值的區(qū)間估計 121
6.2.2 雙總體均值差的區(qū)間估計 125
6.3 總體方差區(qū)間估計 130
6.3.1 單總體方差的區(qū)間估計 130
6.3.2 雙總體方差比的區(qū)間估計 131
本章小結 132
思考練習 133
第7章數(shù)據(jù)推理方法：假設檢驗 135
引例女士品茶 135
學習目標 135
7.1 假設檢驗的原理 136
7.1.1 假設檢驗的思路 136
7.1.2 假設檢驗的步驟 136
7.2 總體均值假設檢驗 140
7.2.1 單總體均值的假設檢驗 140
7.2.2 雙總體均值差的假設檢驗 144
7.3 總體方差假設檢驗 150
7.3.1 單總體方差的假設檢驗2檢驗 150
7.3.2 雙總體方差比的假設檢驗F檢驗 151
本章小結 152
思考練習 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
學習目標 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 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檢驗 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 176
思考練習 176
綜合案例不同地區(qū)公司盈利性差異 179
第9章因果關系研究模型：相關與回歸分析 181
引例高爾頓與回歸分析的起源 181
學習目標 182
9.1 相關分析與回歸分析 182
9.1.1 變量間的關系 182
9.1.2 相關關系的描述 183
9.1.3 相關關系的測度 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建 191
9.2.3 一元線性回歸方程的檢驗 194
9.2.4 一元線性回歸方程的預測 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建 203
9.3.3 多元線性回歸方程的檢驗 203
9.3.4 多元線性回歸方程的應用 205
本章小結 206
思考練習 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
學習目標 212
10.1 決策基礎 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 樂觀準則 218
10.2.2 悲觀準則 218
10.2.3 折中準則 219
10.2.4 后悔值準則 220
10.2.5 等可能準則 221
10.3 風險型決策 222
10.3.1 期望收益值準則 222
10.3.2 期望效用值準則 223
10.3.3 決策樹 226
本章小結 228
思考練習 228
附錄1 標準正態(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 238

你還可能感興趣

我要評論