高等院校管理科学与工程规划教材·应用统计学：经济与管理中的数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

徐哲 等 著

图书标签:

• 管理科学与工程
• 应用统计学
• 经济学
• 管理学
• 数据分析
• 高等教育
• 教材
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302268161

版次：1

商品编码：10862736

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 徐哲/高等院校管理科学与工程规划教材

开本：16开

出版时间：2011-11-01

用纸：胶版纸

页数：471

正文语种：中文

内容简介

统计学是一门研究如何搜集、整理、描述、显示和分析数据，帮助人们认识和探索系统的主要特征和内在数量规律性的学科。作为数据分析的一种重要工具，统计方法已经成为经济与管理学科领域的研究者和实际工作者的必备知识，是经济与管理类各专业学生必修的核心课程。本书从经济与管理学科对统计分析的要求出发，重点介绍应用统计学中的基础理论方法及其分析技术。与以往同类教材相比，本书增加和强化了经济管理统计分析方法及应用部分的章节，如抽样调查、非参数统计、多元统计分析，并且增加了案例分析和统计软件的应用。希望可以帮助读者更全面地掌握应用统计学的基本原理、方法和应用技巧，使得应用统计学方法真正成为一个实用的工具。
《高等院校管理科学与工程规划教材·应用统计学：经济与管理中的数据分析》可作为高等院校经济管理专业本科生“应用统计学”课程的教材，也可作为mba的教材和参考书，同时可供广大实际工作者参考。

作者简介

徐哲，北京航空航天大学经济管理学院企业管理系教授、博士生导师。现为中国质量协会学术教育工作委员会委员、中国商业统计学会理事。
石晓军，北京航空航天大学经济管理学院保险与风险管理系教授、博士生导师。
杨继平，北京航空航天大学经济管理学院金融系副教授，硕士生导师。现为全国统计方法应用标准化技术委员会委员、西方金融学会会员。
王惠文，北京航空航天大学经济管理学院管理科学与工程系教授、博士生导师，经济管理学院院长，北航复杂数据分析研究中心主任，并兼任北京市政协第十一届委员会常委以及市政协提案委员会副主任。现为国际统计学学会（ISI）会员、国际统计计算学会（IASC）会员、全国统计教育委员会常务理事、中国市场学会常务理事、中国商业统计学会常务理事、全国商业自动化标准技术委员会委员、中科院虚拟经济与数据科学研究中心客座研究员、《北京航空航天大学学报（社科版）》副主任、《数理统计与管理》编委、《中国非公经济统计年鉴》编委、Journalof Symbolic Data Analysis编委。
柏满迎，北京航空航天大学经济管理学院保险与风险管理系教授、系主任、硕士生导师。现为中国企业运筹学会理事，中国保险学会理事，

目录

第一章 绪论
第一节 统计与统计学
第二节 统计数据的计量与类型
第三节 统计分析的基本概念
第四节 统计学分科
第六节 统计学在经济管理中的应用举例
本章小结
思考题

第二章 统计数据的收集、整理与展示
第一节 统计资料的收集
第二节 统计数据的整理
第三节 统计表与统计图
第四节 品质数据的图形展示
第五节 数量数据的图形展示
第六节 统计软件的应用
本章小结
思考与练习题

第三章 统计数据分布特征的描述
第一节 数据分布的集中趋势
第二节 数据分布的离散程度
第三节 集中趋势与离散程度的综合运用
第四节 数据分布形状的测度
第五节 统计软件应用
本章小结
思考与练习题
案例分析

第四章 正态总体的抽样分布
第一节 抽样分布的概念
第二节 正态分布及其三大抽样统计量分布
本章小结
思考与练习题
案例分析

第五章 参数估计
第一节 参数估计概述
第二节 点估计
第三节 一个总体参数的区间估计
第四节 两个总体参数的区间估计
第五节 样本容量的确定
第六节 统计软件应用
本章小结
思考与练习题
案例分析

第六章 抽样调查基础
第一节 基本概念
第二节 简单随机抽样
第三节 分层随机抽样
第四节 多阶段抽样
第五节 整群随机抽样
第六节 系统抽样
第七节 统计软件应用与案例研究
本章小结
思考与练习题
案例分析

第七章 假设检验
第一节 假设枪验摹本原理
第二节 一个总体参数的假设检验
第三节 两个总体参数的假设检验
第四节 假设检验中的其他问题
第五节 统计软件应用
本章小结
思考与练习题
案例分析

第八章 试验设计与方差分析初步
第一节 试验设计与方差分析概述
第二节 单因素试验设计与方差分析
第三节 配对比较试验设计与方差分析
第四节 随机化区组设计与方差分析
第五节 二因素无交互作用试验设计与方差分析
第六节 二因素且有交互作用的试验设计与方差分析
第七节 统计软件应用
本章小结
凰老与练习颇
案例分析

第九章 非参数统计初步
第一节 卡方检验
第二节 单个总体的位置检验：符号检验
第三节 两个总体的比较
第四节 多个总体的比较
第五节 其他非参数统计方法
本章小结
思考与练习题
案例分析

第十章 线性回归分析
第一节 相关系数的概念
第二节 线性回归模型
第三节 最小二乘估计方法
第四节 模型效果分析
第五节 显著性检验
第六节 变量筛选方法
第七节 残差分析
第八节 案例分析与统计软件应用
第九节 虚拟自变量的回归
第十节 拟线性回归模型
第十一节 异常值的问题
第十二节 多重相关性问题
本章小结
思考与练习题
案例分析

第十一章 主成分分析
第一节 工作目标和基本思路
第二节 主成分分析的计算方法
第三节 辅助分析技术
第四节 因子分析方法
第五节 统计软件应用与案例研究
本章小结
思考与练习题
案例分析

第十二章 聚类分析和判别分析
第一节 聚类分析
第二节 判别分析
第三节 统计软件应用
本章小结
思考与练习题

第十三章 时间序列分析和预测
第一节 时间序列的概念和种类
第二节 时间序列的水平与速度分析
第三节 时间序列的构成和预测模型
第四节 长期趋势的测定
第五节 季节变动的测定
第六节 循环波动的测定
第七节 统计软件应用
本章小结
思考与练习题
案例分析

第十四章 指数
第一节 指数概述
第二节 总指数的编制方法
第三节 指数体系和因素分析
第四节 几种常用的价格指数
本章小结
思考与练习题
案例分析
附录常用统计表
中英文专业术语对照
参考文献

前言/序言

《统计学：洞察经济与管理决策的利器》 内容简介 在当今信息爆炸、数据驱动的时代，理解和运用统计学已不再是特定学科的专属技能，而是成为各行各业从业者乃至普通公民必备的核心素养。无论是宏观经济的趋势预测，还是微观企业的运营优化，亦或是市场动态的敏锐捕捉，都离不开对数据的深刻洞察与严谨分析。本书旨在为读者提供一套系统、实用且与时俱进的统计学知识体系，帮助他们掌握运用统计方法解决实际经济与管理问题的能力，从而做出更科学、更精准的决策。 本书的编写理念是“理论与实践并重”，在系统阐述统计学基本概念、原理与方法的同时，高度关注其在经济学、管理学等领域的广泛应用。我们力求用清晰易懂的语言，结合丰富的案例，将抽象的统计理论转化为可操作的分析工具，使读者能够真正理解并灵活运用所学知识。 第一篇：统计学基础与描述性统计 本篇为读者打下坚实的统计学基础，介绍统计学的基本概念、研究方法和数据类型。我们将从“什么是统计学”开始，探讨其在认识世界、解决问题中的重要作用。 导论：统计学在经济与管理中的角色 数据时代的到来与统计学的重要性 统计学在宏观经济分析、企业管理、市场营销、金融投资等领域的应用概览 统计思维的培养：从数据到洞察 数据与变量 数据的来源与收集方法（普查、抽样、实验设计初步） 变量的类型：分类变量（定类、定序）、数值变量（定距、定比） 数据的层次与尺度 数据的整理与可视化 频数分布与累积频数分布的构建 频数表格的设计与解读 图表工具的应用： 定性数据图示：饼图、条形图、柱状图 定量数据图示：直方图、频率多边形、累积频数曲线 散点图：揭示变量间的关系 箱线图：展示数据分布与异常值 集中趋势的度量 均值（算术平均数）：计算、性质与适用范围 中位数：计算、性质与对异常值的稳健性 众数：识别最常见数值 加权平均数：在特定情境下的应用 多中心趋势度量量的比较与选择 离散趋势的度量 极差：简单但易受异常值影响 方差与标准差：衡量数据离散程度的核心指标，及其统计意义 变异系数：标准化离散程度，便于跨组比较 四分位差与百分位数：描述数据分布的更精细方式 偏度和峰度的分析 偏度：衡量分布的对称性，区分左偏、右偏与对称分布 峰度：衡量分布的“尖锐”程度，与正态分布的比较 利用偏度和峰度初步判断数据分布特征 第二篇：概率论基础与概率分布 概率论是统计推断的基石。本篇将带领读者进入概率的世界，理解随机事件的发生规律，并介绍几种重要的概率分布，为后续的推断统计打下基础。 概率的基本概念 随机事件与样本空间 事件的关系：互斥事件、对立事件 概率的定义：古典概率、经验概率、主观概率 概率的基本性质与计算规则：加法法则、乘法法则 条件概率与独立事件 全概率公式与贝叶斯公式：在不确定性下的推理 随机变量及其分布 离散型随机变量与概率质量函数（PMF） 连续型随机变量与概率密度函数（PDF） 累积分布函数（CDF）：描述随机变量取值不超过某一值的概率 重要的离散概率分布 二项分布（Binomial Distribution）：描述独立重复试验中成功次数的概率 泊松分布（Poisson Distribution）：描述单位时间或空间内事件发生次数的概率 几何分布（Geometric Distribution）：描述首次成功所需的试验次数的概率 重要的连续概率分布 均匀分布（Uniform Distribution）：在一定区间内等概率分布 正态分布（Normal Distribution / Gaussian Distribution）：自然界和社会现象中最普遍的分布，其重要性及性质（钟形曲线、对称性、68-95-99.7法则） 标准正态分布（Standard Normal Distribution）：均值为0，标准差为1的正态分布，便于查表计算 指数分布（Exponential Distribution）：描述两次事件发生间隔时间的概率 中心极限定理 定理的陈述与重要性：无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布 中心极限定理在统计推断中的关键作用 第三篇：统计推断 本篇是本书的核心部分，将介绍如何从样本数据推断总体特征。我们将深入探讨参数估计与假设检验两种主要的统计推断方法，并通过大量案例展示其在经济与管理决策中的强大应用。 参数估计 点估计： 矩估计法：利用样本矩估计总体矩 最大似然估计法（MLE）：寻找使样本观测值出现概率最大的参数值 点估计量的性质：无偏性、有效性、一致性 区间估计： 置信区间（Confidence Interval）：估计总体参数的可能取值范围 单个总体均值的置信区间： 总体方差已知时（Z分布） 总体方差未知时（t分布） 单个总体比例的置信区间 两个总体均值差的置信区间（独立样本与配对样本） 两个总体比例差的置信区间 置信区间的解释与应用：如何理解置信水平 假设检验 假设检验的基本原理：建立原假设（H0）与备择假设（H1），根据样本数据判断是否拒绝原假设 检验的步骤：明确假设、选择检验统计量、设定显著性水平（α）、计算p值、做出决策 第一类错误（α错误）与第二类错误（β错误） 功效（Power of Test）：1-β 单个总体均值的假设检验： Z检验（总体方差已知） t检验（总体方差未知） 单个总体比例的假设检验 两个总体均值差的假设检验（独立样本与配对样本） 两个总体比例差的假设检验 卡方（χ²）检验： 拟合优度检验：检验样本数据是否符合某个理论分布 独立性检验：检验两个分类变量之间是否存在关联 F检验：在方差分析（ANOVA）中的应用，用于比较多个均值 第四篇：回归分析与相关分析 回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具，在经济预测、市场分析、生产管理等领域有着广泛的应用。本篇将深入讲解简单线性回归、多元线性回归，并介绍相关分析，帮助读者量化和理解变量间的依存关系。 相关分析 相关系数：衡量两个变量之间线性关系的方向和强度 Pearson积矩相关系数：适用于连续变量 Spearman等级相关系数：适用于有序变量或非线性关系 散点图与相关关系的可视化 相关系数的解释与局限性：相关不等于因果 简单线性回归 回归模型：y = β0 + β1x + ε 最小二乘法（OLS）：估计回归系数（截距β0与斜率β1） 回归方程的解释：斜率的含义，截距的含义 拟合优度： 决定系数（R²）：解释因变量变异中被自变量解释的比例 调整决定系数：考虑自变量个数的影响 回归系数的显著性检验（t检验） 回归模型的整体显著性检验（F检验） 残差分析：检查模型假设是否满足，识别异常值 预测与置信区间：预测单个新观测值的区间 多元线性回归 模型扩展：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βkxk + ε 回归系数的解释：在控制其他变量不变的情况下，某一自变量对因变量的边际影响 多重共线性：自变量之间高度相关对模型估计的影响 模型的选择与变量筛选：逐步回归、向前选择、向后删除等方法 虚拟变量（Dummy Variables）：处理分类自变量 交互项（Interaction Terms）：刻画变量之间乘积的影响 模型诊断与改进：残差分析、异方差检验、自相关检验 第五篇：时间序列分析与统计决策 本篇将介绍时间序列分析的基本方法，用于分析和预测具有时间顺序的数据；并简要介绍统计决策理论，帮助读者在不确定性下进行最优选择。 时间序列分析基础 时间序列数据的特点：趋势、季节性、周期性、随机性 平稳时间序列的概念 平滑技术：移动平均法 指数平滑法：简单指数平滑、霍尔特指数平滑 ARIMA模型简介（Autoregressive Integrated Moving Average） 预测的应用：销售预测、经济指数预测 决策分析基础 决策树：图形化展示决策过程与结果 期望货币价值（EMV）：在不确定性下的期望收益 风险分析：在决策中考虑不确定性 第六篇：统计软件应用与数据挖掘初步 为了让读者更好地将统计理论应用于实践，本篇将引导读者了解常用的统计软件，并初步介绍数据挖掘的相关概念。 常用统计软件介绍 Excel在基础统计分析中的应用 SPSS/SAS/R/Python在统计建模与分析中的优势 如何使用软件进行数据导入、清洗、描述性统计、可视化、回归分析、假设检验等 数据挖掘入门 数据挖掘的定义与流程 聚类分析（Clustering Analysis）初步：无监督学习，发现数据中的自然分组 分类（Classification）初步：监督学习，构建模型对新数据进行分类（例如，逻辑回归、决策树的简单介绍） 数据挖掘在市场细分、客户画像、风险控制等方面的应用 本书特色： 理论与应用紧密结合： 每一章节都配有大量贴合经济与管理实际的案例，帮助读者理解理论的实际意义。 循序渐进的教学设计： 从基础概念到高级方法，层层递进，确保读者能够逐步掌握统计学知识。 强调统计思维： 不仅教授方法，更注重培养读者分析问题、解决问题的逻辑思维能力。 注重实践操作： 引导读者通过统计软件进行实际数据分析，提升动手能力。 语言通俗易懂： 避免过于专业和晦涩的术语，力求使非统计学专业的读者也能轻松理解。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解 经济和管理现象背后的数据规律。 熟练运用 各种统计工具进行数据分析。 有效解读 统计报告和研究结果。 自信地 基于数据做出科学、理性的决策。 无论您是商学院的学生、企业管理者、市场分析师、金融从业者，还是对数据分析感兴趣的任何人，本书都将是您提升专业能力、增强决策能力的得力助手。让我们一起走进统计学的世界，用数据点亮智慧，驱动成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配得体，字体选择也很有档次，一看就是精心制作的。拿到手里，首先感觉到的是纸张的质感非常棒，厚实而又不失柔和，翻阅起来手感极佳，这对于长时间阅读来说是个不小的加分项。我特别欣赏它在细节上的处理，比如书脊的装帧，非常牢固，让人放心久放。不过，我得说，这本书的定价稍微偏高了一点，对于还在摸索阶段的学生来说，可能需要一些经济上的考量才能入手。如果能更亲民一些，相信会有更广泛的读者群。总而言之，从外在包装到内在品质，这本书都展现出一种专业且严谨的态度，给人一种“物有所值”的初步印象，只是价格稍微有点让人望而却步。

评分☆☆☆☆☆

对于一个已经有一定基础的学习者来说，这本书的价值更多体现在其系统性和启发性上。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一个思维导图的构建过程，引导读者如何系统性地思考和解决管理科学中的量化问题。书中的图表制作精良，数据可视化效果极佳，每一张图都像是精心设计的艺术品，清晰地传达了复杂的信息。我发现自己时不时会停下来，对着某个图表思考很久，从中领悟到一些新的分析角度。如果非要挑剔的话，我希望配套的在线资源能够更丰富一些，比如提供更多互动式的练习题或代码示例，这样理论与实践的结合就能更加紧密无间了。总体来说，这是一本值得珍藏和反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的过程中，我明显感觉到作者在力求内容的前沿性和实用性上做出的努力。很多当前业界非常关注的热点分析方法和技术，都在书中得到了详尽的介绍，这对于我们这些希望将所学知识应用到实际工作中的人来说，简直是宝藏。我尤其喜欢它提供的那些“案例分析”环节，它们不仅仅是教科书式的理论复述，而是融入了真实的商业场景和数据挑战，让人能立刻感受到统计学在商业决策中的巨大能量。如果说有什么可以改进的地方，我觉得如果能加入更多关于数据伦理和隐私保护方面的讨论，那就更加完美了，毕竟在当下这个大数据时代，这些方面的重要性日益凸显。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我花了很长时间才决定入手这本书，主要是因为市面上同类书籍太多了，让人眼花缭乱。最终选择它，很大程度上是冲着编写团队的学术声誉去的。阅读体验下来，这本书确实没有辜负我的期待。它的行文风格非常严谨，学术气息浓厚，但又不失温度，不会让人觉得枯燥乏味。作者对于细节的把握达到了吹毛求疵的程度，几乎找不到明显的排版错误或引用疏漏，这体现了极高的专业素养。唯一的不足在于，某些高级主题的拓展性内容稍微有点不足，感觉像是一个很好的起点，但还未完全深入到足以应对尖端研究的深度，或许需要配合更专业的进阶读物来弥补这一块。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得非常清晰，脉络分明，即使是初次接触这个领域的读者，也能很快找到学习的切入点。作者在阐述复杂概念时，总能找到非常生动有趣的类比，让那些抽象的统计学原理变得直观易懂，这一点我深感佩服。比如，在介绍假设检验的那一章，作者采用了一个非常贴近实际生活的案例，我一下子就理解了那个理论的精髓，而不是仅仅停留在公式的表面。唯一的遗憾是，部分涉及到软件操作的步骤描述略显单薄，如果是零基础的读者，可能需要额外花时间去查阅其他资料来配合学习。整体来看，教材的编写者显然是下了大功夫来平衡理论深度和可读性之间的关系的，这使得学习过程变得相对愉快和高效。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，下次继续购买

评分☆☆☆☆☆

很好的书

评分☆☆☆☆☆

包装和质量都不错，书没有损坏，快递服务态度比较满意哦，信赖京东

评分☆☆☆☆☆

比较好的一本书，准备做教材用。

评分☆☆☆☆☆

非常好。 速度快 。正版书

评分☆☆☆☆☆

还不错，就是有少许错误，不过老师给了更正表，敬业。

评分☆☆☆☆☆

京东买东西还是真的很方便的

评分☆☆☆☆☆

书有点褶皱，但总体不错。

评分☆☆☆☆☆

老师指定教材，很好的统计学书籍。