商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)（原書第6版）

譯者序
作者簡介
前言
第1章 為什么要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)
　1.1 不確定環(huán)境下的決策
　1.2 抽樣
　1.3 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)
第2章 描述數(shù)據(jù)：圖表
　2.1 變量的類型
　2.2 描述分類變量的圖表
　2.3 描述時(shí)間序列數(shù)據(jù)的圖表
　2.4 描述數(shù)值型變量的圖表
　2.5 描述變量關(guān)系的圖表
　2.6 數(shù)據(jù)表述錯(cuò)誤
第3章 描述數(shù)據(jù)：數(shù)值
　3.1 集中趨勢的測量
　3.2 離散趨勢的測量值
　3.3 加權(quán)平均數(shù)和分組數(shù)據(jù)的測量
　3.4 變量之間關(guān)系的測量值
　3.5 線性關(guān)系的獲取
第4章 概率
　4.1 隨機(jī)試驗(yàn)、結(jié)果、事件
　4.2 概率及其基本原理
　4.3 概率法則
　4.4 二元概率
　4.5 貝葉斯定理
第5章 離散型隨機(jī)變量及其概率分布
　5.1 隨機(jī)變量
　5.2 離散型隨機(jī)變量的概率分布
　5.3 離散型隨機(jī)變量的性質(zhì)
　5.4 二項(xiàng)分布
　5.5 超幾何分布
　5.6 泊松概率分布
　5.7 聯(lián)合分布離散型隨機(jī)變量
第6章 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率分布
　6.1 連續(xù)型隨機(jī)變量
　6.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的期望值
　6.3 正態(tài)分布
　6.4 用正態(tài)分布對二項(xiàng)分布進(jìn)行
　6.4 近似
　6.5 指數(shù)分布
　6.6 連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布
第7章 抽樣和抽樣分布
　7.1 從總體中抽樣
　7.2 樣本均值的抽樣分布
　7.3 樣本比例的抽樣分布
　7.4 樣本方差的抽樣分布
第8章 估計(jì)：單個(gè)總體的估計(jì)
　8.1 點(diǎn)估計(jì)量的性質(zhì)
　8.2 均值的置信區(qū)間：總體方差
　8.2 已知
　8.3 均值的置信區(qū)間：總體方差
　8.3 未知
　8.4 總體比例的置信區(qū)間
　8.4 （大樣本）
第9章 參數(shù)估計(jì)的進(jìn)一步討論
　9.1 兩個(gè)正態(tài)總體均值差異的置信
　9.1 區(qū)間
　9.2 兩個(gè)正態(tài)分布總體均值差異的
　9.2 置信區(qū)間：總體方差未知
　9.3 兩個(gè)總體比例差異的置信區(qū)間
　9.3 （大樣本）
　9.4 正態(tài)分布總體方差的置信區(qū)間
　9.5 樣本容量的確定
第10章 假設(shè)檢驗(yàn)
　10.1 假設(shè)檢驗(yàn)的概念
　10.2 正態(tài)分布均值的檢驗(yàn)：總體
　10.2 方差已知
　10.3 正態(tài)分布均值的檢驗(yàn)：總體
　10.3 方差未知
　10.4 總體比例的檢驗(yàn)（大樣本）
　10.5 評價(jià)檢驗(yàn)的效力
第11章 假設(shè)檢驗(yàn)II
　11.1 兩個(gè)總體均值差異的檢驗(yàn)
　11.2 兩總體比例差異的檢驗(yàn)
　11.2 （大樣本）
　11.3 一個(gè)正態(tài)分布方差的檢驗(yàn)
　11.4 兩正態(tài)分布總體方差相等的
　11.4 檢驗(yàn)
　11.5 假設(shè)檢驗(yàn)的評論
第12章 簡單線性回歸
　12.1 相關(guān)性分析
　12.2 線性回歸模型
　12.3 用最小二乘法求系數(shù)估計(jì)值
　12.4 線性回歸方程的解釋效力
　12.5 統(tǒng)計(jì)推斷：假設(shè)檢驗(yàn)和
　12.5 置信區(qū)間
　12.6 預(yù)測
　12.7 圖形分析
第13章 多元回歸
　13.1 多元回歸模型
　13.2 系數(shù)的估計(jì)
　13.3 多元回歸方程的解釋效力
　13.4 單個(gè)回歸系數(shù)的置信區(qū)間和
　13.4 假設(shè)檢驗(yàn)
　13.5 回歸系數(shù)的檢驗(yàn)
　13.6 預(yù)測
　13.7 非線性模型的轉(zhuǎn)化
　13.8 回歸模型的虛擬變量
　13.9 多元回歸分析的應(yīng)用方法
第14章 回歸分析的進(jìn)一步討論
　14.1 建立模型的方法論
　14.2 虛擬變量和試驗(yàn)設(shè)計(jì)
　14.3 因變量的滯后值作為回歸量
　14.4 設(shè)定的偏差
　14.5 多重共線性
　14.6 異方差性
　14.7 誤差的自相關(guān)
第15章 非參數(shù)估計(jì)
　15.1 符號檢驗(yàn)和置信區(qū)間
　15.2 威爾科克森符號秩檢驗(yàn)
　15.3 曼(惠特尼U檢驗(yàn)1
　15.4 威爾科克森秩和檢驗(yàn)
　15.5 斯皮爾曼秩相關(guān)
第16章 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和列聯(lián)表
　16.1 確定概率的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
　16.2 總體參數(shù)未知的擬合優(yōu)度
　16.2 檢驗(yàn)
　16.3 列聯(lián)表
第17章 方差分析
　17.1 幾個(gè)總體均值的比較
　17.2 單因素方差分析
　17.3 克魯斯卡爾-沃利斯檢驗(yàn)
　17.4 雙因素方差分析：每個(gè)單元格
　17.4 包含一個(gè)觀測值，隨機(jī)分組
　17.5 雙因素方差分析：每個(gè)單元格
　17.5 包含一個(gè)以上觀測值
第18章 質(zhì)量簡介
　18.1 質(zhì)量的重要性
　18.2 均值和標(biāo)準(zhǔn)差的控制圖
　18.3 生產(chǎn)過程的能力
　18.4 比例的控制圖
　18.5 發(fā)生次數(shù)的控制圖
第19章 時(shí)間序列分析與預(yù)測
　19.1 指數(shù)
　19.2 隨機(jī)性的非參數(shù)檢驗(yàn)
　19.3 時(shí)間序列成分
　19.4 移動平均
　19.5 指數(shù)平滑
　19.6 自回歸模型
　19.7 自回歸綜合移動平均模型2
第20章 抽樣的進(jìn)一步討論
　20.1 抽樣研究的基本步驟
　20.2 抽樣和非抽樣誤差
　20.3 簡單隨機(jī)抽樣
　20.4 分層抽樣
　20.5 確定樣本容量
　20.6 其他抽樣方法
第21章 統(tǒng)計(jì)決策理論
　21.1 不確定性條件下的決策
　21.2 不包含確定概率的解決方案：
　21.2 最大最小準(zhǔn)則、最小最大遺憾
　21.2 準(zhǔn)則
　21.3 期望貨幣化價(jià)值、決策樹
　21.4 樣本信息：貝葉斯分析與評價(jià)
　21.5 考慮風(fēng)險(xiǎn)：效用分析
附錄A 表格
附錄B 偶數(shù)題答案
本書附錄B偶數(shù)題答案在隨書所附光盤中。