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管理统计学


作者:
焦建玲等
定价:
30.00元
ISBN:
978-7-04-044711-8
版面字数:
300.000千字
开本:
16开
全书页数:
233页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2016-04-08
物料号:
44711-00
读者对象:
高等教育
一级分类:
管理
二级分类:
工商管理
三级分类:
工商管理

本教材围绕管理与经济中的统计问题,在简要介绍各类管理统计问题后,着重介绍了如何将管理问题转化为统计问题的思想方法和过程,在此基础上,重点阐 述如何应用统计学理论与方法对管理中的统计问题进行统计分析。内容包括:描述性统计分析、抽样和抽样分布、区间估计、假设检验、方差分析、相关与回归分 析、时间序列分析与预测。本书的显著特点为:①理论瘦身,弱化理论证明,强调理论和方法的应用;②注重实训,与专业统计软件SPSS 相结合,着力提高学生的统计分析和应用能力。

本书可作为高等院校经济与管理类各专业本科生教材,也可作为对统计理论与方法应用感兴趣的读者自学参考书。

  • 前辅文
  • 第一章 绪论
    • 第一节 管理中的统计问题
      • 一、生产运作管理与统计
      • 二、市场营销与统计
      • 三、产品质量管理与统计
      • 四、人力资源管理与统计
      • 五、投资风险管理与统计
    • 第二节 统计学概述
      • 一、统计的含义
      • 二、统计学分类
      • 三、基本术语
    • 第三节 统计数据
      • 一、统计数据的计量
      • 二、统计数据的质量
      • 三、影响统计数据质量的因素
    • 第四节 计算机与统计分析
  • 第二章 管理问题的统计建模
    • 第一节 问题定义
      • 一、案例背景
      • 二、问题转换
    • 第二节 问卷设计
      • 一、问卷结构
      • 二、问卷问题的设计
      • 三、问卷的预测试和修订
    • 第三节 统计误差及其控制
      • 一、统计误差的分类
      • 二、非抽样误差的来源及分类
      • 三、非抽样误差的控制
    • 第四节 统计数据预处理
      • 一、缺失值处理
      • 二、异常值处理
      • 三、数据标准化处理
  • 第三章 描述性统计分析
    • 第一节 统计数据整理与显示
      • 一、统计表
      • 二、统计分组
      • 三、频数分布
      • 四、统计图及类型
    • 第二节 集中程度的度量
      • 一、众数
      • 二、中位数
      • 三、分位数
      • 四、算术平均数
      • 五、众数、中位数和算术平均数的比较
    • 第三节 离散程度的度量
      • 一、异众比率
      • 二、极差
      • 三、四分位差
      • 四、方差和标准差
      • 五、离散系数
    • 第四节 利用SPSS进行数据整理和描述性统计分析
      • 一、频数分布分析及统计图绘制
      • 二、描述性统计分析
  • 第四章 抽样和抽样分布
    • 第一节 ABC公司的抽样问题
    • 第二节 简单随机抽样
      • 一、有限总体的抽样
      • 二、无限总体的抽样
    • 第三节 点估计
      • 一、点估计过程
      • 二、点估计的优良性标准
    • 第四节 抽样分布
      • 一、几个重要的分布
      • 二、抽样分布简介
      • 三、样本均值x的抽样分布
    • 第五节 p的抽样分布
      • 一、p的数字特征
      • 二、p抽样分布的形式
    • 第六节 其他抽样方法
      • 一、分层抽样
      • 二、整群抽样
      • 三、系统抽样
  • 第五章 区间估计
    • 第一节 总体均值的区间估计
      • 一、区间估计的概念
      • 二、置信区间
      • 三、总体均值μ的区间估计
    • 第二节 两个总体均值之差的区间估计
      • 一、独立样本
      • 二、配对样本
    • 第三节 总体比例的区间估计
      • 一、单一总体比例的区间估计
      • 二、两个总体比例之差的区间估计
    • 第四节 总体方差的区间估计
    • 第五节 样本容量的确定
      • 一、总体均值区间估计时样本容量的确定
      • 二、总体比例区间估计时样本容量的确定
  • 第六章 假设检验
    • 第一节 假设检验的原理
      • 一、假设检验的基本原理
      • 二、假设检验的步骤
      • 三、假设检验中的两类错误
      • 四、假设检验中的P值
    • 第二节 单一总体均值的假设检验
      • 一、总体方差已知时大样本单一总体均值的检验
      • 二、总体方差未知时大样本单一总体均值的假设检验
      • 三、总体方差未知时小样本单一总体均值的假设检验
    • 第三节 两个总体均值差的假设检验
      • 一、σ21,σ22已知,或大样本情况(独立样本)
      • 二、σ21,σ22未知,且小样本情况(独立样本)
      • 三、配对样本
    • 第四节 总体比例的假设检验
      • 一、单一总体比例的假设检验
      • 二、两个总体比例之差的假设检验
    • 第五节 总体方差的假设检验
      • 一、单一总体方差的假设检验
      • 二、两个总体方差比的假设检验
    • 第六节 利用SPSS进行假设检验
      • 一、单一样本t检验
      • 二、两个独立样本的t检验
      • 三、配对样本的t检验
  • 第七章 方差分析
    • 第一节 方差分析的原理
    • 第二节 单因素试验的方差分析
      • 一、数学模型与数据结构
      • 二、参数点估计
      • 三、显著性检验
      • 四、多重比较与区间估计
    • 第三节 双因素试验的方差分析
      • 一、数据结构
      • 二、离差平方和的分解与双因素方差分析表
    • 第四节 利用SPSS进行单因素方差分析
      • 一、主要步骤
      • 二、结果和讨论
  • 第八章 相关与回归分析
    • 第一节 相关分析
      • 一、相关系数概念
      • 二、相关系数的计算
      • 三、相关系数显著性检验
    • 第二节 一元线性回归分析
      • 一、一元线性回归模型
      • 二、参数估计——最小二乘法
      • 三、回归模型有效性检验
      • 四、利用回归方程进行预测
    • 第三节 多元线性回归分析
      • 一、多元线性回归模型
      • 二、回归方程显著性检验
      • 三、回归系数显著性检验
      • 四、回归模型的拟合优度
    • 第四节 曲线回归分析
    • 第五节 利用SPSS进行相关与回归分析
  • 第九章 时间序列分析与预测
    • 第一节 时间序列的概念及分类
      • 一、时间序列的概念
      • 二、时间序列的分类
    • 第二节 时间序列的描述性分析
      • 一、水平指标
      • 二、速度指标
    • 第三节 时间序列的长期趋势和季节变动分析
      • 一、时间序列的构成因素
      • 二、时间序列的分解模型
      • 三、时间序列的长期趋势分析
      • 四、季节变动的测定
      • 五、利用长期趋势和季节变动进行预测
    • 第四节 循环变动和不规则变动的测定
      • 一、循环变动的测定
      • 二、不规则变动的测定
    • 第五节 利用SPSS进行时间序列分析
  • 附表
    • 附表1 标准正态分布表
    • 附表2 t分布表
    • 附表3 χ2分布表
    • 附表4 F分布
    • 附表5 多重比较中的q表
    • 附表6 关键名词英汉对照
  • 参考文献

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