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管理统计学
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｡
作者：
焦建玲等
定价：
30.00 元
出版时间：
2016-04-08
ISBN：
978-7-04-044711-8
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
重点项目：
暂无
版面字数：
300千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
页数：
233
最新印次时间：
2016年01月
- 目录
- 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
- 一、生产运作管理与统计
- 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
- 一、统计的含义
- 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
- 一、统计数据的计量
- 第四节 计算机与统计分析
- 第一节 管理中的统计问题
- 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
- 一、案例背景
- 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
- 一、问卷结构
- 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
- 一、统计误差的分类
- 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
- 一、缺失值处理
- 第一节 问题定义
- 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
- 一、统计表
- 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
- 一、众数
- 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
- 一、异众比率
- 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
- 一、频数分布分析及统计图绘制
- 第一节 统计数据整理与显示
- 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
- 一、有限总体的抽样
- 第三节 点估计
- 一、点估计过程
- 二、点估计的优良性标准
- 一、点估计过程
- 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
- 一、几个重要的分布
- 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
- 一、p的数字特征
- 第六节 其他抽样方法
- 一、分层抽样
- 二、整群抽样
- 三、系统抽样
- 一、分层抽样
- 第一节 ABC公司的抽样问题
- 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
- 一、区间估计的概念
- 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
- 一、独立样本
- 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
- 一、单一总体比例的区间估计
- 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
- 一、总体均值区间估计时样本容量的确定
- 第一节 总体均值的区间估计
- 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
- 一、假设检验的基本原理
- 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
- 一、总体方差已知时大样本单一总体均值的检验
- 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
- 一、σ21,σ22已知，或大样本情况（独立样本）
- 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
- 一、单一总体比例的假设检验
- 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
- 一、单一总体方差的假设检验
- 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
- 一、单一样本t检验
- 第一节 假设检验的原理
- 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
- 一、数学模型与数据结构
- 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
- 一、数据结构
- 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
- 一、主要步骤
- 第一节 方差分析的原理
- 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
- 一、相关系数概念
- 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
- 一、一元线性回归模型
- 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
- 一、多元线性回归模型
- 第四节 曲线回归分析
- 第五节 利用SPSS进行相关与回归分析
- 第一节 相关分析
- 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
- 一、时间序列的概念
- 第二节 时间序列的描述性分析
- 一、水平指标
- 二、速度指标
- 一、水平指标
- 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
- 一、时间序列的构成因素
- 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
- 一、循环变动的测定
- 第五节 利用SPSS进行时间序列分析
- 第一节 时间序列的概念及分类
- 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
- 附表1 标准正态分布表
- 参考文献
- 前辅文
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