管理统计学/国家精品课程·普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘金兰 著

图书标签:

• 管理统计学
• 统计学
• 高等教育
• 教材
• 国家精品课程
• 规划教材
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 经济管理

出版社： 天津大学出版社

ISBN：9787561824177

版次：1

商品编码：10039209

包装：平装

丛书名： 国家精品课程·普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2007-01-01

用纸：胶版纸

页数：219

字数：296000

编辑推荐

　　《管理统计学/国家精品课程·普通高等教育“十一五”国家规划教材》可作为高等院校经济管理类专业本科生和研究生的教材，也可作为其他对于统计理论和应用方法感兴趣的企业界、学术界人士的自学参考书。

内容简介

　　本书是美国哲学家瓦莱加一诺伊介绍海德格尔《哲学献文(从本有而来)》的一本导读性著作。作为德国著名海德格尔专家赫尔曼的弟子，作者在书中秉承了赫尔曼忠于海德格尔思想的研究风格，“忠实地”撰写了这部《海德格尔<哲学献文>导论》。《哲学献文》以艰深和晦涩著称，有鉴于此，对于一部导论而言，“忠实的”介绍也许恰恰是它的优点。不过，它并不是一本一目了然的著作。希望接近《献文》的革命性思想的读者，需要熟悉和理解与这种思想相对应的，专属于它的，与传统哲学迥然有别的术语和行文风格。艰深的思想闪烁在晦涩的表达和玄机重重的暗示之中，需要耐心的推敲。虽然本书对《献文》做了“全面的”介绍，但是无论在问题的深度上还是广度上，一本导读都无法取代对《献文》本身的阅读，正如作者所说，它只是一根帮助大家进入《献文》的拐杖。

内页插图

目录

第1章 统计资料
1.1 统计资料的基本概念
1.2 统计资料的收集
1.3 统计调查
1.4 调查误差
习题

第2章 统计资料的整理
2.1 统计表
2.2 统计图
2.3 双变量的二元分布
习题

第3章 统计资料的综合
3.1 表示集中位置的特征数
3.2 表示变异（分散）程度的特征数
3.3 表示偏倚情况或程度的特征数
3.4 五数概括法
3.5 盒形图
习题

第4章 统计抽样与抽样分布
4.1 关于抽样的基本概念
4.2 几种与正态分布有关概率分布
4.3 样本平均数的抽样分布
4.4 中心极限定理
习题

第5章 参数估计
5.1 点估计
5.2 区间估计
5.3 样本容量的确定
习题

第6章 假设检验
6.1 假设检验的一般问题
6.2 正态总体参数的假设检验
6.3 总体比率的假设检验
6.4 第二类错误概率
6.5 对总体均值进行假设检验时样本容量的确定
6.6 非参数的假设检验
习题

第7章 抽样方法
7.1 简单随机抽样
7.2 分层简单随机抽样
7.3 整群抽样
7.4 系统抽样
习题

第8章 方差分析
8.1 方差分析的原理
8.2 单因素试验的方差分析
8.3 双因素方差分析
8.4 正交试验设计
习题

第9章 一元线性回归
9.1 回归分析的基本概念
9.2 一元线性回归模型
9.3 总平方和分解
9.4 样本确定系数与样本相关系数
9.5 一元线性回归显著性检验
9.6 模型适合性分析
9.7 E（Y）的区间估计
9.8 因变量Y的预测
习题

第10章 多元性回归
10.1 多元线性回归模型
10.2 参数的最小二乘估计
10.3 回归方程的显著性检验
10.4 回归系数的显著性检验
习题
第11章 时间序列和指数
附录
附表
参考文献

前言/序言

　　随着管理现代化和科学化进程的不断加快，管理统计学正在发挥着更大的作用并得到更广泛的重视。自20世纪80年代管理统计学引入我国以来，我国各高等院校的经济管理类专业均先后开设了这门课程。进入21世纪，信息与计算机技术的迅猛发展，为管理统计学发展提供了新的机遇与挑战，教学理念、内容和方法都发生了巨大变化。在此背景下，为了满足实践发展和教学的新需求，本书编者吸取统计理论和方法最新的研究成果，同时结合多年的教学经验编写了《管理统计学》一书。本教材在教学内容上突出管理特色，将统计学的理论方法与经济管理中的具体问题相结合；同时更注重专业统计软件的应用，专门介绍了常用统计工具的使用方法。
　　本教材为国家精品课程建设成果。现已建成的管理统计学课程网站，特色性地设立了在线课堂、实验教学、交流空问、统计前沿、统计资源等栏目，可以全方位提供管理统计学教学支持。
　　本教材共11章，在编写中按照统计理论、描述性统计学、推断性生统计学等几部分构成学科体系，并结合案例详细介绍了统计软件的应用。通过对本教材的学习，可以培养学生扎实的定量分析能力，使之系统掌握统计学的基本思想、基本理论和基本方法以及运用统计软件的能力。
　　本教材在编写与出版过程中，得到了天津大学管理学院的大力支持。天津大学博士康键、安殉、安娜、白寅等也做了大量工作，编者在此一并表示衷心感谢！
　　由于编者水平和能力所限，书中难免有不足之处，敬请读者指正。

《管理统计学》：洞察数据，驱动决策 在信息爆炸的时代，数据已成为企业生存和发展的核心资源。从市场趋势的预测到内部运营的优化，再到风险的规避与机遇的把握，精准的数据分析能力已不再是锦上添花，而是必不可少的生存技能。而《管理统计学》正是帮助您驾驭这股数据洪流，将其转化为强大洞察力的关键指南。 本书并非一本枯燥乏味的理论堆砌，而是为您量身打造的一本实用工具书。它深入浅出地介绍了统计学的基本原理和方法，并将其与现代管理实践紧密结合，旨在培养读者运用统计学知识解决实际管理问题的能力。无论您是初涉商海的学生，还是经验丰富的企业管理者，本书都能为您提供宝贵的视角和切实可行的工具。 本书的价值与特色 《管理统计学》的编写始终贯穿“理论服务实践，方法指导决策”的核心理念。我们深知，枯燥的数学公式和抽象的概念本身并不能直接解决管理难题，只有当它们被有效地应用于真实世界的场景时，才能展现出真正的力量。因此，本书在内容设计上，力求做到以下几点： 情境化教学： 我们精心挑选了大量贴近企业实际的案例，涵盖了市场营销、人力资源、生产管理、财务分析、战略决策等多个管理领域。通过这些案例，读者可以直观地理解统计学概念如何在真实的商业环境中发挥作用，以及如何利用统计工具来分析问题、评估方案、预测结果。 强调应用性： 本书的重点不在于推导复杂的统计公式，而在于讲解如何理解和应用各种统计方法。我们提供了清晰的操作步骤、直观的图表解读以及对结果的深入分析，帮助读者快速掌握运用统计软件（如Excel、SPSS等）进行数据分析的技巧。 循序渐进的体系： 本书从最基础的描述性统计入手，逐步过渡到推断性统计、回归分析、时间序列分析等更高级的主题。每一章的内容都建立在前一章的基础上，确保读者能够系统、扎实地掌握统计学知识体系。 逻辑清晰的结构： 每一章节都包含明确的学习目标、核心概念讲解、实例分析、练习题和总结。这种结构化的学习方式，有助于读者更好地组织知识，巩固理解。 数据驱动的决策思维： 通过学习本书，您将不仅仅掌握统计方法，更重要的是培养一种“用数据说话”的决策思维。您将学会如何提出正确的问题，如何收集和整理相关数据，如何选择合适的统计工具进行分析，以及如何清晰地呈现分析结果并提出基于证据的决策建议。 核心内容概述 本书内容涵盖了管理统计学的各个重要方面，旨在为读者构建一个全面的知识框架。以下是对本书核心内容的详细介绍： 第一部分：统计学基础与数据描述 绪论： 统计学的定义与作用： 深入探讨统计学在现代管理中的地位和不可替代性。介绍统计学如何帮助管理者理解不确定性，做出更明智的决策。 统计学基本概念： 解释总体、样本、变量、参数、统计量等核心术语，为后续学习奠定基础。 数据类型与测量尺度： 区分定性数据与定量数据，以及它们对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），强调不同数据类型对统计方法选择的影响。 数据的收集与整理： 抽样方法： 介绍简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，以及它们在管理实践中的应用场景。讨论抽样误差的来源与控制。 数据整理与制表： 讲解如何对收集到的原始数据进行初步整理、分类和汇总，以及如何制作各类统计表，清晰地呈现数据信息。 数据的图示展示： 频数分布表与直方图： 学习如何构建频数分布表，并使用直方图、频率多边形、累积频数曲线等图形工具直观地展示数据的分布特征。 其他图示方法： 介绍条形图、饼图、散点图、折线图等多种图示方法，并指导读者根据数据特点和展示目的选择最合适的图表类型。强调图表的清晰性、准确性和易理解性。 描述性统计量： 集中趋势的度量： 学习均值、中位数、众数等指标，理解它们如何描述数据的中心位置，并讨论各自的适用性和局限性。 离散程度的度量： 掌握极差、方差、标准差、变异系数等指标，理解它们如何衡量数据的分散程度，并分析其在风险评估和过程控制中的意义。 分布形态的度量： 介绍偏度与峰度，理解它们如何描述数据分布的对称性和陡峭程度，以及这些特征对数据解读的影响。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率论基本概念： 随机事件与概率： 定义随机事件，介绍概率的含义、性质和计算方法（古典概型、几何概型、经验概型）。 条件概率与独立性： 深入理解条件概率的概念，以及事件之间的相互独立性判断，这对风险分析和决策评估至关重要。 大数定律与中心极限定理： 阐述这两个基础性定理的意义，理解它们如何为统计推断提供理论依据。 随机变量及其概率分布： 离散型随机变量及其分布： 介绍二项分布、泊松分布等，并分析它们在管理中的应用，如产品合格率、客户到达率的预测。 连续型随机变量及其分布： 重点介绍正态分布（高斯分布），强调其在自然界和管理现象中的广泛应用，以及如何利用正态分布进行数据建模和概率计算。介绍其他常用连续分布如均匀分布、指数分布等。 第三部分：统计推断 参数估计： 点估计： 学习如何使用样本统计量来估计总体参数，并介绍无偏性、有效性、一致性等估计量评价标准。 区间估计： 掌握置信区间（Confidence Interval）的概念和计算方法，理解置信水平的含义，学会如何为总体均值、比例等参数构建置信区间，从而量化估计的不确定性。 假设检验： 假设检验的基本原理： 详细介绍零假设（H0）与备择假设（H1）的设定，以及犯第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念。 常用假设检验方法： 均值检验： 讲解Z检验、t检验，用于比较单个样本均值或两个样本均值是否存在显著差异。 比例检验： 介绍Z检验用于检验总体比例。 方差检验： 学习F检验，用于比较两个样本方差。 卡方检验： 掌握卡方独立性检验和拟合优度检验，用于分析分类变量之间的关系或变量的分布是否符合预期。 假设检验的应用： 结合具体管理场景，演示如何进行假设检验，做出决策（如产品改进是否有效、广告活动是否带来显著增长）。 第四部分：相关与回归分析 相关分析： 相关系数： 学习计算皮尔逊相关系数，理解其取值范围和含义，判断两个变量之间线性关系的强度和方向。 散点图的应用： 通过散点图直观地展示变量间的关系，并初步判断是否存在线性相关。 回归分析： 简单线性回归： 详细讲解如何建立简单线性回归模型（y = β0 + β1x + ε），如何估计回归系数（斜率和截距），如何解释回归方程的含义，以及如何利用模型进行预测。 回归模型的评估： 学习如何使用决定系数（R²）、标准误等指标评估模型的拟合优度。 多重线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型，探讨如何处理多个因素对因变量的影响，以及如何进行变量选择。 回归分析的应用： 举例说明回归分析在销售预测、成本估算、客户满意度分析等方面的应用。 第五部分：时间序列分析与统计决策 时间序列分析基础： 时间序列的组成： 介绍趋势、季节性、周期性和随机波动等组成部分。 平滑预测方法： 学习移动平均法、指数平滑法等简单的时间序列预测技术。 时间序列模型的应用： 探讨如何使用这些方法来预测未来的销售额、客流量等，为库存管理、生产计划提供依据。 统计决策与质量管理： 控制图： 介绍X-bar控制图、R控制图、P控制图等，讲解如何运用控制图监控生产过程的稳定性，识别异常波动，实现质量控制。 抽样检验： 介绍验收抽样方案，说明如何在保证一定质量水平的前提下，通过抽样来决定一批产品的接受或拒绝。 本书的适用对象 《管理统计学》适合以下人群阅读： 高等院校本科生和研究生： 作为管理类、经济类、统计类等专业的教材或参考书。 企业管理者和决策者： 希望提升数据分析能力，做出更科学、更有效的管理决策。 市场营销、人力资源、财务、运营等领域的专业人士： 需要运用统计学工具解决日常工作中的问题。 对数据分析和商业智能感兴趣的任何人士。 学习方法建议 为了最大化本书的学习效果，我们建议读者： 1. 理论与实践结合： 在学习每个概念时，都要尝试思考它在实际工作或生活中的应用场景。 2. 动手练习： 积极完成每章后的练习题，这有助于巩固对知识的理解。 3. 运用统计软件： 尝试使用Excel、SPSS等统计软件对课后习题或自己感兴趣的数据进行分析，将理论知识转化为实践技能。 4. 案例分析： 深入理解书中的案例，并尝试将其中的分析方法迁移到其他类似情境。 5. 讨论与交流： 如果条件允许，与同学、同事一起讨论统计学问题，分享学习心得。 《管理统计学》不仅仅是一本书，更是您在复杂商业环境中做出明智决策的坚实伙伴。它将赋予您洞察数据、解读趋势、预测未来、优化决策的能力。现在，就让我们一同开启这段激动人心的统计学之旅，用数据驱动您的管理实践，成就卓越！

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书处理“数据”的方式。它似乎有一种穿越时空的力量，无论你手里拿着的是上世纪五十年代的经济数据，还是当代新兴产业的调查报告，书中的理论框架都能适用。这种强大的通用性来源于作者对基础模型假设条件的细致剖析。在讲解回归分析时，他们没有一笔带过，而是用了大段篇幅去讨论多重共线性、异方差性以及残差的正态性检验，并且提供了详尽的诊断方法。这才是真正的“管理”统计学该有的样子——它教会你的不是如何得到一个R方值，而是如何审视你所构建的模型是否可靠、是否能真正反映管理决策所需的现实规律。书中的案例选择也十分巧妙，它们往往不是那种教科书式的完美数据，而是带着现实世界中常见的数据噪声和缺失值，这迫使读者去思考数据预处理和模型稳健性的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常朴实，封面上大面积的留白和简洁的字体选择，透着一股老派的学术气息。我是在图书馆里偶然翻到它的，当时就被那种“教科书就该是这个样子”的踏实感吸引了。初翻目录，内容架构清晰得像是精密仪器的内部构造，每一章的衔接都遵循着逻辑的铁律。它不像市面上那些追求花哨图表和时髦案例的读物，它更像是对这门学科核心精神的忠实记录。那些公式、定义和推导过程，没有丝毫的冗余，每一个符号似乎都经过了千锤百炼的打磨，只为最精确地传达信息。我特别欣赏作者在概念引入上所下的功夫，他们似乎深知初学者在面对抽象的统计思维时会产生的困惑，因此，即便是最复杂的概率模型，在初次登场时也伴随着非常基础且贴近现实的例子，这种循序渐进的引导方式，极大地降低了学习的心理门槛，让人感觉统计学并非遥不可及的象牙塔里的学问，而是可以被掌握的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，坦率地说，需要读者投入相当的专注力，它不是那种可以一边喝咖啡一边随意浏览的书籍。它的深度和密度要求你必须放慢速度，甚至需要时常停下来，拿出纸笔进行演算和思考。我发现，作者在解释一些经典统计检验方法的推导时，展现了极高的数学严谨性，但同时，他们又非常巧妙地穿插了对这些方法“哲学内涵”的讨论。比如，在介绍假设检验时，书中不仅仅是罗列了零假设和备择假设的公式，而是深入探讨了“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的实际意义和决策权衡，这种对理论与实践交汇点的深刻洞察，让我对“显著性”这个概念有了全新的理解，它不再是一个冷冰冰的P值，而是关乎风险评估的严肃决策。对于那些希望从根本上理解统计学原理，而非仅仅学会套用软件操作的人来说，这本书提供的知识基石是异常坚固的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常沉稳，有一种久经考验的权威感。它几乎不使用任何浮夸的语言来推销其内容，内容本身就是最有力的证明。我注意到，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者的叙述逻辑如同建筑师绘制蓝图一般，从总平方和的分解，到自由度的分配，再到F检验的建立，每一步都清晰可见，没有丝毫模糊不清的地带。这种如同工匠打磨作品般的细致，对于理解方差的来源及其在不同因子间的归属至关重要。我曾尝试阅读过其他几本声称更“现代”的教材，但往往在进入方差分析的核心推导时就显得语焉不详，而这本教材则将“为什么是F分布”这一关键问题解释得淋漓尽致。这种对底层逻辑的坚持，使得读者在后续接触更高级的多变量分析时，能够建立起坚实的理论跳板。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本教材后，我立刻感受到了它在学术界的地位所带来的沉甸甸的责任感。它不是一本用来“速成”的指南，而更像是一份需要长期浸润的知识宝典。书中的习题设计也体现了这一点，它们很少是简单的计算题，更多的是要求对特定管理情境进行建模和解释。例如，有一组题目要求分析一家公司在不同市场投入广告后的销售响应，不仅要计算回归系数，更要基于这些系数讨论最优广告预算的设定边界，这极大地锻炼了读者的应用转化能力。整本书洋溢着一种严谨的治学态度，它似乎在无声地告诉每一位读者：统计学是科学的骨架，任何想在管理领域取得长久成就的人，都必须对这套骨架了如指掌。因此，我把它放在书架上最显眼的位置，作为我未来工作中需要不断回顾和查阅的经典参考。

评分☆☆☆☆☆

当然，对于我们来说，读书不是一件轻松的事情。因为我们太怕考试的分数低，太怕输，太怕老师和父母失望的眼神，太怕孤独。

评分☆☆☆☆☆

速度快，正版

评分☆☆☆☆☆

没啥说的，各种完美~XD

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，书的质量好

评分☆☆☆☆☆

正版，速度很快，书的质量很好，而且包的很好，送过来没有一点破损。

评分☆☆☆☆☆

当然，对于我们来说，读书不是一件轻松的事情。因为我们太怕考试的分数低，太怕输，太怕老师和父母失望的眼神，太怕孤独。

评分☆☆☆☆☆

生们不会从读书中找到乐趣和价值，也是一个不争的事实。古人读书，大多摇头晃脑，乐此不疲；今人读书，大多愁眉苦脸，见书生厌。古今之人读书时的心境为何会有如此的差异？不可否认的原因之一，就是当今快节奏的生活让人无法静下心来好好读书，久而久之，看到书就心烦气躁。我认为，这不是出现问题的根本原因，出现问题的根本原因是，我们这批新新人类的心境出了问题。

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，买本看看

评分☆☆☆☆☆

本教材在课程内容上突出管理特色，将统计学的理论方法与经济管理的具体问题相结合，注重专业统计软件的应用，并结合管理案例专门介绍了SPSS、Excel等常用统计工具的使用方法。教材共11章，内容包括：统计资料、统计资料的整理、统计资料的综合、统计抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、抽样方法、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、时间序列和指数。