《商務與經濟統計方法（英文版·原書第15版）》是統計學最優秀的教材之一，為讀者深入領會統計概念的含義提供了最有效的工具。本書編排新穎，講解清晰，結合大量的案例，使統計技術不再枯燥，變得生動有趣，方便讀者理解和學習。本書不僅適用于全國各財經院校統計專業的廣大師生，而且為主修經濟、財政、金融、市場營銷、會計和管理專業的師生提供了一本應用統計技術的指導手冊。
多年來，本書得到大家的一致贊揚，并深受學生喜愛，這是對我們最大的認可，我們將會繼續努力。
《商務與經濟統計方法》旨在為主修管理、市場、金融、會計、經濟以及工商管理等其他領域的學生，初步介紹描述統計和推斷統計的諸多應用。我們針對的主要是商務應用，但同時我們也使用了許多與當前大學生息息相關的練習和例子。你只需具備大學一年級的數學水平，即使以前從沒接觸過統計學有關的課程，也可以順利完成本書的學習。
在本書中，我們展示了一個初學者成功學習基礎統計學課程所需的每一個步驟。這種循序漸進的方法，有助于提高學生的學習效果，加速學生的接受過程，明顯增強學生的學習熱情。本書著重于讓學生通過基本概念的理解、大量案例的閱讀和足夠的習題訓練，了解統計方法在商務和經濟領域的應用。
本書第1版于1967年出版，那時收集相關的商業數據是一件非常困難的工作。現在這種情況已經發生了變化。今天，數據的收集已不再是一個難題。你在食品店購買的食品數量在收銀臺會被自動地記錄下來。電信公司能記錄下通話的次數、通話的時間和通話人的電話號碼。信用卡公司能夠記錄卡號、時間和日期以及購買金額信息。醫療設施能自動地監控患者的心率、血壓和體溫。大量的商業信息會被及時地記錄和公布出來。例如，在CNN、《今日美國》和MSNBC的網站上，你都能瀏覽到延遲不超過20分鐘的股票價格。
今天，我們需要的是能夠處理大量數據信息的技術。首先，我們會成為信息的主要消費者，從其他人那里獲取信息；其次，我們必須能夠把大量的信息簡化為簡明的和有意義的形式，以便能夠進行有效的解讀、判斷和決策。現在，所有的學生都有計算器，大部分學生要么有個人計算機，要么能在校園實驗室里使用個人計算機，Excel和Minitab等統計軟件都可以在計算機上應用。在每個章節中，我們也使用了很多屏幕截圖，以幫助學生熟悉軟件的輸出結果。
正是由于計算機和軟件的便利性，我們再也不必糾纏于煩瑣的數據計算。我們使用許多闡釋性例題來代替計算性例題，以幫助學生更好地理解和解讀統計結果。此外，我們現在還更加重視統計問題的概念內涵。在做出上述改進的同時，我們依然盡自己最大的努力，繼續結合有趣的相關案例，來介紹統計學的基本概念。
本版新增的內容本版的變化，相信對讀者非常有用。
我們修改和增加了學習目標，使它們變得更加具體，同時我們還將學習目標與章節內容直接聯系起來。
我們替換了第1～4章的主要案例，新的案例包含更多的變量和更多的觀測值，與真實商務情境更為貼近。
我們在一些章節增加或者改寫了部分新內容。
第7章新增了關于指數分布的討論。
重新編排第9章，使其內容更加流暢，更利于教學。
重新編排第13章，同時增加對回歸斜率的假設檢驗。
第17章增加了正態性的圖形檢驗和卡方檢驗。
新的習題和例題使用Excel 2007和最新版Minitab的屏幕截圖，并擴大了截圖尺寸，以保證清晰度。
我們仔細復查了每章中間、結尾和復習部分的練習題，同時還增加和修改了很多練習題。你可以從中選擇你喜歡的例題，當然你也可以引入新的實例。
新添加部分章節號碼，使每節的主題更明確，引用更方便。
對包含數據文件的練習題，用易于識別的圖標特別標出。
修正每章結束的數據集習題。棒球數據已經更新到2009年最近結束的一季，同時還引入一個新的商業應用，有關Buena School District校車的使用與維護。
每章引言部分給出大量新的觀點。
致謝《商務與經濟統計方法》是眾人共同努力的結果：學生、同事、審閱人和麥格勞–希爾公司的工作人員，我們感謝他們。我們想要向調查和討論團隊的參與者，以及所有的審閱人表示誠摯的感謝。
正是他們的建議，以及對上一版和本版原稿的詳盡審閱，使得這本教材更加完善。
特別需要感謝的有：Nevada-Reno大學的Debra K.Stiver，他審閱了原稿和排好版的校樣，并檢查了習題以確保準確無誤；South-west Tennessee Community大學的Joan McGrory檢查了試題庫的準確性；南卡羅來納州大學的Kathleen Whitcomb教授準備了學習指南；Coastal Carolina大學的Samuel Wathen博士準備了測試題和試題庫；南俄勒岡大學的Rene Ordonez教授準備了PowerPoint演示文檔、在線系統Connect中的引例，以及screencam教程中的大部分內容；Denise Heban女士和作者共同準備了教師手冊。
我們還想要向麥格勞–希爾公司的工作人員表示感謝，包括執行編輯Steve Schuetz、高級營銷編輯Wanda Zeman、高級項目經理Diane Nowaczyk，以及那些我們雖然不知道姓名，但為本書做出寶貴貢獻的人。
出版說明
導讀
前言
第1章 什么是統計學 1
1.1 引言 2
1.2 為什么學習統計學 2
1.3 什么是統計學 4
1.4 統計學的類型 6
1.5 變量的類型 8
1.6 測量尺度 9
1.7 倫理與統計 14
1.8 計算機應用 14
本章小結 16
習題 16
數據集習題 19
自測題答案 20
第2章 描述數據：頻數表、頻數分布和圖形表示 21
2.1 引言 22
2.2 構造頻數表 23
2.3 構造頻數分布：定量數據 29
2.4 一個軟件例子 34
2.5 相對頻數分布 34
2.6 頻數分布的圖形表示 36
本章小結 46
習題 46
數據集習題 53
軟件命令 54
自測題答案 55
第3章 描述數據：數值度量 57
3.1 引言 58
3.2 總體均值 58
3.3 樣本均值 60
3.4 算術平均數的性質 61
3.5 加權平均數 63
3.6 中位數 64
3.7 眾數 65
3.8 軟件解法 69
3.9 均值、中位數和眾數的相對位置 69
3.10 幾何平均數 72
3.11 為什么要研究離散程度 74
3.12 離散程度的度量 75
3.13 軟件解法 84
3.14 標準差的解釋與應用 85
3.15 分組數據的均值和標準差 88
3.16 倫理和結果報告 92
本章小結 92
符號讀法 94
習題 94
數據集習題 99
軟件命令 100
自測題答案 100
第4章 描述數據：數據展示和數據開發 102
4.1 引言 103
4.2 點狀圖 103
4.3 莖葉圖 105
4.4 位置度量 111
4.5 偏度 119
4.6 描述兩個變量之間的關系 124
本章小結 129
符號讀法 129
習題 130
數據集習題 135
軟件命令 135
自測題答案 136
第1~4章復習 137
術語 137
習題 139
案例 141
應用測試 142
第5章 概率論概述 144
5.1 引言 145
5.2 概率 146
5.3 分配概率方法 148
5.4 幾種計算概率的法則 153
5.5 列聯表 162
5.6 樹形圖 164
5.7 貝葉斯定理 167
5.8 計數原理 171
本章小結 176
符號讀法 177
習題 178
數據集習題 182
軟件命令 183
自測題答案 184
第6章 離散型概率分布 186
6.1 引言 187
6.2 概率分布 187
6.3 隨機變量 189
6.4 概率分布的均值、方差和標準差 191
6.5 二項概率分布 195
6.6 超幾何分布 204
6.7 泊松概率分布 207
本章小結 212
習題 213
數據集習題 218
軟件命令 219
自測題答案 221
第7章 連續型概率分布 222
7.1 引言 223
7.2 均勻概率分布族 223
7.3 正態概率分布族 227
7.4 標準正態概率分布 229
7.5 二項分布的正態近似 242
7.6 指數分布族 246
本章小結 251
習題 252
數據集習題 256
軟件命令 256
自測題答案 257
第5~7章復習 258
術語 259
問題 260
案例 261
應用測試 263
第8章 抽樣方法和中心極限定理 265
8.1 引言 266
8.2 抽樣方法 266
8.3 抽樣誤差 274
8.4 樣本均值的抽樣分布 275
8.5 中心極限定理 279
8.6 樣本均值抽樣分布的應用 286
本章小結 289
符號讀法 290
習題 290
數據集習題 295
軟件命令 295
自測題答案 296
第9章 估計和置信區間 297
9.1 引言 298
9.2 均值的點估計 298
9.3 總體均值的置信區間 299
9.4 比例的置信區間 313
9.5 選擇適當的樣本容量 316
9.6 有限總體修正因子 320
本章小結 323
習題 323
數據集習題 327
軟件命令 328
自測題答案 329
第8～9章復習 329
術語 330
問題 331
案例 332
應用測試 332
第10章 單樣本假設檢驗 333
10.1 引言 334
10.2 假設 334
10.3 假設檢驗 335
10.4 假設檢驗五步法 335
10.5 單側與雙側顯著性檢驗 340
10.6 總體均值的檢驗：已知總體標準差 341
10.7 假設檢驗中的p-值 345
10.8 總體均值的檢驗：總體標準差未知 348
10.9 關于比例的檢驗 356
10.10 第Ⅱ類錯誤 359
本章小結 362
符號讀法 363
習題 364
數據集習題 368
軟件命令 369
自測題答案 369
第11章 兩樣本假設檢驗 371
11.1 引言 372
11.2 兩樣本假設檢驗：獨立樣本 372
11.3 比例的兩樣本檢驗 378
11.4 總體均值的比較：總體標準差未知（合并t檢驗） 382
11.5 兩樣本的假設檢驗：相依樣本 392
11.6 相依樣本與獨立樣本的比較 395
本章小結 399
符號讀法 400
習題 400
數據集習題 406
軟件命令 407
自測題答案 408
第12章 方差分析 410
12.1 引言 411
12.2 F分布 411
12.3 比較兩總體的方差 412
12.4 ANOVA的假定 416
12.5 ANOVA檢驗 418
12.6 關于成對處理均值的推斷 426
12.7 雙因素方差分析 430
12.8 具有交互作用的雙因素方差分析 435
本章小結 442
符號讀法 443
習題 443
數據集習題 451
軟件命令 452
自測題答案 454
第10~12章復習 455
術語 455
習題 456
案例 459
應用測試 459
第13章 線性回歸與相關 461
13.1 引言 462
13.2 相關分析 463
13.3 相關系數 465
13.4 相關系數的顯著性檢驗 472
13.5 回歸分析 476
13.6 斜率的顯著性檢驗 483
13.7 評估回歸方程的預測能力 486
13.8 預測區間估計 490
13.9 變換數據 495
本章小結 498
符號讀法 499
習題 500
數據集習題 509
軟件命令 510
自測題答案 511
第14章 多元回歸與相關分析 512
14.1 引言 513
14.2 多元回歸分析 513
14.3 評價多元回歸方程 519
14.4 多元線性回歸的推斷 523
14.5 評價多元回歸的假定 531
14.6 定性自變量 537
14.7 具有交互作用的回歸模型 540
14.8 逐步回歸 542
14.9 多元回歸回顧 546
本章小結 551
符號讀法 553
習題 553
數據集習題 565
軟件命令 566
自測題答案 567
第13～14章復習 567
術語 568
問題 569
案例 570
應用測試 571
第15章 指數 573
15.1 引言 574
15.2 簡單指數 574
15.3 為什么把數據轉換成指數 577
15.4 指數的構造 577
15.5 未加權指數 579
15.6 加權指數 581
15.7 價值指數 585
15.8 特殊用途指數 587
15.9 消費價格指數 592
15.10 調整基期 595
本章小結 598
習題 599
軟件命令 602
自測題答案 603
第16章 時間序列與預測 604
16.1 引言 605
16.2 時間序列的構成 605
16.3 移動平均 608
16.4 加權移動平均 611
16.5 線性趨勢 615
16.6 最小二乘法 616
16.7 非線性趨勢 618
16.8 季節波動 621
16.9 消除數據的季節影響 627
16.10 杜賓–沃森統計量 631
本章小結 636
習題 636
數據集習題 643
軟件命令 643
自測題答案 644
第15～16章復習 645
術語 646
問題 646
應用測試 647
第17章 非參數方法：檢驗 648
17.1 引言 649
17.2 擬合優度檢驗：期望頻數相等 649
17.3 擬合優度檢驗：期望頻數不等 655
17.4 卡方的局限性 657
17.5 檢驗一組數據是否來自正態總體 659
17.6 正態檢驗的圖形和統計方法 662
17.7 列聯表分析 667
本章小結 672
符號讀法 672
習題 672
數據集習題 677
軟件命令 678
自測題答案 679
第18章 非參數方法：分級數據分析 680
18.1 引言 681
18.2 符號檢驗 681
18.3 相依樣本的威爾科克森符號秩檢驗 690
18.4 獨立樣本的威爾科克森秩和檢驗 695
18.5 克魯斯卡爾–沃利斯檢驗：秩方差分析 698
18.6 秩相關 704
本章小結 709
符號讀法 710
習題 710
數據集習題 713
軟件命令 713
自測題答案 714
第17～18章復習 716
術語 716
問題 717
案例 718
應用測試 718
第19章 統計過程控制與質量管理 720
19.1 引言 721
19.2 質量控制簡史 721
19.3 差異產生的原因 724
19.4 診斷圖 725
19.5 質量控制圖的用途和類型 729
19.6 受控和失控情形 734
19.7 屬性控制圖 737
19.8 驗收抽樣 742
本章小結 746
符號讀法 747
習題 747
軟件命令 751
自測題答案
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