本书介绍了非常实用的统计学工具和方法，而且编写形式活泼，循序渐进，方便学生阅读和理解。每一个统计学概念在阐释之后，都会紧密结合一个案例或例子予以说明。本书编写形散而神不散，其特点鲜明且突出，即重点仍放在统计学概念的阐述和理解上，丰富的案例、统计工具的介绍只是更好地解释了这些概念，便于学生理解和应用。

商务与经济统计方法全球数据集
(英文版·原书第13版)
Statistical Techniques in Business and Economics: with Global Data Sets
(13th Edition)

(美)道格拉斯 A. 林德(Douglas　A. Lind)
威廉 G. 马歇尔(William G. Marchal)
塞缪尔 A. 沃森 (Samuel A. Wathen)
卡罗来纳海岸大学和托莱多大学
托莱多大学
卡罗来纳海岸大学

著
冯燕奇　叶 光　聂巧平　译注


这是一本介绍描述统计和推断统计诸多应用的最优秀教材之一,并成为指定的CFA教材。全书尽量避免烦琐的数学推导，而是采用深入浅出、循序渐进的叙述方法，把重点放在数据和结果的解释上，并穿插了许多生动翔实的案例和练习，结构严谨、讲解清晰、图表活泼，易于读者理解与掌握。
本书可以作为经济类、管理类专业的本科生、研究生和MBA学习统计学的教材，也可作为从事工商管理和经济分析的各类人员学习统计方法和技术的参考书。

写作本书的目的，是为主修管理、市场营销、金融、会计、经济以及工商管理其他领域的学生提供一本介绍描述统计和推断统计诸多应用概况的教材。当我们致力于商务应用时，我们还利用了很多学生们提出的问题和例题，而这些问题和例题的解决并不需要学生学过商业课程。
1967年本书的第1版出版。在那时，收集相关的商业数据是很困难的一件工作。现在这种状况已经改变了！今天，收集数据已不再是一个难题了。你在食品店购买的食品数量在收银台已被自动地记录下来。电话公司能记录下通话的次数、通话的时间和通话人的电话号码。信用卡公司能够记录下卡号、时间和日期以及购买金额等信息。医疗设施能自动地监控患者的心率、血压和体温。大量的商业信息几乎可以即时记录和报告。例如，在CNN、《今日美国》和MSNBC的网站上，你都能浏览到滞后时间不超过20分钟的股票价格。
今天，我们需要能够处理大量数字信息的技术。首先，我们需要由其他人提供关键的客户信息。其次，我们必须能够把大量信息简化为更有意义的形式，以便我们能够有效地解释、判断和决策。
现在，所有的学生都有计算器，并且大部分学生都有电脑，或者能在校园实验室里使用电脑。统计软件，例如Excel和MINITAB都可在电脑上应用。在各章里，我们使用了很多屏幕截图使学生熟悉软件输出的特征。因为电脑和软件的有效性，我们不必再长久地陷于烦琐的计算。我们用了许多解释性的例题来代替计算性的例题，这样可以帮助学生更好地理解和解释统计结果。此外，我们现在更加重视统计问题的概念上的特征。在做出上述改变的同时，我们仍然继续为关键性概念提供实证的例题。
本书第13版是众人共同努力的结果：学生、同事、评论家和McGraw-Hill/Irwin的工作人员。我们感谢他们。我们要向调查和项目小组的参与者，以及评论家们表示诚挚的感谢。
下面是被感谢者的名单（略）。
他们的建议，以及对上一版和本版原稿的详尽审阅，使得这本教材更加完善。
特别需要感谢的有：William Paterson 大学的Leonard Presby博士，加州州立大学Hayward 分校的Julia Norton和迈阿密达得（Dade）学院的Christopher Rogers，他们审阅了原稿和清样，检查了习题以确保准确无误；南卡罗来纳州大学的Kathleen Whitcomb教授准备了学习指南；卡罗来纳海岸大学的塞缪尔A.沃森博士准备了试题库；南俄勒冈大学的Rene Ordonez教授准备了PowerPoint演示；Denise Heban女士和其他作者准备了指导者手册。
我们还想要向McGraw-Hill/Irwin的工作人员表示感谢，包括策划编辑Richard T.Hercher，Jr.，编辑Christina Sanders；销售经理Sankha Basu，项目经理James Labeots，以及那些我们虽然不知道姓名，但为本书做出宝贵贡献的人。

导　　读
前　　言
教学建议
术 语 表
第1章　什么是统计学 1
1.1　引言 2
1.2　为什么学习统计学 2
1.3　什么是统计学 4
1.4　统计学的类型 6
1.5　变量的类型 8
1.6　测量尺度 9
1.7　伦理与统计 14
1.8　计算机应用 14
小结　 16
本章习题 16
exercises.com 18
数据集习题 18
自测题答案 19
第2章　描述数据
频数表、频数分布和
图形表示 20
2.1 引言 21
2.2 构造频数表 22
2.3 构造频数分布：定量数据 28
2.4 一个软件例子 32
2.5 相对频数分布 33
2.6 频数分布的图形表示 35
小结 44
本章习题 45
exercises.com 50
数据集习题 51
软件命令 52
自测题答案 53
第3章　描述数据
数值度量 55
3.1 引言 56
3.2 总体均值 57
3.3 样本均值 58
3.4 算术平均数的性质 59
3.5 加权平均数 61
3.6 中位数 62
3.7 众数 64
3.8 软件解法 66
3.9 均值、中位数和众数的相对位置 67
3.10 几何平均数 69
3.11 为什么要研究离散程度 71
3.12 离散程度的度量 73
3.13 软件解法 80
3.14 标准差的解释与应用 81
3.15 分组数据的均值和标准差 84
3.16 伦理和结果报告 88
小结 88
符号读法 90
本章习题 90
exercises.com 94
数据集习题 95
软件命令 95
自测题答案 96
第4章　描述数据
数据展示和数据开发 98
4.1 引言 99
4.2 点状图 99
4.3 茎叶图 100
4.4 离散程度的其他度量 106
4.5 偏度 113
4.6 描述两个变量之间的关系 118
小结 122
符号读法 123
本章习题 123
exercises.com 128
数据集习题 128
软件命令 129
自测题答案 131
第1~4章复习 132
术语 132
习题 133
案例 136
第5章　概率论概述 138
5.1 引言 139
5.2 何谓概率 140
5.3 分配概率的方法 142
5.4　 计算概率的几个法则 147
5.5 列联表 156
5.6 树形图 158
5.7 贝叶斯定理 161
5.8 计数原理 165
小结 170
符号读法 171
本章习题 172
exercises.com 176
数据集习题 176
软件命令 177
自测题答案 178
第6章　离散型概率分布 180
6.1 引言 181
6.2 何谓概率分布 181
6.3 随机变量 183
6.4 概率分布的均值、方差和标准差 185
6.5　 二项概率分布 189
6.6 超几何分布 199
6.7 泊松概率分布 203
6.8 协方差 208
小结 212
本章习题 213
数据集习题 219
软件命令 219
自测题答案 221
第7章　连续型概率分布 222
7.1 引言 223
7.2 均匀概率分布族 223
7.3 正态概率分布族 227
7.4 标准正态概率分布 229
7.5 确定正态曲线下的面积 233
7.6 二项分布的正态近似 242
小结 246
本章习题 247
数据集习题 251
软件命令 251
自测题答案 252
第5~7章复习 253
术语 253
习题 255
案例 257
第8章　抽样方法和中心极限定理 260
8.1 引言 261
8.2 抽样方法 261
8.3 抽样误差 269
8.4 样本均值的抽样分布 270
8.5 中心极限定理 274
8.6 样本均值抽样分布的应用 281
小结 284
符号读法 285
本章习题 285
exercises.com 290
数据集习题 290
软件命令 291
自测题答案 292
第9章　估计和置信区间 293
9.1 引言 294
9.2 均值的点估计和置信区间 294
9.3 比例的置信区间 309
9.4 有限总体修正因子 312
9.5 选择适当的样本容量 315
小结 318
本章习题 319
exercises.com 322
数据集习题 323
软件命令 323
自测题答案 325
第8~9章复习 326
术语 326
习题 327
案例 329
第10章　单样本假设检验 330
10.1　引言 331
10.2　什么是假设 331
10.3　什么是假设检验 332
10.4　假设检验五步法 332
10.5　单侧与双侧显著性检验 337
10.6　总体均值的检验：
　　　已知总体标准差 338
10.7　假设检验中的p -值 342
10.8　总体均值的检验：
　　　总体标准差未知 345
10.9　关于比例的检验 353
10.10　第Ⅱ类错误 356
小结 359
符号读法 360
本章习题 361
exercises.com 365
数据集习题 365
软件命令 366
自测题答案 367
第11章　两样本假设检验 368
11.1　引言 369
11.2　两样本假设检验：独立样本 369
11.3　比例的两样本检验 375
11.4　总体均值的比较：
　　　总体标准差未知（合并t 检验） 379
11.5　总体均值的比较：
　　　总体标准差不等 385
11.6　两样本的假设检验：
　　　相依样本 388
11.7　相依样本与独立样本的比较 392
小结 395
符号读法 396
本章习题 397
exercises.com 402
数据集习题 403
软件命令 404
自测题答案 405
第12章　方差分析 406
12.1　引言 407
12.2　F分布 407
12.3　比较两总体的方差 408
12.4　ANOVA的假定 412
12.5　ANOVA检验 414
12.6　关于成对处理均值的推断 422
12.7　双因素方差分析 426
12.8　具有交互作用的双因素
　　　方差分析 431
小结 438
符号读法 439
本章习题 439
exercises.com 447
数据集习题 448
软件命令 448
自测题答案 450
第10~12章复习 451
术语 451
习题 452
案例 456
第13章　线性回归与相关 457
13.1 引言 458
13.2 何谓相关分析 458
13.3 相关系数 460
13.4 判定系数 465
13.5 相关系数的显著性检验 467
13.6 回归分析 470
13.7 估计的标准误差 477
13.8 线性回归的假定 480
13.9 置信区间和预测区间 482
13.10 有关判定系数的更多内容 486
13.11 相关系数、判定系数与估计的
标准误差之间的关系 489
13.12 变换数据 491
13.13 协方差 494
小结 497
符号读法 499
本章习题 499
exercises.com 507
数据集习题 507
软件命令 508
自测题答案 510
第14章　多元回归与相关分析 511
14.1 引言 512
14.2　多元回归分析 512
14.3　回归方程对数据的拟合好吗 518
14.4　多元线性回归的推断 523
14.5　评价多元回归的假定 530
14.6　逐步回归 538
14.7　具有交互作用的回归模型 541
小结 545
符号读法 547
本章习题 547
exercises.com 561
数据集习题 561
软件命令 563
自测题答案 564
第13~14章复习 565
术语 565
习题 566
案例 568
第15章　指数 569
15.1 引言 570
15.2 简单指数 570
15.3 为什么要把数据转换成指数 573
15.4 指数的构成 573
15.5 未加权指数 575
15.6 加权指数 577
15.7　价值指数 581
15.8 特殊用途指数 583
15.9 消费者物价指数 588
15.10 调整基期 591
小结 594
本章习题 595
exercises.com 598
软件命令 599
自测题答案 600
第16章　时间序列与预测 601
16.1　引言 602
16.2　时间序列的构成 602
16.3　移动平均 606
16.4　加权移动平均 609
16.5　线性趋势 612
16.6　最小二乘法 613
16.7 非线性趋势 616
16.8 季节波动 618
16.9 消除数据的季节影响 624
16.10 杜宾－瓦特森统计量 628
小结 633
本章习题 634
exercises.com 641
自测题答案 642
第15~16章复习 643
术语 644
习题 644
第17章　非参数方法：检验 646
17.1　引言 647
17.2　拟合优度检验：期望频数相等 647
17.3　拟合优度检验：期望频数不等 653
17.4　卡方的局限性 655
17.5　列联表分析 658
小结 663
符号读法 663
本章习题 663
exercises.com 666
数据集习题 667
软件命令 668
自测题答案 669
第18章　非参数方法
分级数据分析 670
18.1　引言 671
18.2　符号检验 671
18.3　相依样本的威尔科克森
　　　符号秩检验 680
18.4　独立样本的威尔科克森秩和
　　　检验 685
18.5　克鲁斯卡尔－沃利斯检验：
　　　秩方差分析 688
18.6　秩顺序相关 693
小结 698
符号读法 699
本章习题 699
exercises.com 702
数据集习题 702
软件命令 703
自测题答案 704
第17~18章复习 706
术语 706
习题 707
案例 708
第19章　统计过程控制与质量管理 710
19.1　引言 711
19.2　质量控制简史 711
19.3　差异产生的原因 714
19.4　诊断图 715
19.5　质量控制图的用途和类型 718
19.6　受控和失控情形 723
19.7　属性控制图 726
19.8　接受抽样 732
小结 735
符号读法 736
本章习题 737
软件命令 740
自测题答案 742
第20章　决策论基础 743
20.1　引言 744
20.2　决策要素 744
20.3　不确定条件下决策的案例 745
20.4　最大最小策略、最大最大策略
　　　及最小最大遗憾策略 750
20.5　完全信息的价值 751
20.6　敏感性分析 752
20.7　决策树 754
小结 755
本章习题 756
自测题答案 760
Excel插件MegaStat 761
Visual Statistics 2.2 765
附录 770
附录A：数据集 771
附录B：表格 784
附录C：各章习题及复习题
奇数题答案 802

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