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商务统计分析第2版

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浙江嘉兴

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作者林军钱艳俊

出版社机械工业

ISBN9787111741954

出版时间2024-01

装帧其他

开本其他

定价63元

货号31969156

上书时间2024-10-15

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
高等院校教师

目录
前言
第1章数据与统计分析/
1.1数据/
1.2数据来源/
1.3统计分析/
1.4统计软件/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第2章数据的图表描述/
2.1单个定性变量的数据描述/
2.2单个定量变量的数据描述/
2.3两个变量数据的表格描述/
2.4两个变量数据的图形描述/
2.5数据可视化：创建有效图形/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：手机属性偏好分析/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第3章数据的数字描述/
3.1集中趋势的度量/
3.2离散程度的度量/
3.3分布形状和相对位置的度量/
3.4箱线图及其比较/
3.5两个数值变量之间关系的度量/
3.6数据可视化：增加数字度量/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：西安市二手房市场调查/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第4章抽样与抽样分布/
4.1基本概念/
4.2抽样/
4.3正态分布及与其相关的几种分布/
4.4样本统计量的抽样分布/
4.5其他抽样方法/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：城市房地产数据抽样/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第5章参数估计/
5.1参数估计的基本原理/
5.2单总体均值与比例的区间估计/
5.3两总体均值之差与比例之差的
区间估计/
5.4总体方差和方差比的区间估计/
5.5样本量的确定/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：社区居民运动健身情况分析/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第6章假设检验/
6.1假设检验的基本原理/
6.2单总体均值与比例的检验/
6.3两总体均值之差与比例之差的检验/
6.4总体方差和方差比的检验/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：主打商品选择/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第7章分类数据分析/
7.1一个分类变量的拟合优度检验/
7.2两个分类变量的独立性检验/
7.3χ2检验的注意事项/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：大学生性别与网购首选电商
平台/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第8章方差分析/
8.1方差分析引论/
8.2单因素方差分析/
8.3双因素方差分析/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：部分城市空气质量调查/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第9章一元线性回归/
9.1一元线性回归模型及其参数估计/
9.2一元线性回归模型的评估/
9.3利用回归模型进行预测/
9.4残差分析/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：星级饭店营业收入预测/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第10章多元线性回归/
10.1多元线性回归模型及其参数估计/
10.2多元线性回归模型的评估/
10.3多重共线性/
10.4一般线性模型/
10.5定性自变量/
10.6变量选择与逐步回归/
10.7利用回归模型进行预测/
10.8利用回归模型进行因果分析/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：中国电影票房分析/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第11章逻辑回归/
11.1逻辑回归模型/
11.2估计逻辑回归模型/
11.3显著性检验/
11.4逻辑回归系数的意义/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：消费者特征对产品购买行为的
影响/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第12章时间序列预测/
12.1时间序列的构成因素/
12.2预测方法的评估/
12.3平稳序列的预测/
12.4趋势型序列的预测/
12.5趋势与季节混合型序列的预测/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：地区用电量预测/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
第13章非参数检验/
13.1符号检验/
13.2威尔科克森符号秩和检验/
13.3曼-惠特尼秩和检验/
13.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验/
13.5斯皮尔曼秩相关检验/
SPSS、Excel和R的操作步骤/
案例分析：世界一流大学建设高校A类高校排行榜/
术语表/
思考与练习/
参考文献/
附录概率分布表和分布图/

内容摘要
本书全面介绍了统计概念和统计方法在商务实践中的应用，涵盖了在进行统计报告评估和商务决策时所必需的数据处理、数据可视化和推断分析方法，并通过案例给出了应用统计软件进行分析的详细过程。全书共13章，分别为：数据与统计分析、数据的图表描述、数据的数字描述、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、时间序列预测、非参数检验。本书旨在促进统计方法在商务分析中的实际应用，适合管理与经济类专业学生学习，也可供商务数据分析人员参考。

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