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目录1

第1章 数据与商业决策1

1.1 引论1

1.2 商业中的统计思想2

1.3 商业环境中的数据4

1.4 数据的来源与类型8

1.4.1 数据分类8

1.5 总体与样本13

1.6 使用Microsoft Excel15

1.6.1 Excel的基本技巧15

1.6.3 函数16

1.6.2 复制公式和单元格引用16

1.6.4 其他有用的Excel小技巧17

1.6.5 Excel的加载宏19

1.7 在Excel中处理数据20

1.7.1 数据透视表23

1.8 问题和难点28

1.9 案例：Tracway公司的平衡计分卡30

第2章 数据显示和数据整理37

2.1 引论37

2.2 用图表显示数据38

2.2.1 柱形图和条形图38

2.2.3 饼图43

2.2.4 面积图43

2.2.2 折线图43

2.2.5 散点图44

2.2.6 其他Excel图形45

2.2.7 图形化显示方法总结46

2.3 列联表和交叉表47

2.4 描述统计学48

2.4.1 频数分布和直方图50

2.4.2 集中趋势指标53

2.5 离散趋势指标57

2.5.1 标准差的重要性60

2.6 分组数据的计算61

2.7 变异系数63

2.8 形状指标64

2.9 Excel的描述统计工具66

2.10 数据剖面和比例68

2.11 统计量的可视化70

2.11.1 箱线图70

2.11.2 茎叶图73

2.11.3 点刻度图75

2.12 统计关系76

2.13 案例研究：描述统计学在马尔科姆…鲍德里奇国家质量奖中的应用79

2.14 问题和难点82

2.15 案例：Tracway数据的描述统计分析91

第3章 随机变量与概率分布93

3.1 引论93

3.2.1 概率94

3.2 基本概念94

3.2.2 概率性质及其计算95

3.3 随机变量96

3.4 概率分布97

3.5 随机变量的期望值和方差103

3.6 离散型概率分布104

3.6.1 贝努利分布和二项分布104

3.6.2 泊松分布107

3.7 连续型概率分布109

3.7.1 均匀分布109

3.7.2 正态分布110

3.7.3 三角分布116

3.7.4 指数分布117

3.8 其他的有用分布120

3.8.1 PHStat中的概率分布123

3.9 统计学中的蒙特卡洛方法124

3.9.1 随机数125

3.9.2 从概率分布中随机抽样126

3.9.3 在Excel中生成随机变量127

3.9.4 统计学中蒙特卡洛方法的实际应用133

3.10 抽样分布和抽样误差136

3.10.1 均值的标准误差137

3.11 问题和难点139

3.12 案例：Tracway公司质量测试的概率模型145

4.1 引论147

第4章 抽样与统计推断147

4.2 统计抽样148

4.2.1 抽样设计148

4.2.2 抽样方法149

4.2.3 抽样误差153

4.2.4 从有限总体中抽样153

4.3 抽样数据的统计分析154

4.4 估计156

4.4.1 点估计156

4.5 区间估计158

4.6 均值的置信区间158

4.7 比例的置信区间163

4.8 置信区间和样本容量164

4.9 其他类型的置信区间167

4.9.1 总体总数167

4.9.2 均值之差168

4.9.3 成对样本171

4.9.4 比例之差172

4.9.5 方差和标准差173

4.9.6 时间序列数据175

4.9.7 置信区间的总结与结论175

4.9.8 置信区间和概率区间177

4.10 假设检验177

4.10.1 假设公式178

4.10.2 显著性水平180

4.10.3 决策规则181

4.11 单样本假设检验184

4.11.1 平均值的单样本检验184

4.11.2 使用p值188

4.11.3 比例的单样本检验188

4.12 双样本假设检验191

4.12.1 平均值的双样本检验191

4.12.2 比例的双样本检验194

4.12.3 假设检验和置信区间195

4.12.4 方差间差异的F检验195

4.13 ANOVA：若干均值间差异的检验198

4.13.1 Tukey-Kramer多重比较程序202

4.14 独立性卡方检验204

4.15 非参数假设检验207

4.16 分布拟合：假设检验的一种应用207

4.16.1 用Crystal Ball进行分布拟合212

4.17 问题和难点214

4.18 案例：Tracway公司的统计推断221

第5章 回归分析223

5.1 引论223

5.2 简单线性回归225

5.2.1 最小二乘估计227

5.3 度量回归直线的变差230

5.3.1 可决系数和相关系数232

5.3.2 估计的标准误差与置信带233

5.4 作为方差分析的回归234

5.5 回归分析的假设条件241

5.6 回归分析在投资风险中的应用244

5.7 多元线性回归248

5.7.1 解释多元线性回归的结果250

5.8 建立好的回归模型252

5.8.1 使用修正的R2估计拟合优度253

5.8.2 最优子集回归254

5.8.3 逐步回归256

5.8.4 相关性与多重共线性258

5.9 定类独立变量的回归260

5.10 非线性回归模型264

5.11 问题和难点267

5.12 案例：Tracway公司的回归分析273

第6章 预测276

6.1 引论276

6.2 定性推断方法277

6.2.1 历史类推法278

6.2.2 德尔菲法278

6.2.3 德尔菲法的应用279

6.3 指标和指数281

6.4 统计预测模型283

6.5 静态时间序列的预测模型285

6.5.1 移动平均模型286

6.5.2 误差和预测精度289

6.5.3 指数平滑模型291

6.6 线性趋势预测模型294

6.6.1 二次移动平均294

6.6.2 二次指数平滑296

6.7 季节性预测模型297

6.7.1 加法季节模型297

6.7.2 乘法季节模型300

6.8 含有趋势和季节因素的时间序列模型301

6.8.1 霍特-温特斯加法模型301

6.8.2 霍特-温特斯乘法模型302

6.9 CB预测器303

6.10 回归模型307

6.10.1 在回归模型中加入季节因素309

6.11 预测练习312

6.12 问题和难点314

6.13 案例：Tracway公司的统计预测318

第7章 统计质量控制319

7.1 引论319

7.2 统计学的作用与质量控制中的数据分析320

7.3 统计过程控制321

7.3.1 控制图322

7.3.2 ？-图和R-图324

7.4 分析控制图329

7.5 品质控制图337

7.5.1 可变样本容量340

7.6 控制图设计中的统计问题342

7.7 过程性能分析343

7.8 问题和难点346

7.9 案例：Tracway公司的质量控制353

第8章 风险分析和蒙特卡洛模拟355

8.1 引论355

8.2 风险分析356

8.3 用Crystal Ball进行蒙特卡洛模拟359

8.3.1 财务风险分析模拟360

8.3.2 指定输入信息360

8.3.3 Crystal Ball的输出367

8.3.4 创建Crystal Ball报表371

8.4.1 相关假设372

8.4 附加的Crystal Ball建模与分析选项372

8.4.2 覆叠图374

8.4.3 趋势图376

8.4.4 灵敏度分析376

8.4.5 其他的Crystal Ball工具380

8.5 蒙特卡洛模拟的应用384

8.5.1 项目管理385

8.5.2 退休金计划390

8.5.3 现金预算392

8.6 问题和难点395

8.7 案例：在Tracway公司确定一个机器维修战略401

附录403

关键词汇422