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| 內容簡介： |
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本书以帮助大学生科学创业、提升创业成功率为目标而编写。全书共14章，第1～4章主要介绍创业的基本概念及基本知识，让学生了解创业的系统流程，培养学生的创业精神，种下创业的种子；第5～7章主要介绍在大数据时代下，学生在创业中必须掌握的简单的概率论原理，为学习后续内容打下坚实的基础；第8～14章主要介绍大学生在创业中为解决普遍遇到的统计问题而必须掌握的统计知识和统计方法，包括数据的可视化，并通过实例让学生初步熟悉统计建模的思想。全书厚基础、重应用，既保证了理论体系严密，又注重可读性。本书力求使创业者能根据需要适时把数据分析的思想方法渗透到创业的基本知识之中，与创业基础有机结合，培养在创业中有效地收集数据、整理数据、分析数据，从而做出统计推断的意识和技能，为创业行动的整个过程提供更可靠的统计技术支持。本书免费提供教学资源，读者可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn下载使用。 本书可作为本科院校的创业教育教材，也适用于高职高专院校的创业教育课程,还可作为准备创业或正在创业者的自学用书或参考读物。
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| 關於作者： |
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福建泉州师范学院数学与计算机科学学院院长助理、副教授，毕业于华东师范大学数学教育学专业（统计方向），中国现场统计研究会统计综合评价研究分会理事，著有《高等数学》（第2版），2007年出版于华东师范大学出版社。
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| 目錄：
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目 录
第1章 创业概述 1
1.1 创业的定义 1
1.2.1 创业者 2
1.2.2 创业资源 4
1.2.3 创业机会 5
1.3 创业的过程 8
1.3.1 创业活动的过程 8
1.3.2 创业过程的四阶段 9
1.3.3 创业过程的两个经典模型 9
思考与练习 13
第2章 创业机会的识别、评价与创业风险 14
2.1 创业机会的识别 14
2.1.1 环境分析法 14
2.1.2 系统创新法 15
2.2 创业机会的评价 15
2.2.1 创业机会评价概述 15
2.2.2 评价的一般步骤 16
2.2.3 创业机会评价的方法 16
2.3 创业风险管理 19
2.3.1 行业风险 19
2.3.2 市场风险 21
2.3.3 现金流风险 23
思考与练习 25
第3章 创业资源的整合 26
3.1 创业融资 26
3.1.1 创业融资分析 26
3.1.2 创业所需资金的测算 28
3.1.3 创业融资渠道 29
3.1.4 创业融资的选择策略 31
3.2 创业团队 34
3.2.1 创业团队的概念 34
3.2.2 创业团队的分工 36
3.2.3 创业团队的组建过程 37
3.2.4 创业团队的组建策略 39
3.2.5 创业团队的管理 41
思考与练习 48
第4章 创业计划书 49
4.1 创业计划书的作用与基本要素 49
4.1.1 创业计划书的作用 49
4.1.2 创业计划书的基本要素 50
4.2 创业计划书的撰写 51
思考与练习 57
第5章 随机事件与概率 58
5.1 随机事件和样本空间 58
5.1.1 随机现象 58
5.1.2 随机试验 59
5.1.3 样本空间 59
5.1.4 随机事件 59
5.2 事件的关系和运算 60
5.2.1 事件的关系 60
5.2.2 事件的运算 62
5.3 事件的概率与独立性 62
5.3.1 概率的统计定义 62
5.3.2 概率的公理化定义 63
5.3.3 概率的古典定义 64
5.3.4 概率的几何定义 65
5.3.5 事件的独立性 66
5.4 乘法公式与伯努利概型 66
5.4.1 条件概率与乘法公式 66
5.4.2 伯努利概型 67
5.5 全概率公式与贝叶斯公式 68
5.5.1 全概率公式 68
5.5.2 贝叶斯公式 68
思考与练习 70
第6章 一维随机变量及其分布 71
6.1 随机变量与分布函数 71
6.1.1 随机变量 71
6.1.2 分布函数 71
6.2 离散型随机变量及其分布 72
6.2.1 离散型随机变量 72
6.2.2 常见的离散型随机变量的分布 72
6.3 连续型随机变量及其分布 74
6.3.1 连续型随机变量 74
6.3.2 常见的连续型随机变量的分布 76
6.4 一维随机变量函数及其分布 80
6.4.1 离散型随机变量函数的分布 80
6.4.2 连续型随机变量函数的分布 81
思考与练习 82
第7章 随机变量的数字特征 84
7.1 数学期望 84
7.1.1 一维随机变量的数学期望 84
7.1.2 一维随机变量函数的数学期望 85
7.2 方差和标准差 87
7.2.1 方差的定义 87
7.2.2 常见随机变量的数学期望和方差 88
思考与练习 89
第8章 统计概述与R的初步使用 91
8.1 统计概述 91
8.1.1 统计的含义 91
8.1.2 变量与数据 92
8.1.3 统计中的几个基本概念 93
8.2 R的初步使用 96
8.2.1 R简介 96
8.2.2 R的下载与安装 96
8.2.3 R在线说明 97
8.2.4 赋值 97
8.2.5 矩阵、列表与数据框 98
8.2.6 图形参数 99
8.3 R在常见分布概率计算中的应用 101
8.3.1 常见分布的计算 101
8.3.2 绘制常见分布的统计图 102
思考与练习 104
第9章 数据的整理与可视化 106
9.1 数据的来源与预处理 106
9.1.1 数据的来源 106
9.1.2 数据的预处理 106
9.2 数据的可视化 108
9.2.1 定性数据的整理与图示 109
9.2.2 数值型数据的整理与图示 113
思考与练习 119
第10章 描述性统计量 121
10.1 集中趋势的测度 121
10.1.1 众数 121
10.1.2 均值 121
10.1.3 中位数 122
10.1.4 百分位数 123
10.2 分布离散程度的测度 123
10.2.1 极差和四分位差 123
10.2.2 样本方差与样本标准差、样本k阶中心矩 123
10.2.3 变异系数 124
10.3 分布的形状 124
10.3.1 偏度 125
10.3.2 峰度 125
10.4 在R中计算常用的描述统计量 126
思考与练习 128
第11章 抽样分布 129
11.1 三大统计分布 129
11.1.1 分布 129
11.1.2 t分布 131
11.1.3 F分布 132
11.2 正态总体下常见的统计量的分布 134
思考与练习 136
第12章 参数估计 137
12.1 点估计 137
12.1.1 矩估计法 137
12.1.2 最大似然估计法 139
12.2 点估计的优良性 142
12.2.1 无偏性 143
12.2.2 有效性 144
12.2.3 一致性 145
12.3 区间估计 145
12.4 正态总体均值与方差的区间估计 147
12.4.1 正态总体均值?的置信区间 147
12.4.2 正态总体方差?2的置信区间 150
思考与练习 153
第13章 假设检验 154
13.1 假设检验的基本概念与原理 154
13.1.1 问题的提法 154
13.1.2 假设检验的方法及其基本原理 155
13.2 单个正态总体参数的假设检验 158
13.2.1 单个正态总体均值的假设检验 159
13.2.2 单个正态总体方差的假设检验 162
13.3 假设检验问题的p值法 164
13.3.1 p值的定义 164
13.3.2 p值的计算 166
思考与练习 167
第14章 一元线性回归 169
14.1 相关分析 169
14.1.1 相关关系 169
14.1.2 相关分析与回归分析 169
14.2 一元线性回归分析 171
14.2.1 一元线性回归模型 171
14.2.2 一元线性回归模型的估计 173
14.2.3 一元线性回归模型的检验 175
14.2.4 回归模型的预测 179
思考与练习 182
附录A 常用统计表 184
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| 內容試閱：
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前言
2010年5月，教育部下发了《关于大力推进高等学校创新创业教育和大学生自主创业工作的意见》，要求各地大力推进创新创业教育。2012年8月，教育部印发的《普通本科学校创业教育教学基本要求试行》教高厅〔2012〕4号将创业基础课程定位为面向全体学生开设的公共必修课程。其教学目标是通过创业教育教学，使学生掌握创业所需要的基础知识和基本理论，熟悉创业的基本流程和基本方法，了解创业的法律法规和相关政策，激发学生的创业意识，提高学生的社会责任感、创新精神和创业能力，促进学生创业就业和全面发展。
《2015年国务院政府工作报告》中将大众创业、万众创新列为我国经济增长的双引擎之一，国务院办公厅又先后下发了若干推进创新创业的指导意见。国家出台的鼓励企业创新创业的政策举措令人鼓舞，可以说，我国进入了创新创业期，大学生创新创业受到社会广泛关注。但是，大学生创业也存在不少问题。魏晓光、张学军等人发表在《现代经济信息》2017年08期上的《大学生创新创业能力素质测评及提升策略研究》一文中提到，大学生创业缺乏大数据分析的支持。该文指出，在市场竞争激烈的今天，要想创业成功，不仅要创立自己的品牌，而且要在客户群中建立起良好的信誉与口碑，能吸引客户不算成功，能留住客户才是胜利，大数据分析能帮助企业在市场中长期发展，通过各类分析了解客户的内心，就如同掌握了与客户合作的钥匙。要在市场中长远发展，就必须有大数据分析技术来支持，以有效减少客户流失，这样才能促进创业成功。众所周知，数据分析是大数据分析技术的底层理论之一。在当今和未来时代，管理者、决策者、产品经理、产品运营和开发工程师都需要具有数据分析的能力，大学生进行创新创业从一开始就需要初步具备数据分析与统计建模的能力，因为在创业过程中会面对需要处理大量的数据的情况。为了能够对这些数据进行科学的分类、筛选和定量化处理，以便从杂乱无章的数据中得出有助于对创业进行决策的结论，就必须掌握数据分析的基本方法。基于此，也为了顺应《福建省教育厅关于深化高等学校创新创业教育改革十六条措施的通知》闽教学〔2015〕23号中所提出的调整专业课程设置，打通相近学科专业的基础课程，开设跨学科专业的交叉课程的精神要求，本书区别于其他教材，首次把创业基础与数据分析方法结合在一起。在编写过程中，我们首先紧密地与创新创业学院的专家、教师充分探讨，以夯实创新创业的基础知识，为本书的撰写奠定了坚实的基础；然后深入学生，调查了解在创新创业过程中急需哪些统计知识，与从事创新创业教育的专家进行论证，遴选出对创新创业真正有用的统计学知识。
本书共有14章，融入了编者多年从事创业基础及数据分析等教学的实践心得和体会，在结构体系、内容安排、习题选择等方面充分考虑了本科院校的实际，尽量用通俗的语言进行叙述，并列举大学生创新创业或生活中的实例来说明问题。本书还具有如下特色：
1．相比其他教材，本书提炼出创业基础的基本知识，给出了创业机会的识别、评价与创业风险管理及创业资源的整合等内容，让学生对如何创业、怎样创业能有大概的认识，虽所占的篇幅不多，但能让学生明确本书把如何让大学生成功创业作为主要任务。
2．为了让学生在今后的创业中慢慢熟悉直至掌握大数据分析技术，本书对大学生在创业中可能经常涉及的概率论原理、统计知识及统计方法等内容有所侧重，做到厚基础、重应用，让学生真正学到有用的统计学知识，也让他们明确具有数据分析的能力，定能助成功创业一臂之力。
3．为了有效地进行数据分析，本书简单介绍了统计软件R的操作，借助R，可以从烦琐而不精确的查表中解放出来本书根据需要只给出了泊松分布表、标准正态分布表，对属于简单劳动的计算进行秒杀；一些统计方法能让数据分析发挥出应有的效用，让创业者的思维更加缜密，帮助创业者更科学地进行决策，为创新创业行动提供更可靠的依据。
本书由苏连塔担任主编，王莲芳、林珊华担任副主编。本书第1～4章由王莲芳执笔，第5～7章由林珊华执笔，第8～14章由苏连塔执笔，全书由苏连塔统稿、定稿。
在编写本书的过程中，我们参阅了大量的文献资料，借鉴了一些专家学者的理论和观点，书中部分实例引自他人著作，在此表示衷心的感谢。由于编者水平有限，加之时间比较仓促，书中有错误或不当之处在所难免，恳请广大读者提出宝贵意见，以便今后改正。
编 者
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