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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
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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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| 目錄：
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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/
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| 內容試閱：
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统计学作为研究数据的一门科学，为我们提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得到结论的方法。随着大数据时代的到来，统计学在各学科领域和各行各业中得到了越来越广泛的应用，已成为当代最活跃的学科之一。本书主要为管理与经济类专业的学生以及商务数据分析人员编写，具有以下特点：
(1)在给出统计方法原理的基础上，重点阐述其应用，以培养读者运用统计分析方法解决管理与经济问题的能力。
(2)除第1章以外，每章配有一个案例，案例选题围绕绿色发展、生活健康、休闲消费等领域，旨在体现我国在增进民生福祉方面的成就。案例内容包括案例背景、数据及其说明、数据分析和结论等。案例分析力求做到科学、严谨，读者通过案例学习可以快速掌握统计方法在现实中的应用。
(3)将理论知识与SPSS、Excel和R等软件结合。首先，在讲解原理的时候，结合例题分析，对软件输出结果做了详细解读。其次，章后给出了与本章相关的SPSS、Excel和R软件的详细操作步骤，便于查阅。此外，案例中也给出了具体的统计软件操作步骤。
(4)配有相关教学和学习资源库，包括教学用PPT、教材例题和练习题的数据文件、思考与练习参考答案、考试样卷及其答案。
(5)本书例题和案例的设计与选用以体现中国特色社会主义经济的优势和“经世济民”“诚信服务”的管理理念为原则，辅助课程思政教学的开展。
(6)对回归方法的讲解比其他同类书籍更加细致。例如，对如何利用回归方法进行因果分析进行了较为详细的讲解，并用单独一章介绍了逻辑回归方法。
本书可作为高等院校管理与经济类本科专业开设统计分析和统计实践课程的教材，可作为研究生和MBA的教材或参考书，也可作为商务数据分析人士的入门书籍。在使用中，教师对有些章节可根据教学需要酌情选讲，比如跳过第7章的内容并不会影响其他章节的学习。
本书在编写过程中得到了多位教学和科研助理的大力支持，其中要特别感谢卢小军、李娅楠、景飞、殷珊、辛文、张雪岚、秦姣姣、文牧晨、史丽丽、马舒毅、王肖鹏、杨雨、杨晨、周振涛、花佳雯、胡航、侯天雨、陈佩玲和王宏等，在他们的努力下，本书才能顺利完稿。西安交通大学崔文田教授、房超研究员、张峤副教授、王海平博士，东南大学丁溢副教授，西安建筑科技大学胡海华副教授，长安大学许晓晴博士、李德鸿博士，西北大学田人合博士参与了本书书稿的校对。由于编者水平有限，书中难免存在错误和不足之处，恳请广大读者批评指正。
本书有丰富的配套资源，使用本书的任课教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）下载相关资料。
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