基本信息
- 原书名：Business Statistics
内容简介
作译者
罗伯特（鲍伯）A.唐纳利（Robert(Bob) A. Donnelly，Jr.）是特拉华州威明顿市Goldey-Beacom学院有超过25年教学经验的教授．他曾教授针对本科生和研究生的统计学、运营管理、管理信息系统以及数据库管理课程．鲍伯在特拉华大学获得化学工程专业的学士学位后，曾在钻石三叶草公司的氯气厂做了几年工程师．尽管在此领域小有成就，但鲍伯仍痴迷于教育．想要从教的强烈愿望使他重新回到学校学习，在特拉华大学分别获得了MBA和运筹学的博士学位．鲍伯还在法国巴黎的国际管理学校教授MBA课程．他非常享受与他的法国学生和美国学生一起探讨研究方法和商务统计学的过程．
鲍伯从教之前的工作经验为他的教学提供了很多方便，使他能够将现实生活中的例子引入课堂学习中．他的学生非常欣赏他在商务世界的学识以及他对课程内容的专业掌握．很多鲍伯教过的学生在工作中仍寻求鲍伯的帮助来解决自己专业技术方面的问题．学生感受最深的就是鲍伯对他们生活幸福与否的真诚关注以及帮助他们成功达到目标的强烈愿望．
鲍伯从教之前的工作经验为他的教学提供了很多方便，使他能够将现实生活中的例子引入课堂学习中．他的学生非常欣赏他在商务世界的学识以及他对课程内容的专业掌握．很多鲍伯教过的学生在工作中仍寻求鲍伯的帮助来解决自己专业技术方面的问题．学生感受最深的就是鲍伯对他们生活幸福与否的真诚关注以及帮助他们成功达到目标的强烈愿望．
目录
译者序
前言
关于作者
致学生
第1章 商务统计学简介1
1.1 商务统计学及其应用1
1.1.1 市场调研1
1.1.2 广告宣传2
1.1.3 商业运营2
1.1.4 财政金融2
1.2 数据2
1.2.1 数据来源3
1.2.2 两个主要数据类型5
1.2.3 通过计量水平对数据分类6
1.2.4 时间序列与截面数据8
1.3 描述统计学与推断统计学9
1.4 道德与统计学——数据的危险世界11
复习题12
第2章 描述统计学14
2.1 技术在统计学中的作用15
前言
关于作者
致学生
第1章 商务统计学简介1
1.1 商务统计学及其应用1
1.1.1 市场调研1
1.1.2 广告宣传2
1.1.3 商业运营2
1.1.4 财政金融2
1.2 数据2
1.2.1 数据来源3
1.2.2 两个主要数据类型5
1.2.3 通过计量水平对数据分类6
1.2.4 时间序列与截面数据8
1.3 描述统计学与推断统计学9
1.4 道德与统计学——数据的危险世界11
复习题12
第2章 描述统计学14
2.1 技术在统计学中的作用15
译者序
“统计”是个啥？不就是一门数学类的课程嘛！反正就是一堆概念定理加公式呗！我最头疼的就是这个了，太枯燥！别急别急，这本书可是《商务统计学》，理论联系实际，绝对可以颠覆你对统计学刻板枯燥的认知．具体有啥看头，请听我娓娓道来．
罗伯特A.唐纳利真不简单，他这本书包含一般统计学应该涉及的知识点，最最关键的是，你在读他有趣故事的同时已经把这些知识点理解了（相信离应用就不远了）．我们会追随罗伯特来到他的生活中，看看他如何用统计学知识来解决他的家庭生活（妻子黛比出镜率很高）以及社会生活（他工作学校的学生、具有时代特征的美国焦点问题也在其中）中的实际问题．当我们漫步在罗伯特的生活场景中，欣赏他呈现的一个个统计故事时，常常会因他内心独白中的幽默而会心一笑（哈哈大笑也是有可能的）．一本统计学读完犹如欣赏了一部美式大片，还学会了使用统计学这个工具，真是文理兼修．
此外，罗伯特在书中还非常用心地设计了很多细节来帮助读者学习（请看前言）．至于学习中需要的学生资源和教师资源，那更是配备得相当齐全．同时，对于解决统计学问题所需的技术支持，也一应配备妥当．
一个《商务统计学》入门级读者所需的万事已经具备，就差您捧起一读这个东风啦！
不知不觉间这篇译者序也秉承了本书的文风（看到本书的带入感威力了吧）．好吧，下面回归正常理科教师风．
作为一名统计学教师同行，深知学生在学习中存在学不懂只会机械做题的焦虑，这本书恰恰可以让大家在轻松愉快的过程中学会统计学原理，并掌握统计学与商务问题等实际问题的联系，从而可以灵活地学以致用．希望它能给广大被统计学折磨的读者带来曙光，从而爱上统计这门学科，并能利用它解决工作生活中的问题．
全书共16章，由高璞、徐园植和林艳3人合作完成．感恩我们能遇到这样一本出色的书并有幸成为它的译者，我们尽量保持原书风格进行翻译，但很多地方可能仍难以准确表达作者描述的意境．限于水平，译文不可避免会有不完善的地方，欢迎广大读者提出宝贵意见，不胜感激！
感谢家人及朋友对我们在翻译过程中的帮助和支持！
高璞于北京西山
罗伯特A.唐纳利真不简单，他这本书包含一般统计学应该涉及的知识点，最最关键的是，你在读他有趣故事的同时已经把这些知识点理解了（相信离应用就不远了）．我们会追随罗伯特来到他的生活中，看看他如何用统计学知识来解决他的家庭生活（妻子黛比出镜率很高）以及社会生活（他工作学校的学生、具有时代特征的美国焦点问题也在其中）中的实际问题．当我们漫步在罗伯特的生活场景中，欣赏他呈现的一个个统计故事时，常常会因他内心独白中的幽默而会心一笑（哈哈大笑也是有可能的）．一本统计学读完犹如欣赏了一部美式大片，还学会了使用统计学这个工具，真是文理兼修．
此外，罗伯特在书中还非常用心地设计了很多细节来帮助读者学习（请看前言）．至于学习中需要的学生资源和教师资源，那更是配备得相当齐全．同时，对于解决统计学问题所需的技术支持，也一应配备妥当．
一个《商务统计学》入门级读者所需的万事已经具备，就差您捧起一读这个东风啦！
不知不觉间这篇译者序也秉承了本书的文风（看到本书的带入感威力了吧）．好吧，下面回归正常理科教师风．
作为一名统计学教师同行，深知学生在学习中存在学不懂只会机械做题的焦虑，这本书恰恰可以让大家在轻松愉快的过程中学会统计学原理，并掌握统计学与商务问题等实际问题的联系，从而可以灵活地学以致用．希望它能给广大被统计学折磨的读者带来曙光，从而爱上统计这门学科，并能利用它解决工作生活中的问题．
全书共16章，由高璞、徐园植和林艳3人合作完成．感恩我们能遇到这样一本出色的书并有幸成为它的译者，我们尽量保持原书风格进行翻译，但很多地方可能仍难以准确表达作者描述的意境．限于水平，译文不可避免会有不完善的地方，欢迎广大读者提出宝贵意见，不胜感激！
感谢家人及朋友对我们在翻译过程中的帮助和支持！
高璞于北京西山
前言
本书是一到两个学期的教材，以一种对话的风格写作，以期减少商科学生在学习统计课程时的焦虑．
现在有太多商科学生被他们的统计教材吓到了．这些学生常常把他们的教材看作是要跨越的障碍，而不是帮他们成功的工具．针对这个问题，我用一种直白的、对话的风格编写本书．作为作者和教师，经验告诉我当学生感觉他们与老师有个人联系时，学习效率更高．许多传统的教材总是“高高在上”，让很多学生感觉很难理解．我更喜欢教材与学生“对话”，就像我在课堂上一样，向学生提供一种我与他们在一起的场景，在每一个学习过程中鼓励他们．
我深信学生在学习新概念时解决统计问题比起之后再解决（常常是下一次考试前），学习效率会更高．为了奉行这种理念，我给出了标为“思考题”的平行问题，这样学生就可以对照相应章节的例题完成这些题目．我试图用一种轻松的语气促使学生完成这些题目，但这并不意味着我祈求学生完成．我在每章末都给出了思考题的完整答案，这样学生就可以快速地检验所得结果的正误．我称此为“学习，练习，检验”循环，在这个循环中，学生通过读例题学习，自行完成类似的习题，最后检查结果来验证是否真的学会了．实际上，本书也起着工具书的作用，使学生能积极地参与到学习过程中来．学生常常跳过书中过程完整的例题，感觉自己已经理解了概念，直到接下来的考试中遇到类似的问题而不会解时才发现自己没有学会．我的方法鼓励学生仔细阅读例题并在他们进入下一个知识主题时能确保已经掌握了学过的概念．
限于篇幅，思考题答案放到了华章网站（www.hzbook.com）上．——编辑注
我在每章都会插入一些注释或提示，这些内容给出了有用的深刻见解．这种特色与老师上课时为帮助学生理解而准备的讲义类似．我发现这是在学生困惑或难以应对时帮助他们集中注意力的有效方法．
本书特色
当前的商务例题，能引起学生的兴趣——学生能够了解统计过程在产品和服务上的应用，例如：
英国石油公司在墨西哥湾的漏油事件；
利宝保险公司对享受优秀学生折扣和不享受优秀学生折扣客户车祸比例的比较；
对不同品牌智能手机满意度分数的比较；
使用原来的IPv4 造成的IP地址短缺．
每个主要小节之后的思考题——这些问题被战略性地放在各章中以加强对关键概念的理解．这些问题的完整答案可在每章末找到．我发现学生主动地解题与他们跳过解答完整的例题相比，学习效率更高．
注释或提示——在图注、表注、脚注及正文中，你会发现帮助阐明特定主题的注释或提示．这些内容常常指向文章中某个位置，与老师在课堂上为学生准备的深入见解类似．
实践中的统计学——在本书中，关于统计学如何应用在当今商业环境中的例子被放在章首或正文穿插的线框中．例如：
政府使用置信区间以及相应结果解释对失业数字的报道；
对赫尔食品公司不同零食的顾客反馈的比较；
医疗保险公司调查诊疗室反常计费使用的统计方法；
对奥运会运动员在不同体育赛事上表现的比较．
复杂统计过程的分步方法——很多学生在面对像假设检验、方差分析（ANOVA）以及回归分析这样的复杂过程时都会“迷失在森林中”．我的办法是将这些过程分成可以接受的重复性的步骤，这些步骤可以用来解决各种问题．这样，学生在用某种方法解题时就有一个可以遵循的路径图来决定怎么做．
贯穿全书的微软Excel——我用Excel说明商务统计学中各方法的应用，但该软件的使用不影响对概念的理解．我对那些告诉我会在电脑上执行像ANOVA这样的过程而不会解释结果的学生如是说：如果让Excel完成所有的工作，你就会失去理解相应方法背后概念的机会．本书的理念是避免这种不幸的情况发生．
现在有太多商科学生被他们的统计教材吓到了．这些学生常常把他们的教材看作是要跨越的障碍，而不是帮他们成功的工具．针对这个问题，我用一种直白的、对话的风格编写本书．作为作者和教师，经验告诉我当学生感觉他们与老师有个人联系时，学习效率更高．许多传统的教材总是“高高在上”，让很多学生感觉很难理解．我更喜欢教材与学生“对话”，就像我在课堂上一样，向学生提供一种我与他们在一起的场景，在每一个学习过程中鼓励他们．
我深信学生在学习新概念时解决统计问题比起之后再解决（常常是下一次考试前），学习效率会更高．为了奉行这种理念，我给出了标为“思考题”的平行问题，这样学生就可以对照相应章节的例题完成这些题目．我试图用一种轻松的语气促使学生完成这些题目，但这并不意味着我祈求学生完成．我在每章末都给出了思考题的完整答案，这样学生就可以快速地检验所得结果的正误．我称此为“学习，练习，检验”循环，在这个循环中，学生通过读例题学习，自行完成类似的习题，最后检查结果来验证是否真的学会了．实际上，本书也起着工具书的作用，使学生能积极地参与到学习过程中来．学生常常跳过书中过程完整的例题，感觉自己已经理解了概念，直到接下来的考试中遇到类似的问题而不会解时才发现自己没有学会．我的方法鼓励学生仔细阅读例题并在他们进入下一个知识主题时能确保已经掌握了学过的概念．
限于篇幅，思考题答案放到了华章网站（www.hzbook.com）上．——编辑注
我在每章都会插入一些注释或提示，这些内容给出了有用的深刻见解．这种特色与老师上课时为帮助学生理解而准备的讲义类似．我发现这是在学生困惑或难以应对时帮助他们集中注意力的有效方法．
本书特色
当前的商务例题，能引起学生的兴趣——学生能够了解统计过程在产品和服务上的应用，例如：
英国石油公司在墨西哥湾的漏油事件；
利宝保险公司对享受优秀学生折扣和不享受优秀学生折扣客户车祸比例的比较；
对不同品牌智能手机满意度分数的比较；
使用原来的IPv4 造成的IP地址短缺．
每个主要小节之后的思考题——这些问题被战略性地放在各章中以加强对关键概念的理解．这些问题的完整答案可在每章末找到．我发现学生主动地解题与他们跳过解答完整的例题相比，学习效率更高．
注释或提示——在图注、表注、脚注及正文中，你会发现帮助阐明特定主题的注释或提示．这些内容常常指向文章中某个位置，与老师在课堂上为学生准备的深入见解类似．
实践中的统计学——在本书中，关于统计学如何应用在当今商业环境中的例子被放在章首或正文穿插的线框中．例如：
政府使用置信区间以及相应结果解释对失业数字的报道；
对赫尔食品公司不同零食的顾客反馈的比较；
医疗保险公司调查诊疗室反常计费使用的统计方法；
对奥运会运动员在不同体育赛事上表现的比较．
复杂统计过程的分步方法——很多学生在面对像假设检验、方差分析（ANOVA）以及回归分析这样的复杂过程时都会“迷失在森林中”．我的办法是将这些过程分成可以接受的重复性的步骤，这些步骤可以用来解决各种问题．这样，学生在用某种方法解题时就有一个可以遵循的路径图来决定怎么做．
贯穿全书的微软Excel——我用Excel说明商务统计学中各方法的应用，但该软件的使用不影响对概念的理解．我对那些告诉我会在电脑上执行像ANOVA这样的过程而不会解释结果的学生如是说：如果让Excel完成所有的工作，你就会失去理解相应方法背后概念的机会．本书的理念是避免这种不幸的情况发生．
书摘
《商务统计学》：
离散型随机变量通常以整数型作为试验结果而呈现，例如，数值26、1和4都是离散型随机变量通常呈现的例子，用随机这个词是因为变量值在试验进行之前不确定。例如，让我（或者其他任何人）精确预测百思买商店营业第一小时到店的顾客数是不合情理的，随机变量的数值在试验进行之后才可以知道。习惯上，随机变量的值用x表示。
有些试验得到的是连续型数据，被称为连续型随机变量，连续型随机变量可以任意数值作为试验结果而呈现。
连续型随机变量的例子如下：
在全食超市顾客结账的等候时间，
某成年人每月饮用的苏打水盎司数，
某拖拉机拖车通过95号州际公路称重站的重量，
判断我们使用的是离散型随机变量还是连续型随机变量的方法就是问问自己“在特定数字区间范围内，有多少个数据值？”离散型随机变量在某区间内的结果值有限，而连续型随机变量在某区间内的结果值无限，万豪酒店（离散型）的例子里，在1—5区间范围内只有5个结果可供顾客选择来评估满意度，在全食超市（连续型）的例子里，在区间0～5分钟范围内有无限个数值可以是等候时间，可能的等候时间有3分钟、3.2分钟或者3.27分钟因为我们测量时间是在0～5分钟这个连续范围内，唯独的限制就是测量工具的精确度。
如第2章中提到的。这些方法还存在一些预期要求，特别是当随机变量的结果包含很大范围的数值时，比如收入，严格意义上说是离散型数据（我们数钱，而不是测量），但是，由于收入值范围很大，所以实际上还是将其记作连续型数值。
……
离散型随机变量通常以整数型作为试验结果而呈现，例如，数值26、1和4都是离散型随机变量通常呈现的例子，用随机这个词是因为变量值在试验进行之前不确定。例如，让我（或者其他任何人）精确预测百思买商店营业第一小时到店的顾客数是不合情理的，随机变量的数值在试验进行之后才可以知道。习惯上，随机变量的值用x表示。
有些试验得到的是连续型数据，被称为连续型随机变量，连续型随机变量可以任意数值作为试验结果而呈现。
连续型随机变量的例子如下：
在全食超市顾客结账的等候时间，
某成年人每月饮用的苏打水盎司数，
某拖拉机拖车通过95号州际公路称重站的重量，
判断我们使用的是离散型随机变量还是连续型随机变量的方法就是问问自己“在特定数字区间范围内，有多少个数据值？”离散型随机变量在某区间内的结果值有限，而连续型随机变量在某区间内的结果值无限，万豪酒店（离散型）的例子里，在1—5区间范围内只有5个结果可供顾客选择来评估满意度，在全食超市（连续型）的例子里，在区间0～5分钟范围内有无限个数值可以是等候时间，可能的等候时间有3分钟、3.2分钟或者3.27分钟因为我们测量时间是在0～5分钟这个连续范围内，唯独的限制就是测量工具的精确度。
如第2章中提到的。这些方法还存在一些预期要求，特别是当随机变量的结果包含很大范围的数值时，比如收入，严格意义上说是离散型数据（我们数钱，而不是测量），但是，由于收入值范围很大，所以实际上还是将其记作连续型数值。
……
