《企業管理中的統計學》是2018年4月智慧財產權出版社出版的圖書，作者是陳焱晗。
基本介紹
- 中文名：企業管理中的統計學
- 作者：陳焱晗
- 出版社：智慧財產權出版社
- 出版時間：2018年4月1日
- 頁數：288 頁
- 定價：58 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787513054508
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《企業管理中的統計學》內容簡介：企業管理中的統計學是指運用統計學的方法和原理對企業管理領域的定量問題進行數據的收集、整理和分析，是企業管理類專業學習者所必須掌握的一項定量分析技能。本書正是針對這種技能的學習和教學工作而編寫的，其所面對的讀者主要是高校文理兼修專業的學生，尤其是企業管理、工商管理類專業的學生，也可作為企業管理人員和研究人員的參考用書。
圖書目錄
第1章 總論·· 1
1.1 統計學的歷史起源·· 2
1.1.1 統計學的創立·· 2
1.1.2 統計學的發展與代表人物·· 3
1.2 學科定義及性質·· 7
1.2.1 統計的含義·· 7
1.2.2 統計學研究的特點·· 10
1.3 研究對象及套用領域·· 11
1.3.1 統計學的研究對象及其特點·· 11
1.3.2 統計學的套用領域·· 13
1.4 統計學的分類·· 14
1.4.1 描述統計學與推斷統計學·· 15
1.4.2 理論統計學和套用統計學·· 16
1.5 統計學與其他學科的關係·· 17
1.5.1 統計學與數學的關係·· 17
1.5.2 統計學與其他學科的關係·· 18
本章小結·· 18
第2章 數據資料·· 19
2.1 數據的計量與類型·· 20
2.1.1 數據的計量尺度·· 21
2.1.2 變數與數據的類型·· 22
2.2 數據的蒐集·· 23
2.2.1 直接的數據來源·· 23
2.2.2 間接的數據來源·· 28
2.3 數據的整理·· 29
2.3.1 數據的預處理·· 29
2.3.2 數據的分組與頻數分布·· 31
2.3.3 幾種頻數分布圖·· 36
本章小結·· 43
第3章 數據分布特徵的描述·· 44
3.1 測度數據分布的集中趨勢·· 45
3.1.1 眾數·· 45
3.1.2 中位數·· 47
3.1.3 均值·· 49
3.1.4?幾何平均數·· 51
3.1.5?眾數、中位數和均值的比較·· 52
3.2 測度數據分布的離散趨勢·· 53
3.2.1 極差·· 54
3.2.2 四分位差·· 54
3.2.3 異眾比率·· 55
3.2.4 方差和標準差·· 56
3.2.5 離散係數·· 58
3.3 測度數據分布的偏度與峰度·· 60
3.3.1 偏態及其測度·· 61
3.3.2 峰態反其測度·· 62
本章小結·· 63
第4章 機率與機率分布·· 65
4.1 機率基礎·· 66
4.1.1 隨機事件與機率·· 66
4.1.2 機率的性質及運算·· 71
4.2 隨機變數及其機率分布·· 77
4.2.1 隨機變數·· 77
4.2.2 離散型隨機變數的機率分布·· 78
4.2.3 連續型隨機變數的機率分布·· 82
4.3 大數定律與中心極限定理·· 88
4.3.1 大數定律和中心極限定理·· 89
4.3.2 中心極限定理的套用·· 90
本章小結·· 92
第5章 抽樣與抽樣分布·· 93
5.1 抽樣調查中的基本概念·· 94
5.1.1 總體與樣本·· 94
5.1.2 抽樣調查·· 95
5.1.3 誤差問題·· 99
5.2 抽樣分布·· 101
5.2.1 抽樣分布的概念···························································· 102
5.2.2 樣本統計量的抽樣分布·· 104
5.2.3 不重複抽樣的修正係數·· 107
本章小結·· 109
第6章 參數估計·· 110
6.1 參數估計的基本原理·· 111
6.1.1 估計量與估計值·· 111
6.1.2 評價估計量的標準·· 112
6.1.3 點估計·· 114
6.1.4 區間估計·· 114
6.2 一個總體參數的區間估計·· 117
6.2.1 總體均值的區間估計·· 117
6.2.2 總體比率的區間估計·· 120
6.2.3 總體方差的區間估計·· 121
6.3 兩個總體參數的區間估計·· 122
6.3.1 兩個總體均值之差的區間估計·· 122
6.3.2 兩個總體比率之差的區間估計·· 127
6.3.3 兩個總體方差比的區間估計·· 128
6.4 抽樣容量的確定·· 130
6.4.1 估計總體均值時樣本量的確定·· 130
6.4.2 估計總體比率時樣本量的確定·· 131
本章小結·· 132
第7章 假設檢驗·· 133
7.1 假設檢驗的基本原理、相關概念及問題·· 134
7.1.1 假設檢驗的基本原理·· 134
7.1.2 假設的建立與類型·· 139
7.1.3 兩類錯誤·· 141
7.1.4 檢驗統計量與決策準則·· 142
7.1.5 假設檢驗的步驟·· 143
7.1.6 利用P值進行決策·· 144
7.2 一個總體參數的檢驗·· 145
7.2.1 總體均值的檢驗·· 145
7.2.2 總體比率的檢驗·· 149
7.2.3 總體方差的檢驗·· 150
7.3 兩個總體參數的檢驗·· 152
7.3.1 兩個總體均值之差的檢驗·· 152
7.3.2 兩個總體比率之差的檢驗·· 157
7.3.3 兩個總體方差比的檢驗·· 160
本章小結·· 161
第8章 方差分析·· 162
8.1 方差分析的基本問題和基礎知識·· 163
8.1.1 方差分析的優越性、基本概念和術語·· 163
8.1.2 方差分析的基本原理及誤差分類·· 165
8.1.3 方差分析的基本假定·· 166
8.2 單因素方差分析·· 167
8.2.1 單因素方差分析的含義·· 167
8.2.2 數據結構·· 167
8.2.3 分析步驟·· 168
8.2.4 方差分析中的多重比較·· 171
8.3 雙因素方差分析·· 173
8.3.1 無互動作用的雙因素方差分析·· 174
8.3.2 有互動作用的雙因素方差分析·· 178
本章小結·· 182
第9章 相關與一元線性回歸分析·· 183
9.1 相關分析與回歸分析的基本概念·· 184
9.1.1 函式關係與相關關係·· 184
9.1.2 相關關係的種類·· 185
9.1.3 相關分析與回歸分析·· 187
9.1.4 相關關係的描述與測度·· 188
9.2 一元線性回歸分析·· 192
9.2.1 一元線性回歸模型與假定·· 192
9.2.2 一元線性回歸模型的估計·· 195
9.2.3 一元線性回歸模型的檢驗·· 198
9.2.4 一元線性回歸模型的預測·· 201
本章小結·· 205
第10章 多元線性回歸分析·· 206
10.1 多元線性回歸模型及假定·· 207
10.1.1 多元線性回歸模型·· 207
10.1.2 多元線性回歸模型的假定·· 208
10.2 多元線性回歸模型的估計·· 209
10.2.1 參數的最小二乘估計·· 209
10.2.2 隨機誤差項方差s 2的估計·· 212
10.3 多元線性回歸模型的檢驗·· 212
10.3.1 擬合度檢驗·· 212
10.3.2 回歸係數的顯性檢驗·· 214
10.3.3 回歸方程的顯性檢驗·· 215
本章小結·· 217
第11章 時間序列的分析·· 218
11.1 時間序列的概念和分類·· 219
11.1.1 時間序列的概念·· 219
11.1.2 時間序列的圖表描述·· 220
11.1.3 相對數時間序列·· 221
11.1.4 平均數時間序列·· 222
11.2 時間序列的基本分析指標·· 223
11.2.1 發展速度（或水平）·· 223
11.2.2 增長速度（或水平）·· 224
11.2.3 平均發展速度（或水平）·· 225
11.3 時間序列的成分和基本模型·· 226
11.3.1 時間序列的成分·· 226
11.3.2 時間序列的基本模型·· 228
11.4 時間序列的預測·· 229
11.4.1 總趨勢·· 230
11.4.2 季節變動·· 241
11.4.3 循環變動·· 248
本章小結·· 252
第12章 統計指數·· 253
12.1 指數的概念與分類·· 254
12.1.1 指數的概念·· 254
12.1.2 指數的分類·· 255
12.2 總指數的編制方法·· 257
12.2.1 加權總指數的編制原理·· 258
12.2.2 加權綜合指數的主要形式·· 260
12.2.3 加權平均指數的主要形式·· 263
12.3 幾種常用的經濟指數·· 265
12.3.1 消費者價格指數·· 265
12.3.2 農副產品收購價格指數·· 268
12.3.3 股票價格指數·· 268
12.3.4 工業生產指數和生產者價格指數·· 269
本章小結·· 272
參考文獻·· 273
作者簡介
陳焱晗，任教於中國勞動關係學院經濟管理系，副教授，畢業於北京大學光華管理學院，碩士研究生。教授課程主要有《統計學》、《SPSS數據分析》等並深受學生好評，獲全校“教學十佳”及“教育教學成果獎”。主持並參與多項不同層次的統計教學領域內課題，並先後在全國性核心期刊及報紙上發表論文十餘篇，被CSSCI收錄4篇，獨立出版專著一部《中國市場調研業理論與實踐》。
