管理统计学
作 译 者：吴和成
出 版 日 期：2015-04-01
书 代 号：G0257930
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121257933
图书简介：
本书集合多年在应用统计领域的教学经验，涵盖了统计推断回顾、方差分析、非参数统计、线性回归分析、非线性回归、马尔可夫链及其应用、统计决策以及质量控制中的统计方法等内容。本书在编写手法上非常有特色，讲清解决问题的步骤，直接从问题着手，以解决问题为目的，而非通常的先理论或模型，再举例。本教材有机结合理论与应用，不失为一本可供读者了解管理统计学科全貌的优秀教材。
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图 书 内 容
内容简介
本书集合多年在应用统计领域的教学经验，涵盖了统计推断回顾、方差分析、非参数统计、线性回归分析、非线性回归、马尔可夫链及其应用、统计决策以及质量控制中的统计方法等内容。本书在编写手法上非常有特色，讲清解决问题的步骤，直接从问题着手，以解决问题为目的，而非通常的先理论或模型，再举例。本教材有机结合理论与应用，不失为一本可供读者了解管理统计学科全貌的优秀教材。图书详情
ISBN：9787121257933开 本：16(185*260)页 数：248字 数：394本书目录
目 录 第1章 统计推断回顾 1.1 随机变量及其分布 1.1.1 常用的随机变量及其分布 1.1.2 随机变量的矩 1.1.3 分位点 1.2 抽样分布及其常用统计量的分布 1.2.1 简单随机样本 1.2.2 抽样分布 1.3 统计推断 1.3.1 参数估计 1.3.2 参数假设检验 1.4 假设检验中的两个问题 1.4.1 置信区间与假设检验的关系 1.4.2 假设检验中的P值 1.5 本章小结 问题与思考 第2章 方差分析 2.1 单因素试验的方差分析 2.1.1 问题的提出 2.1.2 解决问题的基本思路及过程 2.2 多重比较 2.2.1 费歇尔（Fisher）的最小显著差法（LSD） 2.2.2 基于庞弗洛尼（Bonferroni）调整的LSD法 2.2.3 图基（Tukey）多重比较法 2.3 双因素试验的方差分析 2.3.1 双因素等重复试验的方差分析 2.3.2 双因素无重复试验的方差分析 2.4 应用举例 2.5 本章小结 问题与思考 第3章 非参数统计分析 3.1 符号检验 3.1.1 两个总体分布是否相同的符号检验 3.1.2 总体中位数Me的检验 3.1.3 数据序列的趋势存在性检验 3.1.4 wilcoxon符号秩和检验 3.2 秩和检验法 3.3 多个样本的检验 3.3.1 克鲁斯卡尔沃利斯（KruskalWallis）单向方差秩检验 3.3.2 费利德曼双向方差分析 3.4 秩相关分析 3.4.1 Spearman秩相关系数 3.4.2 Kendallτ相关系数 3.5 χ2检验法 3.5.1 拟合优度检验 3.5.2 独立性检验（列联表分析） 3.6 正态性的检验法 3.7 本章小结 问题与思考 第4章 线性回归分析 4.1 一元线性回归分析 4.1.1 参数β0， β1的估计 4.1.2 误差项ε方差σ2的估计 4.1.3 拟合回归线的性质 4.1.4 正态误差回归模型 4.1.5 线性回归模型中自变量与因变量之间联系的描述测度 4.1.6 一元线性回归建模流程 4.2 多元线性回归模型 4.2.1 多元回归模型 4.2.2 回归系数的涵义 4.2.3 回归分析推断 4.2.4 预测与控制 4.2.5 自变量与因变量线性相关程度的度量指标 4.2.6 多元线性回归模型中自变量的选择问题 4.3 回归诊断 4.3.1 残差及其性质 4.3.2 误差项的异方差 4.3.3 误差序列自相关性 4.3.4 自变量的多重共线性 4.3.5 异常点与强影响点 4.4 含定性自变量的回归模型 4.4.1 仅含定性自变量的回归模型 4.4.2 对一个定量自变量和一个二值定性自变量的回归 4.4.3 对于一个定量自变量和一个多值定性自变量的回归 4.4.4 对于一个定量自变量和两个定性自变量的回归 4.5 本章小结 问题与思考 第5章 非线性回归分析 5.1 可线性化的非线性回归模型 5.2 多项式模型 5.2.1 一元多项式模型 5.2.2 二元多项式模型 5.3 因变量为指示变量的回归 5.3.1 回归模型 5.3.2 关于误差项问题 5.3.3 参数估计 5.4 logistic回归模型 5.5 本章小结 问题与思考 第6章 统计决策 6.1 统计决策概念 6.1.1 统计决策的定义 6.1.2 统计决策的三个基本概念 6.1.3 决策的一般步骤 6.2 不确定型决策方法 6.3 风险性决策方法 6.3.1 决策矩阵法 6.3.2 决策树法 6.4 贝叶斯决策方法 6.4.1 贝叶斯公式 6.4.2 贝叶斯决策方法 6.5 本章小结 问题与思考 第7章 统计过程控制图 7.1 过程波动 7.2 控制图原理 7.2.1 控制图的形式 7.2.2 控制图的判断准则 7.3 控制图 7.3.1 均值极差X —－R控制图 7.3.2 均值标准差X —-S控制图 7.3.3 单值X－RS控制图 7.3.4 计数值控制图 7.4 本章小结 问题与思考 附表 参考文献展开前 言
统计是一门关于数据的科学。无论是科学研究还是解决实际问题，如果需要从数据中获取信息并进行决策分析，统计方法总是一个有力工具。特别随着计算技术的迅速发展，运用统计方法解决现实问题变得更为容易和便捷，统计理论和方法在科学研究和实践中发挥着越来越重要的作用。 本书作者从事工程硕士和MBA统计学的工作多年，教材建设始终是一个现实问题。对于专业学位学生来说，过于注重理论严密性的教材或纯粹以应用为主的教材都有其不足。对于前者，学员面对严密的理论推导和复杂的公式往往一片茫然； 对于后者，学员可能仅仅知道用这一方法或公式解决了一个问题，但对于为什么这样解决不得要领。工具的选择及其正确运用是应用者必须严谨对待的问题，这关系着决策的效果甚至成败。因此，正确掌握统计的基本原理和解决问题的思路，在此基础上借助统计分析软件进行科学研究或实际问题的解决，是对学员的基本要求。因此，基于这一理念，来组织教学内容具有重要的实际意义。 专业学位教学对象的专业背景各异，要科学选择既符合专业学位培养要求的教学内容，又要保证整体的教学效果； 既要介绍必需的统计知识，又要为不同专业的学生从事相应的研究提供有力支撑。因此，本书从内容上作了精心选择，第一章较为系统地回归了统计推断的主要内容，也可看作预备知识。事实上，对于理工背景或经管背景的学员在大学阶段应接受过概率统计基本内容的学习。由于概率统计本身的抽象和学员工作年限较长，对于概率统计的基本知识也无多存量，更少有对这些知识的深入理解。另外，统计推断本身在科学研究和实践中也为常用，因而，系统回顾是必须的。第二章介绍了方差分析的基本内容。方差分析可以帮助人们寻找引起某一结果的原因，其基本过程类似于假设检验，只是其解决了三个及其以上的正态总体均值的假设检验问题。方差分析在质量管理中是一个重要的分析工具。第三章较为系统地介绍了非参数统计检验问题。当人们面对不同类型数据或在总体的信息十分有限的条件下进行决策时，参数推断方法就有明显的局限性，这体现在决策结果的效果上。事实上，放宽假设更为符合实际，但面临着很少的信息的困难，非参数统计方法可以在此发挥其重要作用。第四章为线性回归分析。线性回归分析的广泛应用乃众所周知，其解决问题的原理和方法却丰富和深入，对其正确理解十分必要。本书主要介绍了一元和多元线性回归模型及其相应的推断； 回归诊断； 含定性变量的回归模型等。第五章则简要介绍了非线性回归分析方法。其实非线性回归分析的内容是较为深入的，由于问题本身的复杂性，解决问题的原理和方法也显得抽象。因此，从应用的要求，本书仅介绍了基本的非线性回归分析方法。第六章为统计决策。主要介绍了常用的统计决策方法。第七章为统计控制图。统计控制在生产实践中具有重要作用，本章介绍了常用的统计控制图。 本书的理论介绍主要阐述其基本思想和解决问题的基本思路，以够用为度。例题的选择注重多样性和实用性，以便学员能够通过例题的求解来培养其运用统计方法解决实际问题的能力。事实上，本书介绍的许多方法可以直接用于解决实际问题。 本书引用了国内外文献中的一些例题和习题，有些是根据文献中例题或习题重新设计，恕不一一指明出处，在此一并向相关人员表示感谢。 专业学位教育的统计学教材建设任重而道远。本书在这方面作了一些探索，尚有许多不成熟之处，诚恳欢迎专家学者和读者批评指正。展开作者简介
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