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第1章 数据、模型与决策基础1

引例 数的起源1

学习目标1

1.1 随处可见的数据2

1.1.1 数字化运动：慢跑2

1.1.2 数字化阅读：红楼梦作者考证2

1.1.3 数字化营销：啤酒与尿布3

1.1.4 数字化管理：六西格玛管理3

1.2 数据、模型与决策的内涵4

1.2.1 数据4

1.2.2 模型7

1.2.3 决策9

1.2.4 数据、模型与决策的关系11

1.3 常用的数据分析软件11

1.3.1 Excel软件11

1.3.2 SPSS软件13

1.3.3 SAS软件15

1.3.4 Stata软件15

本章小结15

思考练习16

第2章 数据收集17

引例 麦当劳选址的商圈调查17

学习目标18

2.1 数据来源18

2.1.1 直接数据18

2.1.2 间接数据27

2.2 问卷设计28

2.2.1 问卷基本结构28

2.2.2 提问项目设计31

2.2.3 回答项目设计32

2.2.4 问题顺序设计35

2.3 数据误差与质量36

2.3.1 数据误差36

2.3.2 数据质量36

本章小结37

思考练习37

第3章 数据整理39

引例 二战期间轰炸机战损率降低策略39

学习目标39

3.1 分组与频数分布39

3.1.1 分组40

3.1.2 频数分布41

3.2 品质数据整理与图示41

3.2.1 品质数据整理41

3.2.2 品质数据图示44

3.3 数值数据整理与图示46

3.3.1 数值数据整理46

3.3.2 数值数据图示51

3.4 顺序数据、多指标数据与多总体数据整理与图示55

3.4.1 顺序数据整理与图示55

3.4.2 多指标数据整理与图示57

3.4.3 多总体数据整理与图示58

3.5 统计表与统计图合理使用59

3.5.1 统计表的结构与设计59

3.5.2 统计图的绘制60

本章小结60

思考练习61

第4章 数据分布特征描述64

引例 平均人64

学习目标64

4.1 数据分布集中趋势65

4.1.1 数值平均数65

4.1.2 位置平均数70

4.1.3 综合平均数：截尾均值73

4.1.4 算术平均数、众数与中位数间的关系74

4.2 数据分布离中趋势75

4.2.1 异众比率75

4.2.2 全距与四分位差75

4.2.3 平均差76

4.2.4 方差与标准差77

4.2.5 离散系数79

4.2.6 算术平均数与标准差的结合使用79

4.3 数据分布形态度量81

4.3.1 偏度81

4.3.2 峰度82

4.3.3 数据分布特征的软件操作83

本章小结84

思考练习84

综合案例 职场上的年龄歧视86

第5章 数据推理基础：概率分布与抽样分布90

引例 个体与个性的产生90

学习目标91

5.1 概率与概率分布91

5.1.1 概率的获得91

5.1.2 概率的运算92

5.1.3 概率分布93

5.2 典型离散型随机变量的概率分布96

5.2.1 伯努利分布96

5.2.2 二项分布96

5.2.3 泊松分布98

5.2.4 超几何分布98

5.3 典型连续型随机变量的概率分布99

5.3.1 均匀分布99

5.3.2 指数分布100

5.3.3 正态分布101

5.3.4 推断分布104

5.4 抽样分布107

5.4.1 单样本均值的抽样分布108

5.4.2 双样本均值差的抽样分布108

5.4.3 单样本方差的抽样分布109

5.4.4 双样本方差比的抽样分布109

本章小结110

思考练习111

综合案例 意外伤害险的赔付112

第6章 数据推理方法：参数估计114

引例 二战期间德军坦克数量估计114

学习目标115

6.1 参数估计原理115

6.1.1 点估计115

6.1.2 区间估计119

6.2 总体均值区间估计121

6.2.1 单总体均值的区间估计121

6.2.2 双总体均值差的区间估计125

6.3 总体方差区间估计130

6.3.1 单总体方差的区间估计130

6.3.2 双总体方差比的区间估计131

本章小结132

思考练习133

第7章 数据推理方法：假设检验135

引例 女士品茶135

学习目标135

7.1 假设检验的原理136

7.1.1 假设检验的思路136

7.1.2 假设检验的步骤136

7.2 总体均值假设检验140

7.2.1 单总体均值的假设检验140

7.2.2 双总体均值差的假设检验144

7.3 总体方差假设检验150

7.3.1 单总体方差的假设检验——X2检验150

7.3.2 双总体方差比的假设检验——F检验151

本章小结152

思考练习153

第8章 多总体均值比较模型：方差分析155

引例 耐克公司的高尔夫球广告155

学习目标156

8.1 方差分析原理156

8.1.1 方差分析概念156

8.1.2 方差分析思路158

8.1.3 方差分析假设159

8.2 单因素方差分析159

8.2.1 单因素方差分析问题描述159

8.2.2 单因素方差分析假设检验161

8.3 双因素方差分析165

8.3.1 无交互作用的双因素方差分析165

8.3.2 有交互作用的双因素方差分析170

本章小结176

思考练习176

综合案例 不同地区公司盈利性差异179

第9章 因果关系研究模型：相关与回归分析181

引例 高尔顿与回归分析的起源181

学习目标182

9.1 相关分析与回归分析182

9.1.1 变量间的关系182

9.1.2 相关关系的描述183

9.1.3 相关关系的测度186

9.1.4 回归分析189

9.2 一元线性回归分析190

9.2.1 一元线性回归模型的描述190

9.2.2 一元线性回归方程的构建191

9.2.3 一元线性回归方程的检验194

9.2.4 一元线性回归方程的预测199

9.3 多元线性回归分析202

9.3.1 多元线性回归模型的描述202

9.3.2 多元线性回归方程的构建203

9.3.3 多元线性回归方程的检验203

9.3.4 多元线性回归方程的应用205

本章小结206

思考练习207

综合案例 销售额影响因素209

第10章 决策分析212

引例 狗熊来了212

学习目标212

10.1 决策基础213

10.1.1 决策原则213

10.1.2 决策类型214

10.1.3 决策分析216

10.2 非确定型决策217

10.2.1 乐观准则218

10.2.2 悲观准则218

10.2.3 折中准则219

10.2.4 后悔值准则220

10.2.5 等可能准则221

10.3 风险型决策222

10.3.1 期望收益值准则222

10.3.2 期望效用值准则223

10.3.3 决策树226

本章小结228

思考练习228

附录1 标准正态分布函数值表232

附录2 X2分布临界值表233

附录3 t分布临界值表234

附录4 F分布临界值表（α＝0.05）235

参考文献238