內容簡介
該書是以商業知識為套用背景的統計教材，重點講述統計推斷，也包括數據收集與分析等許多其他內容，所有這些知識都是評價統計研究結果和制定正確決策時必須具備的。
商業和經濟統計學該書的特點在於與商業實踐聯繫緊密：所有新概念都藉助有實際背景的數據和例子來引進和說明，幾乎所有實例都選用出版物中已公布的真實數據，每章還用一到兩個例子專門討論現實生活中經常碰到的事件。全書編入1400多道習題，幾乎涉及統計在所有研究領域的套用。練習大多直接來自期刊、報紙和其他資料，對於培養學生運用統計知識解決現實問題的能力很有幫助。
作者簡介
詹姆斯·麥克萊夫（James T.McClave），統計學博士，1977年創建信息技術有限公司，現任公司總裁兼執行長，其公司專門為國際客戶提供統計方面的專業諮詢。曾在佛羅里達大學從事全職科研工作20年，現為佛羅里達人學統計學兼職教授。
詹姆斯·麥克萊夫（James T.McClave）圖書目錄
第1章 統計學、數據與統計思想
1.1 統計學
1.2 統計在商務中的套用類型
1.3 統計學的基本要素
1.4 過程（選學）
1.5 數據類型
統計實踐1.1 質量改進：美國公司應對來自日本的挑戰
1.6 收集數據
1.7 統計在管理決策中的作用
統計實踐1.2 對20節目中一項調查結果的看法：事實還是虛構？
要點回顧
第2章 描述數據集的方法
2.1 描述定性數據
統計實踐2.1 帕雷托分析
2.2 描述定量數據的圖表方法
2.3 求和符號
2.4 集中趨勢的數值測度
2.5 變異性的數值測度
2.6 解釋標準差
2.7 相對定位的數值測度
2.8 檢測離群值的方法（選學）
2.9 兩變數關係的圖示（選學）
2.10時間序列圖（選學）
2.11 用描述技術“歪曲”真相
統計實踐2.2 《汽車與司機》雜誌的“路考摘要”
要點回顧
現實案例：肯塔基州牛奶案例——第一部分（一個涵蓋第1章和第2章內容的案例）
第3章 機率
3.1 事件、樣本空間與機率
統計實踐3.1 遊戲表演策略：轉換還是不轉換
3.2 並集與交集
3.3 互補事件
3.4 加法法則與互斥事件
3.5 條件機率
3.6 乘法法則與獨立事件
3.7 隨機抽樣
統計實踐3.2 彩票大王
要點回顧
第4章 離散型隨機變數
4.1 兩類隨機變數
4.2 離散型隨機變數的機率分布
4.3 離散型隨機變數的期望值
統計實踐4.1 投資組合選擇
4.4 二項隨機變數
統計實踐4.2 太空梭挑戰者號的太空災難
4.5 泊松隨機變數（選學）
要點回顧
第5章連續型隨機變數
5.1 連續型機率分布
5.2 均勻分布（選學）
5.3 常態分配
統計實踐5.1 智商、經濟變動、鐘形曲線
5.4 檢驗正態性的描述性方法
5.5 用常態分配近似二項分布
5.6 指數分布（選學）
統計實踐5.2 排隊理論
要點回顧
第6章 抽樣分布
6.1 抽樣分布的概念
6.2 抽樣分布的性質：無偏性和最小方差性（選學）
統計實踐6.1 通過多樣化減少投資風險
6.3 中心極限定理
統計實踐6.2失眠藥丸
要點回顧
現實案例家具失火案（一個涵蓋第3章到第6章內容的案例）
第7章 基於單個樣本的推斷：置信區間估計
7.1 總體均值的大樣本置信區間
7.2 總體均值的小樣本置信區間
統計實踐7.1 扇貝、抽樣與法律
7.3 總體比率的大樣本置信區間
7.4 確定樣本容量
7.5 關於簡單隨機抽樣的有限總體修正（選學）
7.6 抽樣調查設計（選學）
統計實踐7.2 抽樣誤差與非抽樣誤差
要點回顧
第8章 基於單個樣本的推斷：假設檢驗
8.1 假設檢驗的基本原理
8.2 一個總體均值的大樣本假設檢驗
統計實踐8.1 統計質量控制
8.3 觀察的顯著性水平：戶值
8.4 一個總體均值的小樣本假設檢驗
8.5 一個總體比例的大樣本假設檢驗
8.6 計算第二類錯誤的機率：對β的進一步認識（選學）
8.7 一個總體方差的假設檢驗（選學）
統計實踐8.2 三月瘋狂——決定NCAA籃球聯賽優劣的條件
要點回顧
第9章 基於兩個樣本的推斷：置信區間與假設檢驗
9.1 比較兩個總體均值：獨立抽樣
統計實踐9.1 自我管理工作小組對家庭生活的影響
9.2 比較兩個總體均值：配對差實驗
9.3 比較兩個總體比率：獨立抽樣
9.4 確定樣本容量
統計實踐9.2 未付酬加班和公平勞動標準法案
9.5 比較兩個總體方差：獨立抽樣（選學）
要點回顧
現實案例 肯塔基州牛奶案例——第二部分（一個涵蓋第7章到第9章內容的案例）
第10章 簡單線性回歸
10.1 機率模型
10.2 擬合模型：最小二乘法
10.3 模型假定
10.4 的一個估計量
10.5 評價模型的效果：對斜率 進行推斷
10.6 相關係數
10.7決定係數
10.8 利用模型進行估計和預測
統計實踐10.1 對布朗克斯磚損害情況的統計評價
10.9 簡單線性回歸：一個完全的例子
統計實踐10.2 “水脈占卜師”真的能探測出水嗎？
要點回顧
第11章 多元回歸與建模
第12章 質量改進方法
第13章 時間序列：描述性分析、模型及預測
第14章 實驗設計與方差分析
第15章 非參數統計
第16章 定性數據分析
附錄A 基本的計算公式
附錄B 附表
附表C 方差分析的計算公式
部分習題答案
書摘插圖
第1章 統計學、數據與統計思想
1.1 統計學
提起統計，你會想到什麼？平均成功率、蓋洛普民意測驗、失業數字還是雜亂無意的一堆數據（與統計有關）？或者僅僅是你不得不完成的一門升學必修課程？我們希望通過本書使大家明白，統計學其實是一門既有趣、又實用的科學，它不僅在企業、政府中有用，在自然科學和社會科學中更有著無限廣闊的套用空間；我們也將闡明統計學的真正價值其實正隱藏在你誤用它的背後。最後，我們希望說明統計學在一些重要領域如學習、工作或日常生活中所起的關鍵性作用。我們的目的是想給大家留下這樣一個印象，即：你花在這門學科上的時間將使你在許多方面獲得回報。
在《隨機收藏大學詞典》（The Random House College Dictionary）一書里，統計學被定義為“關於信息或數據的收集、分類、分析與解釋的科學”。因此，一個統計學家並非只會計算棒球比賽的勝負比率或者列表顯示蓋洛普民意測驗的調查結果，專業統計學家受過統計科學的系統訓練，也就是說他們接受過收集數據信息，對數據進行評估以及從中導出結論的整個過程的系統訓練。此外，統計學家能夠確定與給定問題有關的信息並就一項研究結論是否可信的問題做出回答。
定義1.1
統計學是研究數據的科學，它包括數據收集、分類、匯總、組織、分析以及對數字信息進行解釋。
在下一節，你將看到幾個統計在商務和政府中套用的例子，其中包括制定決策和導出結論。
1.2 統計在商務中的套用類型
對多數人來說，統計意味著“數字性描述”。月度失業人數、新企業倒閉數、一個特定行業的女職工比例等等，都是對來自某些現象中大量數據的統計描述。統計數據常常是從一些大數據集中抽取出來的，而這些大數據集具有哪些特徵正是我們所希望研究的，我們把這種抽取過程叫做抽樣。例如：你希望根據一家音像店部分顧客的年齡（樣本）來估計該店所有顧客的平均年齡，然後利用估計結果將廣告對象定位在一個適當的年齡段。注意，統計包括兩個不同的過程：（1）描述數據集；（2）以樣本數據為基礎導出結論（做出估計、決策、預測等）。因此，統計的套用也被劃分為兩大領域：描述統計學和推斷統計學。
