《商务与经济统计方法（英文版·原书第15版）》是统计学最优秀的教材之一，为读者深入领会统计概念的含义提供了最有效的工具。本书编排新颖，讲解清晰，结合大量的案例，使统计技术不再枯燥，变得生动有趣，方便读者理解和学习。本书不仅适用于全国各财经院校统计专业的广大师生，而且为主修经济、财政、金融、市场营销、会计和管理专业的师生提供了一本应用统计技术的指导手册。

多年来，本书得到大家的一致赞扬，并深受学生喜爱，这是对我们最大的认可，我们将会继续努力。
《商务与经济统计方法》旨在为主修管理、市场、金融、会计、经济以及工商管理等其他领域的学生，初步介绍描述统计和推断统计的诸多应用。我们针对的主要是商务应用，但同时我们也使用了许多与当前大学生息息相关的练习和例子。你只需具备大学一年级的数学水平，即使以前从没接触过统计学有关的课程，也可以顺利完成本书的学习。
在本书中，我们展示了一个初学者成功学习基础统计学课程所需的每一个步骤。这种循序渐进的方法，有助于提高学生的学习效果，加速学生的接受过程，明显增强学生的学习热情。本书着重于让学生通过基本概念的理解、大量案例的阅读和足够的习题训练，了解统计方法在商务和经济领域的应用。
本书第1版于1967年出版，那时收集相关的商业数据是一件非常困难的工作。现在这种情况已经发生了变化。今天，数据的收集已不再是一个难题。你在食品店购买的食品数量在收银台会被自动地记录下来。电信公司能记录下通话的次数、通话的时间和通话人的电话号码。信用卡公司能够记录卡号、时间和日期以及购买金额信息。医疗设施能自动地监控患者的心率、血压和体温。大量的商业信息会被及时地记录和公布出来。例如，在CNN、《今日美国》和MSNBC的网站上，你都能浏览到延迟不超过20分钟的股票价格。
今天，我们需要的是能够处理大量数据信息的技术。首先，我们会成为信息的主要消费者，从其他人那里获取信息；其次，我们必须能够把大量的信息简化为简明的和有意义的形式，以便能够进行有效的解读、判断和决策。现在，所有的学生都有计算器，大部分学生要么有个人计算机，要么能在校园实验室里使用个人计算机，Excel和Minitab等统计软件都可以在计算机上应用。在每个章节中，我们也使用了很多屏幕截图，以帮助学生熟悉软件的输出结果。
正是由于计算机和软件的便利性，我们再也不必纠缠于烦琐的数据计算。我们使用许多阐释性例题来代替计算性例题，以帮助学生更好地理解和解读统计结果。此外，我们现在还更加重视统计问题的概念内涵。在做出上述改进的同时，我们依然尽自己最大的努力，继续结合有趣的相关案例，来介绍统计学的基本概念。
本版新增的内容本版的变化，相信对读者非常有用。
我们修改和增加了学习目标，使它们变得更加具体，同时我们还将学习目标与章节内容直接联系起来。
我们替换了第1～4章的主要案例，新的案例包含更多的变量和更多的观测值，与真实商务情境更为贴近。
我们在一些章节增加或者改写了部分新内容。
第7章新增了关于指数分布的讨论。
重新编排第9章，使其内容更加流畅，更利于教学。
重新编排第13章，同时增加对回归斜率的假设检验。
第17章增加了正态性的图形检验和卡方检验。
新的习题和例题使用Excel 2007和最新版Minitab的屏幕截图，并扩大了截图尺寸，以保证清晰度。
我们仔细复查了每章中间、结尾和复习部分的练习题，同时还增加和修改了很多练习题。你可以从中选择你喜欢的例题，当然你也可以引入新的实例。
新添加部分章节号码，使每节的主题更明确，引用更方便。
对包含数据文件的练习题，用易于识别的图标特别标出。
修正每章结束的数据集习题。棒球数据已经更新到2009年最近结束的一季，同时还引入一个新的商业应用，有关Buena School District校车的使用与维护。
每章引言部分给出大量新的观点。
致谢《商务与经济统计方法》是众人共同努力的结果：学生、同事、审阅人和麦格劳–希尔公司的工作人员，我们感谢他们。我们想要向调查和讨论团队的参与者，以及所有的审阅人表示诚挚的感谢。
正是他们的建议，以及对上一版和本版原稿的详尽审阅，使得这本教材更加完善。
特别需要感谢的有：Nevada-Reno大学的Debra K.Stiver，他审阅了原稿和排好版的校样，并检查了习题以确保准确无误；South-west Tennessee Community大学的Joan McGrory检查了试题库的准确性；南卡罗来纳州大学的Kathleen Whitcomb教授准备了学习指南；Coastal Carolina大学的Samuel Wathen博士准备了测试题和试题库；南俄勒冈大学的Rene Ordonez教授准备了PowerPoint演示文档、在线系统Connect中的引例，以及screencam教程中的大部分内容；Denise Heban女士和作者共同准备了教师手册。
我们还想要向麦格劳–希尔公司的工作人员表示感谢，包括执行编辑Steve Schuetz、高级营销编辑Wanda Zeman、高级项目经理Diane Nowaczyk，以及那些我们虽然不知道姓名，但为本书做出宝贵贡献的人。

出版说明
导读
前言
第1章　什么是统计学 1
1.1　引言 2
1.2　为什么学习统计学 2
1.3　什么是统计学 4
1.4　统计学的类型 6
1.5　变量的类型 8
1.6　测量尺度 9
1.7　伦理与统计 14
1.8　计算机应用 14
本章小结 16
习题 16
数据集习题 19
自测题答案 20
第2章　描述数据：频数表、频数分布和图形表示 21
2.1　引言 22
2.2　构造频数表 23
2.3　构造频数分布：定量数据 29
2.4　一个软件例子 34
2.5　相对频数分布 34
2.6　频数分布的图形表示 36
本章小结 46
习题 46
数据集习题 53
软件命令 54
自测题答案 55
第3章　描述数据：数值度量 57
3.1　引言 58
3.2　总体均值 58
3.3　样本均值 60
3.4　算术平均数的性质 61
3.5　加权平均数 63
3.6　中位数 64
3.7　众数 65
3.8　软件解法 69
3.9　均值、中位数和众数的相对位置 69
3.10　几何平均数 72
3.11　为什么要研究离散程度 74
3.12　离散程度的度量 75
3.13　软件解法 84
3.14　标准差的解释与应用 85
3.15　分组数据的均值和标准差 88
3.16　伦理和结果报告 92
本章小结 92
符号读法 94
习题 94
数据集习题 99
软件命令 100
自测题答案 100
第4章　描述数据：数据展示和数据开发 102
4.1　引言 103
4.2　点状图 103
4.3　茎叶图 105
4.4　位置度量 111
4.5　偏度 119
4.6　描述两个变量之间的关系 124
本章小结 129
符号读法 129
习题 130
数据集习题 135
软件命令 135
自测题答案 136
第1~4章复习 137
术语 137
习题 139
案例 141
应用测试 142
第5章　概率论概述 144
5.1　引言 145
5.2　概率 146
5.3　分配概率方法 148
5.4　几种计算概率的法则 153
5.5　列联表 162
5.6　树形图 164
5.7　贝叶斯定理 167
5.8　计数原理 171
本章小结 176
符号读法 177
习题 178
数据集习题 182
软件命令 183
自测题答案 184
第6章　离散型概率分布 186
6.1　引言 187
6.2　概率分布 187
6.3　随机变量 189
6.4　概率分布的均值、方差和标准差 191
6.5　二项概率分布 195
6.6　超几何分布 204
6.7　泊松概率分布 207
本章小结 212
习题 213
数据集习题 218
软件命令 219
自测题答案 221
第7章　连续型概率分布 222
7.1　引言 223
7.2　均匀概率分布族 223
7.3　正态概率分布族 227
7.4　标准正态概率分布 229
7.5　二项分布的正态近似 242
7.6　指数分布族 246
本章小结 251
习题 252
数据集习题 256
软件命令 256
自测题答案 257
第5~7章复习 258
术语 259
问题 260
案例 261
应用测试 263
第8章　抽样方法和中心极限定理 265
8.1　引言 266
8.2　抽样方法 266
8.3　抽样误差 274
8.4　样本均值的抽样分布 275
8.5　中心极限定理 279
8.6　样本均值抽样分布的应用 286
本章小结 289
符号读法 290
习题 290
数据集习题 295
软件命令 295
自测题答案 296
第9章　估计和置信区间 297
9.1　引言 298
9.2　均值的点估计 298
9.3　总体均值的置信区间 299
9.4　比例的置信区间 313
9.5　选择适当的样本容量 316
9.6　有限总体修正因子 320
本章小结 323
习题 323
数据集习题 327
软件命令 328
自测题答案 329
第8～9章复习 329
术语 330
问题 331
案例 332
应用测试 332
第10章　单样本假设检验 333
10.1　引言 334
10.2　假设 334
10.3　假设检验 335
10.4　假设检验五步法 335
10.5　单侧与双侧显著性检验 340
10.6　总体均值的检验：已知总体标准差 341
10.7　假设检验中的p-值 345
10.8　总体均值的检验：总体标准差未知 348
10.9　关于比例的检验 356
10.10　第Ⅱ类错误 359
本章小结 362
符号读法 363
习题 364
数据集习题 368
软件命令 369
自测题答案 369
第11章　两样本假设检验 371
11.1　引言 372
11.2　两样本假设检验：独立样本 372
11.3　比例的两样本检验 378
11.4　总体均值的比较：总体标准差未知（合并t检验） 382
11.5　两样本的假设检验：相依样本 392
11.6　相依样本与独立样本的比较 395
本章小结 399
符号读法 400
习题 400
数据集习题 406
软件命令 407
自测题答案 408
第12章　方差分析 410
12.1　引言 411
12.2　F分布 411
12.3　比较两总体的方差 412
12.4　ANOVA的假定 416
12.5　ANOVA检验 418
12.6　关于成对处理均值的推断 426
12.7　双因素方差分析 430
12.8　具有交互作用的双因素方差分析 435
本章小结 442
符号读法 443
习题 443
数据集习题 451
软件命令 452
自测题答案 454
第10~12章复习 455
术语 455
习题 456
案例 459
应用测试 459
第13章　线性回归与相关 461
13.1　引言 462
13.2　相关分析 463
13.3　相关系数 465
13.4　相关系数的显著性检验 472
13.5　回归分析 476
13.6　斜率的显著性检验 483
13.7 评估回归方程的预测能力 486
13.8　预测区间估计 490
13.9　变换数据 495
本章小结 498
符号读法 499
习题 500
数据集习题 509
软件命令 510
自测题答案 511
第14章　多元回归与相关分析 512
14.1　引言 513
14.2　多元回归分析 513
14.3　评价多元回归方程 519
14.4　多元线性回归的推断 523
14.5　评价多元回归的假定 531
14.6　定性自变量 537
14.7　具有交互作用的回归模型 540
14.8　逐步回归 542
14.9　多元回归回顾 546
本章小结 551
符号读法 553
习题 553
数据集习题 565
软件命令 566
自测题答案 567
第13～14章复习 567
术语 568
问题 569
案例 570
应用测试 571
第15章　指数 573
15.1　引言 574
15.2　简单指数 574
15.3　为什么把数据转换成指数 577
15.4　指数的构造 577
15.5　未加权指数 579
15.6　加权指数 581
15.7　价值指数 585
15.8　特殊用途指数 587
15.9　消费价格指数 592
15.10　调整基期 595
本章小结 598
习题 599
软件命令 602
自测题答案 603
第16章　时间序列与预测 604
16.1　引言 605
16.2　时间序列的构成 605
16.3　移动平均 608
16.4　加权移动平均 611
16.5　线性趋势 615
16.6　最小二乘法 616
16.7　非线性趋势 618
16.8　季节波动 621
16.9　消除数据的季节影响 627
16.10　杜宾–沃森统计量 631
本章小结 636
习题 636
数据集习题 643
软件命令 643
自测题答案 644
第15～16章复习 645
术语 646
问题 646
应用测试 647
第17章　非参数方法：检验 648
17.1　引言 649
17.2　拟合优度检验：期望频数相等 649
17.3　拟合优度检验：期望频数不等 655
17.4　卡方的局限性 657
17.5　检验一组数据是否来自正态总体 659
17.6　正态检验的图形和统计方法 662
17.7　列联表分析 667
本章小结 672
符号读法 672
习题 672
数据集习题 677
软件命令 678
自测题答案 679
第18章　非参数方法：分级数据分析 680
18.1　引言 681
18.2　符号检验 681
18.3　相依样本的威尔科克森符号秩检验 690
18.4　独立样本的威尔科克森秩和检验 695
18.5　克鲁斯卡尔–沃利斯检验：秩方差分析 698
18.6　秩相关 704
本章小结 709
符号读法 710
习题 710
数据集习题 713
软件命令 713
自测题答案 714
第17～18章复习 716
术语 716
问题 717
案例 718
应用测试 718
第19章　统计过程控制与质量管理 720
19.1　引言 721
19.2　质量控制简史 721
19.3　差异产生的原因 724
19.4　诊断图 725
19.5　质量控制图的用途和类型 729
19.6　受控和失控情形 734
19.7　属性控制图 737
19.8　验收抽样 742
本章小结 746
符号读法 747
习题 747
软件命令 751
自测题答案