教学课件 商务统计学(第5版)
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商务统计学英文课件 (5)
Two variable model Y
(continued)
Yˆ b0 b1X1 b2X2
Slope for variable X1
X2
Slope for variable X2
X1
Example: 2 Independent Variables
n A distributor of frozen dessert pies wants to evaluate factors thought to influence demand
n Dependent variable: Pie sales (units per week) n Independent variables: Price (in $)
Advertising ($100’s)
n Data are collected for 15 weeks
Pie Sales Example
Total
14 56493
The Multiple Regression Equation
Sales 306.526 - 24.975(Price) 74.131(Advertising)
where Sales is in number of pies per week Price is in $ Advertising is in $100’s.
In this chapter we will use Excel or Minitab to obtain the regression slope coefficients and other regression summary measures.
Multiple Regression Equation
教学课件 商务统计学(第5版)
样本 数据 (Xi) : 10 12 14 15 17 18 18 24
n=8
平均数 = X = 16
S (10 X)2 (12 X)2 (14 X)2 (24 X)2 n 1
(10 16)2 (12 16)2 (14 16)2 (者个人已经发布的数据。 • 可以设计一个实验来获得必要的数据。 • 可以进行调查。 • 可以通过观察研究的方式。
Chap 1-14
数据的类型
▪ 属性变量（categorical variables）（也称为 定性变量（qualitative variables））给出定 性的回答，比如是或者不是。
全距 = 120 - 1 = 119
Chap 3-34
变异程度的度量:方差
• 观察值相对其算术平均数的离差平方和
– 样本方差:
n
(Xi X)2
S2 i1 n-1
其中
X= 算术平均数
n = 样本容量 Xi = 变量X 的第i个观测值
Chap 3-35
变异程度的度量:标准差
• 变异程度最常用的度量 • 显示与平均数的变异程度 • 方差的平方根 • 与原始数据有相同的单位
Chap 1-16
连续的
例子: 重量 电压
(衡量特征)
统计学使用的电脑程序
• Minitab
– 进行统计分析的统计包 – 用来进行尽可能精确的统计分析
• Microsoft Excel
– 多种功能的数据分析工具 – 有多种功能，但是每一种都没有其他程序那样专注
• Minitab和Excel都用工作表来存储收集来分析的数据
统计学的类型
• 统计学
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的分支。
商务统计学Ch10PPT课件
.
Chap 10-9
µ1 - µ2置信区间，σ1和σ2 未知且相同
总体均值，独立样 本
* σ1 和 σ2 未知， 假设 相同
μ1 – μ2 的置信区间是：
X1X2 tα/2 S2 pn11n12
σ1 和 σ2 未知，假设 不相同
其中 tα/2 有自由度= n1 + n2 – 2
.
Chap 10-10
.
Chap 10-7
µ1 - µ2假设检验，σ1和σ2 未知且相同
总体均值，独立样 本
假设：
▪ 样本是随机的独立的
* σ1 和 σ2 未知， 假设 相同
▪ 总体是正态分布或者两个样 本容量都超过30
▪ 总体方差未知，但是假设是 相同的
σ1 和 σ2 未知，假设 不相同
.
Chap 10-8
µ1 - µ2假设检验，σ1和σ2 未知且相同
混合方差t检验例子：计算检验统计 量
(续)
H0: μ1 - μ2 = 0 i.e. (μ1 = μ2) H1: μ1 - μ2 ≠ 0 i.e. (μ1 ≠ μ2)
检验统计量是：
tX1X2μ1μ2 3.2 27.50 3 2.04
S2 pn11n12
1.502111 2125
S p 2 n 1 ( 1 1 n S 1 1 2 ) ( n n 2 2 1 1 S 2 2 ) 2 1 ( 1 1 2 -1 2 . 1 3 ( ) 2 2 0 1 5 1 5 1)2 . 1 16 .50
.
用Sp估计未知的σ。 使用混合方差t检验。
用S1 和 S2 估计 σ1 和 σ2。 使用 不同方差t检验。
Chap 10-5
两个总体均值的假设检验
商务统计学(第5版)PPT翻译版 Ch02
商务统计学(第5版)
第2章 用图表演示数据
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-1
学习目标
在本章中你将学到:
用图表演示分类数据 用图形演示变量数值数据 正确使用图表演示数据的基本准则
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
银行服务偏好 自动柜员机（ATM） 自动或人工电话 银行驾驶通过服务 银行柜台 互联网
百分比（%） 16 2 17 41 24
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-4
条形图和圆形图
条形图和圆形图通常用于属性数据。
23 28 32 33 41 45
大学生的年龄
白天调查的学生
夜晚调查的学生
茎叶
1 67788899 2 0012257 3 28 42
茎叶
1 8899 2 0138 3 23 4 15
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
属性按照其频数的大小递减排列的直方图
在同一幅图上添加上累计百分比线
能够从“不重要的多数”中分离出“重要的少数”
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-8
组织属性数据:帕雷托图
第2章 用图表演示数据
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-1
学习目标
在本章中你将学到:
用图表演示分类数据 用图形演示变量数值数据 正确使用图表演示数据的基本准则
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
银行服务偏好 自动柜员机（ATM） 自动或人工电话 银行驾驶通过服务 银行柜台 互联网
百分比（%） 16 2 17 41 24
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-4
条形图和圆形图
条形图和圆形图通常用于属性数据。
23 28 32 33 41 45
大学生的年龄
白天调查的学生
夜晚调查的学生
茎叶
1 67788899 2 0012257 3 28 42
茎叶
1 8899 2 0138 3 23 4 15
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
属性按照其频数的大小递减排列的直方图
在同一幅图上添加上累计百分比线
能够从“不重要的多数”中分离出“重要的少数”
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 2-8
组织属性数据:帕雷托图
商务统计学Ch06
0.0478 0.5000
0.0 .5000 .5040 .5080
0.1 .5398 .5438 .5478
0.2 .5793 .5832 .5871 0.3 .6179 .6217 .6255
0.00 0.12
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 6-25
Chap 6-18
计算正态分布概率
令X表示从互联网上下载一张图片所需要 的时间 假设X服从正态分布，平均数 8.0 且标准差 5.0。 计算P(X < 8.6)
X 8.0
8.6
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 6-19
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
P(Z < 0.12)
Chap 6-20
结论: 计算 P(Z < 0.12)
标准正态分布表 (部分) P(X < 8.6) = P(Z < 0.12) .5478
Z
商务统计学(第5版)
第6章 正态分布
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 6-1
学习目标
在本章中你将学到：
计算正态分布的概率
使用正态分布图判定一组数据是否近似正态分布
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
0.0 .5000 .5040 .5080
0.1 .5398 .5438 .5478
0.2 .5793 .5832 .5871 0.3 .6179 .6217 .6255
0.00 0.12
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 6-25
Chap 6-18
计算正态分布概率
令X表示从互联网上下载一张图片所需要 的时间 假设X服从正态分布，平均数 8.0 且标准差 5.0。 计算P(X < 8.6)
X 8.0
8.6
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 6-19
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
P(Z < 0.12)
Chap 6-20
结论: 计算 P(Z < 0.12)
标准正态分布表 (部分) P(X < 8.6) = P(Z < 0.12) .5478
Z
商务统计学(第5版)
第6章 正态分布
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.
Chap 6-1
学习目标
在本章中你将学到：
计算正态分布的概率
使用正态分布图判定一组数据是否近似正态分布
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商务统计学Ch07
概率样本: 群样本
总体分为若干个 “群样本,”每个群代表整个总体。 随机选择群样本 使用选中的群里的所有项目或者从群里面选取基于概率的样本。 群样本的通常应用是选举，其中选择特定选区并抽样。
总体分成16 个群样本。
随机选择群样本抽样
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
抽样分布
抽样分布就是选出所有可能的样本情况下结果的分布 例如, 假设根据那么学院学生的平均成绩选择50个学生。 如果得到很多不同的50个学生的样本，将计算每个样本不 同平均数。我们可以计算对于任意给定的50个学生的样本， 我们对所有潜在的平均成绩感兴趣。
建立抽样分布
( 续)
所有样本平均数的抽样分布
16个样本平均数
第一个 观测值
样本平均数的分布
24
第二个 观测值 18 20 22
_
P(X) .3 .2 .1 0
18 19 20 21 22 23 24
18 20 22 24
18 19 20 21 19 20 21 22 20 21 22 23 21 22 23 24
_
X
(不再是均匀分布)
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 7-22
建立抽样分布
( 续)
该抽样分布的概括度量:
μX
Xi 18 19 19 24 21
N 16
商务统计学Ch08置信区间
所以我们用t分布来代替正态分布。
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 8-25
μ的置信区间 (σ未知)
(续)
假设
总体标准差是未知的 总体服从正态分布 如果总体比服从正态，则使用大样本
用学生t分布 置信区间估计：
Chap 8-20
例子
(续)
正态总体中的11个电路样本均值电阻为2.20 欧姆。从以往的测试中知道总体标准差是 0.35欧姆。
解答:
X Zα/2
σ n
2.20 1.96 (0.35/ 11)
2.20 0.2068
1.9932 μ 2.4068
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
但，其他可能容量为25的样本的区间如何?
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 8-8
样本号 1 2 3 4 5
置信区间例子
(续)
X
下界
上界
包含µ?
362.30 356.42 368.18
是
369.50 363.62 375.38
Chap 8-16
寻找临界值，Zα/2
考虑置信度是95%的置信区间: 1 0.95，所以 0.05
Zα/2 1.96
α 0.025 2
Z:
Zα/2 = -1.96
X:
置信下限 临界值
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 8-25
μ的置信区间 (σ未知)
(续)
假设
总体标准差是未知的 总体服从正态分布 如果总体比服从正态，则使用大样本
用学生t分布 置信区间估计：
Chap 8-20
例子
(续)
正态总体中的11个电路样本均值电阻为2.20 欧姆。从以往的测试中知道总体标准差是 0.35欧姆。
解答:
X Zα/2
σ n
2.20 1.96 (0.35/ 11)
2.20 0.2068
1.9932 μ 2.4068
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
但，其他可能容量为25的样本的区间如何?
Basic Business Statistics, 11e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 8-8
样本号 1 2 3 4 5
置信区间例子
(续)
X
下界
上界
包含µ?
362.30 356.42 368.18
是
369.50 363.62 375.38
Chap 8-16
寻找临界值，Zα/2
考虑置信度是95%的置信区间: 1 0.95，所以 0.05
Zα/2 1.96
α 0.025 2
Z:
Zα/2 = -1.96
X:
置信下限 临界值
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商务统计学ppt课件
一、什么是统计 二、什么是统计学 三、统计规律 四、统计的应用领域
精选ppt课件
6
什么是统计？
1、统计工作
收集数据的活动
2、统计数据
对现象计量的结果
3、统计学
分析数据的方法和技术
精选ppt课件
7
什么是统计学？
➢收集、分析、表述和解释数据的科学 1、收集数据：取得数据 2、数据分析：分析数据 3、数据表述：图表展示数据 4、数据解释：结果的说明
一、分类数据、顺序数据、数值型数据 二、观测数据和实验数据 三、截面数据和时间序列数据
精选ppt课件
19
什么是统计数据？
1、对现象进行计量的结果 2、不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据
集 3、不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文
字的
精选ppt课件
20
统计数据的分类
统计数据的分类
按计量层次
商务统计学 Business Statistics
精选ppt课件
1
参考书籍：
• 商务统计学 戴维.M.莱文等著 贾俊平改编
•
中国人民大学出版社
• 统计学原理 谢启南 主编 暨南大学出版社
• 统计学原理 贾俊平 中国人民大学出版社
精选ppt课件
2
成绩评定方法
• 1.闭卷考试成绩（70%） • 2.平时作业、考勤和上机。（30%）
精选ppt课件
29
变量 （variable）
1、说明现象某种特征的概念
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据
2、变量可以分为
分类变量（categorical variable）：说明事物类别的一个名称 顺序变量（rank variable）：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量（metric variable）：说明事物数字特征的一个名
精选ppt课件
6
什么是统计？
1、统计工作
收集数据的活动
2、统计数据
对现象计量的结果
3、统计学
分析数据的方法和技术
精选ppt课件
7
什么是统计学？
➢收集、分析、表述和解释数据的科学 1、收集数据：取得数据 2、数据分析：分析数据 3、数据表述：图表展示数据 4、数据解释：结果的说明
一、分类数据、顺序数据、数值型数据 二、观测数据和实验数据 三、截面数据和时间序列数据
精选ppt课件
19
什么是统计数据？
1、对现象进行计量的结果 2、不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据
集 3、不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文
字的
精选ppt课件
20
统计数据的分类
统计数据的分类
按计量层次
商务统计学 Business Statistics
精选ppt课件
1
参考书籍：
• 商务统计学 戴维.M.莱文等著 贾俊平改编
•
中国人民大学出版社
• 统计学原理 谢启南 主编 暨南大学出版社
• 统计学原理 贾俊平 中国人民大学出版社
精选ppt课件
2
成绩评定方法
• 1.闭卷考试成绩（70%） • 2.平时作业、考勤和上机。（30%）
精选ppt课件
29
变量 （variable）
1、说明现象某种特征的概念
如商品销售额、受教育程度、产品的质量等级等 变量的具体表现称为变量值，即数据
2、变量可以分为
分类变量（categorical variable）：说明事物类别的一个名称 顺序变量（rank variable）：说明事物有序类别的一个名称 数值型变量（metric variable）：说明事物数字特征的一个名
商务统计学教学课件
（三）指标体系中指标的分类
• 1、水平指标——（1）存量指标与流量 指标，（2）实物指标与价值指标。
• 2、比率指标——（1）比例相对指标， （2）比值相对指标，（3）动态相对指 标，（4）弹性相对指标，（5）强度相 对指标。
（四）指标体系设计的内容
1、确定统计指标体系的框架； 2、确定每一个指标的内涵和外延； 3、确定每个统计指标的计量单位； 4、确定每个统计指标的计算方法。
N0 CNn
（四）泊松分布
泊松分布是稀有事件出现次数的理 论分布模型，如自然灾害、意外事故、 机器故障等事件出现的次数都近似地服 从泊松分布。泊松分布概率模型为：
Pxmm e
m!
六、连续变量概率分布模型
连续型随机变量的取值范围可以是数轴上的 某个区间，也可以是整个数轴。由于它可以取 无穷多个不同的数值，所以描述其概率分布的 最完善方法是概率函数式。在理论分析中，描 述连续变量概率分布的最常用的概率函数式是 概率分布密度函数。
P x n 1 C n n 1p n 1 q n 0
（三）超几何分布
假设0-1总体中共有N个个体，其中取
“是”值的个体有N1个，取“非”值的 个体有N0个。现从不放回地随机抽取n个 个体，记x为取“是”值的个体数目，则
其 中 恰 有 n1 个 个 体 取 “ 是 ” 值 、 且 有 n0=n-n1个个体取“非”值的概率为：
二、统计学的作用
• （一）统计学在科学研究中的作用——提出假 说并判定假说的正确与否
• （二）统计学在生产中的作用——通过试验分 析找出最佳工艺，并对生产过程进行统计质量 控制。
• （三）统计学在管理中的作用——抽样调查了 解社会与市场，为决策提供依据；并可建立各 种社会与经济发展模型，定量地模拟社会与经 济的运行，既可分析社会与经济的发展及其结 构变化，又可进行政策效果的评价。
商务统计学Ch12
ANOVA
Regression Residual Total
df 1 8 9
SS 18934.9348 13665.5652 32600.5000
MS 18934.9348
1708.1957
F
Significance F
11.0848
0.01039
Intercept Square Feet
Coefficients 98.24833 0.8.24833 + 0.10977 (平方英尺)
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 12-20
一元线性回归的例子: 图表分析法
房价模型: 散点图和预测线
截距 = 98.248
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 12-16
一元线性回归例子: 散点图
房价模型: 散点图
房价 (1000美元)
450 400 350 300 250 200 150 100
50 0
0
1000
X
Chap 12-7
相关类型
不相关 Y
X Y
X
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
(续)
Chap 12-8
一元线性回归模型
因变量
总体的 Y轴截距
总体的斜 率
自变量
随机误 差项
Yi β0 β1Xi εi
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数据的值是无意义的，除非他们的变量有通用的定义（operational definitions）。这些定义对所有与该分析相关的人而言是普遍被接受的 含义。
Chap 1-9
统计学的基本术语
总体 总体（population）就是所考虑的全部元素。 样本 样本（sample）就是从总体中挑选出来用于分析的一部分。 参数 参数（parameter）就是描述总体特征的概括性度量。 统计量 统计量（statistic）就是根据样本数据计算出来用于描述或估 计总体特征的概括性度量。
Chap 1-19
小结
我们在本章中： ▪ 回顾了为啥经理人需要学习统计学 ▪ 介绍了核心概念:
▪ 总体与样本 ▪ 原始与二手数据类型 ▪ 属性与数值数据
▪ 统计描述与统计推断 ▪ 回顾了数据类型 ▪ 讨论了Minitab和Microsoft Excel事项
Chap 1-20
商务统计学(第5版)
第3章 数值描述度量
Chap 1-17
Minitab和Microsoft Excel事项
▪ 当使用Minitab或Microsoft Excel时，用工作表（worksheets）来存储 收集来分析的数据。
▪ 工作表是列表排列的数据，行和列的相交形成单元（cells）。 ▪ 当想要引用一组形成连续的矩形区域的数据是，可以使用单元范围
▪ 数值变量（numberical variables）（也称为 定量变量（quantitative variables））给出定 量的回答。
Chap 1-15
数据的类型
数据
属性数据
例子: 婚姻状况 政治党派 眼睛的颜色
(定义的类别)
数值数据
离散的
例子: 孩子数 每小时缺陷数
(计数项目)
n
Chap 1-7
统计推断
• 估计 – 例如, 使用样本的平均体重估计 总体的平均体重
• 假设检验 – 例如,检验总体的平均体重是120 磅的说法
利用从一个小组收集的数据而得出有关更大组的结论
Chap 1-8
统计学的基本术语
变量 变量（variable）是项目或者个人的一个特征。 数据 数据（data）就是与变量相联不同的值. 通用的定义
Chap 3-21
学习目标
在本章中你将学到： • 描述数值型数据的集中趋势、变异程度和分
布形状的特性 • 计算总体的描述性总结度量 • 构建和解释盒须图 • 描述协方差和相关系数
Chap 3-22
定义
▪ 集中趋势(central tendency)是一个所有的数 据观测值组在一个典型或中心值周围的范 围。
• 组织或者个人已经发布的数据。 • 可以设计一个实验来获得必要的数据。 • 可以进行调查。 • 可以通过观察研究的方式。
Chap 1-14
数据的类型
▪ 属性变量（categorical variables）（也称为 定性变量（qualitative variables））给出定 性的回答，比如是或者不是。
（cell range）。 ▪ Excel中工作表存在于工作簿（workbooks）中，Minitab中则在工程
（projects）中。 ▪ 工作簿（workbooks）和工程（projects）都可以容纳数据、总结，
和图表。
Chap 1-18
当正确使用程序时，你应能够：
• 理解潜在的统计概念 • 理解如何组织和表示信息 • 理解如何操作你程序的用户界面 • 知道如何评论结果中的错误 • 定和保护清晰命名的工作备份
Chap 1-10
总体与样本
总体
样本
参数是描述总体特征的概括性 度量。
统计量是根据样本数据计算出 来用于描述总体特征概括性度 量。
Chap 1-11
为什么收集数据?
▪ 市场调研者需要了解一个新电视广告的效果。 ▪ 某个研制药物的人员想要知道某种新药是否比当前正
在使用的药物更加有效。 ▪ 某公司的运营经理要改进一个生产或服务过程。 ▪ 某个审计人员要了解公司的财务活动，确认这些活动
是否符合大家普遍接受的会计准则。
Chap 1-12
数据的来源
▪ 原始来源:数据收集者就是使用数据分析的人
▪ 政治调查的数据 ▪ 实验收集的数据 ▪ 观察的数据
▪ 二手来源:进行统计分析的人不是数据收集者
▪ 分析人口普查数据。 ▪ 从期刊或在互联网上获得数据。.
Chap 1-13
四个主要的数据来源
▪ 变异程度(variation)是观测值与一个中心值 散布或分散的量。
▪ 分布形状(shape)是观测值从最低值到最高 值分布的模式。
Chap 3-23
集中趋势的度量:算术平均数
• 算术平均数（算术平均数又称为平均数,平 均数）是最常见的集中趋势的度量。
商务统计学(第5版)
第1章 概述与数据收集
Chap 1-1
学习目标
在本章中你将学到：
• 商业中是如何使用统计学的 • 讨论数据的来源 • 讨论数据的类型 • Microsoft Excel的基本使用 • Minitab的基本使用
Chap 1-2
为什么学习统计学?
你能更好地理解普遍使用的数字:
– 商业备忘录 – 商业研究 – 技术报告 – 技术期刊 – 报刊文章 – 杂志文章
统计学的类型
• 统计学
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的分支。
统计描述
注重数据的收集、总结、演 示和分析
统计推断
利用从一个小组收集的数据而 得出有关更大组的结论
Chap 1-6
统计描述
• 数据的收集
– 例如, 调查
• 数据的演示
– 例如, 表格和图形
• 数据的分析
– 例如, 样本均值 = Xi
Chap 1-16
连续的
例子: 重量 电压
(衡量特征)
统计学使用的电脑程序
• Minitab
– 进行统计分析的统计包 – 用来进行尽可能精确的统计分析
• Microsoft l
– 多种功能的数据分析工具 – 有多种功能，但是每一种都没有其他程序那样专注
• Minitab和Excel都用工作表来存储收集来分析的数据
Chap 1-3
什么是统计学?
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的 分支。
• 处理和分析数字的方法 • 帮助减少决策时固有的不确定性的方法
Chap 1-4
为什么学习统计学?
在商业世界中，统计学有4种重要的应用。
·总结商业数据 ·根据数据得出结论 ·作出商业行动的可靠预测 ·改进运营过程
Chap 1-5
Chap 1-9
统计学的基本术语
总体 总体（population）就是所考虑的全部元素。 样本 样本（sample）就是从总体中挑选出来用于分析的一部分。 参数 参数（parameter）就是描述总体特征的概括性度量。 统计量 统计量（statistic）就是根据样本数据计算出来用于描述或估 计总体特征的概括性度量。
Chap 1-19
小结
我们在本章中： ▪ 回顾了为啥经理人需要学习统计学 ▪ 介绍了核心概念:
▪ 总体与样本 ▪ 原始与二手数据类型 ▪ 属性与数值数据
▪ 统计描述与统计推断 ▪ 回顾了数据类型 ▪ 讨论了Minitab和Microsoft Excel事项
Chap 1-20
商务统计学(第5版)
第3章 数值描述度量
Chap 1-17
Minitab和Microsoft Excel事项
▪ 当使用Minitab或Microsoft Excel时，用工作表（worksheets）来存储 收集来分析的数据。
▪ 工作表是列表排列的数据，行和列的相交形成单元（cells）。 ▪ 当想要引用一组形成连续的矩形区域的数据是，可以使用单元范围
▪ 数值变量（numberical variables）（也称为 定量变量（quantitative variables））给出定 量的回答。
Chap 1-15
数据的类型
数据
属性数据
例子: 婚姻状况 政治党派 眼睛的颜色
(定义的类别)
数值数据
离散的
例子: 孩子数 每小时缺陷数
(计数项目)
n
Chap 1-7
统计推断
• 估计 – 例如, 使用样本的平均体重估计 总体的平均体重
• 假设检验 – 例如,检验总体的平均体重是120 磅的说法
利用从一个小组收集的数据而得出有关更大组的结论
Chap 1-8
统计学的基本术语
变量 变量（variable）是项目或者个人的一个特征。 数据 数据（data）就是与变量相联不同的值. 通用的定义
Chap 3-21
学习目标
在本章中你将学到： • 描述数值型数据的集中趋势、变异程度和分
布形状的特性 • 计算总体的描述性总结度量 • 构建和解释盒须图 • 描述协方差和相关系数
Chap 3-22
定义
▪ 集中趋势(central tendency)是一个所有的数 据观测值组在一个典型或中心值周围的范 围。
• 组织或者个人已经发布的数据。 • 可以设计一个实验来获得必要的数据。 • 可以进行调查。 • 可以通过观察研究的方式。
Chap 1-14
数据的类型
▪ 属性变量（categorical variables）（也称为 定性变量（qualitative variables））给出定 性的回答，比如是或者不是。
（cell range）。 ▪ Excel中工作表存在于工作簿（workbooks）中，Minitab中则在工程
（projects）中。 ▪ 工作簿（workbooks）和工程（projects）都可以容纳数据、总结，
和图表。
Chap 1-18
当正确使用程序时，你应能够：
• 理解潜在的统计概念 • 理解如何组织和表示信息 • 理解如何操作你程序的用户界面 • 知道如何评论结果中的错误 • 定和保护清晰命名的工作备份
Chap 1-10
总体与样本
总体
样本
参数是描述总体特征的概括性 度量。
统计量是根据样本数据计算出 来用于描述总体特征概括性度 量。
Chap 1-11
为什么收集数据?
▪ 市场调研者需要了解一个新电视广告的效果。 ▪ 某个研制药物的人员想要知道某种新药是否比当前正
在使用的药物更加有效。 ▪ 某公司的运营经理要改进一个生产或服务过程。 ▪ 某个审计人员要了解公司的财务活动，确认这些活动
是否符合大家普遍接受的会计准则。
Chap 1-12
数据的来源
▪ 原始来源:数据收集者就是使用数据分析的人
▪ 政治调查的数据 ▪ 实验收集的数据 ▪ 观察的数据
▪ 二手来源:进行统计分析的人不是数据收集者
▪ 分析人口普查数据。 ▪ 从期刊或在互联网上获得数据。.
Chap 1-13
四个主要的数据来源
▪ 变异程度(variation)是观测值与一个中心值 散布或分散的量。
▪ 分布形状(shape)是观测值从最低值到最高 值分布的模式。
Chap 3-23
集中趋势的度量:算术平均数
• 算术平均数（算术平均数又称为平均数,平 均数）是最常见的集中趋势的度量。
商务统计学(第5版)
第1章 概述与数据收集
Chap 1-1
学习目标
在本章中你将学到：
• 商业中是如何使用统计学的 • 讨论数据的来源 • 讨论数据的类型 • Microsoft Excel的基本使用 • Minitab的基本使用
Chap 1-2
为什么学习统计学?
你能更好地理解普遍使用的数字:
– 商业备忘录 – 商业研究 – 技术报告 – 技术期刊 – 报刊文章 – 杂志文章
统计学的类型
• 统计学
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的分支。
统计描述
注重数据的收集、总结、演 示和分析
统计推断
利用从一个小组收集的数据而 得出有关更大组的结论
Chap 1-6
统计描述
• 数据的收集
– 例如, 调查
• 数据的演示
– 例如, 表格和图形
• 数据的分析
– 例如, 样本均值 = Xi
Chap 1-16
连续的
例子: 重量 电压
(衡量特征)
统计学使用的电脑程序
• Minitab
– 进行统计分析的统计包 – 用来进行尽可能精确的统计分析
• Microsoft l
– 多种功能的数据分析工具 – 有多种功能，但是每一种都没有其他程序那样专注
• Minitab和Excel都用工作表来存储收集来分析的数据
Chap 1-3
什么是统计学?
• 将数字转化为对决策者有用信息的数学的 分支。
• 处理和分析数字的方法 • 帮助减少决策时固有的不确定性的方法
Chap 1-4
为什么学习统计学?
在商业世界中，统计学有4种重要的应用。
·总结商业数据 ·根据数据得出结论 ·作出商业行动的可靠预测 ·改进运营过程
Chap 1-5