商务统计学Ch13
商务统计章节知识点总结
商务统计章节知识点总结第一章：统计学基础概念1.1 统计学的概念和作用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，通过统计学的方法可以对数据进行分析和推断，以便做出科学决策。
在商务领域，统计学可以帮助企业分析市场、预测销售和制定营销策略。
1.2 统计学的基本原理统计学的基本原理包括总体和样本、变量、数据类型、测度尺度等内容。
理解这些基本原理对于进行商务统计分析非常重要。
1.3 统计学的应用范围统计学在商务领域有广泛的应用，包括市场调研、销售预测、风险评估、财务分析等方面。
第二章：数据类型和数据收集2.1 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据，定量数据可以进一步分为禺式数据和顺序数据，定性数据可以进一步分为名义数据和区间数据。
理解不同类型的数据对于选择合适的统计分析方法非常重要。
2.2 数据的收集方法数据的收集方法包括问卷调查、访谈、实地观察、记录和外部数据收集等。
在商务统计分析中，选择合适的数据收集方法对于数据的质量至关重要。
第三章：统计描述与概率分布3.1 描述统计描述统计是对数据进行整理、描述、总结和展示的过程，包括中心位置测度、离散程度测度、分布形态测度等内容。
在商务统计分析中，描述统计可以帮助我们了解数据的特征和规律。
3.2 概率分布概率分布描述了随机变量的取值及其对应的概率，包括离散型概率分布和连续型概率分布。
在商务统计分析中，概率分布可以帮助我们理解不同变量之间的关系和规律。
第四章：抽样与估计4.1 抽样方法抽样是指从总体中选取样本的过程，常用的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
在商务统计分析中，选择合适的抽样方法对于大规模数据的分析非常重要。
4.2 估计估计是根据样本数据对总体参数进行估计的过程，包括点估计和区间估计两种方法。
在商务统计分析中，通过估计可以得到总体参数的近似值，用于制定决策和预测。
第五章：假设检验与单因素方差分析5.1 假设检验假设检验是用来检验统计结论的正确性的方法，包括参数假设检验和非参数假设检验两种方法。
商务统计学
二、分布中心测度指标
用来测度随机变量次数分布中心的 指标可以有多种，其中在统计分析推断 中常用的主要有算术平均数、中位数和 众数等几种。
（一）算术平均数
1、定义——算术平均数又称算术均值，是 随机变量的所有观测值总和与观测值个 数的比值。
（一）两点分布
假设总体中有两类共N个个体，其中取 值为“是”的有N1个，取值为“非”的有N0 个，则有：
P x 1 N 1 p
N
Px 0 N 0 q
N
（二）二项分布
假设在0-1分布总体中，取“是”值的 个体比例为p，取“非”值的比例为q，现 从中有放回地随机抽取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：
第一章 绪论
➢一、统计学的性质 ➢二、统计学的作用 ➢三、统计学的基本概念 ➢四、统计指标体系的设计
一、统计学的性质
• （一）统计活动的内容与阶段 • 对各种数据资料的搜集、整理、分析和推断的
活动过程称为统计活动，一项完整的统计活动过程 可分为统计资料的搜集整理和统计资料的分析推断 两大阶段。 • （二）统计学的定义与分科 • 统计学就是关于数据资料的搜集、整理、分析 和推断的科学。关于统计资料的搜集整理和分析推 断的理论与方法构成了统计学的全部内容。 • （1）理论统计学与应用统计学 • （2）描述统计学与推断统计学
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
商务统计学-常用词汇整理表
商务统计学词汇表Chapter 1Categorical variables 分类变量Continuous variables 连续变量Data 数据Descriptive statistics 描述统计学Discrete variables 离散变量Focus group焦点小组方法，小组访谈法，焦点讨论方法Inferential statistics 推断统计学Numerical variables 数值变量Operational definition 运算定义Parameter 参数Population 总体Primary sources 原始（数据）来源Sample 抽样、样本secondary sources 二手（数据）来源statistic 统计量statistics 统计学、统计数据statistical packages 统计（软件）包variables 变量Chapter 2Bar chart 柱形图、条形图Cells 单元、元素Chartjunk 图表垃圾Class boundaries 组限Class grouping 分组Class midpoint 组中值Contingency table 列联表Cross-classification table 交叉分类表Cumulative percentage distribution累计百分比分布Cumulative percentage polygon累计百分比多边形图Frequency distribution 频数分布Histogram 直方图Ogive (cumulative percentage polygon)卵形图、累积曲线图Ordered array 有序的数列Pareto diagram 帕累托图Pareto principle 帕累托准则percentage distribution 百分比分布percentage polygon 百分比多边形图pie chart 饼图、圆形图range 全距relative frequency distribution相对频数分布scatter diagram 散点图stem-and-leaf display 茎叶图summary table 汇总表time-series plot 时间数列图width of class interval 组距Chapter 3Arithmetic mean 算术均值Box-and-whisker plot 箱线图Central tendency 集中趋势Chebyshev rule 切比雪夫法则Coefficient of correlation 相关系数Coefficient of variation 变异系数Covariance 协方差Dispersion 离散离差Empirical rule 经验法则Extreme value 极端值Five-number summary 五数（值）概括法Geometric mean 几何平均Interquartile range （IQR）四分间距、内距Left-skewed 左偏Mean 均值Median 中位数Midspread 中间离散、中间离差Mode 众数Outlier 异常值Population mean 总体均值Population standard deviatio总体标准差Population variance 总体方差Q1:first quartile 下四分位数Q3：third quartile 上四分位数Quartile 四分位数Range 全距Resistant measures 抗性测度值Right-skewed 右偏Sample coefficient of correlation样本相关系数Shape (分布)形状Skewed 偏斜（度）Spread 离散（分布）Standard deviation 标准差Sum of squares 平方和Symmetrical 对称的Variance 方差Variation 变异Z scores 标准分数Chapter 4A priori classical probability先验古典概率Bayes’theorem 贝叶斯定理Certain event 必然事件Collectively exhaustive 完备穷尽Combination 组合Complement of event 事件的补A’Conditional probability 条件概率Contingency table 列联表Decision tree 决策树Empirical classical probability经验古典概率Event 事件General addition rule 一般加法法则General multiplication rule一般乘法法则Impossible event 不可能事件Intersection of event 事件的交Joint event 联合事件Joint probability 联合概率Marginal probability 边际概率Multiplication rule for independent events 独立事件的乘法法则Mutually exclusive 互斥Permutation 排列Sample space 样本空间Simple event 简单事件Statistical independence 统计独立性Subjective probability 主观概率Table of cross-classifications交叉分类表Union 联合Venn diagram 韦恩图Chapter 5Area of opportunity 机会域Binomial probability distribution二项概率分布Expected value of a discrete random variable 离散随机变量的期望值Mathematical model 数学模型Poisson distribution 泊松分布Probability distribution for a discrete random variable离散随机变量的概率分布Rule of combination 组合定律Standard deviation of a discrete random variable 离散随机变量的标准差Chapter 6Continuous probability density function连续概率密度函数Cumulative standardized normal distribution 累积标准正态分布Normal distribution 正态分布Normal probability density function正态概率密度函数Normal probability plot 正态概率图Quantile-quantile plotQ-Q图，分位数图Standardized normal random variable标准正态随机变量Transformation formula 转换公式Chapter7Central Limit Theorem 中心极限定理Clusters 群Cluster sampling 整群抽样Convenience sampling 方便抽样、便利抽样Coverage error 涵盖误差Frame 抽样框Judgement sample 判断抽样（样本）Measurememnt error 测量误差Nonprobability sample 非概率抽样Nonreponse error 无回答误差Probability sample 概率抽样Sampling distribution 抽样分布Sampling distribution of the sample mean样本均值的抽样分布Sampling distribution of the sample proportion 样本比例的抽样分布Sampling error 抽样误差Sampling with replacement 重置抽样Sampling without replacement 不重置抽样Selection bias 选择偏差Simple random sample 简单随机抽样Standard error of the mean均值的标准误差nxσσ= Standard error of the proportion比例的标准误差np)1(ππσ-=Strata 层 Stratified sample 分层抽样、分类抽样 Systematic sample 系统抽样 Table of random numbers 随机数表 Unbiased 无偏的 Chapter 8Confidence interval estimat置信区间估计Critical value 临界值 Degrees of freedom 自由度 Level of confidence 置信水平 Point estimate 点估计 Sampling error 抽样误差 Chapter9Level of significance α 显著性水平 Alternative hypothesis 备择假设 Confidence coefficient 置信系数 Confidence level 置信水平 Data snooping 数据探测法 Directional test方向性检验（左或右单侧检验）Hypothesis testing 假设检验 Null hypothesis 原假设 One-tail test 单尾检验、单侧检验 P-value P 值 Power of a statistical test统计检验功效Randomization 随机性、随机选择 Region of nonrejection 非拒绝域 Region of rejection 拒绝域 Test statistic t 检验统计量 Two-tail test 双尾检验、双侧检验 Type Ⅰerror 第一类错误 Type Ⅱerror 第二类错误 Chapter 10 (第五版的10、11章)Among-group variation 组间方差 Analysis of variance (ANOVA)方差分析 Critical range 临界区域 F distribution F 分布 f-test statistic for testing the equality of two variances两个方差相等的F 检验 Factor 因素grand mean X 总平均数 homogeneity of variance 方差齐性 Levene test 方差齐性检验 Matched 匹配 Paired 配对 Mean square 均方 MSA 组间均方差 MST 总均方差 MSW 组内均方差 Multiple comparisons 多重比较 One-way ANOVA 单因素方差分析 Paired t test for the mean difference in related populations有关总体均值之差的配对t 检验Pooled-variance t test 合并方差的t 检验 Post hoc 验后比较 Random error 随机误差 Randomness and independence随机性和独立性Repeated measurements 重复测量 Robust test 稳健性检验 Separate-variance t test分离方差的t 检验Studentized range distribution学生（氏）全距或极差分布Sum of squares among groups （SSA ）组间平方和Sum of squares total(SST) 总平方和 Sum of squares within groups (SSW)组内平方和Tatal variation 总方差 Treatment effect 处理效应 Tukey-Kramer multiple comparison procedureTukey-Kramer 多重比较方法 Within-group variation 组内方差 Chapter 11 （第五版的12章）Assumptions of regression 回归假设 Autocorrelation 自相关 Coefficient of determination 决定系数 Confidence interval estimate for the mean response因变量（响应变量）均值的置信区间估计 Confidence interval estimate for the slope 斜率的置信区间估计Correlation coefficient 相关系数Dependent variable 因变量Durbin-Watson statistic D-W统计量Error sum of squares (SSE)随机误差平方和Equal variance 等方差Explained variation 可解释的变差Explanatory 解释变量Homoscedasticity 同方差性，方差齐性Independence of errors随机误差的独立性Least-squares method 最小平方法Linearity 线性Normality 正态性Prediction interval for an individual response Y因变量Y个别值的预测区间Prediction line 预测线Regression line 回归线Regression analysis 回归分析Regression coefficient 回归系数Regression sum of squares(SSR)回归平方和Residual analysis 残差分析Response variable 因变量Scatter diagram 散点图Simple linear regression简单（一元）线性回归Slope 斜率Standard error of the estimate估计标准误差Y intercept 因变量Y的截距Unexplained variation不可解释的方差Chapter 12 (第五版13章)Adjusted r2修正的决定系数Coefficient of multiple determination多重决定系数Cross-product term 交叉乘积项Dummy variables 虚拟变量Interaction term 交叉项Multiple regression models多元回归模型Net regression coefficient净回归系数，偏回归系数Overall F test总体（回归方程）的F检验Quadratic regression model二次回归模型。
商务统计学第一章
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 商务统计学基本概念 • 数据类型与数据收集 • 数据的整理与可视化 • 概率论基础
contents
目录
• 统计推断基础 • 相关分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计决策理论
01
引言
课程简介
商务统计学是统计学在商业和经济领域的应用，旨在培养学 生在商业和经济领域运用统计学方法解决实际问题的能力。
统计学的发展经历了描述性统计学、推断性 统计学和现代统计学三个阶段。
描述性统计学主要是对数据进行描述性统计 指标的计算和数据的可视化，推断性统计学 主要是通过样本信息对总体进行推断和分析 ，现代统计学则涉及到数据挖掘、机器学习
、时间序列分析等多个方面。
02
商务统计学基本概念
统计学的定义
统计学是一门收集、整理、分析和 解释数据的科学。
基于一组变量预测另一个变量的值。
选择变量、收集数据、建立模型、检 验模型、应用模型。
03
回归分析的基本假设
线性关系、误差项独立同分布、误差 项无序列相关性、解释变量与误差项 无多重共线性。
线性回归模型
线性回归模型的定义
一种用于预测的模型，将解释变 量与响应变量之间的关系建模为 线性关系。
线性回归模型的参数 估计
数据收集的方法
调查问卷
通过邮寄、网络或现场发放问卷， 收集相关数据
观察法
记录现场观察到的数据，如销售额 、客流量等
实验法
通过实验来测试不同因素对变量的 影响，如A/B测试
现有统计数据
从政府、企业或第三方机构获取相 关统计数据
数据收集的步骤
01
《商务统计学》概率
从图中可以看出全集S中的样本点要么在 A中，要么在 中，即一个事件与其互补 事件之和为全部样本空间。在概率计算 问题中可以表示为:
20
例4-4 某位销售经理看过销售报告后声 称, 新的客户合同最终没有实现销售的 概率为75%。如果用A表示销售这一事件
, 表示没有销售, 则该经理是在说明 , 于是我们可以得到
3
4.1.2 事件和样本空间
假设一枚硬币被掷出, 记录朝上的一面 。我们看见和记录的结果称为一个观测 , 或者一次测量。获得一个观测的过程 称为试验。试验（test）是一个会产生 若干可能结果的过程, 试验的结果是一 些观测值或测度值。
4
从一副52张的扑克牌中抽取一张就是一 个试验, 它的一个可能结果就是方片Q 被抽中。每一种可能的试验结果称为一 个基本事件（fundamental event）或 基础结果。
25
例4-6 某大型的计算机软件公司的人事
部经理进行了一项研究。发现在近两年
内离开公司的员工中，有30%的人离开
的主要原因是对所拿的薪水不满意，
20%的人是对分配给他们的工作不满意
，12%的人既对所拿薪水不满意，又对分
配给他们的工作不满意。若有一位员工
在最近两年离开了公司，他离开的原因
是对所拿薪水不满意或对分配给他的工
53
解: 设 A=“抽出一件产品为废品”，
B=“抽出的产品属于第i ）条生
（产线”, 根据题意可知
,
且
为互不相容事件，所以
由全概率公式可得:
即随机抽取的产品是废品的概率为0.038
54
4.7 贝叶斯定理
贝叶斯定理（Bayes’ theorem）是条件 概率的推广, 强调的是序列事件, 尤其 是用从第二个事件获得的信息对第一个 已经发生的事件的概率进行修正。
商务经济统计试题及答案
商务经济统计试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 商务经济统计的主要研究对象是什么？A. 社会经济现象B. 社会文化现象C. 自然现象D. 政治现象答案：A2. 下列哪项不是统计数据的来源？A. 人口普查B. 社会调查C. 历史记录D. 个人猜测答案：D3. 在商务经济统计中，下列哪项是描述性统计分析的内容？A. 预测未来趋势B. 描述数据特征C. 制定政策D. 进行假设检验答案：B4. 统计学中的“参数”是指什么？A. 样本数据B. 总体数据C. 样本容量D. 总体数量答案：B5. 以下哪个概念不是概率论的基本概念？A. 随机事件B. 概率C. 总体D. 样本答案：C6. 商务经济统计中，平均数通常用来衡量数据的什么？A. 集中趋势B. 离散程度C. 偏态分布D. 正态分布答案：A7. 在统计学中，标准差是用来衡量什么的？A. 集中趋势B. 离散程度C. 平均值D. 偏态分布答案：B8. 下列哪项是统计学中用于描述数据分布形状的指标？A. 平均数B. 标准差C. 众数D. 方差答案：C9. 在商务经济统计中，相关系数的取值范围是多少？A. -1到1B. 0到1C. 1到10D. -10到10答案：A10. 以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A. 条形图B. 饼图C. 折线图D. 散点图答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 商务经济统计中常用的数据收集方法包括哪些？A. 问卷调查B. 观察法C. 实验法D. 抽样调查答案：ABD2. 下列哪些是描述数据集中趋势的统计量？A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 方差答案：ABC3. 在商务经济统计中，下列哪些因素会影响数据的代表性？A. 样本容量B. 抽样方法C. 样本误差D. 总体大小答案：AB4. 统计学中，下列哪些方法可以用来检验假设？A. t检验B. 卡方检验C. 回归分析D. 方差分析答案：ABD5. 在商务经济统计中，下列哪些图表可以用来展示数据的分布？A. 条形图B. 直方图C. 箱线图D. 散点图答案：ABC三、简答题（每题5分，共20分）1. 简述商务经济统计在企业决策中的作用。
《商务与经济统计第13版》附录C 自测题解答与偶数题答案
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《商务与经济统计第13版》附录E 利用Minitab和Excel计算p-值
这里我们描述如何利用 Q ) *) P & '和H W 1 5 > 来计算假设检 验中使用的 0 / B 和 4统计量的 ? $ 值 在本书前面的讨论 B 和 4统计量的近似 ? $ 值 对 中 利用统计表只能得到 / 于用手工或其他方法计算检验统计量并希望用计算机软件计 算精确 ? $ 值的人来说 本附录是很有帮助的 第 D 步 当 P A ) . P 0 ) 'SP ) , * 出现对话框时 选择 2 S; S> & P ) I 5C0 , '& ') > ) P J 在A 5 U 0 5 5 . , R R 0 5 5 +, ;框中输入 79 选择 6 *CSP 2 , *. P & *P 在6 *CSP 2 , *. P & *P 框中输入 !" :D 点击 E = Q ) *) P & ' 给出的累积概率为 8" 9%D % 因此 下侧 ? $ 值j 8" 9%D % 希思罗机场例子的上侧 ? $ 值j !d 8" 9%D % j 8" 8#7 D 在双侧检验的情形中 我们用 8" 9%D % 和 8" 8#% D 的最小 $ 值j Bn 8" 8#7 D j 8" 8G8 : 者来计算 ? E 检验统计量 Y 我们用 !!" ! 节的 FP " L , S) . 城市汽车的 例子来演示 检验统计量的值为 Bj B:" !: 自由度为 B# 用来计算 Bj B:" !: 对应的累积概率的 Q ) *) P & ' 步骤如下 第 ! 步 选择 2 & > 1 下拉菜单 0 , '& ') > ) P JA ) . P 0 ) 'SP ) , *. 第 B 步 选择 3 第 # 步 选择 2 N) $ FiS& 0 5 第 D 步 当 2 N) $ FiS& 0 5A ) . P 0 ) 'SP ) , * 出现对话框时 选择 2 S; S> & P ) I 5C0 , '& ') > ) P J 在A 5 U 0 5 5 . , R R 0 5 5 +, ;框中输入 B# 选择 6 *CSP 2 , *. P & *P 在6 *CSP 2 , *. P & *P 框中输入 B:" !: 点击 E = G98 9D9 它是下侧 ? $ 值 Q ) *) P & ' 给出的累积概率为 8" 上侧 ? d 值j !d 累积概率 即 ! d 8" G98 9D9 j 8" B89 87! 双 $ 值是上侧和下侧 ? $ 值最小者的 B 倍 因此 双侧 ? $ 值j 侧? Bn 8" B89 87! j 8" D!: !8B FP " L , S) . 城市汽车的例子是上侧检 验 因此我们用 ? $ 值j 8" B89 87! %检验统计量Y我们用 !!" B 节的 A S> > S. 县学校校车的例 子来演示 检验统计量的值为 4j B" D8 分子自由度为 B7 ? G 值 =! B累积概率 例如 与检验统计量 0 jd B" %G 对应的上侧 ? $ 值j !d 8" 88# G9B % j 8" 99% B8G 与检验统计量 0 jd B" %G 对应的双 侧? $ 值是上侧和下侧 ? $ 值最小者的 B 倍 即 0 jd B" %G 对应 的双侧 ? $ 值j Bn 8" 88# G9B % j8" 88G 7:7 ( 检验统计量 Y 我们用 9" D 节的希思罗机场的例子来演 示 检验统计量的值为 / j !" :D 自由度为 79 用来计算 / j !" :D 对应的累积概率的 Q ) *) P & ' 步骤如下 第 ! 步 选择 2 & > 1 下拉菜单 第 B 步 选择 3 0 , '& ') > ) P JA ) . P 0 ) 'SP ) , *. 第 # 步 选择 P 分母自由 度 为 !7 用 来 计 算 4jB" D8 对 应 的 累 积 概 率 的 Q ) *) P & ' 步骤如下 第 ! 步 选择 2 & > 1 下拉菜单 第 B 步 选择 3 0 , '& ') > ) P JA ) . P 0 ) 'SP ) , *. 第 # 步 选择 ? 第 D 步 当 ?A ) . P 0 ) 'SP ) , * 出现对话框时 选择 2 S; S> & P ) I 5C0 , '& ') > ) P J 在_ S; 5 0 & P , 0 +5 U 0 5 5 . , R R 0 5 5 +, ;框中输入 B7 在A 5 *, ; ) *& P , 0 +5 U 0 5 5 . , R R 0 5 5 +, ;框中输入 !7 选择 6 *CSP 2 , *. P & *P 在6 *CSP 2 , *. P & *P 框中输入 B" D8
英文商务统计学ppt课件第十三章_Ch13
X2
X1
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-5
Example: 2 Independent Variables
A distributor of frozen dessert pies wants to evaluate factors thought to influence demand
Multiple regression equation:
Sales = b0 + b1 (Price) + b2 (Advertising)
12
13 14 15
300
440 450 300
7.90
5.90 5.00 7.00
3.2
4.0 3.5 2.7
Chap 13-7
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc..
Chap 13-2
The Multiple Regression Model
Idea: Examine the linear relationship between 1 dependent (Y) & 2 or more independent variables (Xi)
Estimated (or predicted) value of Y Estimated intercept Estimated slope coefficients
现代商务数据统计学部分课件
二、市场体系
任何商务活动都与市场体系密切相关。这就是说，市场的理解还必须从市场体系的角 度出发，才能对市场有一个充分地认识。
从严格意义上说，市场体系既包括市场运行体系又包括市覆盖行体系。市场运行体系包 括市场机制、市场体制等。覆盖体系是由许多相互联系、相互制约的市场组成的。它包括主体 市场、客体市场、时间市场和空间市场。这些市场构成了多维立体的市场结构。因此 市场体
系应主要包括：市场机制、市场体制、市场结构。这就是说，一个完备的市场体系是由完备
的市场机制、完备的市场体制和完备的市场结构所构成。 市场机制：是指市场上直接发挥作用的价格、供求、竞争、税收、利率等诸因素所形成
的一个有机制约体系。 市场体制：是指市场的管理组织体系及其一系列管理制度的总称。 市场结构：是一个多维立体的市场结构。 就目前而言，不论是市场机制还是市场体制乃至市场结构都需要进一步完善。我国只有
1、 实物形态市场 实物形态市场上所交换的商品都是硬件商品。按照硬件商品的最终用途不同，实物形态市 场可分为：生产资料市场和生活资料市场。
2
（1） 生产资料市场 生产资料是指生产、加工企业对其进行再加工，而不能用于生活消费的中间产品，人们也 称之为工业品。 ① 生产资料的分类。我们所以对生产资料进行分类，其目的就在于了解不同的生产资料。 因为，不同的生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，生产消费者的市场购买行为也不 同。按照生产资料在物质生产过程中的地位与作用不同，可将生产资料划分为：主要原材料、 辅助材料和机械设备。 主要原材料。主要原材料是指构成产品实体的材料。如，建筑业在生产过程中耗用的砖、 瓦、沙、石和钢材等就构成了建筑产品的是实体. 辅助材料。辅助材料是指未构成产品实体并在生产过程中被耗用掉的材料。辅助材料是一 种与主要材料相结合，能使主要材料发生物理或化学变化的材料。如照明设备、机械设备上的 皮带以及机械加工使用的润滑油等，都是辅助材料。 机械设备。机械设备是指在生产过程中，作为劳动手段所使用的通用设备和专用设备。如， 加工制造业中使用的车床、刨床等就是通用设备；而采掘行业中使用的钻孔机、洗煤机等就是 专用设备。 按照生产资料本身的自然属性分类，可将生产资料分为：金属材料、电工材料、化工材料、 建材、机电设备等。 此外，生产资料还可以按其使用方向不同分为：生产用生产资料、维修用生产资料、储备 用生产资料等。 ② 生产资料市场的特点
商务统计学_教学的实践(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，统计学在商务领域的应用越来越广泛。
商务统计学作为一门重要的学科，旨在培养学生的统计学思维和分析能力，使其能够运用统计学的方法解决实际问题。
本文将从以下几个方面探讨商务统计学教学的实践。
二、教学目标1. 理解商务统计学的基本概念、原理和方法。
2. 掌握商务统计数据的收集、整理和分析方法。
3. 能够运用统计学方法对商务问题进行定量分析和预测。
4. 培养学生的统计学思维和分析能力，提高解决实际问题的能力。
三、教学内容1. 商务统计学基本概念：包括数据、变量、总体、样本、概率、分布等。
2. 商务统计数据的收集：介绍数据来源、数据类型、数据收集方法等。
3. 商务统计数据的整理：介绍数据的整理方法，如分组、排序、计算等。
4. 商务统计数据的分析：介绍描述性统计、推断性统计、时间序列分析等。
5. 商务统计应用：结合实际案例，分析商务问题，运用统计学方法进行定量分析和预测。
四、教学实践1. 案例教学：选取具有代表性的商务案例，让学生分析案例中的统计学问题，引导学生运用所学知识解决实际问题。
2. 实践操作：组织学生进行商务统计数据收集、整理和分析的实践活动，让学生亲身体验统计学在实际工作中的应用。
3. 讨论与交流：组织学生进行课堂讨论，分享各自的学习心得和经验，提高学生的合作意识和沟通能力。
4. 考核评价：采用多种考核方式，如课堂表现、作业、实践报告、期末考试等，全面评价学生的学习成果。
五、教学手段1. 课堂教学：运用多媒体技术，展示丰富的教学资源，提高学生的学习兴趣。
2. 网络教学：利用网络平台，为学生提供在线学习资源，方便学生随时随地进行学习。
3. 实践基地：与企业合作，建立商务统计学实践教学基地，为学生提供实际操作机会。
4. 专家讲座：邀请统计学专家进行讲座，为学生提供专业指导。
六、教学效果1. 学生对商务统计学的基本概念、原理和方法有了深入的理解。
2. 学生的商务统计数据收集、整理和分析能力得到提高。
商务与经济统计ppt第13章A
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Data obtained from observational or experimental studies can be used for the analysis.
We want to use the sample results to test the following hypotheses:
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Analysis of Variance: A Conceptual Overview Sampling Distribution of x Given H0 is True
Sample means are close together because there is only
In an observational study, no attempt is made to control the factors.
Cause-and-effect relationships are easier to establish in experimental studies than in observational studies.
In an experimental study, one or more factors are controlled so that data can be obtained about how the factors influence the variables of interest.
《商务统计学》数据的图表展示
37
38
根据表2-12中的数据绘制的散点图如图2-20 所示。
39
16
2.2 数值型数据的图表展示
2.2.1 数据分组
第1步：求全距
全距（range）是最大值与最小值之差， 表明数据的变动范围。
第2步：确定组数
按照常规，一般使用520个组。对于小
样本数据，56个组即可。对于大样本
数据，分组个数要稍微多一些。
17
第3步：确定组距
组数和组距是相关的，组数越多意味着 组距越小，反之亦然。
当组数确定之后，组距可以用下面的公 式来计算：
组距
全距 组数
18
第4步：确定组限 组限是组与组之间的界限。 组距分组的每一组变量值中，最小值为
下限，最大值为上限。 一般来说，第一组的下限要比最小的观
察值小一点，最后一组的上限要比最大 的观察值大一点。
19
第5步：根据分组整理成频数分布表 将观察资料按组别进行归类整理，记录
（2）累积折线图
由累积分布资料制作的统计折线图，称 为累积折线图。
绘制累积折线图时，一般用横坐标表示 观察值，纵坐标表示累积频数或累积频 率。由于累积分布有向上累积和向下累 积两种情况，相应的累积曲线也有两条 。向上累积曲线类似于正“S”形，向 下累积曲线则类似反“S”形。
15
根据表2-6所作的累积折线图如图2-6所示。
pi
fi n
将每个组的频率乘以100就得到百分数或
百分比。
5
根据表2-2中的资料，计算出来的频率和百分 数分布见表2-3。
商务与经济统计关键术语与重要公式
关键术语统计学(Statistics)收收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。
数据( Data)收被收集、分析和解释的事实与数字。
数据集(Data set)一特定研究中所有收集的数据。
个体( Elements )从中收集数据的实体。
变量( Variable)个体的某种令人感兴趣的属性。
观测值( Observation )为单个个体获取的度量集。
品质数据(Qualitative data)为一个体的性质提供标记或名称的数据。
品质数据可能是非数值或数值型的。
品质变量(Qualitative variable)有关品质数据的变量。
数量数据(Quantitative data)表明某事多少的数据。
数量数据总是数值型的。
数量变量(Quantitative variable)有关数量数据的变量。
截面数据(Cross-sectional data)在同时或近似相同时点收集的数据。
时间序列数据( Time series data)在几个连续期间收集的数据。
描述统计学(Descriptive statistics)用于汇总数据的表、图和数值方法。
总体(Population )一特定研究中所有感兴趣个体的集合。
样本( Sample )总体的一个子集。
统计推断(Statistical inference)利用从一个样本获得的数据对总体性质进行估计或假设检验的过程。
频数分布(Frequency distribution) 对一数据集的表格汇总法，显示若干无重叠组别中每一组的项目频数（或个数）。
相对频数分布(Relative frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示在若干无重叠组别中每一组的项目总数的相对频数，即分数或比例。
百分数频数分布(Percent frequency distribution) 一数据集的表格汇总法，显示几个无重叠组别中每一组的项目总数的百分率。
条形图(Bar graph) 一种图形方法，描述在品质数据的频数分布、相对频数据分布或百分数频数分布中表示的信息。
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ANOVA Regression Residual Total
df 2 12 14 Coefficients
SS 29460.027 27033.306 56493.333 Standard Error 114.25389 10.83213 25.96732
MS 14730.013 2252.776
b1 = -24.975: 给定广 告费用时，价格每上 涨1美元，销售量平均 每周减少24.975个
b2 = 74.131:给定销售 价格时，广告费用每 增加100美元，销售量 平均每周增加74.131 个
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商务统计学(第5版)
第13章 多元回归
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Chap 13-1
学习目标
在本章，你将学到:
如何建立多元回归模型 如何对回归系数进行解释 如何确定哪些自变量应该纳入模型 如何确定哪些自变量在预测因变量时是比较重要 的 如何在回归模型中使用属性变量
X2
X1
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-5
例: 2个自变量
一个冰冻甜点馅饼的经销商想要评估影响需求的 因素
因变量: 自变量:
馅饼销售量 (单位：每周) 价格 (美元）
广告费用(100美元)
r2
SSR 29460.0 .52148 SST 56493.3
52.1%馅饼的销量变化可以由馅 饼价格的变化和广告费用的变化 来解释
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Chap 13-17
Chap 13-8
Intercept Price Advertising
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
306.52619 -24.97509 74.13096
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多元回归的Minitab 输出
Sales 306.526 - 24.975(价格) 74.131(广告费用)
多元可决系数
描述了Y的变化中能被一组变量X解释的部分所占 的比例
SSR 回归总平方和 r SST 总平方和
2
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Chap 13-15
在Excel输出中的多元可决系数
点击对话框 “confidence and prediction interval estimates”
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Chap 13-12
在Excel中利用PHStat做预测
( 续)
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Chap 13-3
多元回归方程
利用样本数据估计多元回归模型的系数
k 个自变量的多元回归方程:
Y的估计值（ 或预测值） 估计出的 截距 估计出的斜率系数
ˆ Yi b 0 b1X1i b 2 X 2i b k X ki
输入值 预测值Y
给定X值，Y均值的置信区间 <
给定X值，单个Y值的预测区 间
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-13
在 Minitab中的预测
给定X，Y均值的置信区间
Predicted Values for New Observations New Obs Fit SE Fit 95% CI 95% PI 1 428.6 17.2 (391.1, 466.1) (318.6, 538.6)
在本章中，我们将利用Excel或者Minitab来得到回归斜率系 数以及其他回归指标
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-4
多元回归方程
( 续)
两个自变量的模型 Y
ˆ Y b0 b1X1 b2 X2
ˆ 预测值Y
Values of Predictors for New Observations New Obs Price Advertising 1 5.50 3.50
给定X,单个Y值的预测 区间
输入值
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-14
多元回归方程:
销售量 = b0 + b1 (价格) + b2 (广告费用)
12
13 14 15
300
440 450 300
7.90
5.90 5.00 7.00
3.2
4.0 3.5 2.7
Chap 13-7
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Chap 13-10
利用多元回归方程做预测
预测销售价格为5.50美元，广告费用为350美元 时一周的销售量：
销量 306.526 - 24.975(价格) 74.131(广告费用) 306.526 - 24.975 (5.50) 74.131 (3.5) 428.62
注意广告费用是以100美 元为单位的，所以在350 美元也就意味着 X2 = 3.5
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Chap 13-2
多元回归模型
想法: 检查一个因变量(Y)与两个或多个自变量(Xi)之间的线 性关系
有k个自变量的多元回归模型：
Y轴截距 总体斜率 随机误差
Yi β 0 β1X1i β 2 X 2i β k X ki ε i
Chap 13-16
在Minitab输出中的多元可决系数
The regression equation is Sales = 307 - 25.0 Price + 74.1 Advertising Predictor Coef SE Coef T P Constant 306.50 114.30 2.68 0.020 Price -24.98 10.83 -2.31 0.040 Advertising 74.13 25.97 2.85 0.014 S = 47.4634 R-Sq = 52.1% R-Sq(adj) = 44.2% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 2 29460 14730 6.54 0.012 Residual Error 12 27033 2253 Total 14 56493
F 6.53861
Significance F 0.01201
t Stat 2.68285 -2.30565 2.85478
P-value 0.01993 0.03979 0.01449
Lower 95% 57.58835 -48.57626 17.55303
Upper 95% 555.46404 -1.37392 130.70888
MS 14730.013 2252.776
F 6.53861
Significance F 0.01201
t Stat 2.68285 -2.30565 2.85478
P-value 0.01993 0.03979 0.01449
Lower 95% 57.58835 -48.57626 17.55303
Business Statistics: A First Course, 5e © 2009 Prentice-Hall, Inc.. Chap 13-9
多元回归方程
销量 306.526 - 24.975(价格) 74.131( 广告费用)
其中 销量以每周卖出的个数为单位 价格以美元为单位 广告费用以100美元为单位.
Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations 0.72213 0.52148 0.44172 47.46341 15
r2
SSR 29460.0 .52148 SST 56493.3
多元回归的Excel 输出
Regression Statistics Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations 0.72213 0.52148 0.44172 47.46341 15
Sales 306.526 - 24.975(价格) 74.131(广告费用)
收集了15周的数据
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