STATYSTYKA W ZARZĄDZANIU ACZEL A. Księgarnia

cena netto + 5% vat.

Jeden z najlepszych podręczników do nauczania statystyki na wydziałach zarządzania i ekonomii.

Wykład jest kompletny i posiada ogromne walory dydaktyczne. Punktem wyjścia są zawsze zjawiska znane z codziennego życia lub łatwe do wyobrażenia. Dopiero po przekazaniu studentom istoty zjawiska podaje się formalny wzór i obudowę teoretyczną. Podręcznik opisuje metody wykorzystania informatyki w statystyce. Każdy podrozdział uzupełniają zadania, do których na końcu podano odpowiedzi.

Spis treści:

Od autora

1. Wprowadzenie i statystyka opisowa

1.1. Wprowadzenie

1.2. Percentyle i kwartyle

1.3. Miary tendencji centralnej

1.4. Miary zmienności

1.5. Grupowanie danych i histogramy

1.6. Skośność i spłaszczenie rozkładu częstości

1.7. Związki między średnią a odchyleniem standardowym

1.8. Skale pomiarowe

1.9. Metody prezentacji danych

1.10. Wstępna analiza danych

1.11. Inne statystyki

1.12. Korzystanie z komputera

1.13. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 1: Najwyższe oprocentowanie indywidualnych rachunków emerytalnych w Stanach

Zjednoczonych

2. Prawdopodobieństwo

2.1. Wprowadzenie

2.2. Podstawowe definicje: zdarzenia, przestrzeń prób, prawdopodobieństwo

2.3. Podstawowe reguły obliczania prawdopodobieństw

2.4. Reguły de Morgana

2.5. Prawdopodobieństwo warunkowe (względne)

2.6. Niezależność zdarzeń

2.7. Pojęcia kombinatoryczne

2.8. Prawdopodobieństwo całkowite (zupełne) i twierdzenie Bayesa

2.9. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 2: System przeciwrakietowy „patriot”

3. Zmienne losowe

3.1. Wprowadzenie

3.2. Skokowe (dyskretne) zmienne losowe

3.3. Oczekiwana wartość i odchylenie standardowe zmiennej losowej

3.4. Rozkład dwumianowy

3.5. Inne rozkłady prawdopodobieństwa

3.6. Ciągłe zmienne losowe

3.7. Korzystanie z komputera

3.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 3: Bezpośrednie rozprowadzanie udziałów w praktyce „Banku Milionerów”

4. Rozkład normalny

4.1. Wprowadzenie

4.2. Normalny rozkład prawdopodobieństwa

4.3. Standaryzowany rozkład normalny

4.4. Przekształcenia normalnej zmiennej losowej

4.5. Związek między zmiennymi X i Z oraz korzystanie z przekształcenia odwrotnego

4.6. Bardziej złożone problemy

4.7. Rozkład normalny jako przybliżenie innych rozkładów prawdopodobieństwa

4.8. Korzystanie z komputera

4.9. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 4: Syntetyczna ocena bieżącej wartości akcji

5. Pobieranie próby i rozkłady z próby

5.1. Wprowadzenie

5.2. Statystyki z próby jako estymatory parametrów populacji

5.3. Rozkłady z próby

5.4. Estymatory i ich własności

5.5. Stopnie swobody

5.6. Korzystanie z komputera

5.7. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 5: 50 najlepszych akcji w 1990 r. według „Fortune”

6. Przedziały ufności

6.1. Wprowadzenie

6.2. Przedziały ufności dla średniej w populacji, gdy odchylenie standardowe jest znane

6.3. Przedziały ufności dla µ, gdy ? nie jest znane

6.4. Przedziały ufności dla frakcji w populacji, gdy próba jest duża

6.5. Korekta wzorów ze względu na skończoność populacji

6.6. Przedziały ufności dla wariancji w populacji

6.7. Wyznaczanie liczebności próby

6.8. Jednostronne przedziały ufności

6.9. Korzystanie z komputera

6.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 6: 200 największych banków świata

7. Sprawdzanie (testowanie) hipotez

7.1. Wprowadzenie

7.2. Sprawdzanie hipotezy statystycznej

7.3. Dwustronny test dla średniej w populacji w przypadku dużej próby

7.4. Dwustronny test dla średniej w populacji w przypadku małej próby

7.5. Dwustronny test hipotezy o frakcji w populacji w przypadku dużej próby

7.6. Testy jednostronne

7.7. Wartość p

7.8. Testy w przypadku populacji skończonych

7.9. Sprawdzanie hipotezy o wariancji w populacji

7.10. Prawdopodobieństwo błędu drugiego rodzaju i moc testu

7.11. Wyznaczanie liczebności próby przy sprawdzaniu hipotez

7.12. Jak wygląda sprawdzanie hipotez w praktyce

7.13. Korzystanie z komputera

7.14. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 7: Alaska Marine Highway

8. Porównywanie dwóch populacji

8.1. Wprowadzenie

8.2. Porównywanie wyników obserwacji zestawionych w pary

8.3. Sprawdzanie hipotezy o różnicy między średnimi w dwóch populacjach przy wykorzystaniu dwóch niezależnych prób

8.4. Test dla różnicy między średnimi w dwóch populacjach, przy jednakowej wariancji

8.5. Test dla różnicy między frakcjami w dwóch populacjach w przypadku dużych prób

8.6. Rozkład F i test na równość wariancji w dwóch populacjach

8.7. Korzystanie z komputera

8.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 8: Zaprogramowany obrót akcjami

9. Analiza wariancji

9.1. Wprowadzenie

9.2. Testowanie hipotez w analizie wariancji

9.3. Teoria ANOVA i obliczenia

9.4. Tablica ANOVA i przykłady

9.5. Dalsza analiza

9.6. Modele, czynniki, planowanie eksperymentów

9.7. Dwuczynnikowa (podwójna) analiza wariancji

9.8. Blokowanie danych

9.9. Korzystanie z komputera

9.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 9: New Coca, Coca-Cola Classic i Pepsi

10. Prosta regresja liniowa i korelacja

10.1. Wprowadzenie

10.2. Prosty model regresji liniowej

10.3. Szacowanie (estymacja) parametrów metodą najmniejszych kwadratów

10.4. Wariancja resztowa i odchylenia standardowe estymatorów regresji

10.5. Korelacja

10.6. Testy hipotez związanych z regresją

10.7. Na ile dobra jest regresja?

10.8. Tablice ANOVA i test F w zastosowaniu do modeli regresji

10.9. Analiza reszt i badanie poprawności modelu

10.10. Wykorzystywanie modelu regresji do prognozowania (przewidywania)

10.11. Korzystanie z komputera

10.12. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 10: Styczniowy prognostyk

11. Regresja wieloraka

11.1. Wprowadzenie

11.2. Model regresji wielorakiej z k zmiennymi objaśniającymi

11.3. Test F w zastosowaniu do modelu regresji wielorakiej

11.4. Na ile dobra jest regresja?

11.5. Testy istotności dla poszczególnych parametrów regresji

11.6. Sprawdzanie poprawności modelu regresji wielorakiej

11.7. Wykorzystanie modelu regresji wielorakiej do prognozowania (przewidywania)

11.8. Jakościowe zmienne objaśniające

11.9. Regresja wielomianowa

11.10. Modele nieliniowe i transformacje

11.11. Współliniowość w przypadku regresji wielorakiej

11.12. Autokorelacja reszt i test Durbina-Watsona

11.13. Częściowy test F i metody doboru zmiennych objaśniających

11.14. Korzystanie z komputera

11.15. Macierzowe podejście do analizy regresji wielorakiej

11.16. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 11: Diamond State Telephone Company

12. Szeregi czasowe, prognozowanie i indeksy

12.1. Wprowadzenie

12.2. Analiza trendu

12.3. Sezonowość i cykliczność

12.4. Metoda dzielenia przez średnią ruchomą

12.5. Metody wygładzania wykładniczego

12.6. Metoda Boxa-Jenkinsa

12.7. Ogólna dyskusja na temat prognozowania

12.8. Złożenie prognoz

12.9. Wstęp do indeksów

12.10. Indeksy proste

12.11. Indeksy agregatowe

12.12. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 12: Prognozowanie zapotrzebowania na okręty

13. Kontrola i poprawa jakości

13.1. Wprowadzenie

13.2. W. Edwards Deming instruuje

13.3. Statystyka i jakość

13.4. Karta kontrolna x

13.5. Karta kontrolna R i karta kontrolna s

13.6. Karta kontrolna p – karta kontrolna frakcji sztuk wadliwych

13.7. Karta kontrolna c

13.8. Karta kontrolna x

13.9. Korzystanie z komputera

13.10. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 13: Kontrola i poprawa jakości w Nashua Corporation

14. Metody nieparametryczne i testy chi-kwadrat

14.1. Wprowadzenie

14.2. Test znaków

14.3. Test serii – test losowości

14.4. Test U Manna-Whitneya

14.5. Test rangowanych znaków Wilcoxona

14.6. Test Kruskala-Wallisa – nieparametryczna alternatywa jednokierunkowej ANOVA

14.7. Test Friedmana dla ulosowionego, zblokowanego planu eksperymentu

14.8. Współczynnik korelacji rang Spearmana

14.9. Test zgodności chi-kwadrat

14.10. Analiza tablic wielodzielczych – test niezależności chi-kwadrat

14.11. Test równości frakcji (test jednorodności) chi-kwadrat

14.12. Korzystanie z komputera

14.13. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 14: Dziewięć narodów Ameryki Północnej

15. Statystyki bayesowskie i analiza decyzji

15.1. Wprowadzenie

15.2. Twierdzenie Bayesa w zastosowaniu do dyskretnych modeli probabilistycznych

15.3. Twierdzenie Bayesa w przypadku ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa

15.4. Wyznaczanie subiektywnych prawdopodobieństw

15.5. Analiza decyzji; przegląd ogólny

15.6. Drzewa decyzyjne

15.7. Korzystanie z dodatkowych informacji za pomocą twierdzenia Bayesa

15.8. Użyteczność

15.9. Wartość informacji

15.10. Korzystanie z komputera

15.11. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 15: Nieobsłużeni pasażerowie

16. Analiza wielowymiarowa

16.1. Wprowadzenie

16.2. Wielowymiarowy rozkład normalny

16.3. Wielowymiarowa analiza wariancji

16.4. Analiza dyskryminacyjna

16.5. Główne składowe oraz analiza czynnikowa

16.6. Krótka charakterystyka innych metod wielowymiarowych

16.7. Korzystanie z komputera

16.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 16: Przewidywanie upadku firmy

17. Metody doboru próby

17.1. Wprowadzenie

17.2. Nielosowy dobór próby i błąd obciążenia

17.3. Losowanie warstwowe

17.4. Losowanie zespołowe

17.5. Losowanie systematyczne

17.6. Inne metody

17.7. Odmowa odpowiedzi

17.8. Podsumowanie i przegląd wprowadzonych pojęć

Studium przypadku 17: Boston Redevelopment Authority

Dodatek A. Bibliografia

Dodatek B. Rozwiązania większości zadań o numerach nieparzystych

Dodatek C. Tablice statystyczne

Dodatek D. Dane Rezerwy Federalnej

1000 stron, B5, twarda oprawa

Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy,
czy wybrany tytuł polskojęzyczny lub anglojęzyczny jest aktualnie na półce księgarni.