安德森商务与经济统计考研历年真题章节题库笔记课后习题答案复习资料简介：

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资料名称：安德森《商务与经济统计》（第10版）精讲班【教材精讲＋考研真题串讲】

注：完整版见文末！

老师介绍：

李长虹，副教授，北京交通大学机械工程学院工业工程专业博士，主讲本科生课程《统计学》、《经济与商务统计》，研究生课程《数据分析与软件应用》等统计方面课程。常年在多家辅导机构、高等院校讲述统计学考研、考博等相关课程，教学经验丰富，理论功底雄厚。在国内外核心期刊发表论文40多篇，其中SCI收录论文10多篇，获得各种教学科研奖励10多项。

授课特点：叙述逻辑性强，讲解细腻，思路清晰。对该教材有着多年的授课经验和教学心得，领悟十分透彻，授课语言简洁明了，讲起课来举重若轻。

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安德森商务与经济统计考研历年真题章节题库笔记课后习题答案复习资料摘录：

1.1统计学在商务和经济中的应用会计

会计师事务所在对其客户进行审计时需要使用统计抽样程序。

金融

道琼斯工业平均指数的30只股票的平均股息收益率是2.45%，Altria集团的股息收益率是

3.05%。在这种情况下，关于股息收益率的统计信息表明，Altria集团的股息收益率比道琼斯工业平均指数股票的平均收益率高。财务顾问从而可能得出Ahtria集团的股票被低估的结论。

零售结账柜台的电子扫描仪正用于搜集各种市场调研用的数据。

如，数据供应商ACNielsen公司和Information Resources公司从商店购买POS扫描数据，经过加工处理，做出统计汇总后再出售给制造商。制造商为取得这些扫描数据，每一类产品要花费数十万美元。

生产各种统计质量管理图用于监测生产过程。

如，假定有一台12盎司的软饮料罐装机，定期地从产品中选择一些罐装饮料作为样本，计算出样本罐装量的平均值。

当该数值位于控制上限以上时，则表明产品罐装量过高；当该数值位于控制下限以下时，则表明产品罐装量不足

个体、变量和观测值

个体：指搜集数据的实体。

在表1-1的数据集中，每一只可分割的共同基金是一个个体

变量：是个体中所感兴趣的那些特征。表1-1的数据集中有以下5个变量：

基金类型，DE（国内股本）、IE（国际股本）和Fl（固定收益）；净资产值（美元）；5年平均回报率（%）；费用比率（%）；晨星评级。

观测值：对某一特定个体得到的测量值的集合。

市场营销

零售结账柜台的电子扫描仪正用于搜集各种市场调研用的数据。

如，数据供应商ACNielsen公司和Information Resources公司从商店购买POS扫描数据，经过加工处理，做出统计汇总后再出售给制造商。制造商为取得这些扫描数据，每一类产品要花费数十万美元。

经济

经济学家对未来的经济或某一方面的发展做出预测时需要用到各种统计信息。如，在预测通货膨胀率时，经济学家利用诸如生产者价格指数、失业率、制造业开工率等指标的统计信息。统计学的内容几乎渗透到商务与经济的各个领域。

间隔尺度——如果数据具有顺序数据的所有性质，并且可以按一个固定的度量单位表示数值间的间隔。

例如，三个学生的SAT分数分别为620，550和470，它们能够按最好到最差进行排序。另外，分数之间的差异大小是有意义的。

比率尺度——如果数据具有间隔数据的所有性质，并且两个数值之比是有意义。

像距离、高度、重量和时间等变量都使用了测量的比率尺度。

如比较成本为30000美元的汽车与成本为15000美元的汽车，比率值30000/15000=2，表示第一辆汽车的成本是第二辆汽车成本的2倍。分类型数据和数量型数据分类型数据——归属于某一类别的数据。分类型数据既可以用名义尺度度量也可以用顺序尺度度量。

数量型数据——使用数量表示大小或多少的数据。数量型数据既可以用间隔尺度度量也可以用比率尺度度量。

分类变量——用分类型数据表示的变量。

数量变量——用数量型数据表示的变量。截面数据和时间序列数据截面数据——在相同或近似相同的同一时点上搜集的数据。表1-1中的数据是截面数据，因为它们描述了25只共同基金的5个变量在同一时点上的情况。

时间序列数据——在不同时期内搜集的数据。

1.3数据来源

数据可以从现有的来源中搜集，或通过调查获得，亦可通过为了得到新数据而设计的实验性研究获得。

现有来源获得数据

关于销售收入、广告支出、配送成本、库存水平的数据可以从企业内部记录中获得；大量的商务和经济数据可以从专门搜集和保存数据的机构那里获得。公司可以通过租赁或购买的方式使用这些来自外部的数据。

互联网成为数据和统计信息的一个重要来源。政府机构是现有数据的另一个重要来源。

实验数据

例如，一家制药公司进行一项实验，以获得一种新药如何影响血压的情况。

在研究中，血压是感兴趣的主要变量，新药的剂量是影响血压的另一个变量，实验希望能找出新药的剂量与血压之间的因果关系。

为了获得有关新药疗效的数据，研究人员选择一些个体组成样本。控制新药的剂量，不同的个体组给予不同的药剂水平，然后搜集每组服药前后的血压数据。

观测数据

在观测性统计研究中，并不是有目的地去控制感兴趣的变量。

调查是观测性研究中最常用的方法。

例如，在一个征求顾客意见的调查中，首先要明确研究的问题，然后设计调查问卷，选择一些人作为样本。

数据采集误差

统计研究中的数据是可能产生误差的。

如，采访者可能发生记录错误，如将24岁写成42岁。

如一个年龄为22岁的人却说有20年的工作经验。

要注意的问题：

实验数据分析人员在搜集和记录数据时要特别小心。

数据分析人员也应注意查看一些过大或过小的被称为异常值的数值，它们可能是错误的数据。

统计推断举例1为了提高灯泡的使用寿命，Norris电器公司产品设计部门开发出一种使用新型灯丝的灯泡。

这里总体为使用新灯丝生产的所有灯泡，样本为抽取的200只新灯丝灯泡。

Norris电器公司希望利用样本数据对用新灯丝生产的所有灯泡总体的平均使用寿命进行推断。

灯泡样本平均使用寿命为76小时。因此，估计灯泡总体的平均使用寿命是76小时。

数据挖掘

大型零售商（如沃尔玛）每天获取2000万~3000万个交易数据，电信公司（如法国电信和美国电话电报公司）每天有超过3亿个电话记录，Visa每秒处理6800次支付交易，或每天处理近6亿个交易。数据挖掘—利用统计学、数学和计算机的综合方法，将数据仓库转化为有用信息的过程。即从非常大的数据库中开发出有用的决策信息

数据挖掘用途举例：

数据挖掘成果用于帮助零售商（如亚马逊）确定已经购买了一件特殊商品的消费者，是否还有可能购买一件或多件相关的商品。

统计实践的道德准则

由于统计在数据的搜集、分析、表述和说明过程中的重要作用，道德问题继而在统计中产生。在统计研究中，不道德行为的形式很多，其中包括不正确的抽样、不恰当的数据分析、误导性的图表绘制、不恰当地使用统计摘要和统计结果的片面解释等。“统计工作道德准绳”主要领域（美国统计协会）职业精神；对投资者、客户和雇主的责任；对出版物和

证明的责任；对研究课题的责任；对研究团队的同事的责任；对其他统计学家或统计从业人员的责任；关于不当行为指控的责任；机构、个人、代理人的雇主，或其他聘用统计从业人员的客户的责任。

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