學習對象
各級各類管理人士和工程師
課程目標
本課程可以提高企業和個人核心競爭力
課程內容
如何從股市中獲得金貝？
如何從風險投資中獲得金貝？
如何從生意場上獲得金貝？
如何從交易場上獲得金貝？
如何從制造生產中獲得金貝？
商務與經濟BB培訓班將使您從中受益，適合金融、商務、生產制造各類人員學習后從中獲取金幣！
一、 什么是統計學
1.1 商務與經濟統計問題BB解決方案
1.2 為什么學習統計學
1.3 什么是統計學
1.4 統計學的類型
1.5 變量的類型
1.6 測量尺度
1.7 倫理與統計
1.8 計算機應用

二、 描述數據頻數表、頻數分布和圖形表示
2.1 引言
2.2 構造頻數表
2.3 構造頻數分布：定量數據
2.4 一個軟件例子
2.5 相對頻數分布
2.6 頻數分布的圖形表示
三、描述數據
數值度量
3.1 引言
3.2 總體均值
3.3 樣本均值
3.4 算術平均數的性質
3.5 加權平均數
3.6 中位數
3.7 眾數
3.8 軟件解法
3.9 均值、中位數和眾數的相對位置
3.1 幾何平均數
3.11 為什么要研究離散程度
3.12 離散程度的度量
3.13 軟件解法
3.14 標準差的解釋與應用
3.15 分組數據的均值和標準差
3.16 倫理和結果報告
四、描述數據
數據展示和數據開發
4.1 引言
4.2 點狀圖
4.3 莖葉圖
4.4 離散程度的其他度量
4.5 偏度
4.6 描述兩個變量之間的關系
五、概率論概述
5.1 引言
5.2 何謂概率
5.3 分配概率的方法
5.4 計算概率的幾個法則
5.5 列聯表
5.6 樹形圖
5.7 貝葉斯定理
5.8 計數原理
六、離散型概率分布
6.1 引言
6.2 何謂概率分布
6.3 隨機變量
6.4 概率分布的均值、方差和標準差
6.5 二項概率分布
6.6 超幾何分布
6.7 泊松概率分布
6.8 協方差
七、 連續型概率分布
7.1 引言
7.2 均勻概率分布族
7.3 正態概率分布族
7.4 標準正態概率分布
7.5 確定正態曲線下的面積
7.6 二項分布的正態近似
八、 抽樣方法和中心極限定理
8.1 引言
8.2 抽樣方法
8.3 抽樣誤差
8.4 樣本均值的抽樣分布
8.5 中心極限定理
8.6 樣本均值抽樣分布的應用
小結
九、 估計和置信區間
9.1 引言
9.2 均值的點估計和置信區間
9.3 比例的置信區間
9.4 有限總體修正因子
9.5 選擇適當的樣本容量
十、 單樣本假設檢驗
1.1 引言
1.2 什么是假設
1.3 什么是假設檢驗
1.4 假設檢驗五步法
1.5 單側與雙側顯著性檢驗
1.6 總體均值的檢驗：已知總體標準差
1.7 假設檢驗中的p-值
1.8 總體均值的檢驗：總體標準差未知
1.9 關于比例的檢驗
1.1 第Ⅱ類錯誤
十一、兩樣本假設檢驗
11.1 引言
11.2 兩樣本假設檢驗：獨立樣本
11.3 比例的兩樣本檢驗
11.4 總體均值的比較：總體標準差未知(合并檢驗)
11.5 總體均值的比較：總體標準差不等
11.6 兩樣本的假設檢驗：相依樣本
11.7 相依樣本與獨立樣本的比較
十二、方差分析
12.1 引言
12.2 F分布
12.3 比較兩總體的方差
12.4 ANOVA的假定
12.5 ANOVA檢驗
12.6 關于成對處理均值的推斷
12.7 雙因素方差分析
12.8 具有交互作用的雙因素
方差分析
小結
十三、線性回歸與相關
13.1 引言
13.2 何謂相關分析
13.3 相關系數
13.4 判定系數
13.5 相關系數的顯著性檢驗
13.6 回歸分析
13.7 估計的標準誤差
13.8 線性回歸的假定
13.9 置信區間和預測區間
13.1 有關判定系數的更多內容
13.11 相關系數、判定系數與估計的標準誤差之間的關系
13.12 變換數據
13.13 協方差
十四、多元回歸與相關分析
14.1 引言
14.2 多元回歸分析
14.3 回歸方程對數據的擬合好嗎
14.4 多元線性回歸的推斷
14.5 評價多元回歸的假定
14.6 逐步回歸
14.7 具有交互作用的回歸模型
十五、 指數
15.1 引言
15.2 簡單指數
15.3 為什么要把數據轉換成指數
15.4 指數的構成
15.5 未加權指數
15.6 加權指數
15.7 價值指數
15.8 特殊用途指數
15.9 消費者物價指數
15.1 調整基期
十六、時間序列與預測
16.1 引言
16.2 時間序列的構成
16.3 移動平均
16.4 加權移動平均
16.5 線性趨勢
16.6 最小二乘法
16.7 非線性趨勢
16.8 季節波動
16.9 消除數據的季節影響
16.1 杜賓-瓦特森統計量
十七、 非參數方法：檢驗
11.1 引言
17.2 擬合優度檢驗：期望頻數相等
17.3 擬合優度檢驗：期望頻數不等
17.4 卡方的局限性
17.5 列聯表分析
十八、 非參數方法
分級數據分析
18.1 引言
18.2 符號檢驗
18.3 相依樣本的威爾科克森符號秩檢驗
18.4 獨立樣本的威爾科克森秩和檢驗
18.5 克魯斯卡爾-沃利斯檢驗：秩方差分析
18.6 秩順序相關
十九、統計過程控制與質量管理
19.1 引言
19.2 質量控制簡史
19.3 差異產生的原因
19.4 診斷圖
19.5 質量控制圖的用途和類型
19.6 受控和失控情形
19.7 屬性控制圖
19.8 接受抽樣
二十、決策論基礎
2.1 引言
2.2 決策要素
2.3 不確定條件下決策的案例
2.4 最大最小策略、最大最大策略及最小最大遺憾策略
2.5 完全信息的價值
2.6 敏感性分析
2.7 決策樹
小結