Statistica pentru afaceri

Statistica pentru afaceri este un ghid practic elementar de statistică, cu eșantioanele de date și exemplele orientate spre afaceri. Statistica face posibilă analiza problemelor de afaceri din lumea reală cu date reale, astfel încât să puteți determina dacă o strategie corporativă generală sau de marketing funcționează cu adevărat, sau care să fie prețul produselor și serviciilor.

Statistica, pe scurt, este studiul datelor. Include statistici descriptive (studiul metodelor și instrumentelor de colectare a datelor și modelele matematice pentru descrierea și interpretarea datelor) și statistici inferențiale (sistemele și tehnicile de luare a deciziilor bazate pe probabilități și predicții exacte). Statistica se bazează în mare parte pe matematică, iar studiul statisticilor a fost împrumutat de multe concepte majore în matematică: probabilitate, distribuții, eșantioane și populații, curba clopotului, estimare și analiza datelor.

Statistica pentru afaceri preia instrumentele de analiză a datelor din statisticile elementare și le aplică afacerilor. Multe dintre instrumentele utilizate în statisticile de afaceri sunt construite pe cele obișnuite în matematica de bază. Testarea ipotezelor (în cazul în care testați o idee) și analiza de regresie (potrivirea datelor la o ecuație) se bazează pe aceste cunoștințe.

 

CUPRINS

1 Introducere
– 1.1. Noțiuni de bază
– – 1.1.1 Ce este statistica?
– – – Definiție generală
– – – Etimologie
– – – Statistica, subset al matematicii
– – 1.1.2 Subiecte statistice
– – – Teoria probabilităților și statisticile matematice
– – – Proiectarea experimentelor
– – – Prelevarea de probe
– – – Regresia modernă
– – – Clasificarea
– – – Serii temporale
– – – Analiza supraviețuirii
– – – Analiza categorică
– – – Studii clinice
– – 1.1.3 De ce ar trebui să învăț statistica?
– – 1.1.4 Noțiuni matematice de bază
– – – Valoarea absolută
– – – – Exemple
– – – Factoriale
– – – – Exemple
– – – Suma
– – – – Exemple
– – – Seria infinită
– – – – Exemple
– – Aproximarea liniară
– – – Exemple
– – 1.1.5 Metode de colectare a datelor
– 1.2 Tipuri de date
– – Identificarea tipului de date
– – – Date pe o scară nominală (sau categorică)
– – – Date pe o scară ordinală
– – – Date de măsurare
– – 1.2.1 Date primare și date secundare
– – – Date primare
– – – Date secundare
– – – De ce să clasificăm datele în acest fel?
– – 1.2.2 Date calitative și date cantitative
– – – Date calitative
– – – Date cantitative
2 Concepte utilizate în statistică
– Date și informații, eșantioane și populații
– Câteva definiții și concepte importante
– Estimarea
– Testarea ipotezei
– Eșantionarea
– Distribuția eșantionării
– Statistici univariate și multivariate și ideea unei observații
3 Statistici descriptive și distribuții de frecvență
– 3.1 Distribuții
– 3.2 Statistici descriptive
– – Media
– – Măsurarea formei populației
– – Măsurarea formei eșantionului
– Rezumat
4 Distribuții normale și distribuții t
– 4.1 Distribuții normale
– 4.2 Teorema limitei centrale
– 4.3 Distribuții t
– – Rezumat
5 Estimări
– 5.1 Estimarea mediei populației
– 5.2 Estimarea proporției populației
– 5.3 Estimarea varianței populației
– – Rezumat
6 Testarea ipotezelor
– 6.1 Strategia de testare a ipotezelor
– – Testarea proporțiilor populației
– – Testarea independenței și a variabilelor categoriale
– – Rezumat
7 Testul t
– 7.1 Distribuția t
– – Un test simplu: acest eșantion provine dintr-o populație cu acea medie?
– – O alternativă la alegerea unui alfa
– – Un alt test t: aceste două eșantioane (independente) provin din populații cu aceeași medie?
– – Un al treilea test t: aceste eșantioane (pereche) provin din populația eșantionului?
– – Rezumat
8 Testul F și ANOVA unidirecțional
– 8.1 Distribuția F
– – Un test simplu: aceste două eșantioane provin din populații cu aceeași varianță?
– – Exemplul #1
– 8.2 Analiza varianței (ANOVA)
– – Importanța ANOVA
– – ANOVA unidirecțională: toate aceste trei (sau mai multe) eșantioane provin din populații cu aceeași medie?
– – Exemplul #2
– – Rezumat
9 Câteva teste non-parametrice
– 9.1 Ce înseamnă non-parametric?
– – Aceste populații au aceeași locație? Testul U Mann-Whitney
– – – Referințe
– – Testarea cu perechi potrivite: testul de ranguri semnate Wilcoxon
– – – Referințe
– – – Aceste două variabile sunt legate? Corelația rangului lui Spearman
– – Rezumat
– – Referințe
10 Bazele regresiei
– 10.1 Ce este regresia?
– – Referințe
– 10.2 Metoda regresiei simple și a celor mai mici pătrate
– – Testarea regresiei: depinde y cu adevărat de x?
– – Testarea regresiei: această ecuație ajută cu adevărat la predicție?
– – Coeficient de determinare
– – Analiza de regresie multiplă
– 10.3 Predicții folosind regresia simplă estimată
– 10.4 Corelația și covarianța
– 10.5 Covarianță, corelație și regresie
– Rezumat
Despre autor
– Nicolae Sfetcu
– – Contact
Editura
– MultiMedia Publishing

MultiMedia Publishing
– Digital: EPUB (ISBN 978-606-033-693-8), Kindle (ISBN 978-606-033-694-5), PDF (ISBN 978-606-033-696-9)
– Tipărit: Format B5, 250 x 176 x 7 mm, 270 g, 139 pagini) ISBN 978-606-033-692-1