"Statystyka w zarządzaniu"

Table of Contents

Przedmowa 14

O Autorach 16

Przedmowa od Tłumacza 18

1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 20

1.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 22

1.2. Percentyle i kwartyle 29

1.3. Miary tendencji centralnej 32

1.4. Miary zmienności 38

1.5. Grupowanie danych i histogramy 46

1.6. Skośność i kurtoza 50

1.7. Związek między średnią a odchyleniem standardowym 52

1.8. Metody prezentacji danych 53

1.9. Wstępna analiza danych 60

1.10. Wykorzystanie komputera 69

1.11. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 75

Studium przypadku 1: Wahania NASDAQ 85

2. Prawdopodobieństwo 86

2.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 88

2.2. Podstawowe definicje: zdarzenia, przestrzeń prób i prawdopodobieństwa 91

2.3. Podstawowe reguły prawdopodobieństwa 97

2.4. Prawdopodobieństwo warunkowe 102

2.5. Niezależność zdarzeń 109

2.6. Zagadnienia z kombinatoryki 116

2.7. Prawdopodobieństwo całkowite i twierdzenie Bayesa 119

2.8. Tabela prawdopodobieństwa łącznego 129

2.9. Wykorzystanie komputera 130

2.10. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 135

Studium przypadku 2: Podania o pracę 141

3. Zmienne losowe 144

3.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 146

3.2. Wartość oczekiwana skokowej zmiennej losowej 161

3.3. Suma i kombinacje liniowe zmiennych losowych 168

3.4. Rozkład zero-jedynkowy 175

3.5. Zmienna losowa o rozkładzie dwumianowym 176

3.6. Rozkład ujemny dwumianowy 184

3.7. Rozkład geometryczny 187

3.8. Rozkład hipergeometryczny 189

3.9. Rozkład Poissona 192

3.10. Zmienne losowe ciągłe 195

3.11. Rozkład jednostajny 198

3.12. Rozkład wykładniczy 201

3.13. Wykorzystanie komputera 205

3.14. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 207

Studium przypadku 3: Testowanie koncepcji 221

4. Rozkład normalny 222

4.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 224

4.2. Własności rozkładu normalnego 226

4.3. Standardowy (standaryzowany) rozkład normalny 229

4.4. Przekształcenia normalnej zmiennej losowej 237

4.5. Przekształcenie odwrotne 246

4.6. Szablon w arkuszu kalkulacyjnym 251

4.7. Rozkład normalny jako przybliżenie rozkładu dwumianowego 255

4.8. Wykorzystanie komputera 258

4.9. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 260

Studium przypadku 4: Gwoździe do przyjęcia 266

Studium przypadku 5: Decyzja wielowalutowa 267

5. Dobór próby i rozkłady statystyk z próby 270

5.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 272

5.2. Statystyki z próby jako estymatory parametrów populacji 275

5.3. Rozkłady statystyk z próby 285

5.4. Estymatory i ich własności 301

5.5. Stopnie swobody 305

5.6. Wykorzystanie komputera 311

5.7. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 317

Studium przypadku 6: Produkcja kołków – dobieranie próby 322

6. Przedziały ufności 324

6.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 326

6.2. Przedział ufności dla średniej z populacji, kiedy znane jest odchylenie standardowe w populacji 327

6.3. Przedziały ufności dla μ, gdy σ jest nieznane. Rozkład t 338

6.4. Przedziały ufności dla frakcji populacji, gdy próba jest duża 348

6.5. Przedziały ufności dla wariancji w populacji 353

6.6. Wyznaczanie liczebności próby 359

6.7. Szablon w arkuszu kalkulacyjnym 363

6.8. Wykorzystanie komputera 366

6.9. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 370

Studium przypadku 7: Sondaż kandydata na prezydenta 375

Studium przypadku 8: Problem prywatności 376

7. Weryfikacja hipotez statystycznych 378

7.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 380

7.2. Podstawowe idee związane z weryfikacją hipotez 384

7.3. Wyznaczanie wartości p 393

7.4. Testy statystyczne 401

7.5. Decyzje oparte na testach wstępnych 426

7.6. Wykorzystanie komputera 438

7.7. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 443

Studium przypadku 9: Zużyte opony 1 443

8. Porównywanie dwóch populacji 446

8.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 448

8.2. Porównywanie wyników obserwacji zestawionych w pary 449

8.3. Testowanie różnicy między średnimi w dwóch populacjach na podstawie niezależnych prób losowych 459

8.4. Test dla frakcji w dwóch populacjach w przypadku dużych prób 477

8.5. Rozkład F i test dla wariancji w dwóch populacjach 485

8.6. Wykorzystanie komputera 495

8.7. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 499

Studium przypadku 10: Zużyte opony 2 504

9. Analiza wariancji 508

9.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 510

9.2. Weryfikacja hipotez w analizie wariancji 511

9.3. Teoria i obliczenia ANOVA 518

9.4. Tablica ANOVA i przykłady 531

9.5. Dalsza analiza 540

9.6. Modele, czynniki, układy eksperymentów 549

9.7. Dwuczynnikowa (podwójna) analiza wariancji 553

9.8. Układ blokowy 572

9.9. Wykorzystanie komputera 579

9.10. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 585

Studium przypadku 11: Ocenianie win 589

Studium przypadku 12: Sprawdzanie kas 590

10. Regresja liniowa prosta i korelacja 592

10.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 594

10.2. Model regresji liniowej prostej 598

10.3. Szacowanie (estymacja): metoda najmniejszych kwadratów 603

10.4. Wariancja resztowa i błędy standardowe estymatorów regresji 615

10.5. Korelacja 623

10.6. Testy hipotez związanych z regresją 629

10.7. Na ile dobra jest regresja? 635

10.8. Tablica analizy wariancji i test F w modelu regresji 642

10.9. Analiza reszt i sprawdzanie poprawności modelu 644

10.10. Wykorzystywanie modelu regresji do prognozowania (przewidywania) 653

10.11. Wykorzystanie komputera 658

10.12. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 666

Studium przypadku 13: Dźwignia finansowa przedsiębiorstwa a prawa akcjonariuszy 669

Studium przypadku 14: Ryzyko i stopa zwrotu 670

11. Regresja wieloraka 672

11.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 674

11.2. Model regresji wielorakiej z k zmiennymi objaśniającymi 674

11.3. Test F w modelu regresji wielorakiej 680

11.4. Na ile dobre jest równanie regresji? 685

11.5. Testy istotności poszczególnych zmiennych objaśniających 692

11.6. Sprawdzanie poprawności modelu regresji 707

11.7. Zastosowanie modelu regresji wielorakiej w celach prognostycznych 715

11.8. Jakościowe zmienne objaśniające 720

11.9. Regresja wielomianowa 733

11.10. Modele nieliniowe i ich przekształcenia 743

11.11. Współliniowość 757

11.12. Autokorelacja składnika losowego i test Durbina– Watsona 767

11.13. Częściowy test F i metody doboru zmiennych objaśniających 772

11.14. Wykorzystanie komputera 780

11.15. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 788

Studium przypadku 15: Zwroty z kapitału w czterech sektorach 791

12. Szeregi czasowe, prognozowanie i indeksy 794

12.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 796

12.2. Analiza trendu 796

12.3. Sezonowość i cykliczność 803

12.4. Metoda średniej ruchomej 807

12.5. Metody wygładzania wykładniczego 818

12.6. Wskaźniki (indeksy) 825

12.7. Wykorzystanie komputera 833

12.8. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 836

Studium przypadku 16: Prognozowanie sprzedaży części samochodowych 838

13. Kontrola i poprawa jakości 842

13.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 844

13.2. W. Edwards Deming instruuje 845

13.3. Statystyka i jakość 847

13.4. Karta kontrolna 857

13.5. Karta kontrolna R i karta kontrolna 862

13.6. Karta kontrolna p 867

13.7. Karta kontrolna c 870

13.8. Karta kontrolna x 872

13.9. Wykorzystanie komputera 872

13.10. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 875

Studium przypadku 17: Kontrola i poprawa jakości w Nashua Corporation 876

14. Metody nieparametryczne i testy chi-kwadrat 880

14.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 882

14.2. Test znaków 883

14.3. Test serii – test losowości 889

14.4. Test U Manna–Whitneya 897

14.5. Test rangowanych znaków Wilcoxona 905

14.6. Test Kruskala–Wallisa – nieparametryczna alternatywa dla jednokierunkowej ANOVA 914

14.7. Test Friedmana dla ulosowionego (zrandomizowanego), zblokowanego planu eksperymentu 923

14.8. Współczynnik korelacji rang Spearmana 930

14.9. Test zgodności chi-kwadrat 935

14.10. Analiza tablic wielodzielczych – test niezależności chi-kwadrat 947

14.11. Test równości frakcji (test jednorodności) chi-kwadrat 955

14.12. Wykorzystanie komputera 961

14.13. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 964

Studium przypadku 18: Dziewięć krain Ameryki Północnej 967

15. Statystyka bayesowska i analiza decyzji 972

15.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 974

15.2. Twierdzenie Bayesa dla dyskretnych modeli probabilistycznych 976

15.3. Twierdzenie Bayesa dla ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa 987

15.4. Wyznaczanie subiektywnych prawdopodobieństw 994

15.5. Analiza decyzji: przegląd ogólny 996

15.6. Drzewa decyzyjne 1001

15.7. Korzystanie z dodatkowych informacji za pomocą twierdzenia Bayesa 1013

15.8. Użyteczność 1027

15.9. Wartość informacji 1032

15.10. Wykorzystanie komputera 1037

15.11. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 1039

Studium przypadku 19: „Pizzas ‘R’ Us” 1042

Studium przypadku 20: Opracowanie nowego leku 1043

16. Metody doboru próby 1046

16.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 1048

16.2. Nielosowy dobór próby i błąd obciążenia 1049

16.3. Losowanie warstwowe 1050

16.4. Losowanie zespołowe 1065

16.5. Losowanie systematyczne 1071

16.6. Odmowy odpowiedzi 1076

16.7. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 1077

Studium przypadku 21: Urząd ds. Przebudowy Bostonu 1081

17. Analiza wielowymiarowa 1084

17.1. Praktyczne zastosowanie statystyki 1086

17.2. Wielowymiarowy rozkład normalny 1087

17.3. Analiza dyskryminacyjna 1089

17.4. Składowe główne oraz analiza czynnikowa 1107

17.5. Wykorzystanie komputera 1121

17.6. Podsumowanie i przegląd głównych pojęć 1123

Studium przypadku 22: Przewidywanie upadku firmy 1126

Dodatek A. Bibliografia 1130

Dodatek B. Odpowiedzi do większości zadań o numerach nieparzystych 1134

Dodatek C. Tablice statystyczne 1160

Wprowadzenie do podstaw Excela 1204

Praca z szablonami 1214