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商务统计萧柏春

课程编号:EliteU11067001A1

数据为商务活动提供不可缺少的信息,理解数据是商务管理和决策的前提。因此,作为基础知识的商务统计在企业管理中显得尤为重要。本课程介绍收集、处理和分析数据必须具备的概率统计基础知识,内容包括描述统计、概率论与随机变量分布、区间估计、假设检验、方差分析、回归分析和预测模型,应用范围涉及企业的财务、会计、管理、市场和运营等各个部门。 全文

学习时长: 约50小时 报名人数: 1060 学习期限:持续有效 

萧柏春

萧柏春

老师简介

萧柏春,美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理科学博士,现任美国长岛大学Post分校商学院管理系主任,终身教授。毕业于常春藤名校,世界最佳商学院之一,培养无数杰出管理者的沃顿商学院,萧教授从事收益管理,服务业的供应链和物流,运筹优化理论等多个领域的研究20余年。在世界及国内一流学术刊物发表多篇专业论文,其中包括学科顶尖杂志Management ScienceOperations Research。由他成功带领研究的多个科研项目多次获得国家自然科学基金的鼎力支持。萧教授还担任国内多家著名高校(如北京大学,清华大学,南京大学,香港中文大学)的客座教授,并成为美国富布莱特基金会高级访问学者。他为多家公司提供企业运营管理咨询,在管理科学领域有着丰富的学术和业界经验。

主要成就

美国长岛大学Post分校商学院管理系终身教授、系主任
美国西东大学商学院决策与计算科学系终身教授、系主任
香港中文大学系统工程与工程管理系访问教授

教育背景

美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理科学博士
比利•时鲁汶大学工商管理硕士(MBA)
南京大学数学学士

其他成就

四川大学工商管理学院兼职教授、服务管理研究所所长
南京大学商学院EMBA客座教授
香港中文大学/清华大学客座教授
北京大学光华管理学院EMBA客座教授
复旦大学管理学院特聘教授
西南交通大学讲座教授、中美服务和运作管理研究中心主任
北京大学国际发展研究院(前中国经济研究中心)EMBA客座教授
美国富布莱特基金会高级访问学者
中国国家自然科学基金委员会海外评审专家
曾任美国管理科学与运筹学学会收入管理分会秘书长兼司库

研究领域

收益管理,服务业的供应链和物流,运筹优化理论。

学术刊物文章

在国际及国内期刊上发表了大量专业学术论文,其中包括世界顶级权威管理科学类期刊Management ScienceOperations Research;国内管理科学领域一级学术刊物《管理科学学报》;其他还有European Journal of Operational Research, Annals of Operations Research 等。

管理咨询项目

为合生元生物制品有限公司、神州租车、江苏人保、四川航空公司、温州交通银行、宏海船运公司等数十家国内外公司提供各类管理咨询。
CH01 概述
1.1 数据、样本和母体
1.2 描述统计:图表分析
1.3 描述统计:数据特征分析
1.3.1 描述统计:数据特征分析——数据的中心位置
1.3.2 描述统计:数据特征分析——数据离散度
1.4 Excel 和 R 统计软件介绍
CH02 概率论
2.1 随机试验、事件和概率
2.1.1 概率论概述
2.1.2 随机试验、事件和概率
2.2 事件的交集、并集和补集
2.3 条件概率
2.3.1 条件概率
2.3.2 独立事件
2.4 贝叶斯定理
CH03 离散随机变量及其概率分布
3.1 离散随机变量分布及数字特征
3.1.1 随机变量的概念、期望和方差
3.1.2 期望和方差的性质
3.1.3 期望和方差举例
3.2 伯努利分布和二项分布
3.2.1 伯努利分布和二项分布的概念
3.2.2 二项分布举例
3.3 泊松分布
3.4 几何分布和负二项分布
CH04 连续随机变量及其概率分布
4.1 连续随机变量、分布函数和密度函数
4.2 均匀分布
4.3 指数分布
4.4 正态分布和标准正态分布
4.4.1 正态分布和标准正态分布
4.4.2 如何运用标准正态分布表
4.4.3 正态分布例题讲解一
4.4.4 正态分布例题讲解二及Excel解法
CH05 抽样分布
5.1 随机抽样和随机数
5.2 中心极限定理与样本均值的分布
5.2.1 中心极限定理
5.2.2 样本均值分布例题讲解及Excel解法一
5.2.3 样本均值分布例题讲解及Excel解法二
5.3 中心极限定理与样本比例的分布
CH06 参数估计与置信区间
6.1 参数估计与样本统计量
6.2 点估计和区间估计
6.3 母体均值估计
6.3.1 母体均值估计Z置信区间
6.3.2 母体均值估计Z置信区间举例
6.3.3 置信区间与样本量的关系
6.3.4 母体均值估计t置信区间
6.4 母体比例估计
CH07 假设检验
7.1 假设检验的目的和方法
7.2 母体均值μ的检验
7.2.1 基本概念及Z检验:单侧检验(1)
7.2.2 Z检验:单侧检验(2)
7.2.3 Z检验:双侧检验及总结
7.2.4 t检验:总结及举例
7.2.5 p值应用举例一
7.2.6 p值应用举例二及总结
7.3 母体比例p的检验
CH08 方差分析
8.1 方差分析的目的和应用
8.2 单因素方差分析
8.2.1 单因素方差分析(1)
8.2.2 单因素方差分析(2)
8.3 使用统计软件进行方差分析
CH09 回归分析
9.1 回归分析的目的和应用
9.2 简单线性回归模型
9.2.1 简单线性回归模型介绍
9.2.2 简单线性回归模型举例
9.3 使用Excel和R进行回归分析
9.4 s和R平方的检验
9.4.1 s和R平方的检验
9.4.2 斜率β的显著性检验
9.4.3 回归模型的案例分析

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