经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李冬红，谢安 编

图书标签:

• 经济管理
• 概率论
• 数理统计
• 数学基础
• 学习辅导
• 高等教育
• 教材
• 考研
• 统计学
• 管理科学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302333333

版次：1

商品编码：12004767

包装：平装

丛书名： 经济管理类数学基础

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

页数：183

字数：262000

正文语种：中文

内容简介

　　《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》是谢安、李冬红主编的经济管理类数学基础系列教材《概率论与数理统计》的配套辅导书。
　　为帮助读者系统地学习和掌握概率论与数理统计的主要内容和基本方法，《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》针对教材中每章内容，均编配五部分内容，即基本要求、内容提要、例题选讲、习题解答和自测题.在教材例题的基础上，有针对性地精选了大量的典型例题和习题，帮助读者系统地掌握基本概念、基本解题方法与思路。
　　《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》不仅是教材的配套辅导书，也可便于高等学校本科在校学生或夜大、函授学员独立选作参考辅导书，同时也可作为相关任课教师的辅助工具书。

内页插图

目录

第1章 随机事件与概率
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第2章 随机变量及其概率分布
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第3章 多维随机向量及其分布
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第4章 随机变量的数字特征
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第5章 大数定律和中心极限定理
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第6章 数理统计的基本概念
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第7章 参数估计
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第8章 假设检验
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题

第9章 回归分析
基本要求
内容提要
例题选讲
习题解答
自测题
自测题答案
参考文献

前言/序言

　　本书是谢安、李冬红主编的经济管理类数学基础系列教材《概率论与数理统计》的配套辅导书。
　　全书以教材内容为主线，围绕教材中基本概念、理论和方法，精心组织典型例题。本书每一章编配的内容有以下特点：
　　一、基本要求——明确了学生对本章知识的掌握范围和程度，同时也为任课教师提供了授课重点。
　　二、内容提要——提炼了教材中重要的知识点，并进行了归纳总结，便于学生对教材中的主要内容进行梳理。
　　三、例题选讲——一按知识点归纳重要题型，总结相应的解题方法与技巧。帮助学生开阔解题思路，使所学知识融会贯通，并能综合、灵活地解决问题。该部分内容对教材进行了适度拓展，是教材的有益补充。
　　四、习题解答——对教材中全部习题给出了详细解答步骤，帮助学生解决在学习课程时遇到的困难，便于学生自学，同时为独立使用该书的学生提供了丰富的习题集。
　　五、自测题——根据本章重点、难点精选了适量的、典型的题目，并附有参考答案，对学生学习效果进行检验与评估。
　　为帮助读者系统掌握解题方法与思路，本书概率论部分（第1～5章）例题选讲均按内容划分为若干题型，并配以典型例题。
　　本书由李冬红副教授组织编写（主编并编写第2、3、4、8章），参加编写的还有谢安教授（主编并编写第1、5、9章）、雷孟京副教授（编写第6、7章）。
　　书中疏漏之处，敬请读者和同行不吝指正。

经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导 本书旨在为经济管理类专业的学生提供一套系统、深入的学习辅导材料，重点聚焦于概率论与数理统计这两门核心基础课程。我们深知，扎实的数学功底是理解和应用经济管理理论、进行科学决策的关键。因此，本书力求以清晰易懂的语言、丰富的实例和严谨的逻辑，帮助读者建立起对概率论与数理统计基本概念的深刻理解，掌握解决实际问题的分析工具。 引言：为何概率论与数理统计在经济管理中至关重要？ 在瞬息万变的经济环境中，不确定性无处不在。无论是宏观经济的波动、金融市场的风险，还是企业经营的决策，都充满了随机性和概率性。概率论为我们提供了一种量化不确定性的语言和方法，帮助我们理解事件发生的可能性；而数理统计则是在数据的基础上，对未知情况进行推断、预测和决策的科学。 对于经济管理专业的学生而言，掌握概率论与数理统计的知识，意味着能够： 量化风险与回报： 在投资决策中，通过概率模型评估不同投资组合的风险和预期收益，做出更优化的选择。 理解市场行为： 分析消费者行为、市场需求变化等，理解其内在的随机性和规律性，从而制定更有效的营销策略。 进行科学预测： 利用统计模型预测经济趋势、销售额、生产成本等，为企业战略规划提供数据支持。 评估政策效果： 在宏观经济管理中，通过统计分析评估各项政策的有效性，并预测其可能带来的影响。 优化资源配置： 在生产、库存、物流等环节，运用概率与统计方法来优化资源配置，提高效率，降低成本。 进行假设检验： 科学地验证各种管理假设，例如新产品上市是否会带来预期的销售增长，从而做出更具依据的决策。 本书并非仅仅停留于理论的介绍，而是将概率论与数理统计的知识体系与经济管理领域的实际应用紧密结合，让读者在学习过程中，能够清晰地看到这些抽象的数学工具如何在现实世界的经济活动中发挥作用。 第一部分：概率论——量化不确定性的基石 概率论是研究随机现象规律性的学科。在本书的第一部分，我们将循序渐进地构建起读者对概率论的认知框架。 第一章：随机事件与概率 随机现象与必然现象： 区分在经济活动中常见的随机现象（如股票价格的波动、客户购买行为）与必然现象。 样本空间与随机事件： 学习如何定义和描述随机试验的结果集，以及事件之间的关系（包含、并集、交集、互斥等）。例如，定义一次市场调查中，顾客购买某种产品的样本空间，以及“购买”和“不购买”两个事件。 概率的定义与性质： 深入理解概率的频率定义和公理化定义，掌握概率的基本性质，如非负性、规范性、可加性等。通过具体的经济案例，例如分析某促销活动成功的概率，理解概率的实际意义。 条件概率与独立性： 学习如何计算在已知某些事件发生的前提下，另一个事件发生的概率。理解事件之间的相互独立性，这对于分析多个因素对经济结果的影响至关重要。例如，分析“收入水平”与“购买特定奢侈品”之间的条件概率，以及“天气”与“股票涨跌”是否独立。 全概率公式与贝叶斯公式： 掌握这两个重要的推导公式，它们在解决复杂概率问题，尤其是进行事后概率推断时具有强大的应用价值。例如，利用贝叶斯公式，根据初步的市场反馈信息，修正对新产品成功上市的预测概率。 第二章：随机变量及其分布 本章将引入随机变量的概念，它是将随机现象的数量化描述。 离散型随机变量： 学习如何描述和分析离散型随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布等。例如，用二项分布模型模拟在一批产品中，不合格品的数量；用泊松分布模型分析单位时间内，客户服务中心的来电次数。 连续型随机变量： 学习连续型随机变量的概率密度函数和累积分布函数。重点介绍正态分布（钟形曲线），其在自然界和经济现象中出现的普遍性。理解正态分布在风险管理、误差分析中的重要作用。此外，还将介绍均匀分布、指数分布等。 期望与方差： 学习计算随机变量的数学期望（平均值）和方差（离散程度）。期望是衡量随机变量平均水平的指标，方差则反映了其波动性。在经济学中，期望收益和风险（方差）是评估投资的重要指标。 多维随机变量： 介绍联合分布、边缘分布、条件分布等概念，以及协方差和相关系数，用于分析多个随机变量之间的关系。理解多个经济变量（如利率与通货膨胀率、失业率与GDP增长率）之间的协方差和相关性，有助于建立更全面的经济模型。 第三章：大数定律与中心极限定理 这两大重要定理是连接理论与实践的桥梁，它们解释了为何在大量重复试验中，随机现象会呈现出一定的规律性。 大数定律： 理解切比雪夫大数定律和伯努利大数定律，它们表明，当试验次数趋于无穷时，样本均值将依概率收敛于其数学期望。这意味着，通过大量抽样，我们可以可靠地估计总体参数。 中心极限定理： 这是概率论中最具影响力的定理之一。它指出，无论原始分布是什么，大量独立同分布的随机变量之和（或均值）的分布都近似于正态分布。这一定理是许多统计推断方法的基础，例如在样本均值分布的近似计算中。 第二部分：数理统计——从数据中洞察规律 数理统计是研究如何从样本数据中提取信息，并对总体进行推断的学科。在本书的第二部分，我们将聚焦于数理统计的核心内容。 第四章：参数估计 本章将介绍如何利用样本信息来估计总体的未知参数。 点估计： 学习矩估计法和最大似然估计法，这两种方法是估计总体参数的常用技术。例如，使用样本均值作为总体均值的点估计，使用样本方差作为总体方差的点估计。 区间估计： 认识到点估计的局限性，学习如何构造置信区间，为未知参数提供一个可能的取值范围，并给出在该范围内的概率保证。例如，计算对公司平均销售额的95%置信区间，说明我们有多大的把握认为真实平均销售额落在这个区间内。 t分布、卡方分布和F分布： 介绍这些在统计推断中至关重要的分布，它们与正态分布密切相关，并广泛应用于不同参数估计和假设检验的情境。 第五章：假设检验 假设检验是数理统计中用于判断关于总体参数的某个假设是否成立的方法。 基本思想与步骤： 学习如何提出原假设和备择假设，确定检验统计量，计算检验的显著性水平（P值），并根据P值做出决策。 常见的假设检验： 重点介绍针对单个总体均值、方差的检验，以及两个总体均值、方差的检验。例如，检验某广告宣传是否显著提高了产品销量；检验不同生产线产品的合格率是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析，用于比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异，在市场调研、生产工艺比较等领域有广泛应用。 非参数检验： 介绍一些不依赖于总体分布假设的检验方法，适用于数据不满足正态性等条件的场合。 第六章：回归分析 回归分析是研究变量之间数量关系的最常用工具之一，在经济学和管理学中应用极为广泛。 简单线性回归： 学习如何建立一个模型，描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系。例如，建立“广告投入”与“销售额”之间的线性回归模型。学习如何估计回归系数，并检验模型的显著性。 相关分析： 计算相关系数，量化两个变量之间线性关系的强度和方向。 复回归分析： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响。例如，建立“产品价格”、“促销活动”、“竞争对手价格”对“销售额”的复回归模型。 模型的选择与诊断： 学习如何选择合适的回归模型，以及如何诊断模型是否存在多重共线性、异方差等问题。 第七章：时间序列分析简介 经济活动往往表现出时间上的依赖性，时间序列分析为理解和预测这些动态变化提供了工具。 时间序列的基本概念： 介绍时间序列的组成部分，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 平稳性： 理解时间序列的平稳性概念，它是许多时间序列模型的基础。 自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和ARMA模型： 简要介绍这些常用的时间序列建模方法，用于捕捉时间序列的自相关性。 时间序列预测： 学习如何利用建立好的模型进行短期和长期的预测。例如，预测未来一个季度的GDP增长率、股票指数的短期走势。 学习方法与建议 本书在编写过程中，始终贯穿着以下几个核心理念： 1. 理论与实践并重： 每一章节的理论介绍都辅以大量与经济管理密切相关的实际案例，帮助读者理解抽象概念的实际意义。 2. 循序渐进，深入浅出： 内容安排由浅入深，逐步建立起读者对概率论与数理统计的完整认识。公式推导清晰，证明过程详尽，但同时注重概念的直观解释。 3. 强调理解与应用： 本书不仅讲解“是什么”，更注重讲解“为什么”和“怎么用”。我们鼓励读者通过动手练习，将所学知识应用于解决实际经济管理问题。 4. 丰富的练习题： 每章都配有不同难度和类型的练习题，包括概念理解题、计算题和应用题，帮助读者巩固所学内容，检测掌握程度。 本书的读者对象 本书适合所有经济管理类专业的本科生、研究生，以及从事相关领域工作的专业人士。无论您是初次接触概率论与数理统计，还是希望加深理解、拓展应用，本书都能为您提供宝贵的学习资源。 结语 掌握概率论与数理统计，如同拥有了一双洞察经济世界规律的“慧眼”。它能够帮助您在不确定性中发现确定性，在复杂的数据中提炼出有价值的信息，最终做出更明智、更科学的决策。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地运用概率论与数理统计的强大工具，为您的经济管理学习和职业生涯奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为经济管理类专业的学生带来了一份厚实的学习助力。我在翻阅过程中，尤其被它在理论讲解上的严谨性所打动。书中对于概率论和数理统计的基本概念，例如随机变量、概率分布、期望、方差等，都进行了非常详尽且清晰的阐述，每一个定义都辅以恰当的数学推导，让读者能够深入理解其背后的逻辑。更难得的是，作者并没有止步于理论的堆砌，而是巧妙地将这些抽象的数学工具与经济管理领域的实际问题紧密联系起来。 例如，在讲解大数定律和中心极限定理时，书中就举了大量的例子，说明这些理论如何应用于分析市场波动、评估投资风险，以及预测宏观经济指标。这对于我们这些非数学专业出身的学生来说，是至关重要的。它帮助我们摆脱了“纸上谈兵”的困境，看到了数学知识在现实世界中的强大生命力。辅导部分的设计也相当人性化，每章节后面都附有精心挑选的例题和习题，并且提供了详细的解题思路和步骤，这极大地提高了我的学习效率。我不再需要花费大量时间去琢磨解题方法，而是能够更专注于理解解题背后的原理。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入职场的学生，我深知扎实的数学功底对于未来的职业发展有多么重要。这本书提供了一个非常好的学习平台。它在概率论部分，对各种概率分布的讲解，比如二项分布、泊松分布、正态分布等，都进行了非常深入的分析，并且强调了它们在不同经济现象中的应用。例如，二项分布如何用来预测合格品的数量，泊松分布如何用来分析顾客到达率，以及正态分布在测量误差、金融市场波动等领域的应用。 数理统计部分更是紧扣经济管理的需求，详细讲解了参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等核心内容。书中给出的例题都非常贴近实际，比如用统计方法来检验某个广告投放是否能有效提升销售额，或者如何通过回归分析来预测房地产价格的走势。这些案例让我看到了数学工具的实际价值，也激发了我进一步学习的动力。辅导部分的详尽解答，更是让我能够及时巩固学习成果，解决学习中的疑难问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当初拿到这本书，我抱着一种“试试看”的心态。经济管理专业课业繁重，数学基础薄弱一直是我的一个痛点。但这本书带给我的惊喜，远超我的预期。它不是那种生硬死板的教科书，而是更像一个耐心细致的老师，一步步引导我理解那些曾经让我头疼的数学概念。书中的语言风格非常亲切，没有过多华丽的辞藻，而是用最直接、最清晰的方式来传达知识。 让我印象深刻的是，书中对一些复杂模型的讲解，比如回归分析，并没有直接抛出复杂的公式，而是从最简单的线性关系入手，逐步引入多项式回归、多元回归等，并且结合经济学中的实际案例，比如分析影响产品销量的因素。这种层层递进的讲解方式，让原本高深的统计模型变得触手可及。辅导部分的设计也是亮点，它不仅仅是提供答案，而是对每道题的关键步骤和解题思路进行详细的分析，甚至会指出一些需要注意的细节，让我能够举一反三，掌握一类问题的解法。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习数学这东西，关键在于“懂”和“会”。很多时候，拿到一本教材，感觉它讲得头头是道，但一旦自己动手做题，就卡住了。这本《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》在这方面做得非常出色。它不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是花了很多篇幅去解释“为什么”。比如说，在讲到贝叶斯定理时，书中不仅给出了公式，还用了一个生动的例子，说明如何通过新的证据来更新我们对某个事件发生概率的判断。这种“循循善诱”的教学方式，让我觉得学习过程不再枯燥，而是充满探索的乐趣。 而且，书中对常见统计推断方法的介绍，如假设检验和置信区间的构建，也处理得非常到位。它解释了这些方法的核心思想，以及它们在经济管理决策中的具体应用场景，比如如何通过样本数据来判断某个营销策略的有效性，或者如何根据历史数据预测未来的销售额。对于每一个重要的方法，书中都给出了清晰的步骤指导，并且附带了不同难度的练习题，让我能够从易到难，逐步掌握。我特别喜欢它提供的那些“陷阱提示”，能够帮助我避免一些常见的错误，这对我来说是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我以前对概率论和数理统计一直是敬而远之的，总觉得离我的专业太遥远，也太难。但这本书彻底改变了我的看法。作者在内容安排上，循序渐进，从最基础的概念讲起，一步步深入。例如，在讲解随机过程时，并没有直接跳到复杂的马尔可夫链，而是先从更简单的随机行走模型开始，让我逐渐理解随机过程的本质。 更让我惊喜的是，书中对于统计模型在经济管理中的应用，有着非常深刻的探讨。它不仅仅是简单地介绍模型，而是深入分析了模型背后的经济学意义，以及如何通过这些模型来解决实际问题。比如，在讲到时间序列分析时，书中详细介绍了ARIMA模型，并结合了经济数据的实际案例，分析了经济周期的预测问题。辅导部分的质量也是非常高的，每道题都给出了详尽的解题过程，并且对一些容易出错的地方进行了特别提示，让我能够更好地掌握解题技巧，避免重复犯错。