經濟數學-概率論與數理統計(第3版)學習輔導與習題選解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳傳生 著

圖書標籤:

• 經濟數學
• 概率論
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• 教材
• 學習輔導
• 習題解答
• 第三版
• 大學教材
• 理工科

店鋪： 東颱新華書店圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040449686

商品編碼：23766496662

包裝：平裝

開本：16

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《經濟數學：概率論與數理統計（第3版）學習輔導與習題選解》內容簡介 本書旨在為學習《經濟數學：概率論與數理統計（第3版）》的讀者提供一套全麵、深入的學習輔導材料和高質量的習題解析。全書緊密圍繞教材內容，力求在夯實理論基礎的同時，幫助讀者掌握解決實際經濟問題的數學工具。內容涵蓋概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量、極限定理，以及數理統計的參數估計、假設檢驗、迴歸分析等核心章節。 第一部分：概率論基礎 本部分緻力於為讀者構建紮實的概率論知識體係。 概率的基本概念與性質： 深入剖析隨機事件、樣本空間、概率公理化定義，並詳細闡述概率的各種基本性質，如互斥事件、對立事件、獨立事件的概率計算。通過大量貼近經濟生活和商業活動的實例，如風險評估、市場波動預測、抽樣調查等，引導讀者理解概率在現實世界中的應用，例如，在金融領域，理解不同投資組閤的風險概率是做齣明智決策的關鍵；在市場營銷中，預測不同營銷策略成功的概率能夠幫助企業優化資源配置。我們特彆強調理解事件之間的關係（如包含、相交、並集、差集），以及如何利用這些關係進行概率計算。書中會介紹組閤數學中的基本計數原理，如加法原理和乘法原理，並將其應用於計算復雜事件的概率，例如，在分析産品質量控製時，如何計算不閤格品齣現的概率，或者在評估項目風險時，如何計算多個風險同時發生的概率。 條件概率與全概率公式、貝葉斯公式： 詳細講解條件概率的概念，理解“在已知某個事件發生的情況下，另一個事件發生的概率”。通過生動形象的圖示和多層次的例題，幫助讀者透徹理解條件概率的計算方法。重點在於掌握全概率公式和貝葉斯公式的應用，這些公式在經濟分析中具有極其重要的作用。例如，在産品質量檢測中，全概率公式可以用來計算任意一個被抽檢産品為次品的總概率，即使存在多種生産批次或生産綫，每種生産綫次品率不同。貝葉斯公式則在證據更新和信念修正方麵發揮核心作用，如在金融風險評估中，當獲得新的市場信息時，利用貝葉斯公式可以更新投資者對某種資産的風險評估。本書將提供許多實際案例，展示如何利用這些公式來解決諸如“已知某産品通過瞭初檢，但仍有一定概率是次品，該如何計算其最終閤格率？”或“在發生某種經濟危機後，如何更新對某個行業投資迴報率的預期？”等問題。 隨機變量及其分布： 引入離散型和連續型隨機變量的概念，並詳細介紹它們各自的概率分布。對於離散型隨機變量，將重點講解伯努利分布、二項分布、泊鬆分布，並分析它們在經濟活動中的應用，例如，二項分布常用於描述一定次數試驗中成功次數的概率，如某産品在多次測試中閤格的次數；泊鬆分布則適用於描述在固定時間或空間內事件發生的次數，如在特定時間段內客戶服務電話的呼入次數。對於連續型隨機變量，將重點講解均勻分布、指數分布、正態分布、卡方分布、t分布和F分布。這些分布在經濟學和統計學中占據核心地位。例如，正態分布是許多經濟變量（如收入、價格變化）的近似分布，理解其性質對於建立統計模型至關重要。指數分布則常用於描述産品壽命或等待時間，在服務業和風險管理中有所應用。書中將提供大量習題，幫助讀者熟練掌握概率質量函數（PMF）、概率密度函數（PDF）以及纍積分布函數（CDF）的計算和應用。 多維隨機變量： 探討聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念，以及隨機變量的獨立性。重點講解協方差和相關係數，理解兩個隨機變量之間的綫性關係強度和方嚮，這在經濟學中用於分析變量間的相互影響，如收入與消費、投資與産齣之間的關係。書中會詳細介紹協方差的計算以及相關係數的性質，並輔以實際經濟數據分析案例。此外，將深入講解多維正態分布，及其在金融計量經濟學中的重要應用，例如，在投資組閤管理中，多個資産收益率的聯閤分布對於風險分散至關重要。 數字特徵： 詳細闡述隨機變量的期望、方差、高階矩等數字特徵的計算和性質。重點在於理解這些數字特徵的經濟含義，例如，期望代錶瞭隨機變量的平均水平或中心趨勢，方差衡量瞭隨機變量的離散程度或風險水平。書中將提供大量例題，演示如何計算各種分布的期望和方差，並解釋這些值在經濟決策中的指導意義。例如，在投資決策中，期望收益率和風險（方差）是衡量投資項目優劣的關鍵指標。 極限定理： 介紹切比雪夫不等式、大數定律和中心極限定理。大數定律是統計推斷的基礎，它錶明當樣本量足夠大時，樣本均值將收斂於總體均值。中心極限定理是數理統計中最強大的工具之一，它說明瞭許多獨立同分布的隨機變量之和（或均值）的分布趨近於正態分布，無論原始分布如何。這將為後續的統計推斷打下堅實基礎。例如，在進行民意調查時，大數定律保證瞭足夠大的樣本量能夠提供可靠的總體意見估計；中心極限定理則支持瞭許多基於正態分布的統計檢驗方法。本書將通過圖示和具體的例子，解釋這些定理的直觀含義和理論意義。 第二部分：數理統計基礎 本部分側重於介紹數理統計的核心方法和應用，使讀者能夠運用統計工具分析經濟數據。 統計量及其分布： 引入樣本、樣本容量、樣本均值、樣本方差等基本統計量，並介紹它們的分布，特彆是樣本均值服從正態分布（當總體服從正態分布或樣本量足夠大時）以及樣本方差服從卡方分布的性質。重點講解樣本均值和樣本方差的聯閤分布，以及t分布和F分布的由來及其在統計推斷中的應用。例如，當我們需要估計總體均值，但總體方差未知時，樣本均值的分布服從t分布。當需要比較兩個總體的方差時，兩個樣本方差的比值服從F分布。 參數估計： 深入講解點估計和區間估計。 點估計： 詳細介紹矩估計法和最大似然估計法，並通過大量例題演示如何求解參數的點估計量。重點在於理解這些估計量的性質，如無偏性、有效性、一緻性，並選擇最優的估計方法。例如，在估算某行業平均利潤率時，樣本均值就是總利潤率的點估計量。 區間估計： 詳細講解置信區間的概念，以及如何根據樣本數據構造總體參數的置信區間。重點在於理解置信水平的含義，以及如何解釋置信區間。本書將提供針對各種總體分布（正態分布、泊鬆分布、二項分布等）和不同參數（均值、方差、比例等）的置信區間的計算方法，並輔以實際經濟數據分析，如根據銷售數據估計某産品的平均銷量置信區間，或根據市場調查結果估計某政策支持率的置信區間。 假設檢驗： 這是數理統計的核心應用之一。 基本概念： 詳細闡述原假設、備擇假設、顯著性水平、檢驗統計量、拒絕域、P值等基本概念。 檢驗流程： 詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域或計算P值、做齣統計決策。 常用檢驗方法： 詳細講解針對不同參數（均值、方差、比例）和不同樣本情況（單樣本、兩樣本、配對樣本）的各種假設檢驗方法，如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗。本書將通過大量經濟學領域的實際問題，如檢驗某項經濟政策是否對通貨膨脹率産生瞭顯著影響，或檢驗兩種不同的營銷策略在銷售額上是否存在顯著差異，來演示這些檢驗方法的具體應用。重點在於指導讀者如何根據實際問題選擇閤適的檢驗方法，以及如何正確解讀檢驗結果，避免犯常見的統計錯誤。 方差分析（ANOVA）： 介紹單因素和雙因素方差分析，用於比較三個或三個以上樣本均值是否存在顯著差異。在經濟學中，方差分析可用於比較不同地區、不同生産工藝或不同廣告策略對産品銷售額的影響。本書將提供具體的計算步驟和案例分析，幫助讀者理解方差分析的原理和應用。 迴歸分析： 簡單綫性迴歸： 詳細講解最小二乘法，如何估計迴歸係數，並對模型進行顯著性檢驗。重點在於理解迴歸係數的經濟含義，以及如何利用迴歸方程進行預測。例如，通過曆史數據建立收入與消費的迴歸模型，預測未來消費水平。 多元綫性迴歸： 引入多個自變量的情形，介紹如何估計多元迴歸模型，並進行變量的顯著性檢驗和模型整體的擬閤優度檢驗。本書將通過實際經濟數據，如房地産價格的影響因素分析（麵積、地段、樓層等），或股票收益率與宏觀經濟指標（GDP增長率、利率等）的關係分析，來展示多元迴歸的應用。 相關分析： 進一步探討變量間的綫性關係，計算相關係數，並進行檢驗。 輔導特色： 緊扣教材，提綱挈領： 結構清晰，每一章都以教材內容為藍本，梳理知識脈絡，提煉核心概念和公式。 精選例題，深入淺齣： 大量選取具有代錶性的典型例題，從易到難，層層遞進，詳細解析解題思路和步驟，強調易錯點和難點。 強化實踐，應用導嚮： 結閤經濟學和管理學中的實際問題，設置瞭大量練習題，鼓勵讀者學以緻用，提高分析和解決實際問題的能力。 答疑解惑，提升能力： 對習題進行詳細選解，力求講解透徹，幫助讀者理解“為什麼”這麼解，而不僅僅是“怎麼”解，從而真正掌握解題技巧。 概念辨析，強化理解： 對易混淆的概念進行辨析，加深讀者對理論知識的理解。 本書力求成為讀者學習《經濟數學：概率論與數理統計（第3版）》過程中不可或缺的得力助手，幫助讀者構建紮實的理論基礎，熟練掌握統計分析方法，並最終能夠靈活運用這些工具解決經濟領域的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我提供瞭一個非常全麵的學習框架，讓我能夠係統地梳理和鞏固概率論與數理統計的知識。它的結構清晰，內容安排閤理，從基礎概念的引入，到復雜模型的深入探討，每一步都銜接得非常自然。我特彆欣賞的是，書中對每一個知識點的講解都力求簡潔明瞭，避免瞭不必要的冗餘，讓我能夠高效地掌握核心內容。而且，書中的習題設計也非常有針對性，能夠很好地檢驗我對不同知識點的掌握程度。我嘗試瞭其中的一些習題，發現它們不僅能夠鞏固理論知識，還能幫助我發現自己在理解上的盲點。通過反復練習和對照解析，我感覺自己的解題能力得到瞭顯著的提升。總的來說，這本書是一本非常值得推薦的學習工具，它能夠幫助任何想要深入學習概率論與數理統計的讀者，建立起堅實的理論基礎和紮實的實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名跨學科的學習者，我深知理論學習與實際應用之間的鴻溝。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，帶領我一步步地將抽象的數學概念與實際的經濟場景相結閤。書中的習題設計非常具有代錶性，涵蓋瞭從基礎概念的鞏固到復雜模型的構建與分析。我尤其喜歡那些需要結閤經濟學背景來分析的習題，它們迫使我思考數學工具的實際意義，而不是僅僅停留在計算層麵。例如，有一道關於風險管理的習題，要求我們運用概率模型來評估投資組閤的潛在損失，這個過程讓我深刻體會到瞭概率論在量化風險方麵的關鍵作用。此外，書中還提供瞭很多啓發性的思考題，它們鼓勵我去探索新的應用領域，甚至去質疑現有的模型。這種開放式的學習方式，極大地激發瞭我對經濟數學的興趣，也讓我看到瞭未來在數據分析和建模領域發展的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編寫實在是太用心瞭！我是一個對細節要求比較高的人，在學習過程中，我尤其看重知識點的嚴謹性和邏輯的完整性。這本書在這方麵做得非常齣色。每一個定理的推導過程都清晰明瞭，中間的每一步邏輯鏈條都銜接得非常緊密，沒有絲毫含糊不清的地方。而且，書中對於一些容易混淆的概念，比如條件概率和邊緣概率，或者參數估計和假設檢驗，都進行瞭非常細緻的辨析，並且通過圖示和實例來加深讀者的理解。我特彆欣賞的是，作者並沒有迴避數學證明的復雜性，而是用一種循序漸進的方式引導讀者去理解。例如，在講解最大似然估計法時，書中詳細展示瞭如何構建似然函數，以及如何通過求導找到最大值，每一個步驟都解釋得非常到位。這對於我這樣需要紮實掌握數學基礎的學生來說，無疑是莫大的幫助。讀完這本書，我感覺自己在概率論與數理統計方麵的知識體係變得更加牢固和完整，也更有信心去應對更具挑戰性的學術問題。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我曾對概率論和數理統計抱有一定程度的畏懼心理，總覺得它們是晦澀難懂的學問。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者的語言風格非常親切自然，就像一位經驗豐富的老師在和我一對一交流一樣。他善於用生活中的例子來類比復雜的數學概念，讓那些原本遙不可及的理論變得觸手可及。比如，在講解中心極限定理時，作者並沒有直接給齣數學證明，而是通過一個生動的比喻，將多個隨機變量的平均值趨嚮於正態分布的過程描繪得淋灕盡緻，讓我一下子就抓住瞭核心思想。而且，書中對每個公式的講解都非常到位，不僅僅是告知“是什麼”，更是解釋瞭“為什麼”。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我真正理解瞭概率論與數理統計的內在邏輯，也讓我對學習這些學科重拾瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。一直以來，我對數學工具在經濟學中的應用都抱有濃厚的興趣，但總覺得理論知識過於抽象，難以將之轉化為實際的分析能力。直到我翻開這本書，那些曾經讓我望而卻步的公式和定理，在作者的循循善誘下，逐漸變得清晰起來。作者的講解方式非常獨到，他不僅僅是羅列公式，更是深入淺齣地闡釋瞭每一個概念的經濟學背景和意義。例如，在講解泊鬆分布時，書中並沒有停留在純粹的概率模型上，而是巧妙地聯係到瞭實際經濟現象，比如顧客在一定時間內到達商店的概率，或者某種零部件在生産過程中發生故障的次數。這種“情境化”的學習方式，讓我能夠更好地理解抽象的數學工具是如何為我們認識和解決經濟問題提供有力支持的。此外，書中的案例分析也十分豐富，涵蓋瞭宏觀經濟、微觀經濟、金融等多個領域，讓我看到瞭概率論與數理統計在實踐中的廣泛應用。閱讀過程中，我仿佛跟隨作者一起，在數據和模型的海洋中航行，逐漸掌握瞭駕馭這些強大工具的方法。這種學習體驗，讓我對未來的學術研究和職業發展充滿瞭信心。