概率論與數理統計學習輔導與習題解答-(經管類.第 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳贛昌主編 著

圖書標籤:

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齣版社： 人民大學

ISBN：9787300256603

商品編碼：28852074308

齣版時間：2018-04-01

基本信息

商品名稱： 概率論與數理統計學習輔導與習題解答-(經管類.第五版)	齣版社： 中國人民大學齣版社	齣版時間：2018-04-01
作者：吳贛昌	譯者：	開本： 32開
定價： 35.00	頁數：	印次： 1
ISBN號：9787300256603	商品類型：圖書	版次： 1

內容提要

該書稿是《概率論與數理統計（經管類·第五版）》配套的輔導書。該係列教輔書均根據教材章節順序建設瞭相應的學習輔導內容，其中每一節的設計中包括瞭該節的主要知識歸納、典型例題分析與習題解答等內容，而每一章的設計中包括瞭該章的教學基本要求、知識點網絡圖、題型分析與總習題解答，有助於學生鞏固教材知識並拓展應用。

作者簡介

吳贛昌，中華人民共和國國務院政府特殊津貼專傢，數苑網創始人，廣東財經大學數學與計算科學學院教授。

目錄

第1章 隨機事件及其概率 1
§1.1 隨機事件 1
§1.2 隨機事件的概率 6
§1.3 古典概型與幾何概型 10
§1.4 條件概率 20
§1.5 事件的獨立性 27
本章小結 36
第2章 隨機變量及其分布 58
§2.1 隨機變量 58
§2.2 離散型隨機變量及其概率分布 60
§2.3 隨機變量的分布函數 68
§2.4 連續型隨機變量及其概率密度 74
§2.5 隨機變量函數的分布 84
本章小結 90
第3章 多維隨機變量及其分布 108
§3.1 二維隨機變量及其分布 108
§3.2 條件分布與隨機變量的獨立性 118
*§3.3 二維隨機變量函數的分布 127
本章小結 137
第4章 隨機變量的數字特徵 165
§4.1 數學期望 165
§4.2 方差 173
§4.3 協方差與相關係數 181
§4.4 大數定律與中心極限定理 190
本章小結 199
第5章 數理統計的基礎知識 240
§5.1 數理統計的基本概念 240
§5.2 常用統計分布 249
§5.3 抽樣分布 257
本章小結 266
第6章 參數估計 281
§6.1 點估計問題概述 281
§6.2 點估計的常用方法 288
§6.3 置信區間 295
§6.4 正態總體的置信區間 302
本章小結 311
第7章 假設檢驗 336
§7.1 假設檢驗的基本概念 336
§7.2 單正態總體的假設檢驗 341
§7.3 雙正態總體的假設檢驗 349
*§7.4 關於一般總體數學期望的假設檢驗 356
*§7.5 分布擬閤檢驗 362
本章小結 372
第8章 方差分析與迴歸分析 394
§8.1 單因素試驗的方差分析 394
§8.2 雙因素試驗的方差分析 402
§8.3 一元綫性迴歸 412
*§8.4 多元綫性迴歸 424

經濟與管理科學前沿理論與應用：構建數據驅動的決策體係 本書旨在為經濟管理領域的學習者、研究人員及從業人員提供一套全麵、深入且具有高度實踐指導意義的理論框架與分析工具，以應對日益復雜多變的商業環境與數據挑戰。本書的重點不在於基礎概率論與數理統計的習題解答，而是聚焦於如何將前沿的量化模型與統計方法有效地融入經濟學、金融學、管理學、市場營銷及運營管理等核心學科中，實現從數據到洞察，再到科學決策的完整鏈條。 --- 第一部分：現代經濟學模型的量化基礎與前沿拓展 本部分著眼於為讀者構建堅實的現代經濟學分析基礎，強調模型的嚴謹性與數據的實證檢驗能力。 第一章：微觀經濟行為的計量經濟學重構 本章超越傳統教科書對供需均衡的靜態描述，深入探討個體決策背後的非綫性與異質性。我們側重於行為經濟學在計量模型中的應用，例如，如何運用前景理論（Prospect Theory）的框架去修正標準的理性人假設，並利用離散選擇模型（Discrete Choice Models），如Logit和Probit模型，對消費者的支付意願（Willingness to Pay, WTP）和産品偏好進行精確刻畫。重點討論隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis, SFA）在效率度量中的應用，分析企業或農戶的“技術無效率”與“管理無效率”的構成，這對於産業政策製定至關重要。 第二章：宏觀經濟動態模型中的時間序列分析 宏觀經濟學高度依賴於對時間序列數據的處理能力。本章將詳細介紹嚮量自迴歸（VAR）模型及其衍生模型（如VECM、TVP-VAR）在分析宏觀經濟衝擊傳導機製中的應用。我們將探討如何識彆和分離結構性衝擊，例如，貨幣政策衝擊、財政政策衝擊或外部需求衝擊對通貨膨脹、産齣和就業的影響。特彆關注單位根檢驗、協整關係的建立，以及利用脈衝響應函數（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）來量化不同變量間的動態互動關係。對於高頻金融數據的分析，還將引入GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）來刻畫金融資産收益率的波動集聚現象和非對稱效應。 第三章：高級麵闆數據模型與因果推斷 現代管理研究的核心挑戰在於識彆“因果關係”而非僅僅是“相關關係”。本章將係統介紹麵闆數據模型的進階應用，包括固定效應（FE）、隨機效應（RE）模型，以及如何利用差分中差分（Difference-in-Differences, DiD）方法評估政策效果。更進一步，本書將重點介紹斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）和工具變量法（Instrumental Variables, IV），用以解決內生性問題。我們將通過具體的案例（如政府補貼對企業投資的影響），演示如何嚴謹地構建識彆策略，並使用現代統計檢驗（如安慰劑檢驗、平行趨勢檢驗）來增強研究的可信度。 --- 第二部分：金融工程與風險管理中的量化工具 金融領域是量化方法應用最為深入的領域之一。本部分聚焦於資産定價、投資組閤優化和風險量化所需的復雜統計工具。 第四章：資産定價模型的實證檢驗與擴展 本書不側重於Black-Scholes公式的推導，而是將其置於實證檢驗的框架下。我們將詳細闡述資本資産定價模型（CAPM）的殘差分析，並重點討論多因子模型（Fama-French三因子、五因子模型）的構建與參數估計。讀者將學習如何利用主成分分析（PCA）從大量因子中提取關鍵的風險因子，並進行投資組閤構建。對於衍生品定價，我們將介紹濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）在高風險資産定價中的應用，以及如何利用曆史模擬法和參數模型法（如VaR/CVaR）進行風險價值（Value at Risk）的量化。 第五章：機器學習在金融預測中的應用 傳統迴歸模型在處理高維、非綫性金融數據時往往力不從心。本章將介紹如何運用監督學習方法（如支持嚮量機SVM、隨機森林Random Forest）進行股票價格方嚮預測和信用風險分類。對於宏觀經濟預測，我們將探索時間序列的深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM），分析其在捕獲長期依賴性方麵的優勢。同時，本書將強調模型的可解釋性（Explainability），介紹SHAP值和LIME等技術，確保量化模型的決策過程對風險管理者透明。 --- 第三部分：運營管理與決策科學的統計優化 本部分將量化思維延伸至企業運營和供應鏈管理，重點在於通過統計建模優化資源配置和流程效率。 第六章：庫存控製與供應鏈的隨機優化 庫存管理是運營中的核心挑戰，因為它涉及需求的不確定性。本章將介紹隨機過程在庫存模型中的應用，包括使用馬爾可夫決策過程（MDP）來求解動態庫存策略。我們將分析不同補貨策略（如(s, S)策略）的長期成本函數，並結閤實際數據進行參數估計。對於供應鏈網絡優化，將引入魯棒優化（Robust Optimization）的概念，指導企業如何在參數存在不確定性（如交貨期波動、需求波動）時做齣最優的采購和生産決策。 第七章：服務運營的排隊論與仿真建模 服務業的效率往往受製於等待時間。本章將聚焦於排隊論（Queuing Theory），分析M/M/c、M/G/1等基本排隊模型，用於確定服務颱數量和人員配置。更關鍵的是，由於現實係統的高度復雜性，本書將詳細介紹離散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）的構建流程，指導讀者利用仿真軟件（如Arena或Python庫）來模擬復雜的呼叫中心、醫院急診室或物流分揀係統，從而測試不同的流程改進方案，並評估其對客戶滿意度和運營成本的影響。 --- 第四部分：市場研究與消費者行為的統計推斷 本部分側重於如何利用先進的統計方法從市場調研數據中挖掘消費者偏好和市場結構。 第八章：市場細分與客戶價值的聚類分析 市場細分是精準營銷的基礎。本書將係統介紹無監督學習在客戶群體劃分中的應用，包括K-均值、DBSCAN等聚類算法，並強調如何利用混閤模型（Mixture Models）來處理客戶特徵的混閤分布。在評估客戶終身價值（CLV）時，我們將介紹生存分析（Survival Analysis）技術，如Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型，用於預測客戶的流失時間，從而實現更準確的CLV預測和早期乾預。 第九章：因果推斷在市場營銷活動評估中的應用 評估廣告投放、價格變動或促銷活動的效果，需要嚴格的因果推斷方法。除瞭基礎的DiD，本章將重點介紹傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），用於構建“反事實”的對照組，精確估計營銷乾預的平均處理效應（Average Treatment Effect, ATE）。對於具有網絡效應的營銷活動（如社交媒體傳播），本書還將探討網絡分析（Network Analysis）在傳播路徑識彆中的作用，指導企業優化其KOL（關鍵意見領袖）策略。 --- 本書的獨特價值在於，它將嚴謹的數學邏輯與鮮活的經濟管理案例緊密結閤，緻力於培養讀者運用現代量化工具解決實際問題的能力，而非僅僅停留在公式推導的層麵。全書貫穿“模型選擇、參數估計、結果診斷與政策含義”的分析流程，是連接理論學習與職業實踐的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我更偏愛那種帶有強烈個人色彩和教學熱情的輔導書，那些作者會在字裏行間流露齣對學生學習難點的體諒，並設計齣巧妙的記憶方法或者誤區提醒。而這本輔導解答集，給我的感覺是極其冷靜和客觀，像一個高冷的數學教授在陳述既定事實，毫無情緒波動。當你遇到一個特彆繞口的定義時，你期望作者能用一個生動的比喻來拉你一把，哪怕隻是一個簡單的類比，都能起到四兩撥韆斤的效果。可是在這本書裏，所有的定義和推導都是按部就班，一絲不苟地推進，缺乏人情味。我甚至懷疑，這本書的編寫過程是不是僅僅是把現有的優秀教材的習題和標準答案進行瞭一次係統性的整閤和重新排版。如果真是如此，那麼它提供的附加值在哪裏呢？對於已經有良好學習習慣的人來說，它或許是一個可靠的參考工具，但對於那些正處於迷茫期、急需一位能點撥迷津的“引路人”的讀者而言，這本書提供的光亮顯得太過遙遠和冰冷，難以真正點燃學習的熱情。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這套資料，我抱著一種“檢驗真理的唯一標準是實踐”的心態，直接跳到瞭後麵的習題部分。我得承認，習題的選擇是相當全麵的，覆蓋瞭概率分布、參數估計、假設檢驗等各個核心模塊。但是，問題齣在解答的深度上。很多基礎題的解答步驟是完整的，但往往省略瞭中間一些關鍵的推理環節，留給讀者的想象空間太大。舉個例子，一道關於卡方分布的擬閤優度檢驗題，書裏直接給齣瞭計算公式和最終結果，但為什麼選擇這個自由度，以及當檢驗結果不顯著時，下一步應該如何解釋，這些“為什麼”和“怎麼辦”卻沒有得到足夠的闡述。這讓我感覺自己像是在對答案，而不是在學習解題的思路。對於我這種，如果不能理解每一步背後的邏輯，就很難將知識遷移到新題型上的學習者來說，這種“答案導嚮”的講解方式，效率並不高。我更希望看到的是對典型錯誤解析，或者針對不同解題路徑的優劣對比分析，但這些在書裏幾乎找不到，整體的風格顯得有些單薄和刻闆。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論與數理統計學習輔導與習題解答-(經管類.第》的書，說實話，我本來是衝著它那“學習輔導”和“習題解答”的名頭去的，希望能找到一本能幫我攻剋那些排列組閤和極限問題的“救星”。結果翻開之後，我發現它更像是一本結構嚴謹的教科書的補充讀物，內容上並沒有那種讓人豁然開朗的“獨傢秘籍”。比如，在講解大數定律和中心極限定理的時候，作者的敘述方式非常貼近標準教材，每一個定理的證明過程都寫得詳盡無遺，但對於我們這些初學者來說，那些密密麻麻的數學符號堆砌在一起，反而成瞭一種新的障礙。我期待的是更多的、貼近實際經濟管理場景的應用案例，比如如何用迴歸分析來預測市場波動，或者如何用假設檢驗來評估某項投資策略的有效性。但這本書裏，這些應用的部分似乎被處理得有些過於抽象瞭，更像是純數學的推導，而不是為經管專業的學生量身定製的工具書。拿到手上，我花瞭好大力氣纔適應它的這種偏學術的風格，感覺它更適閤已經有一定基礎，想深入鑽研證明細節的同學，對於我這種需要“口語化”解釋和大量直觀圖示的讀者來說，它的幫助有限，更多的是鞏固已知，而非開拓新知。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙質質量倒是無可挑剔，拿在手裏很有分量感，這通常暗示著內容的紮實程度。然而，內容上的“紮實”似乎更多體現在概念的完整性上，而非思維的啓發性上。我在閱讀關於隨機過程（比如馬爾可夫鏈）的部分時，深有體會。理論的引入非常規範，從定義到性質的羅列清晰可循。但我嘗試去想象，如果我是一個剛學完基礎微積分，第一次接觸這種動態模型的學生，我該如何構建對“狀態轉移”的直觀理解？這本書沒有提供任何幫助。它似乎默認讀者已經具備瞭很強的抽象思維能力，可以直接跳躍到復雜的數學模型中。這對於我們這些需要大量“腳手架”支撐纔能攀登數學高峰的人來說，簡直是災難性的。我感覺自己像是在閱讀一份高度濃縮的數學辭典，信息量巨大，但缺乏必要的“潤滑劑”來幫助知識的吸收和消化，讀完後會有一種知識點都認識，但拼湊不起來的空虛感。

評分☆☆☆☆☆

我在查找關於假設檢驗中“功效”和“I型/II型錯誤”的詳細對比時，對這本書的側重點有瞭更深的認識。它對理論框架的構建無疑是完善的，所有關於顯著性水平、檢驗統計量和拒絕域的描述都準確無誤。然而，它似乎更關注“如何計算齣P值”這個數學操作本身，而非“P值在實際決策中意味著什麼”這種更深層次的解讀。在經濟管理領域，我們做齣錯誤判斷的成本是非常高昂的，選擇一個錯誤的假設檢驗標準可能導緻數百萬的損失。這本書在處理這些概念時，缺乏必要的“風險警示”和“情景分析”。我希望看到的是，比如在A/B測試中，我們是更傾嚮於接受原假設還是拒絕它？這背後的商業考量是什麼？這些實踐層麵的討論，在這本主要聚焦於公式和計算的輔導書中幾乎是空白的。它成功地提供瞭一個嚴謹的數學框架，但卻未能將這個框架有效地嵌入到我們專業領域所需的決策思維模型中，顯得有些“兩張皮”，理論和應用之間存在著一道難以逾越的鴻溝。