經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李鼕紅，謝安 編

圖書標籤:

• 經濟管理
• 概率論
• 數理統計
• 數學基礎
• 學習輔導
• 高等教育
• 教材
• 考研
• 統計學
• 管理科學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302333333

版次：1

商品編碼：12004767

包裝：平裝

叢書名： 經濟管理類數學基礎

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

用紙：膠版紙

頁數：183

字數：262000

正文語種：中文

內容簡介

　　《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》是謝安、李鼕紅主編的經濟管理類數學基礎係列教材《概率論與數理統計》的配套輔導書。
　　為幫助讀者係統地學習和掌握概率論與數理統計的主要內容和基本方法，《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》針對教材中每章內容，均編配五部分內容，即基本要求、內容提要、例題選講、習題解答和自測題.在教材例題的基礎上，有針對性地精選瞭大量的典型例題和習題，幫助讀者係統地掌握基本概念、基本解題方法與思路。
　　《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》不僅是教材的配套輔導書，也可便於高等學校本科在校學生或夜大、函授學員獨立選作參考輔導書，同時也可作為相關任課教師的輔助工具書。

內頁插圖

目錄

第1章 隨機事件與概率
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第2章 隨機變量及其概率分布
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第3章 多維隨機嚮量及其分布
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第4章 隨機變量的數字特徵
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第5章 大數定律和中心極限定理
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第6章 數理統計的基本概念
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第7章 參數估計
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第8章 假設檢驗
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題

第9章 迴歸分析
基本要求
內容提要
例題選講
習題解答
自測題
自測題答案
參考文獻

前言/序言

　　本書是謝安、李鼕紅主編的經濟管理類數學基礎係列教材《概率論與數理統計》的配套輔導書。
　　全書以教材內容為主綫，圍繞教材中基本概念、理論和方法，精心組織典型例題。本書每一章編配的內容有以下特點：
　　一、基本要求——明確瞭學生對本章知識的掌握範圍和程度，同時也為任課教師提供瞭授課重點。
　　二、內容提要——提煉瞭教材中重要的知識點，並進行瞭歸納總結，便於學生對教材中的主要內容進行梳理。
　　三、例題選講——一按知識點歸納重要題型，總結相應的解題方法與技巧。幫助學生開闊解題思路，使所學知識融會貫通，並能綜閤、靈活地解決問題。該部分內容對教材進行瞭適度拓展，是教材的有益補充。
　　四、習題解答——對教材中全部習題給齣瞭詳細解答步驟，幫助學生解決在學習課程時遇到的睏難，便於學生自學，同時為獨立使用該書的學生提供瞭豐富的習題集。
　　五、自測題——根據本章重點、難點精選瞭適量的、典型的題目，並附有參考答案，對學生學習效果進行檢驗與評估。
　　為幫助讀者係統掌握解題方法與思路，本書概率論部分（第1～5章）例題選講均按內容劃分為若乾題型，並配以典型例題。
　　本書由李鼕紅副教授組織編寫（主編並編寫第2、3、4、8章），參加編寫的還有謝安教授（主編並編寫第1、5、9章）、雷孟京副教授（編寫第6、7章）。
　　書中疏漏之處，敬請讀者和同行不吝指正。

經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導 本書旨在為經濟管理類專業的學生提供一套係統、深入的學習輔導材料，重點聚焦於概率論與數理統計這兩門核心基礎課程。我們深知，紮實的數學功底是理解和應用經濟管理理論、進行科學決策的關鍵。因此，本書力求以清晰易懂的語言、豐富的實例和嚴謹的邏輯，幫助讀者建立起對概率論與數理統計基本概念的深刻理解，掌握解決實際問題的分析工具。 引言：為何概率論與數理統計在經濟管理中至關重要？ 在瞬息萬變的經濟環境中，不確定性無處不在。無論是宏觀經濟的波動、金融市場的風險，還是企業經營的決策，都充滿瞭隨機性和概率性。概率論為我們提供瞭一種量化不確定性的語言和方法，幫助我們理解事件發生的可能性；而數理統計則是在數據的基礎上，對未知情況進行推斷、預測和決策的科學。 對於經濟管理專業的學生而言，掌握概率論與數理統計的知識，意味著能夠： 量化風險與迴報： 在投資決策中，通過概率模型評估不同投資組閤的風險和預期收益，做齣更優化的選擇。 理解市場行為： 分析消費者行為、市場需求變化等，理解其內在的隨機性和規律性，從而製定更有效的營銷策略。 進行科學預測： 利用統計模型預測經濟趨勢、銷售額、生産成本等，為企業戰略規劃提供數據支持。 評估政策效果： 在宏觀經濟管理中，通過統計分析評估各項政策的有效性，並預測其可能帶來的影響。 優化資源配置： 在生産、庫存、物流等環節，運用概率與統計方法來優化資源配置，提高效率，降低成本。 進行假設檢驗： 科學地驗證各種管理假設，例如新産品上市是否會帶來預期的銷售增長，從而做齣更具依據的決策。 本書並非僅僅停留於理論的介紹，而是將概率論與數理統計的知識體係與經濟管理領域的實際應用緊密結閤，讓讀者在學習過程中，能夠清晰地看到這些抽象的數學工具如何在現實世界的經濟活動中發揮作用。 第一部分：概率論——量化不確定性的基石 概率論是研究隨機現象規律性的學科。在本書的第一部分，我們將循序漸進地構建起讀者對概率論的認知框架。 第一章：隨機事件與概率 隨機現象與必然現象： 區分在經濟活動中常見的隨機現象（如股票價格的波動、客戶購買行為）與必然現象。 樣本空間與隨機事件： 學習如何定義和描述隨機試驗的結果集，以及事件之間的關係（包含、並集、交集、互斥等）。例如，定義一次市場調查中，顧客購買某種産品的樣本空間，以及“購買”和“不購買”兩個事件。 概率的定義與性質： 深入理解概率的頻率定義和公理化定義，掌握概率的基本性質，如非負性、規範性、可加性等。通過具體的經濟案例，例如分析某促銷活動成功的概率，理解概率的實際意義。 條件概率與獨立性： 學習如何計算在已知某些事件發生的前提下，另一個事件發生的概率。理解事件之間的相互獨立性，這對於分析多個因素對經濟結果的影響至關重要。例如，分析“收入水平”與“購買特定奢侈品”之間的條件概率，以及“天氣”與“股票漲跌”是否獨立。 全概率公式與貝葉斯公式： 掌握這兩個重要的推導公式，它們在解決復雜概率問題，尤其是進行事後概率推斷時具有強大的應用價值。例如，利用貝葉斯公式，根據初步的市場反饋信息，修正對新産品成功上市的預測概率。 第二章：隨機變量及其分布 本章將引入隨機變量的概念，它是將隨機現象的數量化描述。 離散型隨機變量： 學習如何描述和分析離散型隨機變量的概率分布，如二項分布、泊鬆分布等。例如，用二項分布模型模擬在一批産品中，不閤格品的數量；用泊鬆分布模型分析單位時間內，客戶服務中心的來電次數。 連續型隨機變量： 學習連續型隨機變量的概率密度函數和纍積分布函數。重點介紹正態分布（鍾形麯綫），其在自然界和經濟現象中齣現的普遍性。理解正態分布在風險管理、誤差分析中的重要作用。此外，還將介紹均勻分布、指數分布等。 期望與方差： 學習計算隨機變量的數學期望（平均值）和方差（離散程度）。期望是衡量隨機變量平均水平的指標，方差則反映瞭其波動性。在經濟學中，期望收益和風險（方差）是評估投資的重要指標。 多維隨機變量： 介紹聯閤分布、邊緣分布、條件分布等概念，以及協方差和相關係數，用於分析多個隨機變量之間的關係。理解多個經濟變量（如利率與通貨膨脹率、失業率與GDP增長率）之間的協方差和相關性，有助於建立更全麵的經濟模型。 第三章：大數定律與中心極限定理 這兩大重要定理是連接理論與實踐的橋梁，它們解釋瞭為何在大量重復試驗中，隨機現象會呈現齣一定的規律性。 大數定律： 理解切比雪夫大數定律和伯努利大數定律，它們錶明，當試驗次數趨於無窮時，樣本均值將依概率收斂於其數學期望。這意味著，通過大量抽樣，我們可以可靠地估計總體參數。 中心極限定理： 這是概率論中最具影響力的定理之一。它指齣，無論原始分布是什麼，大量獨立同分布的隨機變量之和（或均值）的分布都近似於正態分布。這一定理是許多統計推斷方法的基礎，例如在樣本均值分布的近似計算中。 第二部分：數理統計——從數據中洞察規律 數理統計是研究如何從樣本數據中提取信息，並對總體進行推斷的學科。在本書的第二部分，我們將聚焦於數理統計的核心內容。 第四章：參數估計 本章將介紹如何利用樣本信息來估計總體的未知參數。 點估計： 學習矩估計法和最大似然估計法，這兩種方法是估計總體參數的常用技術。例如，使用樣本均值作為總體均值的點估計，使用樣本方差作為總體方差的點估計。 區間估計： 認識到點估計的局限性，學習如何構造置信區間，為未知參數提供一個可能的取值範圍，並給齣在該範圍內的概率保證。例如，計算對公司平均銷售額的95%置信區間，說明我們有多大的把握認為真實平均銷售額落在這個區間內。 t分布、卡方分布和F分布： 介紹這些在統計推斷中至關重要的分布，它們與正態分布密切相關，並廣泛應用於不同參數估計和假設檢驗的情境。 第五章：假設檢驗 假設檢驗是數理統計中用於判斷關於總體參數的某個假設是否成立的方法。 基本思想與步驟： 學習如何提齣原假設和備擇假設，確定檢驗統計量，計算檢驗的顯著性水平（P值），並根據P值做齣決策。 常見的假設檢驗： 重點介紹針對單個總體均值、方差的檢驗，以及兩個總體均值、方差的檢驗。例如，檢驗某廣告宣傳是否顯著提高瞭産品銷量；檢驗不同生産綫産品的閤格率是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 介紹方差分析，用於比較三個或三個以上樣本的均值是否存在顯著差異，在市場調研、生産工藝比較等領域有廣泛應用。 非參數檢驗： 介紹一些不依賴於總體分布假設的檢驗方法，適用於數據不滿足正態性等條件的場閤。 第六章：迴歸分析 迴歸分析是研究變量之間數量關係的最常用工具之一，在經濟學和管理學中應用極為廣泛。 簡單綫性迴歸： 學習如何建立一個模型，描述一個因變量與一個自變量之間的綫性關係。例如，建立“廣告投入”與“銷售額”之間的綫性迴歸模型。學習如何估計迴歸係數，並檢驗模型的顯著性。 相關分析： 計算相關係數，量化兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。 復迴歸分析： 擴展到多個自變量對一個因變量的影響。例如，建立“産品價格”、“促銷活動”、“競爭對手價格”對“銷售額”的復迴歸模型。 模型的選擇與診斷： 學習如何選擇閤適的迴歸模型，以及如何診斷模型是否存在多重共綫性、異方差等問題。 第七章：時間序列分析簡介 經濟活動往往錶現齣時間上的依賴性，時間序列分析為理解和預測這些動態變化提供瞭工具。 時間序列的基本概念： 介紹時間序列的組成部分，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。 平穩性： 理解時間序列的平穩性概念，它是許多時間序列模型的基礎。 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）和ARMA模型： 簡要介紹這些常用的時間序列建模方法，用於捕捉時間序列的自相關性。 時間序列預測： 學習如何利用建立好的模型進行短期和長期的預測。例如，預測未來一個季度的GDP增長率、股票指數的短期走勢。 學習方法與建議 本書在編寫過程中，始終貫穿著以下幾個核心理念： 1. 理論與實踐並重： 每一章節的理論介紹都輔以大量與經濟管理密切相關的實際案例，幫助讀者理解抽象概念的實際意義。 2. 循序漸進，深入淺齣： 內容安排由淺入深，逐步建立起讀者對概率論與數理統計的完整認識。公式推導清晰，證明過程詳盡，但同時注重概念的直觀解釋。 3. 強調理解與應用： 本書不僅講解“是什麼”，更注重講解“為什麼”和“怎麼用”。我們鼓勵讀者通過動手練習，將所學知識應用於解決實際經濟管理問題。 4. 豐富的練習題： 每章都配有不同難度和類型的練習題，包括概念理解題、計算題和應用題，幫助讀者鞏固所學內容，檢測掌握程度。 本書的讀者對象 本書適閤所有經濟管理類專業的本科生、研究生，以及從事相關領域工作的專業人士。無論您是初次接觸概率論與數理統計，還是希望加深理解、拓展應用，本書都能為您提供寶貴的學習資源。 結語 掌握概率論與數理統計，如同擁有瞭一雙洞察經濟世界規律的“慧眼”。它能夠幫助您在不確定性中發現確定性，在復雜的數據中提煉齣有價值的信息，最終做齣更明智、更科學的決策。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地運用概率論與數理統計的強大工具，為您的經濟管理學習和職業生涯奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我以前對概率論和數理統計一直是敬而遠之的，總覺得離我的專業太遙遠，也太難。但這本書徹底改變瞭我的看法。作者在內容安排上，循序漸進，從最基礎的概念講起，一步步深入。例如，在講解隨機過程時，並沒有直接跳到復雜的馬爾可夫鏈，而是先從更簡單的隨機行走模型開始，讓我逐漸理解隨機過程的本質。 更讓我驚喜的是，書中對於統計模型在經濟管理中的應用，有著非常深刻的探討。它不僅僅是簡單地介紹模型，而是深入分析瞭模型背後的經濟學意義，以及如何通過這些模型來解決實際問題。比如，在講到時間序列分析時，書中詳細介紹瞭ARIMA模型，並結閤瞭經濟數據的實際案例，分析瞭經濟周期的預測問題。輔導部分的質量也是非常高的，每道題都給齣瞭詳盡的解題過程，並且對一些容易齣錯的地方進行瞭特彆提示，讓我能夠更好地掌握解題技巧，避免重復犯錯。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入職場的學生，我深知紮實的數學功底對於未來的職業發展有多麼重要。這本書提供瞭一個非常好的學習平颱。它在概率論部分，對各種概率分布的講解，比如二項分布、泊鬆分布、正態分布等，都進行瞭非常深入的分析，並且強調瞭它們在不同經濟現象中的應用。例如，二項分布如何用來預測閤格品的數量，泊鬆分布如何用來分析顧客到達率，以及正態分布在測量誤差、金融市場波動等領域的應用。 數理統計部分更是緊扣經濟管理的需求，詳細講解瞭參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析等核心內容。書中給齣的例題都非常貼近實際，比如用統計方法來檢驗某個廣告投放是否能有效提升銷售額，或者如何通過迴歸分析來預測房地産價格的走勢。這些案例讓我看到瞭數學工具的實際價值，也激發瞭我進一步學習的動力。輔導部分的詳盡解答，更是讓我能夠及時鞏固學習成果，解決學習中的疑難問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為經濟管理類專業的學生帶來瞭一份厚實的學習助力。我在翻閱過程中，尤其被它在理論講解上的嚴謹性所打動。書中對於概率論和數理統計的基本概念，例如隨機變量、概率分布、期望、方差等，都進行瞭非常詳盡且清晰的闡述，每一個定義都輔以恰當的數學推導，讓讀者能夠深入理解其背後的邏輯。更難得的是，作者並沒有止步於理論的堆砌，而是巧妙地將這些抽象的數學工具與經濟管理領域的實際問題緊密聯係起來。 例如，在講解大數定律和中心極限定理時，書中就舉瞭大量的例子，說明這些理論如何應用於分析市場波動、評估投資風險，以及預測宏觀經濟指標。這對於我們這些非數學專業齣身的學生來說，是至關重要的。它幫助我們擺脫瞭“紙上談兵”的睏境，看到瞭數學知識在現實世界中的強大生命力。輔導部分的設計也相當人性化，每章節後麵都附有精心挑選的例題和習題，並且提供瞭詳細的解題思路和步驟，這極大地提高瞭我的學習效率。我不再需要花費大量時間去琢磨解題方法，而是能夠更專注於理解解題背後的原理。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當初拿到這本書，我抱著一種“試試看”的心態。經濟管理專業課業繁重，數學基礎薄弱一直是我的一個痛點。但這本書帶給我的驚喜，遠超我的預期。它不是那種生硬死闆的教科書，而是更像一個耐心細緻的老師，一步步引導我理解那些曾經讓我頭疼的數學概念。書中的語言風格非常親切，沒有過多華麗的辭藻，而是用最直接、最清晰的方式來傳達知識。 讓我印象深刻的是，書中對一些復雜模型的講解，比如迴歸分析，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是從最簡單的綫性關係入手，逐步引入多項式迴歸、多元迴歸等，並且結閤經濟學中的實際案例，比如分析影響産品銷量的因素。這種層層遞進的講解方式，讓原本高深的統計模型變得觸手可及。輔導部分的設計也是亮點，它不僅僅是提供答案，而是對每道題的關鍵步驟和解題思路進行詳細的分析，甚至會指齣一些需要注意的細節，讓我能夠舉一反三，掌握一類問題的解法。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習數學這東西，關鍵在於“懂”和“會”。很多時候，拿到一本教材，感覺它講得頭頭是道，但一旦自己動手做題，就卡住瞭。這本《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是簡單地羅列公式和定理，而是花瞭很多篇幅去解釋“為什麼”。比如說，在講到貝葉斯定理時，書中不僅給齣瞭公式，還用瞭一個生動的例子，說明如何通過新的證據來更新我們對某個事件發生概率的判斷。這種“循循善誘”的教學方式，讓我覺得學習過程不再枯燥，而是充滿探索的樂趣。 而且，書中對常見統計推斷方法的介紹，如假設檢驗和置信區間的構建，也處理得非常到位。它解釋瞭這些方法的核心思想，以及它們在經濟管理決策中的具體應用場景，比如如何通過樣本數據來判斷某個營銷策略的有效性，或者如何根據曆史數據預測未來的銷售額。對於每一個重要的方法，書中都給齣瞭清晰的步驟指導，並且附帶瞭不同難度的練習題，讓我能夠從易到難，逐步掌握。我特彆喜歡它提供的那些“陷阱提示”，能夠幫助我避免一些常見的錯誤，這對我來說是無價之寶。