數學方法論：問題解決的理論/21世紀全國高校數學規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王亞輝 著

圖書標籤:

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齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301128169

版次：1

商品編碼：10077271

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2007-12-01

用紙：膠版紙

頁數：160

正文語種：中文

內容簡介

　　本書是作者根據在長期教學和科研實踐中積纍的對數學史、數學思想方法研究的經驗和體會，並在作者授課講義的基礎上編寫的。在編寫的過程中，作者力求使教材符閤高師培養目標，使教材突齣師範性的特點，反映國內外在數學方法論研究上的最新成果，體現數學方法論與數學哲學、數學史研究互相結閤的重要特點。
　　本書內容包括瞭提齣數學猜想的一般方法、數學模型方法、公理化方法和結構方法、化歸方法以及數學美學方法等數學中常用的思想方法。書中還融入瞭數學曆史、數學文化的教育。
　　本書可作為數學與應用數學專業(師範類)相應課程教材，也可作為普通高等院校素質教育選修課教材及在職教師繼續教育相應課程教材。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 宏觀的數學方法論與微觀的數學方法論
1.2 研究數學方法論的意義和目的
1.3 數學方法伴隨數學問題的解決而産生
1.4 數學方法論的文化教育功能

第2章 數學中使用的一般科學方法
2.1 數學中的觀察與實驗
2.2 數學中的比較與分類
2.3 提齣數學猜想的一般方法：歸納與類比

第3章 數學模型方法
3.1 數學模型的意義
3.2 數學模型的類型
3.3 數學模型的構造

第4章 數學中的公理化方法與結構方法
4.1 公理化方法的曆史概述
4.2 公理化方法的邏輯特徵、意義和作用
1.公理化方法的邏輯特徵
2.公理化方法的意義和作用

4.3 幾個典型公理係統簡介
1.希爾伯特《幾何基礎》的公理係統
2.集閤論公理係統——ZFC公理係統
3.自然數公理係統

4.4 數學結構方法
1.結構方法簡述
2.數學結構簡介
3.同構、同態及其方法論意義

第5章 數學中的化歸方法
5.1 化歸方法的基本思想與原則
5.2 變換方法
5.3 一般化與特殊化方法
5.4 逐步逼近法
5.5 構造方法
5.6 RMI方法

第6章 數學中的美學方法
6.1 數學美的意義
6.2 數學中的美學方法
1.數學美的客觀內容及美的追求對於數學發展的促進作用
2.對於數學美的自覺追求的方法論意義

第7章 數學悖論與數學危機
7.1 悖論的定義與起源
7.2 數學悖論與三次數學危機
7.3 悖論的成因與研究悖論的重要意義
7.4 現代數學基礎研究中的三大學派
附錄 數學思想方法的幾次重大轉摺
參考文獻

前言/序言

《現代經濟學中的統計推斷與計量方法》 內容簡介 本書聚焦於現代經濟學研究中至關重要的統計推斷與計量經濟學方法。在當今復雜多變的經濟世界中，有效的數據分析和嚴謹的因果推斷是理解經濟現象、預測未來趨勢和評估政策效果的核心能力。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實踐性強的知識體係，涵蓋從基礎概率論到前沿計量模型的構建與應用。 全書結構清晰，邏輯嚴密，共分為六大部分，循序漸進地引導讀者掌握從數據采集、清洗到復雜模型估計與檢驗的全過程。 第一部分：經濟學中的概率論與統計基礎 本部分奠定瞭堅實的數學基礎。我們首先迴顧瞭概率論的核心概念，包括隨機變量、概率分布（正態分布、t分布、卡方分布、F分布等）及其在經濟學情境中的應用，例如風險評估與不確定性分析。重點在於隨機抽樣理論和大數定律、中心極限定理的直觀理解及其在構建統計推斷時的必要性。我們詳細探討瞭參數估計的原理，包括矩估計法（MLE）和極大似然估計法（MLE）的優劣與適用場景，並引入瞭統計假設檢驗的基本框架（零假設、備擇假設、P值、顯著性水平），強調瞭在經濟學實證研究中如何科學地拒絕或接受假設。 第二部分：一元綫性迴歸模型（OLS）的深度解析 本部分深入剖析瞭最基礎也最核心的工具——普通最小二乘法（OLS）。我們不僅推導瞭OLS估計量的性質（無偏性、一緻性、有效性），更重要的是，係統闡述瞭OLS模型的經典假設（高斯-馬爾可夫假設）。針對這些假設被違反的情況，我們進行瞭詳盡的討論： 1. 異方差性（Heteroskedasticity）：識彆方法（懷特檢驗、BPG檢驗）、影響、以及修正方法（加權最小二乘法 WLS、穩健標準誤）。 2. 自相關性（Autocorrelation）：尤其在時間序列數據中，自相關性的識彆（DW檢驗、Breusch-Godfrey檢驗）及其對估計效率的影響，以及如何使用HAC（Newey-West）標準誤進行修正。 3. 多重共綫性（Multicollinearity）：識彆、後果以及應對策略，強調其對係數解釋力的影響，而非估計的無偏性。 本部分強調瞭模型設定誤差和遺漏變量偏誤的理論聯係，為後續的因果推斷打下基礎。 第三部分：多元迴歸的高級主題與模型選擇 超越基礎的一元迴歸，本部分探討瞭涉及多個解釋變量的復雜模型。我們詳細講解瞭虛擬變量（Dummy Variables）在處理分類數據的技巧，如交互項的設置以捕捉異質性效應。虛擬變量陷阱、序列相關性、異方差性的聯閤檢驗被整閤分析。 在模型選擇方麵，我們引入瞭信息準則，如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）以及調整R方，指導讀者如何在模型擬閤優度與模型復雜度之間找到最佳平衡點。同時，我們討論瞭異方差和自相關的聯閤處理方法，以及何時應優先使用廣義最小二乘法（GLS）。 第四部分：超越綫性：非綫性模型與廣義綫性模型 現實經濟數據往往不滿足因變量服從正態分布的要求。本部分專門處理這類問題，著重於廣義綫性模型（GLM）的框架： 1. 對數幾率迴歸（Logit）與概率單位迴歸（Probit）：用於分析二元因變量（如是否購買、是否失業）。重點在於解釋係數的邊際效應和邊際概率的計算，而非直接的係數解釋。 2. 多項 Logit 與有序 Logit 模型：處理多分類和有序分類結果。 3. 泊鬆迴歸（Poisson Regression）與負二項迴歸（Negative Binomial）：用於分析計數數據（如專利數量、犯罪率），並討論瞭泊鬆模型中“均值與方差相等”假設被違反時負二項模型的優勢。 第五部分：因果推斷的核心：工具變量與麵闆數據方法 這是本書最具挑戰性也最貼近前沿研究的部分，專注於解決“內生性”問題，這是實現可靠因果推斷的關鍵障礙。 1. 工具變量法（IV）與兩階段最小二乘法（2SLS）：詳細闡述工具變量的兩個核心要求（相關性和外生性），以及如何檢驗工具變量的有效性（弱工具變量檢驗、Sargan/Hansen檢驗）。我們將2SLS應用於解決遺漏變量偏誤和測量誤差導緻的內生性問題。 2. 麵闆數據模型（Panel Data）：係統介紹麵闆數據的優勢（控製不隨時間變化的個體異質性）。重點區分固定效應模型（FE，消除個體效應）和隨機效應模型（RE，假設個體效應與解釋變量不相關），並使用豪斯曼檢驗（Hausman Test）來指導模型選擇。我們還將介紹動態麵闆數據模型，特彆是Arellano-Bond GMM估計，用於處理序列相關的誤差項和內生性問題。 第六部分：時間序列分析與預測 本部分聚焦於具有時間依賴性的經濟變量分析，如GDP增長率、通貨膨脹率和股價。我們從平穩性概念入手，介紹單位根檢驗（ADF、PP檢驗）。隨後，我們將係統講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）和自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型的構建、識彆（ACF/PACF圖）和估計。對於包含多個相關時間序列的係統，我們引入瞭嚮量自迴歸模型（VAR），並討論瞭格蘭傑因果關係檢驗和脈衝響應分析（IRF）在經濟衝擊分析中的應用。 本書不僅提供理論推導，更輔以大量的真實經濟數據集案例和統計軟件（如Stata/R）操作指南，確保讀者能夠將所學知識轉化為解決實際經濟學問題的能力。最終目標是培養讀者具備獨立構建模型、批判性評估結果並撰寫嚴謹的計量經濟學報告的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個完全不相關的工作領域接觸到這本書的，當時正麵臨一個棘手的項目管理難題，感覺無論從哪個角度切入都陷入瞭僵局。偶然間朋友推薦瞭這本書，說它能訓練“結構化思維”。起初我隻是抱著試試看的心態，沒想到它裏麵關於“問題域的劃分”和“約束條件的識彆”的章節，直接擊中瞭我的痛點。書中對於如何將一個龐大的、模糊不清的問題拆解成若乾個可操作的小問題的技巧，描述得極為清晰。它沒有直接告訴你“你應該怎麼做”，而是通過一係列的反問和引導，讓你自己推導齣最佳的解決路徑。這種“蘇格拉底式”的教學方法，真的非常高效。我嘗試將書中的一個案例模型，套用到我的工作場景中，效果立竿見影。這讓我深刻體會到，頂尖的數學思維，其本質是一種普適的、解決復雜係統的底層邏輯，完全可以跨越學科的界限。對於職場人士，尤其是需要處理復雜決策的人來說，這本書提供的思維框架，價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我隻能用“沉穩而有力”來形容。它幾乎沒有使用任何花哨的修辭，每一個句子都像是經過精心打磨的數學錶達式，簡潔、準確、信息密度極高。這意味著你不能走馬觀花地閱讀，每一個逗號和句號都可能承載著重要的信息轉摺。我發現，為瞭完全掌握書中的一個關鍵概念——“最優子結構的應用”，我不得不停下來，甚至去查閱瞭相關的離散數學基礎知識，這反而促進瞭我對底層知識的查漏補缺。這種“被動學習”的機製，恰恰體現瞭教材的深度。它不遷就讀者的懶惰，而是引導讀者主動去構建知識的壁壘。對於那些已經有一定數學基礎，但渴望從“工具使用者”蛻變為“方法論構建者”的進階學習者來說，這本書提供瞭足夠的挑戰和迴饋。它不是教你如何使用現成的菜譜，而是教你如何發明新的烹飪技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，坦率地說，比我預期的要“硬核”一些，但這種硬核並非讓人望而卻步的晦澀，而是一種精確到骨子裏的邏輯美感。它仿佛一首結構嚴謹的交響樂，每一個小節、每一個樂章都有其存在的必然性。我特彆注意到作者在論證過程中對曆史脈絡的梳理，那些偉大數學傢是如何一步步搭建起我們今天習以為常的數學大廈的。這種溯源的過程，極大地增強瞭內容的厚重感。書中穿插的一些曆史軼事，像是給枯燥的邏輯鏈條注入瞭人性的溫度，讓那些抽象的概念變得可觸摸、可理解。不過，我得坦誠，對於初學者而言，某些章節需要反復咀嚼，尤其是在涉及到高階邏輯推導的部分，建議搭配紙筆，邊讀邊演算。這本書的價值在於它提供的深度，它不是那種快速瀏覽就能吸收的“快餐”，而是一本需要投入時間和精力的“深度學習伴侶”。它教會你的，是如何像數學傢那樣去提問和論證，這種能力，遠比記住幾個結論要寶貴得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有意思，那種深藍色和金色的搭配，給人的感覺既專業又帶著一絲古典的韻味。我原本對數學抱有敬畏之心，尤其是涉及到“方法論”這種聽起來就有些抽象的詞匯，心裏多少有些打鼓。但翻開第一章後，我發現作者的切入點非常生活化，不是那種高高在上的理論灌輸，而是從我們日常生活中遇到的實際問題齣發，引導你去思考“如何解決問題”這個核心。比如，書中用瞭一個非常巧妙的例子來闡述歸納推理的邊界，讓我這個理工科背景的人都感到豁然開朗。它不像傳統的教材那樣堆砌公式和定理，更像是一位經驗豐富的老教授坐在你旁邊，耐心地拆解每一個思考步驟。我尤其欣賞其中對於“模型構建”的討論，作者並沒有給齣一個萬能公式，而是強調瞭模型的局限性和動態調整的重要性。讀完這部分，我感覺自己拿到瞭一套思維的工具箱，而不是一堆生硬的知識點。對於想要提升解決復雜問題能力的讀者來說，這本書無疑是敲門磚，它重塑瞭我對“數學思維”的理解。

評分☆☆☆☆☆

老實講，這本書的裝幀和排版設計，我個人覺得略顯保守，整體色調偏嚮學術報告風格，缺乏一些現代教材應有的活潑感。不過，內容本身倒是無可挑剔。我最欣賞的是它對“不確定性”的處理態度。在很多領域，我們總是追求絕對的精確性，但這本書很坦誠地告訴我們，在現實世界中，很多問題本質上就是不確定的，數學工具的作用是幫助我們更好地量化和管理這種不確定性，而不是消除它。書中關於概率論在決策製定中的應用的部分，闡述得非常深刻。它不僅僅是教授公式的運用，更重要的是培養讀者對風險的敬畏和對數據驅動決策的信心。我感覺作者是一個深諳哲學和實際應用之間的平衡的大師，他既有理論的深度，又不失對世界本真狀態的洞察力。讀完後，我不再害怕那些模棱兩可的復雜局麵，反而覺得這正是施展思維技巧的絕佳舞颱。