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：11320632

品牌：清华大学

包装：平装

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》深入研究了非线性算子的基本性质、迭代程序和序列收敛理论、在距离空间、赋范空间、Banach空间和Hilbert空间的框架下，揭示了迭代序列逼近不动点或变分不等式解的基本思想和基本方法，体现了该领域的发展动态和最新成果，具体包括：空间性质、算子分类和迭代程序；非线性算子、双算子、有限族和可数族算子的迭代序列的收敛性；压缩类映象迭代序列的收敛性；Halpern粘性迭代逼近；变分不等式与变分包含问题解的迭代逼近；非线性随机算子的迭代序列的收敛性，迭代序列收敛的等价性和稳定性，《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》可作为泛函分析及相关专业的研究生的教材或教学参考书，也可以作为该领域科研工作者的参考书。

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

经济管理类应用数学核心：概率论与数理统计精要解析 本书聚焦于为经济管理类专业的学生和从业人员提供扎实的概率论与数理统计基础，强调理论与实际应用的紧密结合。 本书旨在系统梳理概率论的基本概念、随机变量的性质、大数定律与中心极限定理等核心理论，并深入讲解统计推断的主要方法，包括参数估计、假设检验以及回归分析等关键领域。 第一部分：概率论基础——量化不确定性 本部分是理解随机现象的基础。我们首先从随机事件与概率的定义入手，详细阐述古典概型、几何概型以及涉及有限样本空间的各种概率计算方法。重点讲解加法公式和乘法公式，特别是条件概率和独立性概念，这对于分析相互影响的经济变量至关重要。 随后，引入随机变量的概念，将其作为刻画随机现象数量特征的数学工具。书中对离散型随机变量和连续型随机变量进行了详尽的讨论，详细介绍了它们的概率分布函数（PDF）和分布函数（CDF）。对于离散型，我们将重点分析二项分布、泊松分布在描述计数现象（如库存变动、故障率）中的应用；对于连续型，则深入讲解均匀分布、指数分布，并对正态分布（高斯分布）给予特别的篇幅，阐明其在自然界和社会科学中广泛存在的本质，以及其在统计推断中的中心地位。 联合分布与随机变量的变换是理解多因素交互作用的关键。本书详细推导了多维随机变量的联合分布、边缘分布以及独立性判断准则。在实际应用中，我们经常需要对随机变量进行线性或非线性变换，本书提供了变量变换公式的完整推导过程，并结合实际案例演示如何求解复合随机变量的分布。 期望、方差与矩的讨论，为量化随机变量的集中趋势和离散程度提供了工具。我们不仅计算一阶矩和二阶矩，还讲解了协方差和相关系数，用以衡量两个变量之间的线性关系强度。这部分内容直接服务于风险评估和投资组合分析。 大数定律与中心极限定理构成了数理统计的理论基石。本书清晰地阐述了切比雪夫不等式、大数定律（弱收敛与强大数定律）的意义，并着重讲解了中心极限定理（CLT）的普适性。理解CLT是解释为什么许多复杂的随机过程最终会趋向于正态分布的根本所在，这对于构建统计模型至关重要。 第二部分：数理统计——从样本到总体推断 本部分将理论概率知识转化为实际的统计推断工具。我们首先探讨数理统计的基本概念，包括总体、样本、统计量（如样本均值、样本方差）的定义，并介绍抽样分布的理论，特别是样本均值和样本方差的分布（如卡方分布、t分布、F分布）的推导及其在实际问题中的意义。 1. 参数估计：逼近未知真相 参数估计是数理统计的核心任务之一。本书系统介绍了两种主要的估计方法： 点估计：详细讲解矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）的原理、构造步骤及其优缺点。对于MLE，我们将结合对数似然函数的处理，展示如何求解常见分布（如正态、指数）的参数估计量，并分析其统计性质（一致性、无偏性、有效性）。 区间估计：强调区间估计的随机性。针对总体均值和总体方差，分别在已知和未知标准差的情况下，构建置信区间。书中会细致区分使用z分布和t分布的条件，并引入大样本情况下基于正态近似的估计方法。 2. 假设检验：科学决策的依据 假设检验是量化决策风险的科学流程。本书遵循严谨的逻辑框架，指导读者如何建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_A$）。 内容涵盖了单一总体参数的检验（均值、比例、方差）和两个总体参数的比较检验（如比较两种营销策略的效果、两种生产流程的效率差异）。我们将重点讲解检验的步骤：确定检验统计量、选择显著性水平 $alpha$、计算P值或确定临界值，并最终做出拒绝或接受原假设的结论。书中特别关注第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误）的权衡，这是进行有效统计决策的基础。 3. 方差分析与线性回归：探究多因素关系 经济管理中很少存在单一变量影响的现象，因此本部分将焦点放在多变量分析上。 方差分析（ANOVA）：介绍如何使用F检验来比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。我们将详细解析单因素方差分析的原理，通过分解总平方和来判断不同因素对观测结果影响的程度，这在实验设计和A/B测试分析中极为常用。 线性回归分析：这是应用最广泛的统计工具之一。本书从一元线性回归入手，推导最小二乘估计量（OLS），并讲解如何检验回归系数的显著性（t检验）以及模型拟合优度（$R^2$）。随后扩展到多元线性回归，重点讨论多重共线性、异方差性等在经济数据中常见的问题及其诊断与修正方法，确保模型预测的可靠性。 实践导向与应用特色 本书的结构设计严格遵循从基础理论到复杂应用的递进路线。每章后都配有大量精选的习题，旨在巩固理论理解。更重要的是，书中嵌入了多个案例分析，这些案例均取材于金融学（如资产收益率分析）、市场营销（如消费者行为建模）、运营管理（如排队论基础）等经济管理核心领域。通过这些案例，读者能够直观地看到概率论与数理统计如何转化为解决实际商业问题的有力工具，而非纯粹的抽象数学。本书致力于培养读者利用数据驱动思维进行科学决策的能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我在拿到这本书之前，对“概率论与数理统计”这几个词就感到一阵头疼，总觉得它们离我的专业——人力资源管理——有点远，而且充满了各种复杂的公式和符号，让人望而却步。但既然是“经济管理类数学基础”，我就抱着试试看的心态翻开了《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》。 一开始，我抱着一种“应付差事”的心态，打算快速浏览一下，看看有没有能用的点。然而，当我看到书中关于“期望与方差”在“员工满意度调查分析”中的应用时，我突然眼前一亮。作者通过一个实际的案例，解释了如何利用期望来衡量平均满意度，以及方差如何反映员工满意度的分散程度。这一下子就让我意识到，原来这些“高大上”的数学概念，竟然可以直接用来解释和分析我工作中遇到的实际问题！ 接下来的章节，我更是看得津津有味。比如，在讲解“假设检验”时，书中结合了“某项培训是否对员工绩效有显著提升”的案例。作者一步步地引导我理解如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据 P 值来做出决策。这个过程让我深刻体会到，统计学不仅仅是冰冷的数据分析，更是帮助我们做出科学决策的重要工具。 书中还有很多类似的例子，都将抽象的数学概念与人力资源管理的实际工作紧密联系起来。例如，在“回归分析”部分，作者讨论了如何利用“员工的入职年限”和“工作经验”来预测“员工的薪资水平”。这种联系让我觉得，学习数学不再是为了应付考试，而是为了更好地解决实际问题，提升工作效率和决策水平。 这本书最大的亮点在于，它并没有把读者当成数学专业的学生来对待，而是从经济管理类专业的视角出发，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，并强调其在实际应用中的价值。对于像我这样，数学基础相对薄弱，但又想提升专业能力的人来说，这本辅导书无疑是一份及时雨。它让我看到了数学的魅力，也让我对未来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学都有一种莫名的恐惧感，总觉得它就像一座难以逾越的大山，充满了各种让人摸不着头脑的符号和公式。这次选择《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》，很大程度上是抱着一种“不得不学”的心态。然而，当我开始阅读后，这种恐惧感逐渐被一种前所未有的“顿悟”所取代。 这本书最让我印象深刻的是它的“问题导向”式的讲解方式。书中并没有按照传统的章节顺序，先罗列概念，再给出公式，而是从经济管理中实际遇到的问题出发，引出相关的数学概念。例如，在讨论“抽样调查”时，书中会先提出“如何在不普查的情况下，准确估计全国消费者的平均收入？”这个问题，然后引出“样本、总体、抽样误差”等概念，并逐步讲解如何进行科学的抽样。这种方式让我感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地解决问题。 书中对于“统计推断”的讲解尤其精彩。它没有回避统计推断的复杂性，而是通过大量细致的例子，将“点估计”和“区间估计”的原理以及它们在实际应用中的区别与联系讲得非常清楚。比如，在分析“某项广告投放是否能提高产品销量”时，书中就演示了如何利用假设检验来做出决策，以及如何计算置信区间来量化不确定性。这些实际案例的分析，让我深刻理解了统计推断在市场营销、风险管理等领域的价值。 另外，书中在“回归分析”部分的讲解也让我眼前一亮。它不仅仅是介绍简单线性回归，还触及到了多元回归、非线性回归等更复杂的内容，并且强调了在实际应用中需要注意的各种问题，如多重共线性、异方差等。这些细节的处理，使得本书的内容更具深度和实用性，避免了许多初学者容易遇到的“纸上谈兵”的窘境。 总的来说，这本书为我打开了一扇通往统计学世界的新大门。它用一种非常接地气的方式，让我理解了概率论与数理统计的精髓，并且看到了它们在经济管理领域广阔的应用前景。我不再感到对统计学的恐惧，而是充满了学习的动力和信心。这本书绝对是经济管理类专业学生必备的良师益友！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当时选择这本书，主要还是因为名字里有“学习辅导”这几个字，以为它会是那种直接照搬教材内容，然后加一些简单例题的“搬运工”式辅导书。但当我真正翻开《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》后，我才发现，我真是太小看它了！ 这本书最大的特色，就是它不仅仅是“辅导”，更是“引领”。它不像很多辅导书那样，只是告诉你“是什么”，而是深入浅出地告诉你“为什么是这样”以及“这样有什么用”。举个例子，在讲解“贝叶斯定理”时，书中没有直接给出复杂的公式推导，而是通过一个“产品质量检测”的生动案例，一步步引导读者理解先验概率、条件概率和后验概率之间的关系，以及信息更新的原理。这种教学方式，让我从一开始就对这个概念产生了浓厚的兴趣，而不是仅仅把它当成一个需要死记硬背的公式。 更让我惊喜的是，书中对经济管理中一些“伪统计”或者“误用统计”的情况也有所提及，并给出了正确的分析方法。比如，在讲解“相关性和因果性”时，作者特意强调了不能将两者混淆，并通过一些实际的经济学现象来举例说明。这种批判性的视角，在很多教材或辅导书中是很难看到的，它能帮助我们建立起更严谨的统计思维，避免在实际分析中犯下低级错误。 此外，这本书在“数据可视化”方面也给了我不少启发。虽然它主要侧重于概率论与数理统计的理论，但书中也穿插了一些关于如何用图表直观地展示数据分布、趋势和关系的建议。比如，在介绍“置信区间”时，作者就建议结合箱线图或误差棒图来呈现，这比单纯的数字和文字描述要清晰得多。 总体而言，这本书给我带来的不仅仅是知识上的提升，更是一种思维方式的转变。它让我认识到，概率论与数理统计并非是抽象的数学游戏，而是连接理论与实践的桥梁，是我们在复杂经济管理世界中做出明智决策的利器。我强烈推荐给所有希望真正理解和运用概率论与数理统计知识的读者！

评分☆☆☆☆☆

作为一个金融学专业的学生，我一直觉得我在经济学、金融学理论方面还算扎实，但在处理大量数据、进行科学建模时，总是感觉力不从心，尤其是涉及到概率和统计的分析时，更是摸不着头脑。《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》这本书，可以说是帮我解开了这个心结。 这本书的特点在于，它并没有仅仅罗列枯燥的数学公式，而是非常巧妙地将概率论和数理统计的知识点融入到金融领域的具体应用场景中。例如，在讲解“概率分布”时，书中详细介绍了如何使用正态分布来模拟股票价格的波动，如何利用泊松分布来分析金融市场上的极端事件发生频率。这些例子都非常贴近金融学的实际，让我能立刻理解这些理论的意义和价值。 当我读到“参数估计”这一章时，我被书中通过实际股票数据来估计市场风险的案例所吸引。作者清晰地展示了如何利用样本数据来估计股票的期望收益率和波动率，以及如何利用这些估计值来构建投资组合。这个过程让我不仅掌握了参数估计的方法，更重要的是，我开始理解了如何将这些方法应用于实际的投资决策中。 此外，书中对“假设检验”的讲解也让我受益匪浅。它通过分析不同经济政策对股市可能产生的影响，来演示如何进行假设检验。这让我认识到，统计推断不仅可以用来验证理论，更可以为宏观经济分析和政策制定提供科学依据。作者在讲解过程中，层层递进，从概念的引入到实际操作的演示，都做得非常到位。 这本书的语言风格非常朴实，但又不失严谨。即使是一些复杂的概念，作者也能用清晰的逻辑和生动的语言将其解释清楚。而且，书中大量的例题和习题，都精心设计，能够帮助读者更好地理解和掌握知识点。对于我这样希望在金融领域有所建树的学生来说，这本书提供了一个非常好的学习平台，它让我能够更自信地面对数据和模型，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定制的！我一直对经济管理领域充满兴趣，但数学基础，尤其是概率论和数理统计，一直是我的软肋。在大学期间，虽然学过相关课程，但总感觉学得不够扎实，很多概念都停留在表面，遇到实际问题时就束手无策。这次有机会接触到这本《经济管理类数学基础：概率论与数理统计学习辅导》，我简直喜出望外。 我拿到书后，迫不及待地翻阅。首先映入眼帘的是其清晰的结构和条理分明的目录。它将复杂的概率论与数理统计知识分解成一个个易于理解的模块，并且紧密结合了经济管理的实际应用场景。比如，在讲解期望和方差时，作者并没有仅仅给出抽象的公式，而是通过模拟投资组合的收益波动、分析企业利润的不确定性等案例，让我立刻感受到了这些概念的实用价值。 更让我惊喜的是，书中对于每一个重要概念的解释都非常详尽，并且配有大量的例题。这些例题的难度循序渐进，从基础的计算到复杂的应用，涵盖了概率分布、统计推断、回归分析等核心内容。而且，对于每道例题，作者都给出了详细的解题步骤和思路分析，这对我这种喜欢“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是福音。我不再需要花费大量时间去纠结某个公式为什么这么用，而是能更清晰地理解其背后的逻辑。 此外，书中还提供了不少课后习题，并且附带了答案和解析。这对于巩固知识、检验学习成果至关重要。我尝试做了一些习题，发现它们的设计非常巧妙，能够帮助我发现自己理解上的盲点。而且，答案和解析的质量也非常高，不仅仅是给出结果，还会点拨解题的关键和技巧，让我学到很多解题的“套路”。 总而言之，这本书不仅仅是一本教材的辅导书，更像是一位循循善诱的良师益友。它用生动的语言、鲜活的案例、严谨的逻辑，将枯燥的数学概念变得有趣且易于掌握。对于经济管理专业的学生，或者任何对概率论与数理统计在经济管理领域应用感兴趣的人来说，这本书都是一本不容错过的宝藏。它让我对未来的学习充满了信心！

评分☆☆☆☆☆

书有一点损坏

评分☆☆☆☆☆

经济类概率统计的辅导书,很实用

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

行～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

经济类概率统计的辅导书,很实用

评分☆☆☆☆☆

经济类概率统计的辅导书,很实用

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

行～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～