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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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：11320632

品牌：清華大學

包裝：平裝

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》深入研究瞭非綫性算子的基本性質、迭代程序和序列收斂理論、在距離空間、賦範空間、Banach空間和Hilbert空間的框架下，揭示瞭迭代序列逼近不動點或變分不等式解的基本思想和基本方法，體現瞭該領域的發展動態和最新成果，具體包括：空間性質、算子分類和迭代程序；非綫性算子、雙算子、有限族和可數族算子的迭代序列的收斂性；壓縮類映象迭代序列的收斂性；Halpern粘性迭代逼近；變分不等式與變分包含問題解的迭代逼近；非綫性隨機算子的迭代序列的收斂性，迭代序列收斂的等價性和穩定性，《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》可作為泛函分析及相關專業的研究生的教材或教學參考書，也可以作為該領域科研工作者的參考書。

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

經濟管理類應用數學核心：概率論與數理統計精要解析 本書聚焦於為經濟管理類專業的學生和從業人員提供紮實的概率論與數理統計基礎，強調理論與實際應用的緊密結閤。 本書旨在係統梳理概率論的基本概念、隨機變量的性質、大數定律與中心極限定理等核心理論，並深入講解統計推斷的主要方法，包括參數估計、假設檢驗以及迴歸分析等關鍵領域。 第一部分：概率論基礎——量化不確定性 本部分是理解隨機現象的基礎。我們首先從隨機事件與概率的定義入手，詳細闡述古典概型、幾何概型以及涉及有限樣本空間的各種概率計算方法。重點講解加法公式和乘法公式，特彆是條件概率和獨立性概念，這對於分析相互影響的經濟變量至關重要。 隨後，引入隨機變量的概念，將其作為刻畫隨機現象數量特徵的數學工具。書中對離散型隨機變量和連續型隨機變量進行瞭詳盡的討論，詳細介紹瞭它們的概率分布函數（PDF）和分布函數（CDF）。對於離散型，我們將重點分析二項分布、泊鬆分布在描述計數現象（如庫存變動、故障率）中的應用；對於連續型，則深入講解均勻分布、指數分布，並對正態分布（高斯分布）給予特彆的篇幅，闡明其在自然界和社會科學中廣泛存在的本質，以及其在統計推斷中的中心地位。 聯閤分布與隨機變量的變換是理解多因素交互作用的關鍵。本書詳細推導瞭多維隨機變量的聯閤分布、邊緣分布以及獨立性判斷準則。在實際應用中，我們經常需要對隨機變量進行綫性或非綫性變換，本書提供瞭變量變換公式的完整推導過程，並結閤實際案例演示如何求解復閤隨機變量的分布。 期望、方差與矩的討論，為量化隨機變量的集中趨勢和離散程度提供瞭工具。我們不僅計算一階矩和二階矩，還講解瞭協方差和相關係數，用以衡量兩個變量之間的綫性關係強度。這部分內容直接服務於風險評估和投資組閤分析。 大數定律與中心極限定理構成瞭數理統計的理論基石。本書清晰地闡述瞭切比雪夫不等式、大數定律（弱收斂與強大數定律）的意義，並著重講解瞭中心極限定理（CLT）的普適性。理解CLT是解釋為什麼許多復雜的隨機過程最終會趨嚮於正態分布的根本所在，這對於構建統計模型至關重要。 第二部分：數理統計——從樣本到總體推斷 本部分將理論概率知識轉化為實際的統計推斷工具。我們首先探討數理統計的基本概念，包括總體、樣本、統計量（如樣本均值、樣本方差）的定義，並介紹抽樣分布的理論，特彆是樣本均值和樣本方差的分布（如卡方分布、t分布、F分布）的推導及其在實際問題中的意義。 1. 參數估計：逼近未知真相 參數估計是數理統計的核心任務之一。本書係統介紹瞭兩種主要的估計方法： 點估計：詳細講解矩估計法（MOM）和極大似然估計法（MLE）的原理、構造步驟及其優缺點。對於MLE，我們將結閤對數似然函數的處理，展示如何求解常見分布（如正態、指數）的參數估計量，並分析其統計性質（一緻性、無偏性、有效性）。 區間估計：強調區間估計的隨機性。針對總體均值和總體方差，分彆在已知和未知標準差的情況下，構建置信區間。書中會細緻區分使用z分布和t分布的條件，並引入大樣本情況下基於正態近似的估計方法。 2. 假設檢驗：科學決策的依據 假設檢驗是量化決策風險的科學流程。本書遵循嚴謹的邏輯框架，指導讀者如何建立原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_A$）。 內容涵蓋瞭單一總體參數的檢驗（均值、比例、方差）和兩個總體參數的比較檢驗（如比較兩種營銷策略的效果、兩種生産流程的效率差異）。我們將重點講解檢驗的步驟：確定檢驗統計量、選擇顯著性水平 $alpha$、計算P值或確定臨界值，並最終做齣拒絕或接受原假設的結論。書中特彆關注第一類錯誤（棄真錯誤）和第二類錯誤（取僞錯誤）的權衡，這是進行有效統計決策的基礎。 3. 方差分析與綫性迴歸：探究多因素關係 經濟管理中很少存在單一變量影響的現象，因此本部分將焦點放在多變量分析上。 方差分析（ANOVA）：介紹如何使用F檢驗來比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異。我們將詳細解析單因素方差分析的原理，通過分解總平方和來判斷不同因素對觀測結果影響的程度，這在實驗設計和A/B測試分析中極為常用。 綫性迴歸分析：這是應用最廣泛的統計工具之一。本書從一元綫性迴歸入手，推導最小二乘估計量（OLS），並講解如何檢驗迴歸係數的顯著性（t檢驗）以及模型擬閤優度（$R^2$）。隨後擴展到多元綫性迴歸，重點討論多重共綫性、異方差性等在經濟數據中常見的問題及其診斷與修正方法，確保模型預測的可靠性。 實踐導嚮與應用特色 本書的結構設計嚴格遵循從基礎理論到復雜應用的遞進路綫。每章後都配有大量精選的習題，旨在鞏固理論理解。更重要的是，書中嵌入瞭多個案例分析，這些案例均取材於金融學（如資産收益率分析）、市場營銷（如消費者行為建模）、運營管理（如排隊論基礎）等經濟管理核心領域。通過這些案例，讀者能夠直觀地看到概率論與數理統計如何轉化為解決實際商業問題的有力工具，而非純粹的抽象數學。本書緻力於培養讀者利用數據驅動思維進行科學決策的能力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我在拿到這本書之前，對“概率論與數理統計”這幾個詞就感到一陣頭疼，總覺得它們離我的專業——人力資源管理——有點遠，而且充滿瞭各種復雜的公式和符號，讓人望而卻步。但既然是“經濟管理類數學基礎”，我就抱著試試看的心態翻開瞭《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》。 一開始，我抱著一種“應付差事”的心態，打算快速瀏覽一下，看看有沒有能用的點。然而，當我看到書中關於“期望與方差”在“員工滿意度調查分析”中的應用時，我突然眼前一亮。作者通過一個實際的案例，解釋瞭如何利用期望來衡量平均滿意度，以及方差如何反映員工滿意度的分散程度。這一下子就讓我意識到，原來這些“高大上”的數學概念，竟然可以直接用來解釋和分析我工作中遇到的實際問題！ 接下來的章節，我更是看得津津有味。比如，在講解“假設檢驗”時，書中結閤瞭“某項培訓是否對員工績效有顯著提升”的案例。作者一步步地引導我理解如何設定原假設和備擇假設，如何計算檢驗統計量，以及如何根據 P 值來做齣決策。這個過程讓我深刻體會到，統計學不僅僅是冰冷的數據分析，更是幫助我們做齣科學決策的重要工具。 書中還有很多類似的例子，都將抽象的數學概念與人力資源管理的實際工作緊密聯係起來。例如，在“迴歸分析”部分，作者討論瞭如何利用“員工的入職年限”和“工作經驗”來預測“員工的薪資水平”。這種聯係讓我覺得，學習數學不再是為瞭應付考試，而是為瞭更好地解決實際問題，提升工作效率和決策水平。 這本書最大的亮點在於，它並沒有把讀者當成數學專業的學生來對待，而是從經濟管理類專業的視角齣發，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並強調其在實際應用中的價值。對於像我這樣，數學基礎相對薄弱，但又想提升專業能力的人來說，這本輔導書無疑是一份及時雨。它讓我看到瞭數學的魅力，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對統計學都有一種莫名的恐懼感，總覺得它就像一座難以逾越的大山，充滿瞭各種讓人摸不著頭腦的符號和公式。這次選擇《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》，很大程度上是抱著一種“不得不學”的心態。然而，當我開始閱讀後，這種恐懼感逐漸被一種前所未有的“頓悟”所取代。 這本書最讓我印象深刻的是它的“問題導嚮”式的講解方式。書中並沒有按照傳統的章節順序，先羅列概念，再給齣公式，而是從經濟管理中實際遇到的問題齣發，引齣相關的數學概念。例如，在討論“抽樣調查”時，書中會先提齣“如何在不普查的情況下，準確估計全國消費者的平均收入？”這個問題，然後引齣“樣本、總體、抽樣誤差”等概念，並逐步講解如何進行科學的抽樣。這種方式讓我感覺自己不是在被動地學習，而是在主動地解決問題。 書中對於“統計推斷”的講解尤其精彩。它沒有迴避統計推斷的復雜性，而是通過大量細緻的例子，將“點估計”和“區間估計”的原理以及它們在實際應用中的區彆與聯係講得非常清楚。比如，在分析“某項廣告投放是否能提高産品銷量”時，書中就演示瞭如何利用假設檢驗來做齣決策，以及如何計算置信區間來量化不確定性。這些實際案例的分析，讓我深刻理解瞭統計推斷在市場營銷、風險管理等領域的價值。 另外，書中在“迴歸分析”部分的講解也讓我眼前一亮。它不僅僅是介紹簡單綫性迴歸，還觸及到瞭多元迴歸、非綫性迴歸等更復雜的內容，並且強調瞭在實際應用中需要注意的各種問題，如多重共綫性、異方差等。這些細節的處理，使得本書的內容更具深度和實用性，避免瞭許多初學者容易遇到的“紙上談兵”的窘境。 總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往統計學世界的新大門。它用一種非常接地氣的方式，讓我理解瞭概率論與數理統計的精髓，並且看到瞭它們在經濟管理領域廣闊的應用前景。我不再感到對統計學的恐懼，而是充滿瞭學習的動力和信心。這本書絕對是經濟管理類專業學生必備的良師益友！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當時選擇這本書，主要還是因為名字裏有“學習輔導”這幾個字，以為它會是那種直接照搬教材內容，然後加一些簡單例題的“搬運工”式輔導書。但當我真正翻開《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》後，我纔發現，我真是太小看它瞭！ 這本書最大的特色，就是它不僅僅是“輔導”，更是“引領”。它不像很多輔導書那樣，隻是告訴你“是什麼”，而是深入淺齣地告訴你“為什麼是這樣”以及“這樣有什麼用”。舉個例子，在講解“貝葉斯定理”時，書中沒有直接給齣復雜的公式推導，而是通過一個“産品質量檢測”的生動案例，一步步引導讀者理解先驗概率、條件概率和後驗概率之間的關係，以及信息更新的原理。這種教學方式，讓我從一開始就對這個概念産生瞭濃厚的興趣，而不是僅僅把它當成一個需要死記硬背的公式。 更讓我驚喜的是，書中對經濟管理中一些“僞統計”或者“誤用統計”的情況也有所提及，並給齣瞭正確的分析方法。比如，在講解“相關性和因果性”時，作者特意強調瞭不能將兩者混淆，並通過一些實際的經濟學現象來舉例說明。這種批判性的視角，在很多教材或輔導書中是很難看到的，它能幫助我們建立起更嚴謹的統計思維，避免在實際分析中犯下低級錯誤。 此外，這本書在“數據可視化”方麵也給瞭我不少啓發。雖然它主要側重於概率論與數理統計的理論，但書中也穿插瞭一些關於如何用圖錶直觀地展示數據分布、趨勢和關係的建議。比如，在介紹“置信區間”時，作者就建議結閤箱綫圖或誤差棒圖來呈現，這比單純的數字和文字描述要清晰得多。 總體而言，這本書給我帶來的不僅僅是知識上的提升，更是一種思維方式的轉變。它讓我認識到，概率論與數理統計並非是抽象的數學遊戲，而是連接理論與實踐的橋梁，是我們在復雜經濟管理世界中做齣明智決策的利器。我強烈推薦給所有希望真正理解和運用概率論與數理統計知識的讀者！

評分☆☆☆☆☆

作為一個金融學專業的學生，我一直覺得我在經濟學、金融學理論方麵還算紮實，但在處理大量數據、進行科學建模時，總是感覺力不從心，尤其是涉及到概率和統計的分析時，更是摸不著頭腦。《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》這本書，可以說是幫我解開瞭這個心結。 這本書的特點在於，它並沒有僅僅羅列枯燥的數學公式，而是非常巧妙地將概率論和數理統計的知識點融入到金融領域的具體應用場景中。例如，在講解“概率分布”時，書中詳細介紹瞭如何使用正態分布來模擬股票價格的波動，如何利用泊鬆分布來分析金融市場上的極端事件發生頻率。這些例子都非常貼近金融學的實際，讓我能立刻理解這些理論的意義和價值。 當我讀到“參數估計”這一章時，我被書中通過實際股票數據來估計市場風險的案例所吸引。作者清晰地展示瞭如何利用樣本數據來估計股票的期望收益率和波動率，以及如何利用這些估計值來構建投資組閤。這個過程讓我不僅掌握瞭參數估計的方法，更重要的是，我開始理解瞭如何將這些方法應用於實際的投資決策中。 此外，書中對“假設檢驗”的講解也讓我受益匪淺。它通過分析不同經濟政策對股市可能産生的影響，來演示如何進行假設檢驗。這讓我認識到，統計推斷不僅可以用來驗證理論，更可以為宏觀經濟分析和政策製定提供科學依據。作者在講解過程中，層層遞進，從概念的引入到實際操作的演示，都做得非常到位。 這本書的語言風格非常樸實，但又不失嚴謹。即使是一些復雜的概念，作者也能用清晰的邏輯和生動的語言將其解釋清楚。而且，書中大量的例題和習題，都精心設計，能夠幫助讀者更好地理解和掌握知識點。對於我這樣希望在金融領域有所建樹的學生來說，這本書提供瞭一個非常好的學習平颱，它讓我能夠更自信地麵對數據和模型，為未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定製的！我一直對經濟管理領域充滿興趣，但數學基礎，尤其是概率論和數理統計，一直是我的軟肋。在大學期間，雖然學過相關課程，但總感覺學得不夠紮實，很多概念都停留在錶麵，遇到實際問題時就束手無策。這次有機會接觸到這本《經濟管理類數學基礎：概率論與數理統計學習輔導》，我簡直喜齣望外。 我拿到書後，迫不及待地翻閱。首先映入眼簾的是其清晰的結構和條理分明的目錄。它將復雜的概率論與數理統計知識分解成一個個易於理解的模塊，並且緊密結閤瞭經濟管理的實際應用場景。比如，在講解期望和方差時，作者並沒有僅僅給齣抽象的公式，而是通過模擬投資組閤的收益波動、分析企業利潤的不確定性等案例，讓我立刻感受到瞭這些概念的實用價值。 更讓我驚喜的是，書中對於每一個重要概念的解釋都非常詳盡，並且配有大量的例題。這些例題的難度循序漸進，從基礎的計算到復雜的應用，涵蓋瞭概率分布、統計推斷、迴歸分析等核心內容。而且，對於每道例題，作者都給齣瞭詳細的解題步驟和思路分析，這對我這種喜歡“知其然，更知其所以然”的學習者來說，簡直是福音。我不再需要花費大量時間去糾結某個公式為什麼這麼用，而是能更清晰地理解其背後的邏輯。 此外，書中還提供瞭不少課後習題，並且附帶瞭答案和解析。這對於鞏固知識、檢驗學習成果至關重要。我嘗試做瞭一些習題，發現它們的設計非常巧妙，能夠幫助我發現自己理解上的盲點。而且，答案和解析的質量也非常高，不僅僅是給齣結果，還會點撥解題的關鍵和技巧，讓我學到很多解題的“套路”。 總而言之，這本書不僅僅是一本教材的輔導書，更像是一位循循善誘的良師益友。它用生動的語言、鮮活的案例、嚴謹的邏輯，將枯燥的數學概念變得有趣且易於掌握。對於經濟管理專業的學生，或者任何對概率論與數理統計在經濟管理領域應用感興趣的人來說，這本書都是一本不容錯過的寶藏。它讓我對未來的學習充滿瞭信心！

評分☆☆☆☆☆

是就是一般的數學教材，但是送貨很及時

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

灰常好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

灰常好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

經濟類概率統計的輔導書,很實用

評分☆☆☆☆☆

書有一點損壞