经济数学-概率论与数理统计(第3版)学习辅导与习题选解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴传生 著

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店铺： 淮安区新华书店图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040449686

商品编码：26994735959

包装：平装

开本：16

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《经济数学——概率论与数理统计（第3版）学习辅导与习题选解》：深度解析与精选习题，助力经济学子掌握统计精髓 在当今数据驱动的经济分析领域，扎实的概率论与数理统计基础已成为衡量一名优秀经济学人才的关键指标。经济活动的复杂性、市场信息的瞬息万变，都使得运用科学的统计工具来理解、预测和决策变得尤为重要。本书，作为《经济数学——概率论与数理统计（第3版）》的配套学习辅导与习题选解，旨在为广大经济学专业的学生提供一套系统、深入且极具实践价值的学习方案。它不仅是对原教材内容的精炼提炼，更是对学习过程中可能遇到的疑难点进行梳理，并通过精选的习题，引导读者将理论知识融会贯通，切实应用于经济实践。 本书的编写遵循了严谨的学术精神与贴近教学实践的原则。在内容编排上，我们紧密围绕原教材的章节体系，力求做到逻辑清晰、条理分明。每一个核心概念的引入都伴随着详尽的阐释，力求让初学者也能迅速建立起对抽象数学概念的直观理解。我们深知，概率论与数理统计的许多概念，如随机变量的分布、期望、方差、大数定律、中心极限定理等，对于初学者而言可能显得较为抽象。因此，本书在介绍这些概念时，并非简单地罗列定义和公式，而是通过生动形象的语言、贴近经济生活实际的例子，将抽象的数学语言转化为易于理解的经济学含义。例如，在讲解期望时，我们会结合投资回报的例子，说明期望值如何反映一种平均收益的预期；在讨论方差时，则会联系股票价格的波动性，解释方差如何度量风险程度。 在学习辅导部分，我们特别注重对学生学习过程中常见困惑的解答。许多学生在学习概率论时，容易混淆离散型随机变量与连续型随机变量的区别，或是在理解条件概率、边缘概率时遇到障碍。本书针对这些薄弱环节，提供了多角度的解读和辨析。对于容易混淆的概念，我们会通过对比分析，点明其异同之处，并给出清晰的界定。例如，在讲解条件概率时，我们会特别强调其与联合概率、边缘概率之间的内在联系，并通过具体的经济场景，如“在已知某行业产量的情况下，某种原材料价格上涨的概率”，来帮助学生理解条件概率的实际意义。 对于概率分布，本书的讲解也力求深入浅出。无论是基础的二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布，还是在经济学中应用广泛的t分布、F分布、卡方分布，我们都力求阐述其概率密度函数（或概率质量函数）的由来、其关键参数的意义，以及在不同经济情境下的适用性。我们还会详细介绍这些分布的图形特征，以及它们之间的相互关系，例如正态分布作为多种分布的极限形式，以及t分布、F分布、卡方分布如何从正态分布导出，并在统计推断中发挥重要作用。 在数理统计部分，本书的辅导内容也同样详实。参数估计是数理统计的基石，无论是点估计还是区间估计，都涉及复杂的计算和严谨的逻辑。本书在讲解矩估计法和最大似然估计法时，会详细分析其估计思想、推导过程，并结合经济学中的具体应用，如使用历史数据估计某商品的需求弹性系数，或估计某个经济模型的参数。在区间估计部分，我们会深入解释置信区间的含义，强调其并非某个特定参数的取值范围，而是包含真实参数的概率。同时，我们还会详细介绍如何构建针对不同参数和不同分布的置信区间，并指导读者如何根据实际问题选择合适的置信水平。 假设检验是数理统计中另一核心内容，也是应用最为广泛的部分。本书在讲解各种假设检验方法时，不仅仅是给出检验步骤，更注重引导读者理解检验的逻辑。从原假设、备择假设的设定，到检验统计量的构造，再到P值的计算与解释，每一步都力求清晰透彻。我们会区分单边检验与双边检验，讲解I类错误和II类错误的含义，以及如何权衡两者的关系。特别地，在讲解与经济学相关的假设检验，如检验某个经济政策是否对通货膨胀率产生了显著影响，或检验两种不同的营销策略在销售额上是否存在显著差异时，本书会提供详细的建模思路和解释，帮助学生将抽象的统计检验转化为具体的经济学分析。 本书在习题选解部分，更是下足了功夫。我们深知，理论学习的最终目的是为了能够运用，而习题则是检验和巩固学习成果的最佳途径。本书精选的习题，涵盖了从基本概念的理解到复杂模型的构建与分析的各个层面。这些习题不仅仅是原教材的简单复制，而是经过精心挑选和设计，力求体现概率论与数理统计在经济学中的典型应用场景。 习题的选解部分，我们强调的是“解”的思路与方法，而非简单的答案罗列。对于每一道习题，我们都会提供详细的解题步骤，并对关键的思考过程进行解释。我们会分析题目中的已知信息和待求量，指出其所属的概率分布或统计模型，然后选择合适的数学工具和统计方法进行求解。在解题过程中，我们会适时穿插相关的理论回顾，提醒读者注意可能出现的陷阱或容易出错的地方。例如，在解决一个涉及多维随机变量的问题时，我们会先引导读者分析其联合分布的性质，再根据题目要求计算边缘分布、条件期望等。在统计推断的习题中，我们会详细解释如何根据样本数据构建统计量，并利用其分布性质进行假设检验或参数估计。 本书的习题涵盖的范围十分广泛，包括但不限于： 概率部分： 离散型与连续型随机变量的分布律/密度函数及其性质，数学期望与方差的计算，联合分布、边缘分布、条件分布的求解，随机变量函数的分布，大数定律与中心极限定理的应用，马尔可夫链及其在经济系统中的建模。 数理统计部分： 样本统计量的构造与分布，参数的点估计（矩估计、最大似然估计）与区间估计，假设检验（t检验、F检验、卡方检验、Z检验）及其在经济数据分析中的应用，方差分析，回归分析（简单线性回归、多元线性回归）的基本原理与应用，时间序列分析的基础模型。 在解答这些习题时，我们始终以帮助读者培养独立解决问题的能力为宗旨。我们鼓励读者在尝试解答过程中，先独立思考，实在遇到困难时再参考我们的解题思路。对于一些较为复杂的习题，我们还会提供多种解题途径，或指出不同方法之间的优劣，以开阔读者的视野。 此外，本书在编写过程中，特别注重与现代经济学研究前沿的结合。例如，在讲解回归分析时，我们不仅会介绍经典的一元和多元线性回归，还会对一些在实证经济学研究中常用的模型变体（如带有虚拟变量的回归、交互项的回归）进行初步介绍，并给出相应的习题。在时间序列分析部分，我们也会触及一些基础模型，为读者进一步深入学习ARIMA模型、GARCH模型等打下基础。 总而言之，《经济数学——概率论与数理统计（第3版）学习辅导与习题选解》并非一本简单的“答案书”，而是一本旨在帮助读者深入理解概率论与数理统计核心概念，掌握科学的分析方法，并能将这些知识灵活应用于解决经济学实际问题的“学习伙伴”。我们希望通过本书的陪伴，每一位经济学子都能克服学习中的挑战，在严谨的数理逻辑中，发现经济运行的奥秘，为未来的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和用纸质量也令人印象深刻，这在学术辅导类书籍中并不常见。纸张的厚度适中，即使用钢笔书写或标记重点也不会轻易洇墨，这对于经常需要“圈点批注”的我来说非常重要。封面设计虽然是内敛的蓝色系，但其纹理和光泽处理得很有质感，拿在手里感觉沉甸甸的，让人觉得这本书的内容也是厚重且值得信赖的。而且，作为一个长期与纸质书打交道的人，我非常看重书籍的耐用性。书脊的粘合处理看起来很牢固，即使频繁翻阅查找特定公式或例题，也无需担心书页松散的问题。总而言之，从阅读体验到内容深度，这本辅导书在各个层面都体现出一种对读者的尊重和对知识的敬畏，它不仅仅是一本解题手册，更像是一份精心准备的学术伙伴。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏爱动手实践的学习者来说，习题部分的质量直接决定了一本书的价值。很惊喜地发现，这本书的习题设计是真正做到了与理论知识点紧密配合的。它不是简单地重复课本上的例题，而是设置了不同梯度的练习题：从基础概念的辨析题，到中等难度的计算应用题，再到最后几道需要综合运用多个章节知识的“挑战题”。这种结构设计非常科学，它允许学习者在掌握了基础后，能够逐步提升自己的思维强度。特别是那些“选解”部分，很多题目都有详细的解题思路剖析，而不仅仅是给出最终答案。我特别喜欢看它解析中对于“错误思路”的分析，这能帮助我提前避开常见的思维陷阱，这种“带着镣铐跳舞”的讲解方式，比单纯告诉你“这样做是正确的”要深刻得多。它教会的不是解题的套路，而是解决问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅到关于随机变量与概率分布那几章时，我发现作者在对各种经典分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的讲解上，展现出了极高的教学功力。以往我总是记不住这些分布的适用场景和参数含义，但这里的讲解，仿佛是用清晰的逻辑链条将它们串联了起来。它不仅仅是罗列了概率质量函数和概率密度函数，更重要的是，它通过大量的实际案例剖析，比如保险理赔、质量控制中的缺陷率分析等等，让你真切地感受到这些抽象函数在现实世界中的“生命力”。尤其值得称赞的是，在讲解中心极限定理这种核心却又容易让初学者混淆的知识点时，作者没有采用一笔带过的讲法，而是用图示和生动的比喻，将“大量独立同分布随机变量之和趋向于正态分布”的过程描述得非常直观和易于接受。这套书的用心之处，就在于它能把“讲透”放在第一位，而不是一味追求知识点的覆盖面，这对于打牢基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对数学辅导书的“设计感”不太抱太大希望，总觉得它们不过是知识点的堆砌。但这本辅导书在章节间的过渡处理上，展现出了一种流畅的叙事感。它不像一本冷冰冰的工具书，更像是一位耐心的导师在引导你探索。比如，从描述性统计量过渡到推断统计时，它巧妙地引入了一个关于“样本代表性”的讨论，这个铺垫使得后续关于抽样分布的介绍显得水到渠成，合乎逻辑。在处理数理统计中的参数估计（如矩估计和极大似然估计）时，它把两种方法的优劣势做了非常清晰的对比，而不是让读者自己去体会那种微妙的差异。这种结构上的精心布局，让学习过程不再是零散知识点的碎片化记忆，而是一个有机的知识体系构建过程，极大地提升了我的学习效率和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本新版教材的封面设计真是让人眼前一亮，那种稳重大气又不失活泼的蓝色调，立刻就给人一种专业、可靠的感觉。我一直以来都在寻找一本能够把枯燥的数学理论讲得生动有趣的书，很多旧教材不是排版陈旧，就是语言过于晦涩难懂。这本辅导书的排版明显是下了功夫的，字体大小和行间距处理得非常恰到好处，长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。更重要的是，它在知识点的梳理上，似乎有着一种独特的匠心。比如，它在引入每一个新概念之前，都会有一个简短的“生活化”引入，这对于我这种数学基础稍微薄弱的学习者来说，简直是福音。它不像有些教科书那样上来就抛出一堆公式，而是先搭建一个直观的理解框架，让你知道“为什么学这个”，而不是仅仅“怎么学这个”。这种循序渐进的引导方式，极大地降低了初学者的畏难情绪，让人觉得概率论和数理统计并非遥不可及的象牙塔里的知识，而是可以应用于我们日常决策的实用工具。