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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• 第三版
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店铺： 阜宁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：25668390550

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》 内容简介 本书是为配合《经济数学——概率论与数理统计（第3版）》教材的学习而编写的辅导用书，旨在帮助广大读者深入理解教材内容，掌握概率论与数理统计的基本理论和方法，并提高分析和解决实际问题的能力。本书内容详实，条理清晰，紧密围绕教材的章节结构展开，力求做到理论讲解与习题解答的有机结合。 第一部分：导论与概率论基础 本书的开篇将带领读者进入概率论与数理统计的宏观世界，阐述其在经济学、管理学、工程技术等众多领域的广泛应用，强调其作为一门重要的定量分析工具的价值。 随机现象与概率的基本概念： 详细介绍随机事件、样本空间、概率的定义（古典概型、统计概型、公理化定义）及其基本性质。通过大量的实际案例，例如抛掷硬投掷硬币、抽取产品合格率等，生动地揭示随机现象的本质。我们将深入探讨概率的运算，包括加法法则、乘法法则以及条件概率的概念，为后续的学习打下坚实基础。条件概率作为理解独立事件和贝叶斯定理的关键，将进行重点讲解。 随机变量及其分布： 引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量，我们将重点讲解其概率分布（如二项分布、泊松分布）的特点、参数的意义以及实际应用。对于连续型随机变量，我们将深入探讨其概率密度函数和累积分布函数，详细介绍常见的分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（伽马分布、贝塔分布等），并着重分析正态分布在自然科学和经济社会现象中的核心地位。 多维随机变量及其分布： 进一步将概率论的视角拓展到多个随机变量同时出现的场景。我们将介绍联合分布函数、边缘分布函数以及条件分布的概念。重点分析两个随机变量的联合分布，包括离散型和连续型情况下的联合概率分布，以及它们各自的边缘分布。此外，还将深入探讨随机变量的独立性，以及协方差和相关系数在刻画随机变量之间线性关系中的作用。 随机变量函数的分布： 探讨当一个或多个随机变量经过函数变换后，其新的分布如何确定。我们将介绍计算随机变量函数分布的常见方法，并结合具体的例子进行演示，帮助读者理解这一在实际问题分析中至关重要的技术。 第二部分：数理统计基础 在掌握了概率论的基本工具之后，本书将转向数理统计的部分，这是概率论在实际应用中的延伸。数理统计的核心在于如何从样本数据中推断总体的特征。 统计量与抽样分布： 引入统计量的概念，阐述其作为样本的函数，用于描述样本的某些特征。重点介绍样本均值、样本方差等常用统计量。在此基础上，我们将深入讲解抽样分布的概念，即统计量取值的概率分布。着重介绍中心极限定理及其在统计推断中的重要意义，以及样本均值和样本方差的抽样分布，为后续的参数估计和假设检验奠定基础。 参数估计： 探讨如何利用样本信息来估计总体的未知参数。本书将详细介绍两种主要的估计方法：点估计和区间估计。 点估计： 详细讲解矩估计法和最大似然估计法，分析它们的优缺点，并给出具体的应用实例。我们将探讨这些估计量的性质，如无偏性、有效性和一致性。 区间估计： 介绍置信区间和置信水平的概念，演示如何根据样本数据构造对总体均值、总体方差等参数的置信区间。我们将重点分析正态分布总体均值、方差的区间估计，以及当样本量较大时，由中心极限定理保证的近似区间估计。 假设检验： 这是一个核心的统计推断方法，用于检验关于总体参数的假设是否成立。我们将系统地介绍假设检验的基本原理和步骤，包括建立原假设和备择假设，确定检验统计量，计算检验的P值，以及根据显著性水平做出决策。重点讲解针对总体均值、总体方差的假设检验，以及比率的假设检验。同时，还将介绍卡方检验和F检验，这些在方差分析和拟合优度检验中扮演着重要角色。 第三部分：回归分析与方差分析 本部分将进一步拓展统计分析的工具，使读者能够处理更复杂的经济和管理问题。 相关与回归分析： 深入探讨变量之间的相关关系和因果关系。 相关分析： 介绍相关系数的概念，如何衡量两个变量之间线性关系的强度和方向，并进行相关系数的检验。 回归分析： 重点讲解一元线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的估计（最小二乘法）、回归方程的显著性检验以及回归方程的拟合优度检验（决定系数）。在此基础上，将初步介绍多元线性回归模型，以及如何处理多个自变量对因变量的影响。 方差分析（ANOVA）： 介绍如何通过比较不同组别的均值来判断分类变量对数值变量的影响。详细讲解单因素方差分析的原理、计算方法和结果的解释。我们将展示如何使用方差分析来检验多个总体均值是否存在显著差异，并在经济学和管理学中找到具体的应用场景，例如不同营销策略对销售额的影响，不同教学方法对学生成绩的影响等。 第四部分：习题选解 本书最核心的特色之一在于其丰富的习题选解。每一章节的理论讲解之后，都精选了大量典型、有代表性的习题，涵盖了从基本概念的理解到复杂问题的求解。 覆盖面广： 习题的来源广泛，包括教材配套练习、历年考试真题以及作者根据教学经验设计的原创题目，力求全面覆盖概率论与数理统计的各个知识点。 难度梯度： 习题难度设计了清晰的梯度，从基础概念的巩固到综合应用的提升，满足不同水平读者的学习需求。 详尽解析： 每一道习题都提供了详细的解答过程，不仅给出最终答案，更重要的是清晰地展示了解题思路、所使用的公式和定理、以及关键步骤的推导。对于一些易错点或难点，还附有专门的解释和提示，帮助读者举一反三，避免重复犯错。 技巧点拨： 在一些习题的解答过程中，会穿插介绍解题技巧、常见误区以及如何选择合适的统计方法，这些“点拨”对于提高读者的解题效率和准确性至关重要。 应用导向： 许多习题结合了经济学、金融学、管理学等相关领域的实际案例，使读者在练习中体会概率论与数理统计工具的实际应用价值，培养解决实际问题的能力。 学习辅导与建议 本书在讲解理论知识时，力求通俗易懂，避免过于艰深的数学推导，但又不失严谨性。同时，对于一些需要特别注意的概念和方法，都进行了强调和辨析。 理论与实践结合： 鼓励读者在学习理论知识的同时，积极思考其在实际问题中的应用，并通过完成习题来巩固和深化理解。 循序渐进： 学习过程应遵循由浅入深、由易到难的原则，充分理解每个概念和方法的基础后再进行更复杂的学习。 主动思考： 阅读辅导材料不是被动接受，而是要主动思考，尝试自己推导公式，理解定理的证明思路，并积极参与到习题的解答过程中。 回顾与总结： 在完成一个章节的学习后，应及时回顾本章的重点内容，并尝试用自己的话总结关键概念和公式，形成知识体系。 本书希望通过理论的系统讲解和习题的精细剖析，成为广大读者学习《经济数学——概率论与数理统计（第3版）》过程中不可或缺的得力助手，帮助大家扎实掌握这门重要的学科，并为未来在经济和管理领域的学习与工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《经济数学-概率论与数理统计(第3版)学习辅导与习题选解》的时候，我抱持着一种忐忑的心情，毕竟“学习辅导”这几个字，总让人联想到枯燥乏味的填鸭式教学。然而，翻开书页，我却发现我的担忧是多余的。这本书给我的感觉更像是一个经验丰富的导师，他不会直接把答案喂给你，而是通过循循善诱，引导你去思考，去发现。比如，在讲解某些统计推断的原理时，书中会先提出一个实际问题，然后引出相应的统计量，再一步步分析其性质和分布，最后给出推断的结论。整个过程非常流畅，逻辑性极强，让我能够理解“为什么”要这么做，而不是仅仅记住“怎么”做。而且，书中对于一些容易混淆的概念，会用对比的方式来阐述，比如正态分布和t分布的区别，卡方分布的用途等等，这些辨析做得非常到位，有效避免了我在学习过程中可能出现的误区。虽然有时候觉得书中对于一些较难的理论，在引入时可以再多一些铺垫，或者提供一些更直观的类比，但总体而言，这本书的讲解风格既有学术的严谨性，又不失教育的智慧，让我觉得学习过程是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，最初选择这本书是因为它的名字里带了“经济数学”和“经济”字样，想着应该会比较贴合我的专业学习。拿到书后，我首先关注的是它的排版和设计。不得不说，这本书在这方面做得相当不错，字体清晰，图表规范，页面设计也很简洁大方，长时间阅读也不会感到疲劳。我尤其喜欢书中对重要概念和公式的突出显示，方便我快速定位和复习。在内容方面，这本书的深度和广度都达到了一个相当高的水平。它既包含了概率论与数理统计的基础知识，又涉及了一些更高级的内容，比如多重回归、时间序列分析等，这对于我这种想要打下扎实基础并进一步拓展学习的学生来说，非常有吸引力。书中对一些理论的阐述，虽然有时候略显理论化，但配以清晰的图示和详细的例题，还是能够帮助我理解。不过，我觉得书中对于一些前置知识的说明可以更充分一些，比如，对于一些初学者可能不熟悉的矩阵运算或微积分知识，可以稍微详细地介绍一下，这样可以降低学习的门槛。总的来说，这本书是一本内容丰富、设计精良的学习资料，值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

这本《经济数学-概率论与数理统计(第3版)学习辅导与习题选解》真是让我又爱又恨。爱它是因为它结构清晰，条理分明，理论讲解到位。每次遇到一个新概念，书本都能循序渐进地带入，从最基础的定义讲到其在经济学中的应用，让我这个初学者也能慢慢理解。尤其是一些核心概念，比如条件概率、贝叶斯定理，书中都花了相当大的篇幅去解释，并且辅以形象的比喻，这点非常赞。我特别喜欢它对一些复杂公式的推导过程，一步步分解，让我不再被那些抽象的符号吓到，而是能真正理解它们是怎么来的。而且，书中穿插的例子也很有针对性，很多都是我们经济学专业会遇到的实际问题，读起来感觉特别贴切，也更能体会到概率论与数理统计在实际中的价值。不过，也正因为它的严谨和详尽，有时候会感觉内容有点过于密集，消化起来需要花费不少时间和精力。特别是某些章节，理论性太强，不结合习题练习，光看书很难完全掌握，需要反复琢磨，甚至查阅其他资料辅助理解。总的来说，对于想要深入学习这门课程的学生来说，这本书无疑是宝贵的财富，但前提是你得有足够的耐心和毅力去啃下这些硬骨头。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它对理论与实际的结合做得相当到位。作为一名学习经济学的学生，我一直很关注如何将这些抽象的数学工具应用到经济分析中。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是罗列公式和定理，而是花了大量篇幅去讲解这些理论在经济学中是如何被应用的。例如，在讲到回归分析时，书中不仅详细讲解了最小二乘法的原理，还分析了如何利用回归模型来预测经济变量，如何检验模型拟合优度，以及如何解释回归系数的经济含义。这些例子都非常贴近我们经济学专业的需求，让我能够真切地感受到概率论与数理统计的实用价值。我特别喜欢书中对一些经典经济学模型的推导，比如线性回归模型，以及在这些模型中如何运用数理统计的知识进行参数估计和假设检验。这不仅加深了我对统计方法的理解，也让我对经济学模型有了更深入的认识。唯一的不足是，有些经济学应用案例的篇幅可以再增加一些，或者提供一些更具挑战性的案例，这样能够进一步提升我的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教材不仅要讲清楚理论，更要能引导读者如何运用这些理论解决问题。这本书在这方面做得相当出色。它的习题部分设计得非常巧妙，从基础的概念验证题，到需要综合运用多个知识点才能解答的应用题，梯度设计得非常合理。我尤其喜欢那些“选解”部分，很多题目都不是简单的答案罗列，而是给出了详细的解题思路和步骤，甚至会分析不同的解法，指出其中的优劣。这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是及时雨。我常常会先尝试自己做一遍，遇到困难时再对照解析，从中学习到一些解题技巧和思维方式。有些题目，即使我做对了，看了解析后也会发现有更简洁、更巧妙的解法，这极大地拓展了我的解题思路。而且，书中的习题覆盖面很广，几乎涵盖了概率论与数理统计的各个主要知识点，练习下来，我对整体的掌握程度有了清晰的认识。当然，偶尔也会遇到一些题目，感觉难度跳跃比较大，或者解析不够细致，需要自己再去其他地方找类似的题目来巩固。但这并不影响我对这本书整体的高度评价，毕竟，能够提供如此丰富且有价值的练习资源，实属不易。