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： 盱眙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：25981296856

包装：平装

开本：16

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《概率论与数理统计：理论精粹与实战演练》 洞悉随机世界的奥秘，掌握数据分析的利器 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展的重要引擎。而理解和驾驭数据背后蕴藏的规律，则离不开概率论与数理统计这两门核心学科。它们如同精密而强大的分析工具，帮助我们从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，预测未来趋势，并为科学决策提供坚实依据。 本书旨在引领读者深入探索概率论与数理统计的精髓，不仅涵盖了理论知识的严谨构建，更注重培养将理论应用于实际问题的分析能力。我们相信，学习这两门学科，不应仅仅停留在公式的记忆和定理的推导，而应是对思维方式的革新，是解决现实挑战的有力武器。 本书特色与内容亮点： 一、 全面而深入的理论体系构建 本书从最基础的概率概念出发，循序渐进地构建起完整的理论框架。 概率论部分： 随机事件与概率：我们从直观的日常现象出发，引入随机事件和样本空间的概念，帮助读者建立对随机性的初步认识。随后，深入讲解概率的定义（古典概型、统计概型、公理化定义），以及条件概率、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式等核心概念，为理解更复杂的随机现象打下坚实基础。 随机变量及其分布：本书详细区分离散型随机变量和连续型随机变量，并系统介绍它们的重要分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布、均匀分布等。我们不仅会给出这些分布的定义、性质和应用场景，还会深入剖析它们在实际模型中的意义。例如，在分析产品寿命、通信信号噪声时，指数分布和正态分布的运用将不再是抽象的公式，而是具体的解决之道。 多维随机变量：在许多实际问题中，多个随机变量之间可能存在相互影响。本书将引导读者理解联合分布、边缘分布、条件分布等概念，并深入讲解随机变量的独立性、协方差和相关系数。这些工具对于分析变量间的关系，如经济指标之间的联动，或医疗诊断中不同病症的共现性，至关重要。 大数定律与中心极限定理：这是概率论的基石，也是连接理论与实际的桥梁。本书将以清晰易懂的方式解释大数定律的意义，即大量独立同分布的随机变量的平均值趋向于其期望值，这解释了为何统计数据具有稳定性。而中心极限定理则揭示了，无论原始分布如何，大量独立随机变量之和（或平均值）的分布近似于正态分布。这极大地简化了许多统计推断的理论基础，例如在抽样调查中，样本均值的分布特性。 随机变量的数字特征：期望、方差、矩等是描述随机变量特性的重要指标。本书将详细讲解这些概念的计算方法和统计意义，帮助读者量化和比较不同随机变量的特征。 数理统计部分： 统计量与抽样分布：在数理统计中，我们从总体中抽取样本来推断总体的未知特征。本书将介绍各种常用的统计量（如样本均值、样本方差），并重点讲解它们在大样本和正态总体下的抽样分布，如 t 分布、χ² 分布和 F 分布。这些分布是进行统计推断的理论基础，例如在评估新药疗效的临床试验中，需要对两组患者的平均疗效进行比较，这便需要用到这些抽样分布。 参数估计：如何根据样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体方差）是数理统计的核心任务。本书将系统介绍点估计和区间估计的方法。在点估计方面，我们将讲解矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）。在区间估计方面，我们将推导各种参数的置信区间，并深入解释置信水平的含义，帮助读者理解估计的可靠性范围。例如，在市场调研中，估计目标消费群体的平均消费水平，并给出其置信区间，就能为营销策略的制定提供科学依据。 假设检验：假设检验是利用样本数据来判断某个关于总体参数的假设是否成立的方法。本书将系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常见方法，包括 U 检验、t 检验、χ² 检验和 F 检验等。我们将通过大量实例，演示如何根据具体问题构建原假设和备择假设，计算检验统计量，并根据 P 值或临界值做出统计决策。这在质量控制、医学诊断、金融风险评估等领域有着广泛的应用。例如，判断一种新的生产工艺是否能显著提高产品合格率，就需要进行假设检验。 回归分析：当研究两个或多个变量之间的数量关系时，回归分析是必不可少的工具。本书将从简单线性回归入手，深入讲解回归方程的建立、参数估计、模型拟合优度检验（如判定系数 R²）以及预测。在此基础上，我们将进一步介绍多重线性回归，探讨如何处理多个自变量对因变量的影响，并讨论共线性等常见问题。回归分析在经济预测、市场需求分析、科学实验数据拟合等方面扮演着重要角色。 方差分析（ANOVA）：当需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是首选方法。本书将介绍单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用，帮助读者理解如何通过分解总变异来评估不同因素对观测结果的影响。这在农业试验、工业实验设计、用户行为分析等领域中非常有用。 二、 注重思维方式的培养与逻辑链条的梳理 本书不只是公式的堆砌，更注重引导读者理解概念的由来、公式的推导过程及其背后的逻辑。我们力求： 概念清晰化：每一个核心概念都配以直观的解释和生动的比喻，确保读者能够深刻理解其内涵。 推导严谨性：重要公式的推导过程清晰完整，帮助读者掌握推导的技巧，并理解公式的数学基础。 逻辑关联性：章节之间、概念之间紧密相连，展现概率论与数理统计作为一个有机整体的内在联系，帮助读者构建完整的知识体系。 三、 理论与实践相结合的教学方法 理论学习的最终目的是解决实际问题。本书在理论讲解的同时，穿插了大量的应用案例和启发式问题，引导读者思考： 情境化学习：我们选取贴近生活、生产和科研的实际场景，将抽象的数学概念与具体问题联系起来，让读者感受到学科的实用价值。 启发式引导：在讲解过程中，我们善于提出问题，引导读者主动思考，而非被动接受。 问题导向：本书的组织结构紧密围绕解决实际问题展开，让读者在解决问题的过程中掌握理论知识。 四、 丰富的习题与精选的解析 实践是检验真理的唯一标准，也是掌握知识的必经之路。本书精选了大量具有代表性的习题，覆盖了从基础概念到综合应用的各个层面。 由浅入深：习题难度循序渐进，从基础题到综合题，满足不同层次的学习需求。 覆盖全面：习题类型多样，包括计算题、证明题、应用题等，全面检验读者的理解和应用能力。 精选习题解析：对于部分重点、难点习题，我们提供了详细的解题步骤和思路分析，帮助读者透彻理解解题方法，掌握解题技巧。这些解析不仅给出答案，更重要的是阐述“为什么”这样做，以及在类似问题中可以借鉴的通用方法。 易错点提示：在解析中，我们还会特别指出常见错误，帮助读者避免弯路。 谁适合阅读本书？ 本书是为高等院校本科生、研究生以及需要系统学习或复习概率论与数理统计的广大读者量身打造的。无论您是经济学、管理学、工学、理学、医学等专业的学生，还是在科研、数据分析、金融、保险、市场营销等领域工作的专业人士，本书都将是您掌握随机现象分析和数据处理能力的得力助手。 通过学习本书，您将能够： 深刻理解随机性及其规律，建立科学的概率思维。 熟练运用概率分布描述和预测随机现象。 掌握统计推断的基本方法，能够从样本数据中提取关于总体的有效信息。 能够构建和检验统计模型，为实际问题的分析和决策提供支持。 培养严谨的逻辑思维和解决复杂问题的能力。 翻开本书，让我们一同踏上探索随机世界、驾驭数据力量的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

最近入手了这本《经济数学-概率论与数理统计(第3版)学习辅导与习题选解》，说实话，刚拿到手的时候，它厚实的质感和略显学术的书名让我稍微有点紧张。我一直觉得概率论和数理统计是经济学学习中一块比较难啃的硬骨头，公式多、概念抽象，总担心自己理解不到位。但这本书的出现，无疑给我吃了一颗定心丸。它并非一本枯燥的理论堆砌，而是非常注重理论与实践的结合。翻开目录，就能看到章节安排非常合理，不仅涵盖了概率论和数理统计的基础知识，还特意加入了许多与经济学紧密相关的应用实例。比如，在讲解大数定律和中心极限定理时，书中就联系了风险管理、投资组合分析等实际问题，让我对这些抽象的理论有了更直观的感受。而且，每一章都配有详细的学习辅导，用通俗易懂的语言解释了复杂的概念，还列举了很多不同类型的例题，逐步引导我理解解题思路。这种由浅入深的讲解方式，让我在学习过程中感到更加自信，不再畏惧那些看似复杂的数学公式。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过不少关于概率论和数理统计的书籍，但真正让我觉得“好用”并且能够快速提升我理解和应用能力的，这本书绝对算得上数一数二。它的优点在于“解惑”能力极强。很多我在其他地方反复琢磨都不得其解的统计模型，在这本书里找到了清晰的解释。例如，在讲解回归分析时，书中详细阐述了各种假设条件的重要性，以及在模型不满足假设时如何进行修正。而且，它还贴心地提供了一些常用的统计软件在解决实际问题中的应用示例，这对于我这种需要将理论知识转化为实际操作的人来说，非常有价值。习题选解部分，选取的题目非常有代表性，涵盖了从基础到进阶的各种题型，而且解答非常详细，逻辑清晰。它不仅告诉我“怎么做”，更重要的是告诉我“为什么这么做”，让我能够举一反三，触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对那些只罗列公式、缺乏实际解释的教材感到头疼，尤其是面对像概率论这样高度依赖理解的学科。这本书的辅导部分恰恰弥补了这一点。它不仅仅是简单地解释了公式的推导过程，更重要的是阐释了每个公式背后的经济学意义以及在实际应用中的价值。例如，在介绍假设检验时，书中并没有停留在“拒绝域”、“P值”这些概念上，而是通过生动的例子，比如企业进行新产品定价的决策、金融市场风险的评估等，来展示如何运用假设检验来解决实际经济问题。这种“授人以渔”的教学方式，让我深刻理解了理论知识的实际用途，而不是死记硬背。此外，习题选解的部分更是让我受益匪浅。它精选了大量具有代表性的题目，并且对解题过程进行了详尽的剖析，很多地方的解释都比我之前看过的其他资料要深入和透彻。有些我曾经卡壳的题目，通过阅读这里的解法，豁然开朗，甚至发现了一些自己之前从未想过的解题技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排风格非常人性化，不像很多学术著作那样严肃刻板。它在讲解概念的时候，会穿插一些生动形象的比喻，比如在解释随机变量的期望时，就用一个掷骰子的游戏来类比，一下子就让这个抽象的概念变得容易理解。而且，书中对图表的运用也非常到位，很多复杂的统计分布图，通过清晰的标注和详细的解释，让原本枯燥的数据变得有生命力。我最欣赏的是它对“统计推断”这个核心内容的讲解。书中并没有直接抛出各种估计和检验的方法，而是先从“为什么需要统计推断”入手，结合实际经济现象，比如通过小样本数据来推断整体市场趋势，或者评估某个经济政策的效果，从而引发读者对统计推断的兴趣。然后，再逐步引入参数估计、区间估计、假设检验等内容。这种“因果”式的教学方法，让我能够更好地理解这些统计方法的逻辑基础和实际意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名自学者，我特别看重学习资料的引导性和条理性。这本书在这方面做得非常出色。它采用了一种非常清晰的学习路径，每一章都循序渐进，从基础概念引入，到复杂理论的讲解，再到实际应用的展示，逻辑链条非常完整。我最喜欢的是它在每一章末尾都提供了一个“重点梳理”和“易错点提醒”的版块。这就像一位经验丰富的老师在身边，能够及时帮我抓住关键知识点，避免走弯路。尤其是在处理一些容易混淆的概念时，比如似然函数和概率函数，书中通过对比和举例，让我彻底理清了它们的区别和联系。还有，习题选解的部分，它不仅仅是给出答案，而是详细展示了每一步的计算过程和推理逻辑，甚至还会提供多种解题思路，这对于我这样需要自己摸索的学习者来说，简直是无价之宝。它让我在练习中能够发现自己的不足，并有针对性地去改进。