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出版者:高等教育出版社

作者:叶子祥 于信 宿金勇

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2002-1

价格:13.60元

装帧:

isbn号码:9787040106527

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 应用数学
• 数学模型
• 经济分析
• 计量经济学
• 优化方法
• 线性代数
• 微积分
• 概率论
• 统计学

《现代社会统计学原理与实践》 内容概述： 本书旨在深入浅出地介绍现代社会统计学的基础理论、核心方法以及在多元化社会情境下的实际应用。我们不触及经济学应用数学的任何特定范畴，而是将焦点放在如何运用统计学工具来理解、分析和解释复杂的社会现象。全书内容围绕数据收集、整理、描述、推断和建模展开，旨在培养读者严谨的科学思维和数据分析能力，使其能够独立地对社会数据进行科学的评估和解读。 第一部分：统计学基础与数据探索 第一章：统计学导论 本章将清晰界定统计学的概念、目标及其在现代社会研究中的重要性。我们将探讨描述性统计与推断性统计的区别，介绍不同类型的数据（如定性数据、定量数据）及其测量尺度，并简要梳理统计学发展的历史脉络，为后续的学习奠定坚实的理论基础。本章不会涉及任何与数学模型或经济学相关的概念。 第二章：数据收集与抽样方法 本章将详细阐述各种可靠的数据收集技术，包括问卷调查、访谈、观察法、实验设计等。重点在于如何设计科学的抽样方案，以确保样本的代表性和有效性，从而保证统计推断的准确性。我们将深入探讨概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、滚雪球抽样）的优缺点及适用场景，并提供具体的操作指南，帮助读者避免常见的抽样偏差。 第三章：数据的整理与可视化 本章聚焦于原始数据的组织和呈现。我们将介绍如何对收集到的数据进行清洗、编码和分类。随后，将着重讲解各种统计图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图）的绘制方法及其在数据洞察中的作用。通过直观的可视化手段，读者将学会如何快速识别数据的分布特征、趋势和异常值，为后续分析做好准备。 第二部分：描述性统计分析 第四章：集中趋势的度量 本章将介绍描述数据中心位置的常用指标，包括均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。我们将详细阐述这些指标的计算方法、性质以及各自的适用条件。通过比较不同集中趋势度量下的数据特征，读者将能更深刻地理解数据的“典型”值。 第五章：离散程度的度量 本章将重点介绍衡量数据离散或分散程度的统计量，如极差、四分位距、方差、标准差和变异系数。我们将详细讲解这些指标的计算过程及其统计含义，并强调标准差在衡量数据波动性方面的重要性。理解离散程度有助于评估数据的稳定性与可靠性。 第六章：数据的分布特征 本章将深入探讨数据的分布形态，包括偏度（正偏、负偏、对称）和峰度（高瘦、平坦、正态）。我们将介绍如何通过直方图和偏度、峰度系数来识别数据的分布特征。此外，还将初步介绍正态分布这一重要的理论分布，以及其在统计推断中的基础性作用。 第三部分：推断性统计分析 第七章：概率论基础 本章将为推断性统计提供必要的概率论支撑。我们将解释概率的基本概念、事件的独立性与互斥性、条件概率和贝叶斯定理。同时，还将介绍概率分布的基本类型，如二项分布、泊松分布和正态分布，并讲解它们在模拟和预测社会现象中的作用，但仅限于基础概念介绍，不涉及复杂计算模型。 第八章：抽样分布与中心极限定理 本章是推断性统计的核心。我们将深入阐述抽样分布的概念，重点讲解样本均值的抽样分布。我们将详细介绍中心极限定理，并说明其在构建置信区间和进行假设检验中的基石作用。理解抽样分布是连接样本信息与总体参数的关键。 第九章：参数估计 本章将介绍如何利用样本数据来估计未知的总体参数。我们将详细讲解点估计和区间估计的原理与方法。重点介绍置信区间的构建，包括单个总体均值、比例的置信区间的计算和解释。读者将学会如何根据数据的变异性和样本量来确定估计的精度。 第十章：假设检验基础 本章将系统介绍假设检验的逻辑和步骤。我们将解释原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，以及P值的概念和应用。重点讲解单个总体均值、比例的Z检验和T检验，并解释第一类错误（α）和第二类错误（β）的含义。 第四部分：常用统计方法在社会研究中的应用 第十一章：方差分析（ANOVA） 本章将介绍如何使用方差分析来比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。我们将深入讲解单因素方差分析的原理、F统计量的计算及其在社会学、心理学、教育学等领域中的应用案例，如比较不同教学方法对学生成绩的影响。 第十二章：相关与回归分析 本章将探讨变量之间的线性关系。我们将介绍相关系数（如Pearson相关系数）的计算与解释，并深入讲解简单线性回归模型。读者将学会如何建立回归方程，解释回归系数的含义，以及如何用模型预测变量的值。我们将专注于分析社会因素之间的关联性，例如收入与教育水平的关系。 第十三章：分类数据的统计分析 本章将专注于处理分类数据。我们将介绍卡方检验（χ²检验）在分析两个分类变量之间独立性或关联性方面的应用，并提供实际案例，如分析性别与政治倾向之间是否存在关联。同时，也将介绍一些描述分类变量的常用方法。 本书特点： 理论与实践并重： 结合大量社会研究中的真实案例，帮助读者理解抽象的统计概念。 清晰易懂的语言： 避免使用过于专业的数学术语，力求通俗易懂。 注重统计思维： 强调数据分析的逻辑和方法论，培养读者的批判性思维。 适用范围广： 适用于社会学、心理学、教育学、公共管理、传播学等多个社会科学领域的学生和研究人员。 本书绝不涉及任何经济应用数学的理论、模型或计算方法。它是一本专注于社会科学研究方法论的统计学入门读物。

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《经济应用数学》这本书，像是一扇为我打开的，通往经济学深层世界的大门。我之前阅读的一些经济学书籍，更多地侧重于理论的阐述，虽然内容丰富，但常常让我觉得“隔靴搔痒”，难以触及问题的本质。而这本书，则用数学的严谨和逻辑，让我看到了经济学理论背后的骨架。作者在讲解“成本”和“收益”的时候，并没有仅仅停留在概念层面，而是通过详细的数学推导，让我看到了如何精确地计算边际成本、平均成本，以及如何通过比较边际收益和边际成本来做出最优决策。我尤其喜欢书中关于“风险”和“不确定性”的讨论。在现实世界中，我们面对的大多数经济决策都伴随着风险，而这本书用概率分布、期望值等数学工具，为我们提供了一种量化和管理风险的方法。我记得在讲解“期望效用理论”时，作者用了一个非常贴切的例子，说明了为什么人们在面对风险时，可能会做出与直觉不同的选择。这种将抽象的心理学概念与严谨的数学模型相结合的方式，让我感到非常新颖和震撼。而且，这本书在讲解每个数学工具的应用时，都会提供非常具体的经济学场景，让读者能够立刻感受到数学的实用价值。它不是一本孤立的数学书，也不是一本孤立的经济学书，而是一本真正意义上的“应用”之书，将两种学科的精髓融为一体。读完这本书，我感觉自己对经济学研究的思路有了全新的认识，并且对未来进一步深入学习经济学充满了信心。

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这本书的出现，仿佛是在我一片混沌的经济学知识海洋中点亮了一盏明灯。长久以来，我一直对经济学理论的抽象性感到些许困惑，那些看似精妙的公式和模型，总让我觉得与现实世界之间隔着一层难以逾越的屏障。而《经济应用数学》这本书，恰恰就弥合了这一鸿沟。它并非仅仅罗列枯燥的数学符号，而是将数学语言巧妙地融入到经济学的核心问题之中。读到关于宏观经济模型的部分，我才真正理解了不同经济变量之间是如何相互作用，又是如何通过数学模型来预测和分析经济周期的。书中对弹性概念的讲解，更是让我茅塞顿开，原来价格、需求、供给之间的微妙关系，都可以用如此直观且严谨的数学工具来衡量。举例来说，当书本详细解析如何利用导数来计算边际效用和边际成本时，我仿佛看到了消费者如何做出最优选择，企业如何决定生产规模，这些曾经模糊的概念瞬间变得清晰可辨。更让我印象深刻的是，作者并没有停留在理论层面，而是通过大量现实世界的案例，比如金融市场的风险管理、国际贸易的均衡分析，来展示数学工具的强大应用力。这些案例的选择非常有代表性，涵盖了经济学研究的多个重要领域，让我深刻体会到数学作为经济学“通用语言”的魅力。我尤其喜欢书中关于博弈论的章节，它用生动的语言和形象的比喻，解释了理性决策者之间如何互动，以及在这种互动中可能出现的各种策略和结果。这让我意识到，经济学研究的远不止是简单的供需关系，更包含了人与人之间复杂的博弈过程。整本书读下来，我感觉自己像是完成了一次系统性的“经济学思维训练”，不仅提升了对经济理论的理解深度，更重要的是，我学会了如何用一种更加量化、更加严谨的方式去思考和分析经济现象。它让我不再仅仅是被动接受知识，而是能够主动地去运用知识，去探究问题的本质。

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这本书就像一本“经济学瑞士军刀”，为我提供了解决各种经济问题的工具箱。我之前对一些复杂的经济概念，比如“最优控制论”或者“信号博弈”，总是觉得望而却步，但《经济应用数学》这本书，用非常清晰的逻辑和易于理解的例子，将这些概念逐一拆解。例如，在讲解“最优控制论”时，作者用一个关于企业如何制定生产计划以最大化利润的例子，让我看到了如何运用动态规划等数学方法，来解决这类复杂的多阶段决策问题。这种将抽象的数学理论与实际的经济决策相结合的方式，让我感到非常实用。我特别欣赏书中在讲解“信息经济学”时，对“信息不对称”问题的数学建模。作者通过构建模型，清晰地展示了信息不对称如何导致市场失灵，以及如何通过“信号传递”或“筛选”等机制来缓解这一问题。这让我看到了，数学工具是如何帮助我们揭示市场运作中的深层机制。而且，这本书在讲解每一个数学概念时，都会立即关联到具体的经济学应用，避免了知识的碎片化。它不是一本纯粹的数学教材，也不是一本纯粹的经济学教材，而是一本真正意义上的“应用”之书，将两种学科的精华融为一体。读完这本书，我感觉自己对经济学问题的理解上了一个新的台阶，不再只是停留在定性的描述，而是能够进行量化的分析和严谨的推理。

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这本书给我最大的启发，就是它让我看到了经济学研究的“量化”趋势。我之前觉得，经济学只是研究一些宏观的经济指标，或者一些定性的理论，但《经济应用数学》这本书，则让我明白，量化分析才是经济学研究的未来。作者在讲解“宏观经济模型”时，并没有仅仅停留在文字描述，而是通过对IS-LM模型、AD-AS模型等经典模型的数学推导，让我看到了如何通过量化的工具来分析宏观经济政策的效果，以及如何预测经济的长期发展趋势。这种量化的分析方法，让我对宏观经济的理解上升到了一个新的高度。我特别欣赏书中在讲解“计量经济学”时，对“模型检验”和“假设检验”的详细阐述。作者通过对统计检验方法的介绍，让我看到了如何通过科学的方法来判断一个经济模型的有效性，以及如何评估经济变量之间关系的显著性。这让我意识到，经济学研究不仅仅是建立模型，更重要的是要对模型进行严格的检验和评估。而且，这本书在讲解每一个数学概念时，都会立即关联到具体的经济学应用，避免了知识的碎片化。它不是一本纯粹的数学教材，也不是一本纯粹的经济学教材，而是一本真正意义上的“应用”之书，将两种学科的精华融为一体。读完这本书，我感觉自己对经济学问题的理解上了一个新的台阶，不再只是停留在定性的描述，而是能够进行量化的分析和严谨的推理。

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《经济应用数学》这本书，为我揭示了经济学研究的“科学”本质。我一直以为经济学只是研究钱和物的学问，但这本书让我明白，它更是一门关于“选择”和“决策”的科学，而数学正是这门科学的通用语言。作者在讲解“效用论”时，并没有止步于“偏好”的描述，而是通过序数效用和基数效用的概念，以及无差异曲线和预算线的绘制，让我看到了消费者如何在有限的资源下做出最优选择。这种严谨的数学表达，让我对“理性人”的假设有了更深的理解。我尤其喜欢书中关于“纳什均衡”的讲解。它用清晰的逻辑和生动的例子，让我看到了在多个决策者相互影响的情况下，如何找到一种稳定的策略组合。这让我意识到，经济学研究的远不止是简单的供需关系，更包含了人与人之间复杂的博弈过程。书中对“动态经济学”的探讨，也让我耳目一新。我之前一直觉得经济模型都是静态的，但这本书让我看到了如何运用微分方程和差分方程等工具，来分析经济变量随时间的变化，以及经济系统如何从一个状态演变到另一个状态。这种动态的视角，让我对经济的周期性波动和长期增长有了更深刻的认识。总而言之，这本书让我看到了数学在经济学研究中的强大力量，它不仅能够帮助我们描述经济现象，更能够帮助我们解释经济现象，甚至预测经济发展趋势。

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《经济应用数学》这本书，让我对经济学研究的严谨性和科学性有了全新的认识。我之前阅读的一些经济学书籍，虽然内容丰富，但常常因为缺乏数学的支撑，显得不够精确。这本书则恰恰相反，它用严谨的数学语言，为我们构建了一个清晰的经济学世界。例如，在讲解“福利经济学”时，书中通过对帕累托最优和卡尔多-希克斯效率的数学定义，让我看到了如何在数学上判断一个经济配置是否有效率，以及如何通过量化分析来评估政策的福利效应。这种严谨的数学表达，让我对经济学中的“最优”和“效率”有了更深刻的理解。我尤其喜欢书中关于“金融数学”的应用。它用概率论和随机过程等工具，来分析股票价格的波动、期权定价等问题，让我看到了数学如何在金融领域发挥巨大的作用。例如，书中对“布莱克-斯科尔斯期权定价模型”的介绍，虽然公式看起来有些复杂，但作者通过详细的推导过程和直观的例子，让我逐渐理解了这个模型的核心思想。这种将抽象的金融理论转化为具体的数学模型，让我能够更清晰地认识到金融市场的运行规律。总而言之，这本书让我看到了数学在经济学研究中的强大力量，它不仅能够帮助我们描述经济现象，更能够帮助我们解释经济现象，甚至预测经济发展趋势。

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当我翻开《经济应用数学》这本书时，我的期望值其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，经济学和数学的结合，听起来就充满了挑战性，我一直担心自己是否能驾驭得了。然而，这本书的开篇就给了我一个大大的惊喜。作者以一种非常接地气的方式，解释了为什么我们需要数学来理解经济学。他没有上来就抛出一堆公式，而是先从一些日常生活中我们都能遇到的经济现象入手，比如超市打折促销时，我们如何决定购买多少商品，或者在面对不同投资选项时，我们如何权衡利弊。通过这些贴近生活的例子，作者巧妙地引出了数学工具的应用必要性，让我觉得学习数学不再是一件遥不可及的事情，而是解决实际问题的一种有效手段。书中关于概率论和统计学的章节，更是让我大开眼界。我一直以为概率论只是用来解释抽奖结果或者抛硬币的，但这本书却向我展示了它在经济学分析中的核心作用。比如，在预测股票价格波动、评估保险风险，甚至是在理解通货膨胀的随机性时，概率和统计学的力量都显露无遗。作者通过清晰的图表和易于理解的文字，将复杂的统计模型变得触手可及。我记得在讲解回归分析的时候，书中用了一个非常经典的例子，分析了广告投入和销售额之间的关系，并且还考虑了其他可能影响销售的因素。这种严谨的分析方法，让我看到了如何从海量的数据中提取有价值的信息，并进行科学的预测。而且，这本书在讲解每一个数学概念时，都会立即关联到具体的经济学应用，避免了知识的碎片化。它不是一本纯粹的数学教材，也不是一本纯粹的经济学教材，而是一本真正意义上的“应用”之书，将两种学科的精华融为一体。读完之后，我感觉自己对经济学问题的理解上了一个新的台阶，不再只是停留在定性的描述，而是能够进行量化的分析和严谨的推理。

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坦白说，我一直对经济学中的“模型”感到有些畏惧，总觉得它们晦涩难懂，脱离实际。直到我读了《经济应用数学》这本书，我才发现，原来模型可以如此生动有趣，并且如此富有洞察力。作者在讲解过程中，非常注重培养读者的“模型思维”。他并不是简单地给出几个模型公式，而是引导读者一步步思考，为什么需要建立这样的模型，模型中的每一个变量代表什么经济含义，以及模型的结果又预示着什么。我特别喜欢书中关于“均衡”概念的讨论，无论是供需均衡、市场均衡，还是更复杂的宏观经济均衡，作者都通过图示和代数推导，将这个核心概念解释得清清楚楚。他甚至还探讨了不同类型的均衡，以及均衡如何受到外部冲击的影响。这让我明白，经济运行并非总是混沌一片，在许多情况下，它都趋向于某种稳定状态。书中对“优化”问题的处理也令我印象深刻。无论是个体消费者的效用最大化，还是企业的利润最大化，作者都利用微积分的工具，清晰地展示了如何找到最优解。我尤其记得关于“拉格朗日乘数法”的讲解，虽然这个方法听起来有些高深，但作者通过一个通俗易懂的例子，比如如何在有限的预算下购买最能满足自己需求的商品组合，让我一下子就理解了它的精髓。这种将抽象数学工具与具体经济行为联系起来的讲解方式，是我之前很少见到的。这本书不仅仅是教你一些数学公式，更是教你如何运用数学的逻辑去分析和解决经济问题。它让我看到了数学作为一种强大的思维工具，可以帮助我们更深入地理解经济世界的运行规律。读完这本书，我感觉自己对经济学研究的思路有了全新的认识，并且对未来进一步深入学习经济学充满了信心。

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这本书给我最直观的感受，就是它极大地提升了我分析经济问题的能力。我之前总是觉得，经济学研究要么是宏观的政策分析，要么是微观的企业决策，但《经济应用数学》这本书，则将这些看似庞杂的问题，用一套统一的数学语言串联了起来。例如，在讲解“通货膨胀”时，书中并没有简单地描述其危害，而是通过蒙特卡洛模拟等方法，展示了如何模拟通货膨胀对不同经济主体的影响，以及如何通过数学模型来评估不同货币政策的效果。这种将理论与模拟相结合的方式，让我对经济现象的理解上升到了一个新的高度。我尤其欣赏书中在讲解“计量经济学”模型时，那种循序渐进的逻辑。作者先从最简单的线性回归模型讲起，然后逐步引入多重回归、时间序列模型等，并且在每一个阶段都提供了丰富的经济学案例。这让我看到了，如何通过数学工具，从大量的经济数据中挖掘出隐藏的规律，并进行科学的预测。我记得书中关于“柯布-道格拉斯生产函数”的讲解，让我第一次真正理解了生产要素的投入如何影响产出，以及如何通过这个模型来分析技术进步对经济增长的贡献。这种将抽象的经济理论转化为具体的数学表达式，让我能够更清晰地认识到经济变量之间的相互关系。整本书读下来，我感觉自己像是完成了一次系统性的“经济学思维训练”，不仅提升了对经济理论的理解深度，更重要的是，我学会了如何用一种更加量化、更加严谨的方式去思考和分析经济现象。

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这本书带给我的，远不止是知识的增长，更是一种思考方式的转变。在此之前，我对经济学的一些概念，比如“市场失灵”或者“外部性”，总是停留在文字描述的层面，觉得它们有些虚无缥缈。但是，《经济应用数学》用精确的数学语言，将这些概念具象化了。例如，在讲解“外部性”时，书中通过对污染成本的量化分析，清晰地展示了当某个经济活动对第三方产生负面影响时，市场机制是如何失效的，以及如何通过数学模型来计算最优的税收或者补贴政策。这种量化的分析，让我对这些看似抽象的概念有了切实的感知，仿佛我能够“看到”经济问题的实际影响。书中对“时间价值”的讲解，也让我耳目一新。我之前一直认为，今天的100块钱和明天的100块钱价值是相同的，但这本书通过详细介绍折现率和复利的概念，让我深刻理解了货币的时间价值。在分析投资项目、评估长期合同，甚至是在理解政府债务时，货币的时间价值都扮演着至关重要的角色。作者用清晰的图表和公式，将这个概念的逻辑梳理得井井有条。让我印象深刻的是，书中还探讨了不同类型的利率模型，以及它们如何影响经济决策。这种对细节的深入挖掘，让我觉得这本书的价值远超一般入门读物。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“为什么”以及“如何”去分析。我感觉到，读完这本书，我不再是那个只能被动接受经济学解释的读者，而是能够开始主动地去构建自己的经济学分析框架。

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