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出版者:湖南大学出版社

作者:谢再新

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2008-9

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787811130928

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
• 优化理论
• 线性代数
• 微积分
• 概率论
• 统计学

《应用统计学原理与实践》 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，侧重于理论与实际应用的紧密结合。我们深知，在信息爆炸的时代，理解和运用统计学方法是进行有效决策、分析复杂现象和理解世界运行规律的关键能力。因此，《应用统计学原理与实践》不仅详尽阐述了统计学的基本概念和核心理论，更注重展示如何在经济学、管理学、社会科学乃至自然科学的真实场景中应用这些工具。 第一部分：统计思维的基石 本书的开篇将构建坚实的统计学基础。我们从描述性统计学入手，探讨如何有效地收集、整理和可视化数据。从频数分布到集中趋势和离散程度的度量，读者将学习如何用简洁的语言概括大量原始信息。随后，我们将引入概率论的基础知识，这是推断统计学的逻辑起点。泊松分布、二项分布、正态分布等核心概率模型将被深入剖析，特别是正态分布在实际中的极端重要性，将贯穿全书的讲解。 我们不会停留于纯粹的数学推导，而是通过大量贴近现实的案例，展示这些基础工具如何帮助我们理解随机性在经济活动和自然现象中的作用。例如，通过模拟股票价格的随机游走，来体会概率分布的实际意义。 第二部分：推断统计学的核心构建 推断统计学是本书的核心，它关注如何从样本数据中得出关于总体特征的可靠结论。本部分将详细介绍抽样理论，包括各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样等）的优缺点及其适用场景。 随后，参数估计的艺术将成为重点。读者将掌握点估计和区间估计的原理与方法，理解置信区间的实际含义——它代表了我们对未知总体参数的把握程度。最大似然估计法（MLE）作为现代统计推断的基石，也将被详细介绍，并通过实例展示其在参数估计中的优越性。 假设检验是统计推断的另一大支柱。我们将系统地讲解零假设与备择假设的建立、检验统计量的选择、P值的解读，以及Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的权衡。从Z检验、T检验到卡方检验，每种检验方法都配有详细的步骤和实际应用案例，例如检验某一新营销策略是否显著提升了销售额，或者判断不同地区人群的收入分布是否存在显著差异。 第三部分：关联性分析：回归模型的精深探究 现代数据分析的核心在于理解变量之间的关系，回归分析正是实现这一目标的主要工具。《应用统计学原理与实践》用大量的篇幅来深入探讨回归模型，从最基础的简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。 在线性回归部分，我们将细致地讲解最小二乘法的原理，如何诊断模型拟合的质量（如$R^2$的解释），以及如何检验回归系数的显著性。诊断性检验是确保回归模型可靠性的关键步骤，因此，本书会重点讲解残差分析、多重共线性、异方差性等常见问题的识别与处理方法，如使用稳健标准误或变量转换。 更进一步，本书将涵盖非线性回归模型和广义线性模型（GLM）。对于那些响应变量不服从正态分布的情况，如处理二元选择（是/否）或计数数据，逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归将作为强有力的替代方案被深入讲解。这些模型在市场细分、风险评估和政策效果评估等领域具有不可替代的作用。 第四部分：高级主题与数据探索 为了满足现代数据分析的复杂需求，本书在最后一部分拓展到更高级的统计技术和数据分析的前沿应用。 方差分析（ANOVA）将被用于比较三个或更多独立样本均值之间的差异，例如评估不同生产工艺对产品合格率的综合影响。我们将区分单因素、多因素以及重复测量方差分析。 时间序列分析是处理具有时间依赖性数据的关键领域。本书将介绍时间序列的基本概念，如平稳性、自相关性，并讲解ARIMA模型的构建思路和应用框架。虽然篇幅有限，但我们将为读者搭建起理解金融市场波动、经济指标预测等问题的统计学桥梁。 最后，本书将探讨非参数统计方法的价值。在数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，非参数检验（如秩和检验）提供了可靠的备选方案。 实践导向与软件应用 贯穿全书的特色在于其强烈的实践导向。我们坚信统计学知识只有在实践中才能真正掌握。因此，本书的每一章都配有“实践案例”和“软件操作指南”。我们不局限于特定的软件环境，而是提供通用的统计学原理应用框架，并通过主流统计软件（如R或Python的统计库）的操作步骤示例，确保读者能够将所学知识立即应用于真实数据集的分析中。 《应用统计学原理与实践》的目标读者包括但不限于经济学、金融学、管理科学、市场营销、社会学及公共管理等领域的学生和研究人员。它旨在培养读者批判性的统计思维，使其能够驾驭复杂的数据集，并对分析结果做出审慎而合理的判断。掌握本书内容，意味着掌握了用数据驱动决策的核心能力。

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翻开书页，首先映入眼帘的是对基础数学概念的梳理，例如微积分、线性代数在经济学中的初步应用。作者并未像许多纯数学书籍那样，上来就抛出一堆抽象的定义和定理，而是巧妙地结合了经济学中最常见的模型，比如供需曲线的分析、边际效用和边际成本的计算。通过这些贴近经济学直觉的例子，我能够更容易地理解导数在描述变化率上的意义，以及积分在计算累积量上的作用。线性代数部分，作者也引入了投入产出模型和计量经济学中的矩阵运算，让我看到了数学工具如何能够系统地处理经济活动中的多变量关系，从而揭示更深层次的经济规律。

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书中对概率论和数理统计在经济学中的应用进行了详细阐述，这是我一直以来都觉得比较薄弱的环节。经济活动充满了不确定性，如何量化和管理风险是经济学研究的重要课题。作者从随机变量、概率分布这些基础概念入手，逐步引入了期望值、方差、协方差等统计量，并展示了它们在经济学中的具体含义，例如在风险评估、金融定价等方面的应用。计量经济学中的回归分析、假设检验等内容，更是让我看到了如何利用统计方法来检验经济理论的有效性，以及如何从数据中提取有用的经济信息。

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本书在章节编排上，也体现了作者的用心。从基础到进阶，从静态到动态，从确定性到不确定性，循序渐进的逻辑清晰可见。每一章的引入都紧密联系着前一章的内容，并为后续章节的学习打下基础。同时，书中还穿插了大量的经济学案例分析，这些案例不仅用数学模型解释了现实中的经济现象，还引导读者思考如何运用所学的数学工具来解决实际问题。这种“理论+案例”的模式，极大地提升了学习的趣味性和实用性。

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更让我感到惊喜的是，书中对于一些复杂数学证明的讲解，采用了“说明性”而非“强制性”的风格。作者并非一味地要求读者去死记硬背推导过程，而是更侧重于解释这些证明的逻辑思路和经济学含义。例如，在介绍一些收敛性定理时，作者会先描述经济系统达到均衡状态的直观感受，然后再引入相应的数学条件来支持这种直观理解。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够更深入地理解数学的精妙之处，而不是将其视为冰冷的符号。

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总而言之，《经济应用数学》这本书对我来说，是一次非常有价值的学习体验。它不仅弥补了我数学知识上的短板，更重要的是，它改变了我看待经济问题的视角。我开始能够用更加量化、更加结构化的思维去分析经济现象，也更加欣赏数学在揭示经济规律中所扮演的关键角色。这本书就像一把开启经济学奥秘的钥匙，让我能够更加自信地探索这个充满挑战和机遇的领域。我相信，这本书将是我未来经济学学习道路上不可或缺的伙伴。

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一本期待已久的《经济应用数学》终于捧在手里，它沉甸甸的分量，以及封面设计上抽象却又透露出严谨的几何图形，无不让我对即将开启的阅读旅程充满好奇。作为一名对经济学理论有着浓厚兴趣，但又常常在数学模型面前感到些许吃力的新手，我一直渴望找到一本能够桥梁化的书籍，既能深入浅出地阐释经济学中的数学工具，又能展现这些工具在实际经济问题分析中的强大力量。这部著作给我的第一印象是它试图构建的这种连接，从数学的语言出发，去解读经济世界的复杂现象，这本身就是一件极具挑战但又充满吸引力的事情。

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动态经济学中的微积分方程和差分方程的应用，也是本书给我留下深刻印象的部分。经济系统往往是随时间演变的，理解这种动态过程需要运用更高级的数学工具。书中对增长模型、经济周期模型等经典理论的数学推导，清晰地展示了如何运用微分方程来刻画经济变量的连续变化，以及如何运用差分方程来分析离散时间下的经济动态。特别是，作者还探讨了稳定性分析，这对于理解经济系统在受到冲击后的恢复能力至关重要。这部分内容让我看到了数学在预测和理解经济发展趋势上的巨大潜力。

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接着，我被吸引到关于优化理论的部分。无论是企业追求利润最大化，还是消费者寻求效用最大化，这些经济学的核心问题都离不开数学上的优化方法。书中对拉格朗日乘数法、KKT条件等经典优化工具的讲解，配合图形化的解释，使得原本可能令人生畏的数学过程变得直观易懂。作者还展示了如何利用这些方法来解决生产函数中的资源配置问题、金融投资组合的风险分散问题等，这些都是我一直想要深入了解的经济学应用。这种理论与实践的结合，让我觉得这本书不仅仅是数学的堆砌，更是经济学分析的利器。

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博弈论在现代经济学分析中的地位举足轻重，而本书也对这一领域给予了充分的关注。从最简单的囚徒困境，到更复杂的纳什均衡、子博弈完美纳什均衡，作者都用生动的例子进行了讲解，并着重强调了这些概念在描述市场竞争、策略互动等经济现象时的重要性。特别是，书中还涉及到一些动态博弈和不完全信息博弈的分析，这让我对经济主体之间的策略性决策有了更深刻的理解。这种将数学模型与决策科学相结合的视角，极大地拓展了我思考经济问题的方式。

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这本书在细节处理上也做得非常到位。无论是公式的排版、图表的绘制，还是术语的解释，都显得十分专业和严谨。书中还提供了大量的参考文献，方便有兴趣的读者进一步深入研究。对于我这样的初学者来说，书中提供的练习题也非常有价值，它们能够帮助我巩固所学的知识，并尝试将数学工具应用于更广泛的经济问题。我相信，随着阅读的深入和练习的积累，我一定能够更好地掌握经济应用数学的精髓。

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