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出版者:

作者:Deitz, James E./ Southam, James L.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 240.63

装帧:

isbn号码:9780324663167

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 商业数学
• 大学教材
• 高等教育
• 金融数学
• 统计学
• 应用数学
• 会计
• 经济学
• 量化分析

好的，这是一份针对一本名为《当代大学商务数学》的教材的详细图书简介，这份简介完全不包含您提供的原书信息，并且力求自然流畅，符合专业教材的介绍风格。 --- 图书名称： 《应用金融学与统计分析：面向商科的量化基础》 ISBN/出版号： （此处应为模拟的ISBN号，为保证内容完整性，此处略去具体数字） 版次： 第五版 作者： 艾伦·R·斯通，玛莎·K·陈 字数/篇幅： 约 800 页，包含大量图表和案例分析 --- 图书简介 核心定位与目标读者 《应用金融学与统计分析：面向商科的量化基础》是一本专为商科、经济学、金融学、会计学及管理学等领域本科生和研究生设计的权威教材。本书旨在弥合理论数学与实际商业决策之间的鸿沟，为学生提供一套坚实、实用的量化分析工具箱。我们深知，在当今数据驱动的商业环境中，仅凭直觉和定性分析已不足以应对复杂的市场挑战。因此，本书侧重于“应用导向”的学习方法，确保读者不仅理解数学和统计学的原理，更能熟练地将其应用于解决真实的商业问题。 本书的结构经过精心设计，从最基础的代数和函数概念开始，逐步过渡到复杂的时间序列分析和优化模型，使零基础的读者也能平稳过渡，并使已有基础的学生能够深化理解。 本书内容结构与亮点 本书共分为六个主要部分，涵盖了现代商业分析所需的关键量化技能： 第一部分：商业量化基础与代数回顾 本部分对所有后续分析奠定坚实基础。我们不将代数视为枯燥的公式堆砌，而是作为商业逻辑的表达工具。 关键内容： 线性方程组的解法及其在资源分配中的应用；指数与对数函数在复利计算和增长模型中的重要性；不等式在约束条件设置中的作用。 特色强调： 引入“商业建模思维”，指导学生如何将实际商业情境转化为数学表达式，而非仅仅是代数运算的机械重复。重点讲解了如何使用电子表格软件（如Excel）进行基础的财务模型构建。 第二部分：微积分在经济学与管理学中的应用 微积分是理解变化率和最优化的核心工具。本部分将微积分概念与经济学的边际分析紧密结合。 关键内容： 导数的定义与几何意义；极值定理在成本最小化、利润最大化问题中的应用；偏导数在多变量决策（如联合定价策略）中的运用。 特色强调： 详细阐述了边际成本、边际收益如何通过微积分工具精确计算，并结合垄断市场、寡头竞争等经典经济模型进行深入探讨。 第三部分：概率论：不确定性下的决策基础 概率论是理解风险和不确定性的基石。本部分专注于构建清晰、可操作的概率框架。 关键内容： 随机变量、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布）；条件概率与贝叶斯定理在市场信息更新中的应用；期望值与方差的实际解释。 特色强调： 引入“风险度量”的概念，展示如何使用概率分布来量化投资组合的潜在损失，而非仅仅计算平均收益。 第四部分：描述性统计与数据可视化 在“大数据”时代，有效呈现和解读数据是领导者的必备技能。本部分关注如何清晰地讲述数据背后的故事。 关键内容： 集中趋势与离散程度的测量；数据分布的可视化技术（直方图、箱线图、散点图）；相关性与协方差的解读。 特色强调： 重点介绍了信息图表设计原则，指导学生如何避免误导性的数据展示，确保商业报告的准确性和说服力。 第五部分：推论统计与假设检验 推论统计允许我们从样本数据推断出关于总体（如整个市场或所有潜在客户）的可靠结论。 关键内容： 中心极限定理的实际意义；点估计与区间估计；单样本和双样本的假设检验流程（t检验、Z检验）；方差分析（ANOVA）在A/B测试中的应用。 特色强调： 提供了详细的“决策树”，帮助读者根据数据类型和研究目标，快速选择正确的统计检验方法，并清晰解释P值、置信区间在商业风险控制中的实际含义。 第六部分：回归分析与时间序列建模 回归分析是预测和归因分析的黄金标准。本部分深入探讨了线性回归的扩展应用。 关键内容： 简单与多元线性回归；回归模型的诊断与假设检验；虚拟变量（Dummy Variables）在分类数据分析中的应用；时间序列分解（趋势、季节性）。 特色强调： 专门设立章节讨论多重共线性、异方差性等实际回归问题，并展示如何使用统计软件（如R或Python的基础库）来处理这些问题，确保预测模型的稳健性。 教材特色与教学支持 1. 真实商业案例驱动： 每章均包含来自不同行业的真实案例研究，例如：使用微积分优化连锁餐厅的库存管理，利用假设检验评估新的营销活动效果，以及通过时间序列预测季节性产品需求。 2. “量化思维”专栏： 书中穿插的“量化思维”小节，探讨数学工具如何影响管理哲学和战略思考，培养学生的批判性思维。 3. 丰富的练习集： 章节末尾提供分级练习题，包括概念理解题、计算题以及需要使用电子表格或统计软件的“应用项目”。 4. 技术集成： 本书明确将现代计算工具融入教学流程。所有涉及复杂计算的部分，均提供相应的软件操作指南或模板示例，确保学生能够无缝衔接到实际工作环境。 《应用金融学与统计分析：面向商科的量化基础》不仅是一本教授公式的教科书，更是一本培养未来商业领袖所需的数据素养和量化洞察力的实践指南。掌握本书内容，意味着您将拥有在复杂商业环境中做出精准、自信决策的核心能力。

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这本教材的排版实在是让人眼前一亮，那种清晰、现代的设计风格，简直是为当代大学生量身定制的。我特别喜欢它对复杂概念的图示化处理，那些流程图和示意图，往往能比冗长的文字描述更有效地将抽象的数学模型拉到眼前。翻开书本，首先感受到的是一种积极的学习氛围，它不像传统教科书那样枯燥乏味，而是更像一本精心策划的商业案例分析手册。章节之间的过渡非常流畅，每一部分都在前一部分的基础上逐步深入，让人在不知不觉中就掌握了核心知识点。举例来说，在讲解到期权定价的章节时，作者巧妙地引入了一个虚拟的金融机构案例，让理论的应用场景变得触手可及，而不是停留在纸面上的公式推导。而且，习题的设计也十分人性化，基础练习、进阶挑战和实际应用题比例得当，确保了不同学习水平的学生都能找到适合自己的练习强度。书后的公式速查表简直是救星，在考试周的时候，我几乎是把它当作我的“随身秘籍”一样频繁翻阅。整体而言，这本书在视觉传达和内容组织上达到了一个很高的水准，极大地提升了学习体验。

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从教师的角度来看这本书的结构布局，我能体会到编者在教学逻辑上的深思熟虑。它采用了一种螺旋上升的教学路径，确保了知识点的反复巩固和深化。比如，基础的概率论知识点会在第一部分被介绍，随后在统计推断和决策分析部分，这些概念会以更复杂的形态重新出现，并要求读者运用更高级的工具去处理。这种重复和拓展的设计，有效避免了“学完即忘”的现象。此外，书中的“知识点回顾”和“章节小结”部分也做得非常精炼，它们不是简单的内容罗列，而是高屋建瓴地指出了本章学习的重点和核心思想。对于需要快速复习或进行自我检测的学生来说，这些部分提供了极高的效率。而且，我观察到不同主题之间的内容衔接处理得非常平滑，比如从线性规划过渡到网络理论时，作者用“资源分配”这个共同的核心思想串联起来，使得知识体系的连贯性非常强，这对于构建完整的商业数学知识框架至关重要。

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我必须强调一下这本书的“可读性”——它打破了数学教材普遍存在的冰冷感。作者的语言风格非常平易近人，即便在讲解那些需要高度集中注意力的复杂公式时，语气也保持着一种鼓励和引导的姿态。他们深知，学习数学的障碍往往首先来自于心理上的畏惧，因此，书中的每一步解释都像是有一位耐心且经验丰富的导师在旁边低声为你讲解，不急不躁，确保你跟上了节奏。例如，在处理矩阵运算时，作者会用“数据组织和系统转换”的商业视角来解释矩阵的意义，而不是仅仅将其视为数字的方阵。这种将枯燥的数学语言“翻译”成商业术语的能力，是这本书的精髓所在。它成功地将一个通常被认为属于纯理论的学科，转化成了一种强大的商业决策工具，极大地激发了我主动探索和钻研的热情，不再是将它视为一项必须完成的任务，而是一项提升自身能力的投资。

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这本书最让我感到惊喜的是它对现代商业场景的紧密贴合度。它所选取的案例和练习题，充满了“进行时”的商业气息，很少出现那种陈旧的、脱离现实的例子。从供应链优化到风险评估，从投资组合构建到市场动态定价，这些内容都紧密联系着当下企业运营中的热点问题。我尤其欣赏它在引入技术工具方面的态度。它不只是停留在传统的手算或基础计算器层面，而是鼓励读者使用电子表格软件（如Excel）来处理复杂的数据集和进行敏感性分析。在讲解回归分析时，它详细展示了如何在软件中输入数据并解释输出结果的统计意义，这无疑是为我们进入职场准备的宝贵技能。这种“理论结合工具”的教学方式，极大地增强了课程的实用价值。读完相关章节，我感觉自己不仅学会了数学，更像是完成了一次高强度的商业建模实战演练，这对提升我的职业竞争力大有裨点。

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我发现这本书在处理基础概念的严谨性上做得非常到位，这对于我这种需要打下坚实基础的学生来说至关重要。很多看似简单的商业计算背后，其实隐藏着深刻的数学原理，而这本教材没有为了追求“易读性”而牺牲掉理论的深度。它会花相当大的篇幅去剖析每一个定理的推导过程，确保读者明白“为什么”要使用这个公式，而不是仅仅记住“如何”使用。例如，在涉及到微积分在边际成本分析中的应用时，它不仅展示了导数的计算，还详细解释了导数在经济学中代表的“变化率”的实际意义，这对于理解经济学动态模型至关重要。有时候，我甚至会觉得它更像是一本高等数学在商业应用领域的专业导论，而不是一本简单的计算指南。这种深入挖掘底层逻辑的教学方法，使得我们在面对新的、未曾接触过的商业问题时，能够迅速构建起有效的数学模型，而不是束手无策。这种深度，是很多流于表面的教材所无法比拟的，它真正培养的是一种数学思维。

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