高等数学(经管类)(下)

高等数学(经管类)(下) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者: 作者: 出品人: 页数:0 译者: 出版时间: 价格:26.50 装帧: isbn号码:9787309069570 丛书系列:
图书标签
  • 高等数学
  • 经管类
  • 数学
  • 教材
  • 大学教材
  • 微积分
  • 线性代数
  • 概率论
  • 统计学
  • 理工科
想要找书就要到 小哈图书下载中心
立刻按 ctrl+D 收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《概率论与数理统计(经管类)(下)》 本书是为经济管理类专业学生精心编写的概率论与数理统计教材的第二部分。在掌握了概率论的基本概念、随机变量及其分布、数字特征等核心知识后,本册将深入探讨统计推断、回归分析、时间序列分析等在经济管理领域具有广泛应用价值的统计学方法。 核心内容概述: 第五章:参数估计 本章将系统介绍如何利用样本数据对未知总体的参数进行估计。 点估计: 学习矩估计法和最大似然估计法,掌握如何通过计算样本统计量来估计总体参数,并探讨估计量的优良性(无偏性、有效性、一致性)。 区间估计: 引入置信区间的概念,学习如何根据样本数据构建包含总体参数的可靠区间,并理解置信水平的含义。将详细介绍均值、方差、比例等常见参数的区间估计方法,并探讨不同样本量和分布下的估计技巧。 第六章:假设检验 本章将聚焦于如何运用统计方法对关于总体参数的论断进行检验,以做出决策。 基本概念: 阐述原假设(H0)和备择假设(H1),以及犯第一类错误(拒绝真实的原假设)和第二类错误(接受错误的原假设)的风险。学习检验统计量的构造以及拒绝域的确定。 常见检验: 重点讲解针对均值(单样本t检验、双样本t检验)、方差(F检验)和比例的假设检验方法。此外,还将介绍卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用,这些在市场分析和运营管理中至关重要。 第七章:方差分析(ANOVA) 本章将介绍如何同时比较两个或两个以上总体的均值,以分析不同因素对结果变量的影响。 单因素方差分析: 详细介绍如何分析一个分类变量(因素)对一个连续变量(响应变量)的影响,例如分析不同营销策略对销售额的影响。学习理解变异的来源(组间变异和组内变异)以及F检验在其中的作用。 多因素方差分析: 进一步探讨两个或多个因素联合作用对响应变量的影响,以及因素之间的交互作用。这对于理解复杂经济现象至关重要,例如研究产品价格、广告投入和渠道类型对消费者购买意愿的综合影响。 第八章:相关与回归分析 本章将深入探讨变量之间的数量关系,为建立预测模型奠定基础。 相关分析: 介绍如何度量两个变量之间的线性相关程度,学习皮尔逊相关系数的计算及其检验。 简单线性回归: 详细讲解如何建立一个解释变量与一个响应变量之间的线性模型,包括回归方程的估计(最小二乘法)、回归系数的检验和区间估计,以及模型的拟合优度判定(决定系数R²)。 多元线性回归: 拓展至多个解释变量对一个响应变量的影响,学习如何建立和解释多元回归模型,处理多重共线性问题,并进行模型诊断。在经济预测、风险评估和市场细分等方面有着广泛应用。 第九章:时间序列分析 本章将专注于分析按时间顺序排列的数据,揭示其内在规律并进行预测。 时间序列的基本概念: 介绍时间序列的组成成分:趋势、季节性、周期性和随机波动。 平稳时间序列: 学习平稳性的概念,理解其对时间序列建模的重要性。 平稳时间序列模型: 重点介绍自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型以及它们的组合——自回归移动平均(ARMA)模型。 非平稳时间序列模型: 引入差分的概念,介绍自回归积分移动平均(ARIMA)模型,并探讨如何对含有趋势和季节性的时间序列进行建模和预测。 本书特色: 理论与实践相结合: 每一章都紧密结合经济管理领域的实际问题,通过丰富的案例分析和习题,帮助学生理解抽象的统计概念在实际应用中的价值。 循序渐进的教学设计: 内容由浅入深,环环相扣,帮助学生在掌握基础知识的基础上,逐步提升统计分析能力。 注重方法的应用: 强调统计方法的选择、实施和结果解释,使学生能够独立运用所学知识解决实际问题。 严谨的数学表述: 在保证数学严谨性的同时,尽量使用清晰易懂的语言进行阐述,并配以必要的符号说明。 通过学习本书,学生将能够熟练运用概率统计方法来分析经济数据、理解经济现象、评估风险、优化决策,为未来在经济管理领域的学习和工作打下坚实的统计学基础。

作者简介

目录信息

读后感

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它的“应用导向”特色。它不像一些纯粹的理论书籍那样,只讲公式和定理,而是时时刻刻都在提醒我们,这些数学工具是用来解决实际问题的。在每一章的末尾,都会有一个“案例分析”或者“应用拓展”的部分,将本章所学的知识运用到具体的经济学、管理学、金融学等领域。我记得有一个关于“时间价值”的章节,里面详细讲解了复利、现值、终值等概念,并且用一个实际的投资回报分析案例来展示如何运用这些工具来做出明智的财务决策。还有关于“概率论与数理统计”的部分,结合了市场风险评估、产品质量控制等实际场景,让我看到了数学在量化分析和风险管理中的巨大价值。这种将理论与实践紧密结合的方式,不仅加深了我对数学知识的理解,更重要的是,它让我看到了学习高等数学的意义和价值,激发了我进一步探索和应用数学解决实际问题的热情。

☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计我个人觉得非常朴实,没有那些花里胡哨的插图或者过度的装饰,这一点我很喜欢。拿到手里沉甸甸的,纸张的质感也相当不错,印刷清晰,字体大小适中,长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。翻开第一页,首先映入眼帘的是目录,条理清晰,章节划分也很合理,让我对整个学期的学习内容有了大致的框架。序言部分则点明了这本书的编写宗旨和面向读者群体,强调了高等数学在经济管理类专业中的重要性和应用性,这让我对即将展开的学习充满了期待。每一章的开头都会简要介绍本章的学习目标和核心内容,这对于我这种容易迷失方向的学习者来说,简直是福音。而且,作者在引入概念的时候,总是会先从一些实际的经济学或者管理学问题出发,通过这些生动的案例来引出抽象的数学概念,这样一来,原本枯燥乏味的公式和定理就变得有趣多了,也更容易理解数学的内在逻辑和它解决实际问题的能力。例如,在讲到优化问题时,作者并没有直接抛出拉格朗日乘子法,而是先描述了一个企业如何在成本约束下最大化利润的场景,引导读者思考如何找到最优解,这样的引入方式让我感觉数学不再是空中楼阁,而是实实在在的工具。

☆☆☆☆☆

这本书在内容编排的逻辑性上做得相当出色,章节之间的衔接非常自然流畅,知识点的推进也循序渐进。从基础的函数、极限、导数,到后面的积分、级数,再到更高级的微分方程和线性代数,每一步都像是为下一步打下了坚实的基础。我感觉作者在设计课程体系的时候,充分考虑到了经济管理类学生的知识背景和学习曲线。比如,在讲解积分时,就紧密联系了经济学中的“总成本”、“总收益”等概念,用面积的含义来解释定积分的意义,这种联系让我觉得数学工具在经济分析中是多么的直观和强大。另外,书中对于一些重要的定理,例如中值定理、泰勒公式等,都会给出直观的几何解释,或者结合具体的情境来阐述其含义,这大大降低了理解的难度。我记得在学习多元函数的极值问题时,书里有一个例子,是如何为一个制造企业寻找在不同原材料价格和生产效率下的最佳生产组合,这个例子把偏导数、海森矩阵等概念都串联了起来,让我对这些抽象的工具有了非常深刻的体感。

☆☆☆☆☆

这本书的理论讲解深度我认为是恰到好处的,既没有像一些理论性很强的数学专著那样艰深晦涩,也不会像某些过于简化的教材那样流于表面。它在概念的定义和推导上都力求严谨,但又会适时地加入一些通俗易懂的解释和类比,帮助我们这些非数学专业出身的学生去理解。特别是那些涉及到多元函数、重积分、微分方程等内容时,作者似乎特别考虑到了初学者的困惑,会反复强调关键的条件和定理的适用范围。书中给出的例题也非常有代表性,涵盖了各个知识点最核心、最典型的应用场景。而且,例题的解答过程详细到每一步,甚至连一些看似不起眼的计算技巧都会有标注,这对于我这种习惯于跟着步骤一步步模仿的学习者来说,简直是宝藏。我尤其喜欢书后习题的设计,既有基础巩固题,也有一些稍微需要思考的综合应用题,能够有效地检验我们对知识的掌握程度。我曾遇到过一道关于生产函数最优化的习题,当时卡了很久,但翻看前面的例题和相关的理论讲解,又结合着习题的提示,最终才豁然开朗,这种“卡住-思考-突破”的过程,正是学习的乐趣所在。

☆☆☆☆☆

坦白说,我一开始对高等数学是有些畏惧的,总觉得它离我的专业太远,抽象难懂。但这本书真的改变了我的看法。它不仅仅是知识的堆砌,更像是一位循循善诱的老师,总是能用最贴近我们认知的方式来引导。书中的语言风格非常平实,没有过多的华丽辞藻,但字里行间都透露出严谨和专业。我特别欣赏作者在处理一些争议性或容易混淆的概念时,会给出不同的解释角度,或者指出不同方法之间的联系与区别,这让我能够更全面地理解问题。而且,书中对数学符号和术语的定义非常清晰,一旦引入一个新符号,都会立刻解释它的含义和在后续内容中的作用。我曾花了好几天去理解“向量空间”这个概念,感觉云里雾里,但当我看到这本书里把它类比为一个“具有特定规则的点的集合”,并且用一些经济学中的“资源组合”来举例时,我才茅塞顿开。这种从具体到抽象,再从抽象回到具体的教学方式,真的让我受益匪浅。

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆