123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)可作為高等院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的數(shù)學(xué)教材，并提供與書(shū)配套的標(biāo)準(zhǔn)化教案和教學(xué)用課件。本書(shū)內(nèi)容包括導(dǎo)數(shù)的概念和基本運(yùn)算、定積分的概念和基本運(yùn)算、矩陣的基礎(chǔ)知識(shí)、解線性方程組、概率論的基礎(chǔ)知識(shí)、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、常見(jiàn)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用模型等。書(shū)中融入了數(shù)學(xué)文化、數(shù)學(xué)思維、數(shù)學(xué)素養(yǎng)的教育，在重要概念引入之前，簡(jiǎn)明地闡述其產(chǎn)生的背景及應(yīng)用的總體思想，教學(xué)例題的配備遵循了循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)規(guī)律，還選編了豐富的習(xí)題，形成了教與學(xué)的有機(jī)結(jié)合。本書(shū)的主要特色如下：1.在結(jié)構(gòu)上建立了新的框架，第一章為預(yù)備知識(shí)，系概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)必需的微積分初步知識(shí)，第二章為線性代數(shù)，第三章為概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，同時(shí)第二章和第三章增加常見(jiàn)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用模型。2.在內(nèi)容上刪減了繁瑣的數(shù)學(xué)推理和證明，加強(qiáng)定理和公式的應(yīng)用。注重與專業(yè)課程接軌，結(jié)合專業(yè)知識(shí)增加了一些實(shí)際的案例。3.在習(xí)題的編選上精心設(shè)計(jì)、編選與概念、理論和方法配套的習(xí)題，難易搭配適當(dāng)，知識(shí)與應(yīng)用精密結(jié)合。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第一章預(yù)備知識(shí)
章節(jié)導(dǎo)學(xué)一
1.1 導(dǎo)數(shù)
1.1.1 導(dǎo)數(shù)的概念
1.1.2 常用函數(shù)的導(dǎo)數(shù)公式
1.2 函數(shù)的求導(dǎo)法則
1.2.1 函數(shù)的四則運(yùn)算求導(dǎo)法則
1.2.2 復(fù)合函數(shù)的求導(dǎo)法則
1.2.3 高階導(dǎo)數(shù)
1.3 定積分
1.3.1 定積分的概念
1.3.2 定積分的基本性質(zhì)
1.3.3 常用函數(shù)的積分公式
1.3.4 牛頓一萊布尼茨公式
1.4 常用經(jīng)濟(jì)函數(shù)模型
1.4.1 幾種常用的經(jīng)濟(jì)函數(shù)
1.4.2 經(jīng)濟(jì)函數(shù)的應(yīng)用
1.5 數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)一
1.5.1 常用函數(shù)
1.5.2 繪制一元函數(shù)的圖像
章節(jié)測(cè)試一
第二章線性代數(shù)
章節(jié)導(dǎo)學(xué)二
2.1 矩陣
2.1.1 矩陣的概念
2.1.2 幾種特殊矩陣
2.1.3 矩陣相等
2.1.4 矩陣加法
2.1.5 數(shù)乘矩陣
2.1.6 矩陣乘法
2.2 初等行變換與矩陣的秩
2.2.1 行階梯形矩陣和行簡(jiǎn)化階梯形矩陣
2.2.2 矩陣的初等行變換
2.2.3 矩陣的秩
2.3 線性方程組
2.3.1 線性方程組的矩陣表示
2.3.2 線性方程組解的判斷定理
2.3.3 線性方程組的求解
2.4 投入產(chǎn)出模型
2.4.1 投入產(chǎn)出表
2.4.2 平衡方程組
2.4.3 直接消耗系數(shù)
2.4.4 投入產(chǎn)出分析
2.5 線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型
2.5.1 線性規(guī)劃的一般數(shù)學(xué)模型
2.5.2 圖解法
2.6 數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)二
2.6.1 矩陣的運(yùn)算
2.6.2 矩陣運(yùn)算的應(yīng)用
章節(jié)測(cè)試二
第三章概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)
章節(jié)導(dǎo)學(xué)三
3.1 隨機(jī)事件及其概率
3.1.1 隨機(jī)事件的概念
3.1.2 隨機(jī)事件的關(guān)系與運(yùn)算
3.1.3 隨機(jī)事件的概率
3.1.4 概率的基本性質(zhì)與公式
3.1.5 獨(dú)立事件與條件概率
3.1.6 全概率與貝葉斯公式
3.2 隨機(jī)變量與分布函數(shù)
3.2.1 隨機(jī)變量的概念
3.2.2 離散型隨機(jī)變量
3.2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量
3.2.4 分布函數(shù)
3.2.5 常見(jiàn)的隨機(jī)變量的概率分布
3.2.6 隨機(jī)變量函數(shù)的概率分布
3.3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
3.3.1 均值的概念
3.3.2 隨機(jī)變量函數(shù)的均值
3.3.3 均值的性質(zhì)
3.3.4 幾種典型分布的均值
3.3.5 方差的概念
3.3.6 方差的性質(zhì)
3.3.7 幾種典型分布的方差
3.4 樣本及抽樣分布
3.4.1 總體與樣本
3.4.2 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論依據(jù)
3.4.3 統(tǒng)計(jì)量的概念
3.4.4 常用統(tǒng)計(jì)量的分布
3.5 參數(shù)估計(jì)
3.5.1 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)
3.5.2 參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
3.6 假設(shè)檢驗(yàn)
3.6.1 問(wèn)題的提出
3.6.2 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
3.6.3 統(tǒng)計(jì)結(jié)論的兩類錯(cuò)誤
3.6.4 U檢驗(yàn)法
3.6.5 t檢驗(yàn)法
3.6.6 X2檢驗(yàn)法
3.7 一元線性回歸模型分析
3.7.1 一元線性回歸模型
3.7.2 最小二乘法
3.7.3 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)
3.8 風(fēng)險(xiǎn)決策模型
3.8.1 矩陣決策模型
3.8.2 決策樹(shù)模型
3.9 數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)三
3.9.1 數(shù)據(jù)分析
3.9.2 一元線性回歸分析
章節(jié)測(cè)試三
綜合測(cè)試一
綜合測(cè)試二
綜合測(cè)試三
參考答案
附表1 泊松分布表
附表2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表3 t分布表
附表4 X2分布表
附表5 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表
參考文獻(xiàn)