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經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787568299008
- 條形碼：9787568299008 ; 978-7-5682-9900-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué) 內(nèi)容簡介
本書可作為高等院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的數(shù)學(xué)教材，并提供與書配套的標(biāo)準(zhǔn)化教案和教學(xué)用課件。本書內(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、解線性方程組、概率論的基礎(chǔ)知識、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、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、常見的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用模型等。書中融入了數(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。本書的主要特色如下：1.在結(jié)構(gòu)上建立了新的框架，**章為預(yù)備知識，系概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)必需的微積分初步知識，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)，知識與應(yīng)用精密結(jié)合。
經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué) 目錄
**章 預(yù)備知識
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 *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)測試三
綜合測試一
綜合測試二
綜合測試三
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)
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 *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)測試三
綜合測試一
綜合測試二
綜合測試三
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)
展開全部
經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué) 作者簡介
李傳欣，女，44歲，副教授。2006年考入吉林大學(xué)攻讀碩士學(xué)位，2009年取得理學(xué)碩士學(xué)位。讀研期間從師于吉林大學(xué)數(shù)學(xué)所高文杰教授，在導(dǎo)師指導(dǎo)下從事應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域方面的研究，完成碩士論文《帶p-Laplace算子的微分方程邊值問題研究》等研究工作。2017年，作為訪問學(xué)者在英屬哥倫比亞大學(xué)交流學(xué)習(xí)。主編教材《高等數(shù)學(xué)》（應(yīng)用類）（第三版）》（大連理工大學(xué)出版社）、《應(yīng)用數(shù)學(xué)》（北京理工大學(xué)出版社）、《職業(yè)素質(zhì)養(yǎng)成訓(xùn)導(dǎo)》（北京理工大學(xué)出版社）等3部，副主編教材《新編經(jīng)濟(jì)應(yīng)用數(shù)學(xué)》 （線性代數(shù) 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第五版）、《新編高等數(shù)學(xué)》（理工類）（第七版）（大連理工大學(xué)出版社）等5部。發(fā)表論文10余篇，其中SCI1篇。主持省教育廳課題3項(xiàng)，參與其他課題研究十余項(xiàng)。
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