具体描述
《概率论及数理统计》是财经类专业的核心课程之一，它的重要性是毋容置疑的。作为读者，一方面希望能深刻领会掌握教材的内容，另一方面又希望学习能具有前瞻性，能为以后的具体工作及各类考试服务。因此需要有一本既紧扣教材内容，与教学同步，同时又能反映当前各类考试情况的教学参考辅导书，这样就能在归纳，总结学习内容、测试学习效果的同时，同步了解考研等考试试题动向。 基于这一需要，精心地编写了这本书，在本书的每一节里，首先列出了该节的要求和说明，主要内容及计算公式，然后给出大量详细的例题，使读者能在较短的时间内掌握该节的内容。在每一章后面，列出了历年的考研真题，以例考研的读者能参考借鉴。另外，就本章易错、易混淆的知识点进行有针对性地剖析。为便于读者的自我测试，最后，又给出一套自测题，做完后可参考解题来评价掌握的情况。我们特别安排了期中和期开考试题，读者可根据进度及时练习。
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用户评价
我是一名希望在商业分析领域有所建树的职场人士，深知数据驱动决策的重要性。概率论和数理统计是解锁数据价值的金钥匙。这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，让我眼前一亮。我尤其关注书中在“抽样分布”、“置信区间”、“功效分析”以及“非参数检验”等方面的介绍。我希望它能以一种非常直观的方式，讲解为什么我们需要抽样分布，以及大数定律和中心极限定理如何支撑了我们进行统计推断。在置信区间方面，我期待它能展示如何根据样本数据计算出不同置信水平下的区间估计，并解释这些区间在实际应用中的意义。例如，如何利用置信区间来评估某个产品的市场份额范围？在功效分析方面，我希望能理解如何确定所需的样本量，以达到一定的统计功效，从而避免无效的实验。这对于我进行市场调研和A/B测试非常有帮助。此外，非参数检验也是我非常感兴趣的部分。在实际业务中，我们经常会遇到数据不符合正态分布的情况，这时非参数检验就显得尤为重要。我希望书中能够介绍如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等，并展示它们在比较不同分组数据时的应用。这本书如果能提供一些具体的业务场景，并展示如何运用这些统计方法来解决实际问题，例如如何分析不同广告渠道的转化率差异，或者如何评估不同促销活动的效果，那就太有价值了。
评分作为一名对经济学理论研究有着浓厚兴趣的博士生，我一直追求能够运用严谨的数学工具来探索经济学问题。概率论和数理统计是必不可少的工具箱。这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，为我提供了系统学习和提升的机会。我尤为关注书中在“经验分布函数”、“经验过程”、“大偏差原理”等方面的论述。这些是更深入理解统计理论的重要概念。我希望书中能够清晰地阐释经验分布函数如何近似真实分布函数，以及经验过程的性质如何为统计推断提供理论支撑。大偏差原理则能帮助我理解极端事件发生的概率，这在风险管理、金融危机预测等领域具有重要意义。我期待书中能够通过严谨的数学推导和清晰的语言，让我能够透彻理解这些概念的内涵。此外，我希望书中能够提供一些与经济学前沿研究相关的案例，例如如何利用统计工具来分析复杂市场中的信息传播，或者如何构建模型来理解经济系统中的非线性动力学。如果书中能对“模拟技术”在经济学研究中的应用有所介绍，例如蒙特卡洛模拟，那将更有助于我掌握解决复杂问题的实践方法。我希望这本书能够帮助我培养更强的数学直觉和分析能力，使我能够在经济学研究的道路上走得更远。
评分作为一个对经济学抱有极大热情的自学者，我深知扎实的数学基础是深入理解经济学理论的关键。概率论和数理统计更是现代经济学分析不可或缺的工具。我怀揣着提升理论理解能力和实证分析能力的双重目标，选择了这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》。我期待这本书能够以一种系统且易于理解的方式，将概率论和数理统计的原理与经济学中的核心概念相结合。我特别关注书中关于“期望值”、“方差”、“协方差”、“相关系数”等概念的阐述。这些概念在经济学中应用广泛，例如在风险资产的收益率分析、 Portfolio Diversification 以及经济变量之间的关系探究等方面。我希望书中能够通过生动的经济学例子，来解释这些统计量的含义及其在经济分析中的作用。例如，如何用期望值来衡量一项投资的预期回报？如何用方差来量化投资的风险？如何用协方差和相关系数来分析不同资产之间的联动效应？此外，我非常期待书中能够对“假设检验”进行深入的讲解，并提供与经济学研究相关的案例。例如，如何运用假设检验来判断一项新的经济政策是否对GDP增长有显著影响？或者如何检验某个宏观经济因素是否显著影响通货膨胀率？我希望这本书能够帮助我掌握运用统计方法来检验经济学命题的能力，并能够独立地设计和解释实证研究。如果书中还能提供一些关于“贝叶斯统计”在经济学中的应用，那就更加理想了。
评分作为一名对经济学理论研究充满热情的博士生，我对于数学工具的应用有着极高的要求。传统意义上的概率论与数理统计教材，往往侧重于理论的严谨性，但对于如何将这些理论巧妙地应用于解释复杂的经济现象，则往往语焉不详。我正是带着这样的困惑，寻找一本能够 bridging the gap 的书籍，而《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》恰好引起了我的注意。我尤其关注书中在“因果推断”、“计量经济学中的统计方法”以及“高维数据分析”等方面的论述。在经济学研究中，我们不仅要描述现象，更要探究因果关系。概率论中的条件概率、独立性等概念，是理解因果关系的基础；而数理统计中的工具，如工具变量法、断点回归、倾向得分匹配等，则是实现因果推断的利器。我希望这本书能够深入浅出地介绍这些方法，并提供相应的实证分析案例，展示如何利用统计模型来识别政策效应、分析市场机制等。此外，随着大数据时代的到来，经济学研究也越来越多地涉及高维数据。我希望这本书能够介绍一些处理高维数据的统计方法，例如正则化技术（如Lasso、Ridge回归），以及它们在经济学中的应用，例如在特征选择、模型降维等方面的作用。对于我而言，一本好的辅导教材，不仅仅是知识的传递，更是思维的启迪。我希望这本书能够帮助我形成一种用统计语言来思考经济问题的习惯，培养批判性地评估统计结果的能力，并最终能够独立地设计和执行严谨的实证研究。如果书中还能对一些前沿的统计方法，例如机器学习在经济学中的应用，有所涉及，那将更是锦上添花。
评分作为一名在校的经济学研究生，我对概率论与数理统计的掌握程度，直接关系到我能否胜任后续的计量经济学、经济建模以及学术论文写作等任务。因此，我对于一本优质的辅导教材有着极高的期待。《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》这本书，从书名上看，就非常契合我的需求。我尤其关注书中在“参数估计的性质”、“假设检验的功效”以及“回归模型中的多重共线性、异方差和自相关”等方面的阐述。这些都是在实际的计量经济学研究中经常遇到的问题。我希望这本书能够详细地解释这些概念的来源、表现形式以及如何诊断和处理。例如，在进行回归分析时，如何判断模型中是否存在多重共线性，以及它会对估计结果产生怎样的影响？又该如何通过变量选择、主成分分析等方法来缓解？再比如，如何检验模型是否存在异方差，以及如何通过异方差一致性估计（如HAC估计）来获得有效的标准误？我期待书中能够提供清晰的理论讲解和详细的实操步骤，最好能结合Stata、R或Python等统计软件的应用。此外，对于“面板数据分析”中的统计方法，我也抱有浓厚的兴趣。面板数据能够同时考虑横截面和时间序列的特征，在经济学研究中应用非常广泛。我希望这本书能够介绍面板数据模型的基本形式，以及如何进行固定效应和随机效应模型的估计与检验。一本优秀的辅导教材，应该能够帮助我不仅理解理论，更能掌握实际操作技能，从而为我的学术研究打下坚实的基础。
评分作为一名大学经济学专业的本科生，我深切体会到数学在经济学学习中的重要性。尤其是在学习“计量经济学”、“宏观经济模型”、“微观经济行为分析”等课程时，对概率论和数理统计的掌握程度，直接影响到我能否真正理解和运用这些模型。这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，让我看到了希望。我期待它能够用一种循序渐进的方式，将抽象的概率论和数理统计概念，与经济学中的实际问题巧妙地联系起来。我尤其关注书中关于“大数定律”、“中心极限定理”以及“回归分析”的讲解。这些是理解统计推断的基础。我希望能通过书中的例子，理解为何在样本量足够大的情况下，样本均值能够逼近总体均值，以及为何我们能够利用样本数据来推断总体的性质。在回归分析方面，我希望它能详细讲解线性回归模型的基本假设、参数估计的方法（如最小二乘法），以及如何检验回归系数的显著性。更重要的是，我希望书中能够提供一些与经济学相关的回归分析案例，例如分析广告投入对销售额的影响，或者分析教育年限对工资收入的影响。这样，我才能真正理解统计工具是如何被应用到经济学研究中的。作为一本辅导教材，我期望它能提供大量的练习题，并且附带详细的解题步骤和思路，帮助我巩固所学知识，及时发现和纠正学习中的误区。我希望这本书能够成为我经济学学习的得力助手，帮助我打下坚实的数学基础，为我日后更深入地学习经济学理论和方法做好准备。
评分我对金融工程领域充满了好奇，并渴望深入了解其背后的数学原理。概率论和数理统计作为金融工程的基石，其重要性不言而喻。这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，让我看到了一个通往理解复杂金融模型的大门。我特别期待书中能够详细讲解“泊松过程”、“指数分布”、“伽马分布”等概率分布在金融领域的应用。例如，泊松过程可以用来模拟单位时间内发生特定事件的次数，这在信用违约分析、期权定价中都有广泛应用。我希望通过书中生动的案例，理解如何运用这些分布来刻画金融市场中的随机现象。在数理统计方面，我非常关注“最大似然估计”、“贝叶斯估计”以及“卡方检验”等内容。最大似然估计是参数估计的常用方法，我希望能理解其原理并学会如何应用。贝叶斯估计则在金融领域越来越受到重视，我希望能了解其基本思想，以及如何将先验信息融入模型。卡方检验在分析分类变量之间的关联性方面非常有用，例如在客户画像分析、风险分类等方面。我期待这本书能够提供一些与金融市场相关的实际例子，例如如何利用统计模型来预测股票价格波动，或者如何进行风险评估和资产定价。如果书中能够提及一些更进阶的主题，例如“随机微分方程”在金融建模中的应用，那将更是让我惊喜。
评分初次拿到这本书，我心中就燃起了学习经济数学的决心。我本科不是数学专业，但随着经济学研究的深入，我越来越意识到扎实的数学功底是多么重要，尤其是概率论和数理统计，它们几乎渗透到了现代经济学分析的方方面面。这本书的封面设计朴实无华，但内容却暗示着它有着深厚的底蕴。翻开目录，看到“概率的基本概念”、“随机变量及其分布”、“数理统计的基本原理”、“参数估计”、“假设检验”等章节，我仿佛看到了通往经济学建模和实证研究的清晰路径。我对这本书最大的期待，是它能够用一种清晰易懂的方式，将抽象的数学概念与经济学问题联系起来。我希望它不仅仅是冰冷的公式推导，更能展现数学工具在解释经济现象、预测市场趋势、评估政策效果等方面的实际应用。毕竟，对于我这样的跨专业学习者来说，枯燥的理论很难引起共鸣，只有当数学与现实经济问题紧密结合时，学习的动力才会源源不断。我尤其期待书中会有大量的经济学案例分析，能够引导我如何将书本上的知识转化为解决实际问题的能力。例如，在讲到回归分析时，我希望它能展示如何用统计模型来分析收入与消费的关系，或者分析利率变动对投资的影响，而不是仅仅停留在理论层面。同时，作为一本辅导性质的教材，我也期望它能提供丰富的例题和习题，并且附带详细的解答，让我能够巩固所学，及时发现和纠正错误。我希望这本书能够成为我经济学学习道路上的得力助手，帮助我跨越数学的障碍，更上一层楼。
评分我是一名对数据分析充满兴趣的在职人士，希望通过学习概率论和数理统计来提升自己在市场分析和业务决策方面的能力。市面上有很多理论性很强的书籍，读起来枯燥乏味，难以坚持。这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，让我看到了希望，它以“辅导”为名，暗示着它会更注重实用性和易理解性。我特别期待书中能够详细讲解“描述性统计”、“推断性统计”以及“数据可视化”等内容。描述性统计能够帮助我理解如何运用图表和统计量来概括和展示数据集的特征，例如均值、中位数、方差、标准差以及各种图示，如直方图、箱线图等。这些工具对于我快速了解业务数据、发现潜在规律至关重要。在推断性统计方面，我希望它能深入浅出地讲解如何进行样本抽样、参数估计以及假设检验。例如，在进行市场调研时，我们如何从大量的潜在客户中抽取一个有代表性的样本？我们又如何根据样本数据来估计总体平均购买意愿？以及如何运用假设检验来判断某种营销策略是否有效？我尤其看重书中在“统计推断在商业决策中的应用”方面的讲解。例如，如何运用统计方法来评估新产品的成功率？如何分析客户流失的原因并预测未来流失的可能性？如何运用A/B测试来优化网站设计或营销活动？如果书中能提供一些实际案例，并展示具体的分析步骤和Excel、Python等工具的应用，那就更完美了。我希望这本书能够帮助我将统计学知识转化为解决实际业务问题的能力，让我的数据分析能力更上一层楼。
评分这本书的内容，对于我这样一个在金融投资领域摸爬滚打了多年的从业者来说，简直是一场及时雨。回想这些年，在进行风险评估、投资组合优化、衍生品定价的过程中，我常常会感觉到自己对概率论和数理统计的理解不够深入，导致在处理复杂问题时显得力不从心。市面上有很多理论性的书籍，读起来晦涩难懂，很难直接应用到实际工作中。而这本《经济数学基础辅导.概率论及数理统计》的出现，则让我看到了希望。我特别关注它在“随机过程”、“时间序列分析”以及“蒙特卡洛模拟”等方面的讲解。这些都是在金融建模中不可或缺的工具。例如，在量化交易策略的设计中，理解不同资产价格的随机波动特性至关重要，而概率论中的马尔可夫链、布朗运动等概念，正是描述这些特性的基础。数理统计中的时间序列模型，如ARIMA模型，更是用来预测股票价格、分析经济周期等的核心手段。我希望能从这本书中学习到如何更有效地运用这些统计工具，比如如何识别时间序列数据的平稳性、如何选择合适的模型阶数、如何检验模型的拟合优度等等。此外，我非常看重它在“贝叶斯统计”方面的介绍。在金融领域，随着大数据和机器学习的发展，贝叶斯方法越来越受到重视。我希望这本书能帮助我理解贝叶斯推断的基本思想，以及如何在实际投资决策中应用先验信息和后验更新。这本书的辅导性质也让我非常期待，我希望它能提供一些进阶的练习，帮助我理解更复杂的模型，例如在风险管理中如何运用极值理论，或者在资产定价中如何处理非正态分布的收益率。这本书如果能提供一些实际应用案例，比如如何用统计模型来构建风险价值（VaR）或者条件在险价值（CVaR），那就太完美了。
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