概率论与数理统计学习辅导与习题解答-(经管类.第 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴赣昌主编 著

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出版社： 人民大学

ISBN：9787300256603

商品编码：28852074308

出版时间：2018-04-01

基本信息

商品名称： 概率论与数理统计学习辅导与习题解答-(经管类.第五版)	出版社： 中国人民大学出版社	出版时间：2018-04-01
作者：吴赣昌	译者：	开本： 32开
定价： 35.00	页数：	印次： 1
ISBN号：9787300256603	商品类型：图书	版次： 1

内容提要

该书稿是《概率论与数理统计（经管类·第五版）》配套的辅导书。该系列教辅书均根据教材章节顺序建设了相应的学习辅导内容，其中每一节的设计中包括了该节的主要知识归纳、典型例题分析与习题解答等内容，而每一章的设计中包括了该章的教学基本要求、知识点网络图、题型分析与总习题解答，有助于学生巩固教材知识并拓展应用。

作者简介

吴赣昌，中华人民共和国国务院政府特殊津贴专家，数苑网创始人，广东财经大学数学与计算科学学院教授。

目录

第1章 随机事件及其概率 1
§1.1 随机事件 1
§1.2 随机事件的概率 6
§1.3 古典概型与几何概型 10
§1.4 条件概率 20
§1.5 事件的独立性 27
本章小结 36
第2章 随机变量及其分布 58
§2.1 随机变量 58
§2.2 离散型随机变量及其概率分布 60
§2.3 随机变量的分布函数 68
§2.4 连续型随机变量及其概率密度 74
§2.5 随机变量函数的分布 84
本章小结 90
第3章 多维随机变量及其分布 108
§3.1 二维随机变量及其分布 108
§3.2 条件分布与随机变量的独立性 118
*§3.3 二维随机变量函数的分布 127
本章小结 137
第4章 随机变量的数字特征 165
§4.1 数学期望 165
§4.2 方差 173
§4.3 协方差与相关系数 181
§4.4 大数定律与中心极限定理 190
本章小结 199
第5章 数理统计的基础知识 240
§5.1 数理统计的基本概念 240
§5.2 常用统计分布 249
§5.3 抽样分布 257
本章小结 266
第6章 参数估计 281
§6.1 点估计问题概述 281
§6.2 点估计的常用方法 288
§6.3 置信区间 295
§6.4 正态总体的置信区间 302
本章小结 311
第7章 假设检验 336
§7.1 假设检验的基本概念 336
§7.2 单正态总体的假设检验 341
§7.3 双正态总体的假设检验 349
*§7.4 关于一般总体数学期望的假设检验 356
*§7.5 分布拟合检验 362
本章小结 372
第8章 方差分析与回归分析 394
§8.1 单因素试验的方差分析 394
§8.2 双因素试验的方差分析 402
§8.3 一元线性回归 412
*§8.4 多元线性回归 424

经济与管理科学前沿理论与应用：构建数据驱动的决策体系 本书旨在为经济管理领域的学习者、研究人员及从业人员提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的理论框架与分析工具，以应对日益复杂多变的商业环境与数据挑战。本书的重点不在于基础概率论与数理统计的习题解答，而是聚焦于如何将前沿的量化模型与统计方法有效地融入经济学、金融学、管理学、市场营销及运营管理等核心学科中，实现从数据到洞察，再到科学决策的完整链条。 --- 第一部分：现代经济学模型的量化基础与前沿拓展 本部分着眼于为读者构建坚实的现代经济学分析基础，强调模型的严谨性与数据的实证检验能力。 第一章：微观经济行为的计量经济学重构 本章超越传统教科书对供需均衡的静态描述，深入探讨个体决策背后的非线性与异质性。我们侧重于行为经济学在计量模型中的应用，例如，如何运用前景理论（Prospect Theory）的框架去修正标准的理性人假设，并利用离散选择模型（Discrete Choice Models），如Logit和Probit模型，对消费者的支付意愿（Willingness to Pay, WTP）和产品偏好进行精确刻画。重点讨论随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis, SFA）在效率度量中的应用，分析企业或农户的“技术无效率”与“管理无效率”的构成，这对于产业政策制定至关重要。 第二章：宏观经济动态模型中的时间序列分析 宏观经济学高度依赖于对时间序列数据的处理能力。本章将详细介绍向量自回归（VAR）模型及其衍生模型（如VECM、TVP-VAR）在分析宏观经济冲击传导机制中的应用。我们将探讨如何识别和分离结构性冲击，例如，货币政策冲击、财政政策冲击或外部需求冲击对通货膨胀、产出和就业的影响。特别关注单位根检验、协整关系的建立，以及利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）和方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）来量化不同变量间的动态互动关系。对于高频金融数据的分析，还将引入GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）来刻画金融资产收益率的波动集聚现象和非对称效应。 第三章：高级面板数据模型与因果推断 现代管理研究的核心挑战在于识别“因果关系”而非仅仅是“相关关系”。本章将系统介绍面板数据模型的进阶应用，包括固定效应（FE）、随机效应（RE）模型，以及如何利用差分中差分（Difference-in-Differences, DiD）方法评估政策效果。更进一步，本书将重点介绍断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和工具变量法（Instrumental Variables, IV），用以解决内生性问题。我们将通过具体的案例（如政府补贴对企业投资的影响），演示如何严谨地构建识别策略，并使用现代统计检验（如安慰剂检验、平行趋势检验）来增强研究的可信度。 --- 第二部分：金融工程与风险管理中的量化工具 金融领域是量化方法应用最为深入的领域之一。本部分聚焦于资产定价、投资组合优化和风险量化所需的复杂统计工具。 第四章：资产定价模型的实证检验与扩展 本书不侧重于Black-Scholes公式的推导，而是将其置于实证检验的框架下。我们将详细阐述资本资产定价模型（CAPM）的残差分析，并重点讨论多因子模型（Fama-French三因子、五因子模型）的构建与参数估计。读者将学习如何利用主成分分析（PCA）从大量因子中提取关键的风险因子，并进行投资组合构建。对于衍生品定价，我们将介绍蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在高风险资产定价中的应用，以及如何利用历史模拟法和参数模型法（如VaR/CVaR）进行风险价值（Value at Risk）的量化。 第五章：机器学习在金融预测中的应用 传统回归模型在处理高维、非线性金融数据时往往力不从心。本章将介绍如何运用监督学习方法（如支持向量机SVM、随机森林Random Forest）进行股票价格方向预测和信用风险分类。对于宏观经济预测，我们将探索时间序列的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），分析其在捕获长期依赖性方面的优势。同时，本书将强调模型的可解释性（Explainability），介绍SHAP值和LIME等技术，确保量化模型的决策过程对风险管理者透明。 --- 第三部分：运营管理与决策科学的统计优化 本部分将量化思维延伸至企业运营和供应链管理，重点在于通过统计建模优化资源配置和流程效率。 第六章：库存控制与供应链的随机优化 库存管理是运营中的核心挑战，因为它涉及需求的不确定性。本章将介绍随机过程在库存模型中的应用，包括使用马尔可夫决策过程（MDP）来求解动态库存策略。我们将分析不同补货策略（如(s, S)策略）的长期成本函数，并结合实际数据进行参数估计。对于供应链网络优化，将引入鲁棒优化（Robust Optimization）的概念，指导企业如何在参数存在不确定性（如交货期波动、需求波动）时做出最优的采购和生产决策。 第七章：服务运营的排队论与仿真建模 服务业的效率往往受制于等待时间。本章将聚焦于排队论（Queuing Theory），分析M/M/c、M/G/1等基本排队模型，用于确定服务台数量和人员配置。更关键的是，由于现实系统的高度复杂性，本书将详细介绍离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）的构建流程，指导读者利用仿真软件（如Arena或Python库）来模拟复杂的呼叫中心、医院急诊室或物流分拣系统，从而测试不同的流程改进方案，并评估其对客户满意度和运营成本的影响。 --- 第四部分：市场研究与消费者行为的统计推断 本部分侧重于如何利用先进的统计方法从市场调研数据中挖掘消费者偏好和市场结构。 第八章：市场细分与客户价值的聚类分析 市场细分是精准营销的基础。本书将系统介绍无监督学习在客户群体划分中的应用，包括K-均值、DBSCAN等聚类算法，并强调如何利用混合模型（Mixture Models）来处理客户特征的混合分布。在评估客户终身价值（CLV）时，我们将介绍生存分析（Survival Analysis）技术，如Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型，用于预测客户的流失时间，从而实现更准确的CLV预测和早期干预。 第九章：因果推断在市场营销活动评估中的应用 评估广告投放、价格变动或促销活动的效果，需要严格的因果推断方法。除了基础的DiD，本章将重点介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），用于构建“反事实”的对照组，精确估计营销干预的平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）。对于具有网络效应的营销活动（如社交媒体传播），本书还将探讨网络分析（Network Analysis）在传播路径识别中的作用，指导企业优化其KOL（关键意见领袖）策略。 --- 本书的独特价值在于，它将严谨的数学逻辑与鲜活的经济管理案例紧密结合，致力于培养读者运用现代量化工具解决实际问题的能力，而非仅仅停留在公式推导的层面。全书贯穿“模型选择、参数估计、结果诊断与政策含义”的分析流程，是连接理论学习与职业实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸质质量倒是无可挑剔，拿在手里很有分量感，这通常暗示着内容的扎实程度。然而，内容上的“扎实”似乎更多体现在概念的完整性上，而非思维的启发性上。我在阅读关于随机过程（比如马尔可夫链）的部分时，深有体会。理论的引入非常规范，从定义到性质的罗列清晰可循。但我尝试去想象，如果我是一个刚学完基础微积分，第一次接触这种动态模型的学生，我该如何构建对“状态转移”的直观理解？这本书没有提供任何帮助。它似乎默认读者已经具备了很强的抽象思维能力，可以直接跳跃到复杂的数学模型中。这对于我们这些需要大量“脚手架”支撑才能攀登数学高峰的人来说，简直是灾难性的。我感觉自己像是在阅读一份高度浓缩的数学辞典，信息量巨大，但缺乏必要的“润滑剂”来帮助知识的吸收和消化，读完后会有一种知识点都认识，但拼凑不起来的空虚感。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这套资料，我抱着一种“检验真理的唯一标准是实践”的心态，直接跳到了后面的习题部分。我得承认，习题的选择是相当全面的，覆盖了概率分布、参数估计、假设检验等各个核心模块。但是，问题出在解答的深度上。很多基础题的解答步骤是完整的，但往往省略了中间一些关键的推理环节，留给读者的想象空间太大。举个例子，一道关于卡方分布的拟合优度检验题，书里直接给出了计算公式和最终结果，但为什么选择这个自由度，以及当检验结果不显著时，下一步应该如何解释，这些“为什么”和“怎么办”却没有得到足够的阐述。这让我感觉自己像是在对答案，而不是在学习解题的思路。对于我这种，如果不能理解每一步背后的逻辑，就很难将知识迁移到新题型上的学习者来说，这种“答案导向”的讲解方式，效率并不高。我更希望看到的是对典型错误解析，或者针对不同解题路径的优劣对比分析，但这些在书里几乎找不到，整体的风格显得有些单薄和刻板。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我更偏爱那种带有强烈个人色彩和教学热情的辅导书，那些作者会在字里行间流露出对学生学习难点的体谅，并设计出巧妙的记忆方法或者误区提醒。而这本辅导解答集，给我的感觉是极其冷静和客观，像一个高冷的数学教授在陈述既定事实，毫无情绪波动。当你遇到一个特别绕口的定义时，你期望作者能用一个生动的比喻来拉你一把，哪怕只是一个简单的类比，都能起到四两拨千斤的效果。可是在这本书里，所有的定义和推导都是按部就班，一丝不苟地推进，缺乏人情味。我甚至怀疑，这本书的编写过程是不是仅仅是把现有的优秀教材的习题和标准答案进行了一次系统性的整合和重新排版。如果真是如此，那么它提供的附加值在哪里呢？对于已经有良好学习习惯的人来说，它或许是一个可靠的参考工具，但对于那些正处于迷茫期、急需一位能点拨迷津的“引路人”的读者而言，这本书提供的光亮显得太过遥远和冰冷，难以真正点燃学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计学习辅导与习题解答-(经管类.第》的书，说实话，我本来是冲着它那“学习辅导”和“习题解答”的名头去的，希望能找到一本能帮我攻克那些排列组合和极限问题的“救星”。结果翻开之后，我发现它更像是一本结构严谨的教科书的补充读物，内容上并没有那种让人豁然开朗的“独家秘籍”。比如，在讲解大数定律和中心极限定理的时候，作者的叙述方式非常贴近标准教材，每一个定理的证明过程都写得详尽无遗，但对于我们这些初学者来说，那些密密麻麻的数学符号堆砌在一起，反而成了一种新的障碍。我期待的是更多的、贴近实际经济管理场景的应用案例，比如如何用回归分析来预测市场波动，或者如何用假设检验来评估某项投资策略的有效性。但这本书里，这些应用的部分似乎被处理得有些过于抽象了，更像是纯数学的推导，而不是为经管专业的学生量身定制的工具书。拿到手上，我花了好大力气才适应它的这种偏学术的风格，感觉它更适合已经有一定基础，想深入钻研证明细节的同学，对于我这种需要“口语化”解释和大量直观图示的读者来说，它的帮助有限，更多的是巩固已知，而非开拓新知。

评分☆☆☆☆☆

我在查找关于假设检验中“功效”和“I型/II型错误”的详细对比时，对这本书的侧重点有了更深的认识。它对理论框架的构建无疑是完善的，所有关于显著性水平、检验统计量和拒绝域的描述都准确无误。然而，它似乎更关注“如何计算出P值”这个数学操作本身，而非“P值在实际决策中意味着什么”这种更深层次的解读。在经济管理领域，我们做出错误判断的成本是非常高昂的，选择一个错误的假设检验标准可能导致数百万的损失。这本书在处理这些概念时，缺乏必要的“风险警示”和“情景分析”。我希望看到的是，比如在A/B测试中，我们是更倾向于接受原假设还是拒绝它？这背后的商业考量是什么？这些实践层面的讨论，在这本主要聚焦于公式和计算的辅导书中几乎是空白的。它成功地提供了一个严谨的数学框架，但却未能将这个框架有效地嵌入到我们专业领域所需的决策思维模型中，显得有些“两张皮”，理论和应用之间存在着一道难以逾越的鸿沟。