經(jīng)濟應(yīng)用數(shù)學

第一章 預(yù)備知識
章節(jié)導學一
1.1 導數(shù)
1.1.1 導數(shù)的概念
1.1.2 常用函數(shù)的導數(shù)公式
1.2 函數(shù)的求導法則
1.2.1 函數(shù)的四則運算求導法則
1.2.2 復合函數(shù)的求導法則
1.2.3 高階導數(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)濟函數(shù)模型
1.4.1 幾種常用的經(jīng)濟函數(shù)
1.4.2 經(jīng)濟函數(shù)的應(yīng)用
1.5 數(shù)學實驗一
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)導學二
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)學模型
2.5.1 線性規(guī)劃的一般數(shù)學模型
2.5.2 圖解法
2.6 數(shù)學實驗二
2.6.1 矩陣的運算
2.6.2 矩陣運算的應(yīng)用
章節(jié)測試二
第三章 概率論與數(shù)理統(tǒng)計
章節(jié)導學三
3.1 隨機事件及其概率
3.1.1 隨機事件的概念
3.1.2 隨機事件的關(guān)系與運算
3.1.3 隨機事件的概率
3.1.4 概率的基本性質(zhì)與公式
3.1.5 獨立事件與條件概率
3.1.6 全概率與貝葉斯公式
3.2 隨機變量與分布函數(shù)
3.2.1 隨機變量的概念
3.2.2 離散型隨機變量
3.2.3 連續(xù)型隨機變量
3.2.4 分布函數(shù)
3.2.5 常見的隨機變量的概率分布
3.2.6 隨機變量函數(shù)的概率分布
3.3 隨機變量的數(shù)字特征
3.3.1 均值的概念
3.3.2 隨機變量函數(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)計的理論依據(jù)
3.4.3 統(tǒng)計量的概念
3.4.4 常用統(tǒng)計量的分布
3.5 參數(shù)估計
3.5.1 參數(shù)的點估計
3.5.2 參數(shù)的區(qū)間估計
3.6 假設(shè)檢驗
3.6.1 問題的提出
3.6.2 假設(shè)檢驗的基本思想
3.6.3 統(tǒng)計結(jié)論的兩類錯誤
3.6.4 U檢驗法
3.6.5 t檢驗法
3.6.6 X2檢驗法
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
3.8 風險決策模型
3.8.1 矩陣決策模型
3.8.2 決策樹模型
3.9 數(shù)學實驗三
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 標準正態(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)檢驗表
參考文獻