具体描述
《高等学校经济管理类专业实验教学系列教材•计量经济学实验》是王维国教授负责的计量经济学国家级精品课程的重要组成部分，由基础工具篇基础实验篇（15个基础实验）、综合实验篇和案例篇四部分组成，具有如下特点：一是在内容体系编排上，紧靠计量经济学课程教学目标，以学生能力培养为驱动，而不是以某本教材为依托，克服了因教材差异而带来的一些不便，增强适用性；二是在实验设计上，区别于一般习题或思考题，强调计量经济理论的实验及其计量模型建立技巧的应用，注重发挥学生自我动手和创造能力；三是在实验软件介绍的基础上，按照基础实验综合实验案例研究组织编写，以使整个教与学的过程更具有层次性，循环递进，使初学者从生疏到掌握，而后逐步达到熟练。
好的，以下是一份关于一本名为《计量经济学实验》的图书的详细简介，内容会聚焦于其可能涵盖的其他领域，避免提及《计量经济学实验》本身的内容。 --- 图书简介：精湛的数字与逻辑构建 书名：精湛的数字与逻辑构建 内容概要： 本书是一部综合性的专著，深入探讨了现代信息科学、高级数学建模以及复杂系统分析的核心理论与实践应用。全书结构严谨，内容前沿，旨在为致力于理解和驾驭复杂数据流、建立高效决策模型的专业人士提供一套坚实的理论框架与实操工具。 第一部分：信息科学与数据基础 本部分奠定了理解现代计算与信息处理的基石。我们首先回顾了信息论的经典原理，重点阐述了香农熵、互信息在量化信息不确定性中的作用，并将其与现代大数据处理中的信息压缩和传输效率挂钩。 随后，深入探讨了离散数学与算法设计。这包括对图论在网络分析、资源分配优化中的应用进行详尽的分析。我们详细剖析了高效排序算法、最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）的理论基础、复杂度分析及其在实际工程问题中的部署策略。此外，布尔代数、命题逻辑和一阶逻辑在构建可靠的数字系统和自动化推理引擎中的核心地位被着重强调。 第二部分：高级数学建模与优化 本章是全书的核心理论部分，聚焦于如何利用数学工具对现实世界的复杂现象进行精确抽象与求解。 2.1 泛函分析基础与应用： 介绍了希尔伯特空间、巴拿赫空间的基本概念，并将这些抽象概念具体化到偏微分方程（PDEs）的求解过程中。重点讨论了变分法，如何通过寻找能量泛函的极值来确定系统的平衡态或最优路径。在工程领域，例如结构力学和流体力学中，这些方法是描述物理规律的本质语言。 2.2 优化理论的深化： 超越基础的线性规划，本书详尽探讨了非线性优化，包括凸优化理论的关键定理，如KKT条件，并讨论了在资源调度、投资组合管理中处理约束条件的复杂性。对于大规模问题的求解，我们引入了内点法、对偶理论以及启发式算法（如模拟退火、遗传算法）的适用边界和性能评估标准。 2.3 随机过程与时间序列分析（非因果模型侧重）： 本部分侧重于对一系列随机事件的建模，特别是平稳性、鞅过程的理论构造。我们详细解析了马尔可夫链的稳态分布计算，以及如何利用其特性来模拟状态转换系统。针对时间序列，探讨了平稳性检验、ARIMA模型的结构分解，并引入了高阶矩分析，用于捕捉数据分布的非对称性和尖峰性，这对于风险评估至关重要。 第三部分：复杂系统理论与仿真技术 现代科学越来越关注相互作用单元构成的整体行为，本部分着力于描绘和预测这些系统的动态特性。 3.1 非线性动力学与混沌理论： 深入研究了对初始条件高度敏感的系统行为。洛伦兹吸引子、洛吉斯蒂克映射等经典案例被用来阐释分岔、倍周期现象。重点分析了如何通过相空间重构技术，从观测数据中识别系统的内在维度和李雅普诺夫指数，用以量化系统的不可预测性。 3.2 网络科学与复杂网络拓扑： 详细考察了大规模网络的结构特征。书中不仅分析了随机图（Erdos-Renyi模型），更聚焦于无标度网络（如BA模型）和小世界网络的生成机制。关键指标如中心性（介数中心性、接近性中心性）、聚类系数和社团结构发现算法（如模块度优化）被系统性地介绍，并展示其在社交网络、生物分子网络中的应用。 3.3 计算方法与高性能实现： 鉴于许多高级模型的解析解难以获得，本部分转向计算实现层面。我们讨论了数值积分方法（如龙格-库塔法）在求解常微分方程组（ODEs）时的收敛性和稳定性。此外，本书还涵盖了蒙特卡洛模拟的高级应用，特别是方差缩减技术（如控制变量法、重要性采样），以及如何利用GPU加速并行化大规模矩阵运算，从而提升复杂系统仿真的效率。 第四部分：推断、验证与模型的稳健性 构建模型之后，关键在于如何对其进行严格的统计推断和评估。 4.1 统计推断的极限： 本部分回顾了大样本理论，包括中心极限定理的更强版本。重点探讨了假设检验的构建，特别是功效分析和第二类错误的控制。对于非参数方法的介绍，强调了核密度估计（KDE）的选择及其带宽选择的敏感性。 4.2 模型诊断与信息准则： 书中系统介绍了评估模型拟合优度的标准，包括AIC、BIC等信息准则的推导及其在模型选择中的局限性。对于残差分析，我们引入了更严格的检验，如基于经验过程的检验方法，以确保模型假设的有效性。 4.3 稳健性与反事实分析： 探讨了在数据存在异常值或模型设定存在微小误差时，模型的预测能力会发生怎样的变化。引入了M估计、Huber损失函数等稳健性方法，并对反事实分析的逻辑结构进行了严格的数学界定，确保推理的因果严谨性。 总结： 《精湛的数字与逻辑构建》是一部面向高阶学习者和实践者的参考书。它摒弃了基础概念的冗余叙述，直接切入现代科学研究中最具挑战性的领域——如何精确地用数学语言描述、用计算工具模拟、并最终用统计方法验证复杂世界的运行机制。全书的价值在于其跨学科的整合能力，将抽象的数学原理与尖端的计算技术无缝连接。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有