具体描述
《概率论与数理统计（经管类）（下）》 本书是为经济管理类专业学生精心编写的概率论与数理统计教材的第二部分。在掌握了概率论的基本概念、随机变量及其分布、数字特征等核心知识后，本册将深入探讨统计推断、回归分析、时间序列分析等在经济管理领域具有广泛应用价值的统计学方法。 核心内容概述： 第五章：参数估计 本章将系统介绍如何利用样本数据对未知总体的参数进行估计。 点估计： 学习矩估计法和最大似然估计法，掌握如何通过计算样本统计量来估计总体参数，并探讨估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 引入置信区间的概念，学习如何根据样本数据构建包含总体参数的可靠区间，并理解置信水平的含义。将详细介绍均值、方差、比例等常见参数的区间估计方法，并探讨不同样本量和分布下的估计技巧。 第六章：假设检验 本章将聚焦于如何运用统计方法对关于总体参数的论断进行检验，以做出决策。 基本概念： 阐述原假设（H0）和备择假设（H1），以及犯第一类错误（拒绝真实的原假设）和第二类错误（接受错误的原假设）的风险。学习检验统计量的构造以及拒绝域的确定。 常见检验： 重点讲解针对均值（单样本t检验、双样本t检验）、方差（F检验）和比例的假设检验方法。此外，还将介绍卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用，这些在市场分析和运营管理中至关重要。 第七章：方差分析（ANOVA） 本章将介绍如何同时比较两个或两个以上总体的均值，以分析不同因素对结果变量的影响。 单因素方差分析： 详细介绍如何分析一个分类变量（因素）对一个连续变量（响应变量）的影响，例如分析不同营销策略对销售额的影响。学习理解变异的来源（组间变异和组内变异）以及F检验在其中的作用。 多因素方差分析： 进一步探讨两个或多个因素联合作用对响应变量的影响，以及因素之间的交互作用。这对于理解复杂经济现象至关重要，例如研究产品价格、广告投入和渠道类型对消费者购买意愿的综合影响。 第八章：相关与回归分析 本章将深入探讨变量之间的数量关系，为建立预测模型奠定基础。 相关分析： 介绍如何度量两个变量之间的线性相关程度，学习皮尔逊相关系数的计算及其检验。 简单线性回归： 详细讲解如何建立一个解释变量与一个响应变量之间的线性模型，包括回归方程的估计（最小二乘法）、回归系数的检验和区间估计，以及模型的拟合优度判定（决定系数R²）。 多元线性回归： 拓展至多个解释变量对一个响应变量的影响，学习如何建立和解释多元回归模型，处理多重共线性问题，并进行模型诊断。在经济预测、风险评估和市场细分等方面有着广泛应用。 第九章：时间序列分析 本章将专注于分析按时间顺序排列的数据，揭示其内在规律并进行预测。 时间序列的基本概念： 介绍时间序列的组成成分：趋势、季节性、周期性和随机波动。 平稳时间序列： 学习平稳性的概念，理解其对时间序列建模的重要性。 平稳时间序列模型： 重点介绍自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及它们的组合——自回归移动平均（ARMA）模型。 非平稳时间序列模型： 引入差分的概念，介绍自回归积分移动平均（ARIMA）模型，并探讨如何对含有趋势和季节性的时间序列进行建模和预测。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章都紧密结合经济管理领域的实际问题，通过丰富的案例分析和习题，帮助学生理解抽象的统计概念在实际应用中的价值。 循序渐进的教学设计： 内容由浅入深，环环相扣，帮助学生在掌握基础知识的基础上，逐步提升统计分析能力。 注重方法的应用： 强调统计方法的选择、实施和结果解释，使学生能够独立运用所学知识解决实际问题。 严谨的数学表述： 在保证数学严谨性的同时，尽量使用清晰易懂的语言进行阐述，并配以必要的符号说明。 通过学习本书，学生将能够熟练运用概率统计方法来分析经济数据、理解经济现象、评估风险、优化决策，为未来在经济管理领域的学习和工作打下坚实的统计学基础。
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