经济数学

1 (p1): 第1章 行列式
1 (p1-1): 1.1 行列式的定义
8 (p1-2): 1.2 行列式的性质
11 (p1-3): 1.3 行列式按行展开
12 (p1-4): 1.4 行列式的计算
15 (p1-5): 1.5 克莱姆法则
18 (p1-6): 习题1
20 (p2): 第2章 矩阵
20 (p2-1): 2.1 矩阵的概念
20 (p2-1-1): 2.1.1 矩阵的定义
21 (p2-1-2): 2.1.2 特殊矩阵
23 (-1): 2.2.1 矩阵的加法
25 (-1-1): 2.2.2 数与矩阵相乘
25 (-1-2): 2.2.3 矩阵与矩阵相乘
29 (-1-3): 2.2.4 矩阵的转置
30 (-1-4): 2.2.5 矩阵分块法
33 (-1): 2.3.1 矩阵的初等变换
35 (-1-1): 2.3.2 初等方阵
36 (-1): 2.4.1 方阵的行列式
37 (-1-1): 2.4.2 逆矩阵
41 (-1-2): 2.4.3 利用初等行变换求逆矩阵
43 (-1): 2.5.1 矩阵的秩的概念
45 (-1-1): 2.5.2 利用初等行变换求矩阵的秩
48 (p3): 第3章 线性方程组及其解法
48 (p3-1): 3.1 线性方程组的一般解法
54 (p3-2): 3.2 线性方程组解的判定
54 (p3-2-1): 3.2.1 非齐次线性方程组解的判定
62 (p3-2-2): 3.2.2 齐次线性方程组解的判定
66 (-1): 3.3.1 齐次线性方程组解的结构
70 (-1-1): 3.3.2 非齐次线性方程组解的结构
77 (p4): 第4章 随机事件及其概率
77 (p4-1): 4.1 随机事件及其运算
77 (p4-1-1): 4.1.1 随机试验与随机事件
79 (p4-1-2): 4.1.2 事件间的关系与运算
83 (-1): 4.2.1 概率的统计概念
84 (-1-1): 4.2.2 古典概型
87 (-1-2): 4.2.3 几何概型
88 (-1-3): 4.2.4 概率的公理化定义
92 (-1): 4.3.1 条件概率与乘法公式
95 (-1-1): 4.3.2 事件的独立性
99 (-1): 4.4.1 全概率公式
101 (-1-1): 4.4.2 贝叶斯公式
106 (p5): 第5章 随机变量及其分布
106 (p5-1): 5.1 随机变量及其分布函数
106 (p5-1-1): 5.1.1 随机变量
106 (p5-1-2): 5.1.2 随机变量的分布函数
108 (-1): 5.2.1 离散型随机变量的分布列
109 (-1-1): 5.2.2 几种常见的离散型随机变量的分布
113 (-1): 5.3.1 连续型随机变量的密度函数
114 (-1-1): 5.3.2 几种常见的连续型随机变量的分布
122 (-1): 习题5
125 (p6): 第6章 随机变量的数字特征与极限定理
125 (p6-1): 6.1 数学期望与方差
125 (p6-1-1): 6.1.1 数学期望及其性质
129 (p6-1-2): 6.1.2 方差及其性质
133 (p6-1-3): 6.1.3 几种常见分布的期望与方差
134 (-1): 6.2.1 切比雪夫不等式
135 (-1-1): 6.2.2 贝努里大数定律
135 (-1-2): 6.2.3 中心极限定理
139 (p7): 第7章 数理统计的基本理论
139 (p7-1): 7.1 样本、统计量与抽样分布
139 (p7-1-1): 7.1.1 样本
140 (p7-1-2): 7.1.2 统计量
142 (p7-1-3): 7.1.3 抽样分布
145 (-1): 7.2.1 矩估计法
147 (-1-1): 7.2.2 估计的优良性标准
148 (-1): 7.3.1 区间估计问题和基本概念
150 (-1-1): 7.3.2 有关正态总体均值的区间估计
153 (-1-2): 7.3.3 有关正态总体方差的区间估计
154 (-1): 7.4.1 假设检验问题和基本概念
157 (-1-1): 7.4.2 有关正态总体均值的假设检验
162 (-1-2): 7.4.3 有关正态总体方差的假设检验
164 (-1): 7.5.1 一元线性回归方程
167 (-1-1): 7.5.2 回归方程的显著性检验
172 (-1-2): 7.5.3 一元线性回归方程的应用 本书包括行列式, 矩阵, 线性方程组及其解法, 随机事件及其概率, 随机变量及其分布, 随机变量的数字特征与极限定理, 数理统计的基本理论等章节