第1章 函數(shù)初步
1.1 函數(shù)的概念
1.2 復合函數(shù)與反函數(shù)
1.3 初等函數(shù)與分段函數(shù)
1.4 常用經(jīng)濟函數(shù)
第2章 極限與連續(xù)
2.1 極限的概念與性質(zhì)
2.2 極限的運算法則與存在準則
2.3 無窮小量與無窮大量
2.4 函數(shù)的連續(xù)性
第3章 導數(shù)與微分
3.1 導數(shù)概念
3.2 求導法則
3.3 高階導數(shù)
3.4 隱函數(shù)和由參數(shù)方程所確定的函數(shù)的求導法則
第1章 函數(shù)初步
1.1 函數(shù)的概念
1.2 復合函數(shù)與反函數(shù)
1.3 初等函數(shù)與分段函數(shù)
1.4 常用經(jīng)濟函數(shù)
第2章 極限與連續(xù)
2.1 極限的概念與性質(zhì)
2.2 極限的運算法則與存在準則
2.3 無窮小量與無窮大量
2.4 函數(shù)的連續(xù)性
第3章 導數(shù)與微分
3.1 導數(shù)概念
3.2 求導法則
3.3 高階導數(shù)
3.4 隱函數(shù)和由參數(shù)方程所確定的函數(shù)的求導法則
3.5 微分與近似計算
3.6 多元函數(shù)基礎知識
3.7 偏導數(shù)與高階偏導數(shù)
3.8 隱函數(shù)的偏導數(shù)
3.9 全微分
3.10 導數(shù)在經(jīng)濟學中的應用
第4章 微分學的應用
4.1 微分中值定理
4.2 洛必塔法則
4.3 單調(diào)性與凹凸性判別法
4.4 一元函數(shù)的極值
4.5 多元函數(shù)的極值
46經(jīng)濟分析中的優(yōu)化問題
第5章 積分學基本理論及應用
5.1 不定積分的概念與性質(zhì)
5.2 不定積分的求法
5.3 定積分的概念與性質(zhì)
5.4 定積分的計算
5.5 廣義積分
5.6 二重積分
5.7 積分應用
第6章 無窮級數(shù)
6.1 常數(shù)項級數(shù)
6.2 級數(shù)的斂散性判別法
6.3 冪級數(shù)
6.4 函數(shù)展開成冪級數(shù)
第7章 微分方程
7.1 微分方程的基本概念
7.2 一階線性微分方程
7.3 可降階的高階微分方程、高階線性微分方程
7.4 二階常系數(shù)線性微分方程
第8章 行列式與矩陣
8.1 行列式
8.2 矩陣及其運算
8.3 矩陣的初等變換與標準形矩陣的秩
第9章 向量與向量組的線性相關性
9.1 n維向量的概念
9.2 向量組的線性相關性
9.3 向量組間的關系
第10章 線性方程組
10.1 線性方程組
10.2 齊次線性方程組解的結構及其求解
10.3 非齊次線性方程組解的結構及其求解
第11章 方陣的特征值與特征向量
第12章 隨機事件與概率
12.1 隨機事件與樣本空間
12.2 隨機事件的概率
12.3 條件概率及其公式
12.4 全概率公式和貝葉斯(Bayes)公式
12.5 事件的獨立性Bernoulli概型二項概率公式
第13章 隨機變量及其分布
13.1 隨機變量
13.2 隨機變量的概率分布
13.3 離散型隨機變量的概率分布
13.4 連續(xù)型隨機變量的概率密度
第14章 隨機變量的數(shù)字特征與極限定理
14.1 數(shù)學期望
14.2 方差
14.3 矩的概念
第15章 數(shù)理統(tǒng)計基礎
15.1 簡單隨機樣本
15.2 抽樣分布
15.3 參數(shù)的點估計與區(qū)間估計
15.4 正態(tài)總體均值與方差的假設檢驗
附錄
附表1 標準正態(tài)分布表
附表2 泊松分布表
附表3 t分布表
附表4 x2分布表
參考文獻