经济师基础数学真题

经济师考试中的基础数学部分是考生必须掌握的重要内容。下面我们来看几道经济师基础数学真题，帮助大家更好地备考。

1. 数列求和

已知等差数列的首项为2，公差为3，求该数列的前10项的和。

2. 概率计算

某公司招聘会有3个岗位，甲、乙、丙，分别对应不同的工资水平。已知甲岗位被录取的概率为0.3，乙岗位被录取的概率为0.4，丙岗位被录取的概率为0.3。求被录取的员工薪资期望。

3. 利润计算

某企业生产一种产品，每件成本为100元，售价为150元。已知该企业的年销量为10000件，求该企业的年利润。

4. 随机变量

设随机变量X服从正态分布N(10,4)，求P(X>12)。

5. 线性方程组

已知线性方程组如下：

2x + 3y = 8

4x - 2y = 10

求解该线性方程组。

经济师基础数学真题解析

1. 数列求和：根据等差数列的求和公式，首项为a，公差为d，项数为n的等差数列的和为S=n(a+an)/2。将题目中的数据代入公式，得到S=10(2+29)/2=165。

2. 概率计算：根据期望的定义，期望E(X)=Σ(x*p(x))，其中x为随机变量的取值，p(x)为该取值发生的概率。根据题目中的数据，甲岗位的期望工资为2*0.3=0.6，乙岗位的期望工资为3*0.4=1.2，丙岗位的期望工资为4*0.3=1.2。所以被录取的员工薪资期望为0.6+1.2+1.2=3元。

3. 利润计算：利润=销售额-成本。根据题目中的数据，销售额为150*10000=1500000元，成本为100*10000=1000000元，所以利润为1500000-1000000=500000元。

4. 随机变量：根据正态分布的性质，对于正态分布N(μ,σ^2)，有P(X>x)=1-P(X≤x)。根据题目中的数据，求解P(X>12)即可。将X的值代入正态分布的概率密度函数，计算得到P(X>12)=1-P(X≤12)=1-Φ((12-10)/2)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587。

5. 线性方程组：可以使用消元法或代入法来求解该线性方程组。将第一个方程乘以2，得到4x+6y=16。将第二个方程乘以2，得到8x-4y=20。将两个方程相减，得到2x=4，解得x=2。将x的值代入第一个方程，得到2*2+3y=8，解得y=2。所以该线性方程组的解为x=2，y=2。

经济学是一门研究资源配置和决策制定的学科，它涉及到人类社会中的各种经济活动。经济学原理是经济学的基础，它们是经济学家们通过长期的实践和研究总结出来的规律和原则。了解和应用经济学原理可以帮助我们更好地理解和应对经济环境中的问题。

供需关系

经济学原理中最基本的概念之一就是供需关系。供需关系指的是市场上商品或服务的供给量与需求量之间的关系。当供给量大于需求量时，价格往往会下降；当需求量大于供给量时，价格往往会上升。因此，了解供需关系可以帮助我们预测价格的变化，并做出相应的决策。

机会成本

另一个重要的经济学原理是机会成本。机会成本指的是为了获得某种东西而放弃的其他东西。在资源有限的情况下，我们不可能同时获得所有的东西，因此我们需要在不同的选择之间进行权衡。了解机会成本可以帮助我们做出更明智的决策，避免浪费资源。

边际效应

边际效应是经济学原理中的另一个重要概念。边际效应指的是增加或减少一单位产品或服务所带来的额外效果。例如，在消费一杯咖啡时，第一杯可能给人带来很大的满足感，但随着每杯咖啡的增加，满足感逐渐减弱。了解边际效应可以帮助我们更好地理解人们的行为和决策。

供给与需求弹性

供给与需求弹性是指供给量和需求量对价格变化的敏感程度。如果供给与需求的变化对价格变化非常敏感，那么它们的弹性就很大；如果对价格变化不敏感，那么它们的弹性就很小。了解供给与需求弹性可以帮助我们预测市场的变化，并作出相应的决策。

总的来说，了解和应用经济学原理可以帮助我们更好地理解和应对经济环境中的问题。供需关系、机会成本、边际效应以及供给与需求弹性等原理都是经济学的重要基础，通过学习和应用这些原理，我们可以更好地管理资源，做出明智的决策。

数学建模是一种将现实问题转化为数学问题并进行求解的方法。它在各个领域都有广泛的应用，如物理、经济、生物等。数学建模可以帮助我们更好地理解和解决问题，提高工作效率和决策能力。

在数学建模中，首先需要对问题进行分析和抽象，找出问题的关键因素和变量，并建立数学模型。模型可以是线性的、非线性的、离散的或连续的，具体的形式取决于问题的特点和要求。然后，通过数学方法对模型进行求解，得到问题的解析解或近似解。最后，将解析解或近似解应用于实际问题中，得出结论或做出决策。

数学建模的过程中，需要运用到各种数学知识和技巧，如微积分、线性代数、概率论等。同时，还需要具备一定的计算机编程能力，以便进行模型的数值求解和数据处理。此外，数学建模还需要具备良好的逻辑思维和问题分析能力，能够从复杂的实际问题中提炼出核心问题，并合理地建立数学模型。

在实际应用中，数学建模可以帮助我们解决各种复杂的问题。例如，在交通规划中，可以利用数学建模来优化道路网络，减少交通拥堵；在金融领域，可以利用数学建模来预测股票市场的走势，指导投资决策；在医学研究中，可以利用数学建模来模拟人体器官的功能和疾病的发展，为诊断和治疗提供依据。

总之，数学建模是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和解决现实问题。通过运用数学建模的方法，我们可以提高工作效率和决策能力，为各个领域的发展做出贡献。

统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。它是现代社会科学、自然科学和商业决策中不可或缺的一部分。统计学基础是学习统计学的第一步，掌握好统计学基础对于理解和应用统计学知识至关重要。

统计学基础包括概率论、数理统计和假设检验等内容。概率论是研究随机现象的规律性的数学理论，是统计学的理论基础。数理统计是利用概率论和数学统计方法对数据进行分析和推断的学科。假设检验是通过对样本数据进行统计推断来对总体参数提出假设，并进行检验的方法。

为什么要学习统计学基础？

学习统计学基础可以帮助我们更好地理解和应用统计学知识。统计学基础的掌握可以帮助我们：

• 准确地描述和总结数据。
• 分析数据的分布和变化趋势。
• 通过概率计算得出事件发生的可能性。
• 利用数理统计方法对数据进行推断和预测。
• 通过假设检验来验证研究假设的合理性。

如何学习统计学基础？

学习统计学基础需要掌握一些基本的数学知识，如概率、数列、函数等。同时，需要掌握一些统计学的基本概念和方法，如样本、总体、频数分布、参数估计等。以下是一些建议：

• 选择合适的教材或学习资源，系统学习统计学基础知识。
• 多做练习题，加强对知识的理解和应用。
• 参加统计学相关的培训或课程，与他人交流学习经验。
• 实践中运用统计学基础知识，例如进行数据分析或做实验。

通过不断地学习和实践，我们可以逐渐掌握统计学基础，并将其应用到实际问题中。

总之，统计学基础是学习统计学的重要基石，掌握好统计学基础对于理解和应用统计学知识至关重要。通过学习统计学基础，我们可以更准确地描述和分析数据，利用统计学方法进行推断和预测，并通过假设检验验证研究假设的合理性。希望以上内容对您学习统计学基础有所帮助！