微分について読みました。
微分の概念について、連続関数、導関数など理解が曖昧な部分が丁寧に説明されていて、わかりやすいと思いました。
一方、実際の微分計算については、公式とその利用例にとどまり、あまり詳しい説明はありません。
微分については、新書版で約60頁しかありませんので、あまりにも分量が少ないと感じました。
著者の意図が「苦手意識の克服」なので、それは成功していると思いますが、導入部分だけでなく、微分計算についても、もう少しまとまった分量で、丁寧な説明があると、完結した有用な本になると思いました。
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経済数学入門 新書 – 2005/12/1
佐々木 宏夫
(著)
- ISBN-104532110823
- ISBN-13978-4532110826
- 版New
- 出版社日経BPマーケティング(日本経済新聞出版
- 発売日2005/12/1
- 言語日本語
- 本の長さ206ページ
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登録情報
- 出版社 : 日経BPマーケティング(日本経済新聞出版; New版 (2005/12/1)
- 発売日 : 2005/12/1
- 言語 : 日本語
- 新書 : 206ページ
- ISBN-10 : 4532110823
- ISBN-13 : 978-4532110826
- Amazon 売れ筋ランキング: - 575,556位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2012年8月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
身近な事例で、微積分と確率が、述べられ理解しやすかった。高校で習った微積分を定理や公式などをまとめている。
2020年6月20日に日本でレビュー済み
微分積分と確率についてコンパクトにわかりやすく書かれています。演習用というよりは、電車内等で読むのに丁度いい好書です。
私は統計学の学習にあたり高校までの数学を学び直す必要があったため本書を読みました。同じ目的を持つ方は、永野裕之氏「統計学のための数学教室」等の後にこれを読むと微積への理解が深まり、学習がグッと進展しやすくなるのではないでしょうか。ベクトルや行列には全く触れられていないので、それにはまた別の本が必要となりますが。
統計学のための初歩的数学の学習に使える書籍は意外に少ないため貴重な一冊だと思うのですが、今はもう絶版なのでしょうかね。惜しい。
私は統計学の学習にあたり高校までの数学を学び直す必要があったため本書を読みました。同じ目的を持つ方は、永野裕之氏「統計学のための数学教室」等の後にこれを読むと微積への理解が深まり、学習がグッと進展しやすくなるのではないでしょうか。ベクトルや行列には全く触れられていないので、それにはまた別の本が必要となりますが。
統計学のための初歩的数学の学習に使える書籍は意外に少ないため貴重な一冊だと思うのですが、今はもう絶版なのでしょうかね。惜しい。
2010年5月6日に日本でレビュー済み
経済数学の入門書数冊を所持していますが,この本ほどコストパフォーマンスの優れた本はないと思います.
例証で身近なことを取り扱っているため理解が進みます.説明も簡潔であるため実質3日程で読み終えることができました.経済学の最初の数学でつまずいてしまったという学生さんにとって良書だと感じました.
注意事項としては,例証(ケーススタディ)は扱っていますが,練習問題等は入っていません.また,線形代数の説明も割愛されています.
余談ではありますが,まえがきの最後に書かれた著者の生徒達への思いに心打たれます.
この先生に習いたい,そう思わせる文章でもありました.
例証で身近なことを取り扱っているため理解が進みます.説明も簡潔であるため実質3日程で読み終えることができました.経済学の最初の数学でつまずいてしまったという学生さんにとって良書だと感じました.
注意事項としては,例証(ケーススタディ)は扱っていますが,練習問題等は入っていません.また,線形代数の説明も割愛されています.
余談ではありますが,まえがきの最後に書かれた著者の生徒達への思いに心打たれます.
この先生に習いたい,そう思わせる文章でもありました.
2012年1月23日に日本でレビュー済み
経済学のための数学だが、要は、微分積分+確率統計である。どちらも高校レベル。いいかえれば、高校の微分積分と確率統計がわかっている人には本書は簡単すぎる。きちんとおさらいしたい人、または、理解できていない人にはわかりやすい本だと思うし、実際におすすめできる。ベイズの定理の説明は短いけれどもわかりやすい。経済学の話はほとんどでてこない。
微分積分は、微分や積分の考え方から、導関数の求め方、偏微分、部分積分や置換積分など。学習者がどういうところで詰まるか、という勘所をうまく捉えていると思うので、微分積分をわかっているつもりの人でも役に立つかもしれない。
確率統計も基礎的で、検定とかの話はない。順列、組合せ、条件付き確率、ベイズの定理、効用関数(ほんの少し)、確率密度関数、大数の法則、など。
微分積分は、微分や積分の考え方から、導関数の求め方、偏微分、部分積分や置換積分など。学習者がどういうところで詰まるか、という勘所をうまく捉えていると思うので、微分積分をわかっているつもりの人でも役に立つかもしれない。
確率統計も基礎的で、検定とかの話はない。順列、組合せ、条件付き確率、ベイズの定理、効用関数(ほんの少し)、確率密度関数、大数の法則、など。
2005年12月21日に日本でレビュー済み
この本は、経済学で重要な役割を果たす微分積分と確率に焦点を絞って、易しく書かれた経済数学の本である。
この2つの分野に絞ったことも驚きであるが、さらに驚くのは簡単に読み進めることができることである。普通、入門書では話を易しくするために、冗長な解説になり、本文が長くなる傾向があるが、この本は200ページそこそこしかない。文章の簡単さではなく、式自体の解釈を簡単にしているのである。このため、たいへん記憶に残りやすい。
つまりは、本質的に易しく読者が理解できるようにしてくれているのである。
初学者には、そもそもなぜ経済学で微分や積分、確率を使うかがわからないし、その記述もここには書かれていないことから、この本は一度経済学を志したが、数学によってつまずいてしまった人が使用するのがいいと思われる。
また、演習問題がないので、この本を一通り理解したら、別の本にあたるのがいいであろう。
しかし、以上を考えても、星5つの本であり、たいへんいい本である。
この2つの分野に絞ったことも驚きであるが、さらに驚くのは簡単に読み進めることができることである。普通、入門書では話を易しくするために、冗長な解説になり、本文が長くなる傾向があるが、この本は200ページそこそこしかない。文章の簡単さではなく、式自体の解釈を簡単にしているのである。このため、たいへん記憶に残りやすい。
つまりは、本質的に易しく読者が理解できるようにしてくれているのである。
初学者には、そもそもなぜ経済学で微分や積分、確率を使うかがわからないし、その記述もここには書かれていないことから、この本は一度経済学を志したが、数学によってつまずいてしまった人が使用するのがいいと思われる。
また、演習問題がないので、この本を一通り理解したら、別の本にあたるのがいいであろう。
しかし、以上を考えても、星5つの本であり、たいへんいい本である。
2006年10月22日に日本でレビュー済み
取っ掛かりとして読むのに非常に良い入門書。
数学科出身で商学部で教鞭を取る著者の力作とも言える書。
利用方法としてはゼミのリーディングアサインメントや
経済学入門を勉強する際の副読本などがあると思われる。
ただ難点は、確率の定義がコルモゴロフによるものではない
ため、数理経済学やファイナンスを専攻する場合には
易しすぎる可能性がある。
数学科出身で商学部で教鞭を取る著者の力作とも言える書。
利用方法としてはゼミのリーディングアサインメントや
経済学入門を勉強する際の副読本などがあると思われる。
ただ難点は、確率の定義がコルモゴロフによるものではない
ため、数理経済学やファイナンスを専攻する場合には
易しすぎる可能性がある。
2005年12月18日に日本でレビュー済み
経済セミナーで連載されていたときからケッコウ気になっていました。
文庫になって読んで見ましたがとてもいい本です。説明が直感的でありつつも、厳密性を極力殺さないようにしています。学部の1年生にはお勧めです。
まず、本書の特徴は、線形代数をばっさり切り捨てて、「数学を高2レベルで捨ててきてしまった私大文系学部生」にもわかるように微分と確率を解説している点です。
たしかに、線形代数学は数学的構造の理解にとても大事です。しかし、学部の初年度、2年度ぐらいの経済学で線形代数を使って説明する人はいないのではないでしょうか?
それを考えれば、入門レベルの経済学の理解のためには、まず微分を抑えて、期待効用なんかを理解するために確率をかじっておけば十分だと思います。
注文をつけるとすれば、練習問題をちょっと多めにつけてほしかったといったところでしょうか。
文庫になって読んで見ましたがとてもいい本です。説明が直感的でありつつも、厳密性を極力殺さないようにしています。学部の1年生にはお勧めです。
まず、本書の特徴は、線形代数をばっさり切り捨てて、「数学を高2レベルで捨ててきてしまった私大文系学部生」にもわかるように微分と確率を解説している点です。
たしかに、線形代数学は数学的構造の理解にとても大事です。しかし、学部の初年度、2年度ぐらいの経済学で線形代数を使って説明する人はいないのではないでしょうか?
それを考えれば、入門レベルの経済学の理解のためには、まず微分を抑えて、期待効用なんかを理解するために確率をかじっておけば十分だと思います。
注文をつけるとすれば、練習問題をちょっと多めにつけてほしかったといったところでしょうか。