1. 概率統計在經濟理論中的應用,能不能舉幾個例子啊
關於數字的東西 都和概率統計有關系啊
很多 指標都是一個數學模型
2. 概率論與數理統計應用在哪些新領域中
經濟學基礎裡面就很多公式是用概率得出的啊
金融業 炒股 靠概率
統計學在物理學微觀方面應用也廣
到論文網上搜搜相關關鍵詞 你能搜出很多文獻
3. 概率統計知識在經濟學中有哪些應用
概率統計知識在效用函數、保險和資產組合等經濟學領域都用的到。
4. 概率論與數理統計在經濟生活中應用的小例子有哪些啊
商場促銷問題，下雨和不下雨的概率分別為04,0.6,室內促銷利潤1萬，室外5萬，如果下雨損失3萬，如何選擇，可以用數學期望進行比較
5. 概率論方法在經濟管理中的應用（說得具體點）
在經濟學上把抄人分為三襲種人:風險喜好者、風險厭惡者和風險中立者,實際上在日常生活中大部分人是風險厭惡者,不喜歡風險是很多人的共性,因此在面對風險時如何防範風險成為很多人不得不考慮的問題,而買保險是很多人的理性選擇。
6. 概率論在生活中的應用
概率論是一門與現實生活緊密相連的學科，不過大多數人對這門學科的理解還是很平凡的：投一枚硬幣，0.5的概率正面朝上，0.5的概率反面朝上，這就是概率論嘛。學過概率論的人多以為這門課較為理論化，特別是像大數定律，極限定理等內容與現實脫節很大，專業性很強。其實如果我們用概率論的方法對日常生活中的一些看起來比較平凡的內容做些分析，常常會得到深刻的結果。
在自然界和現實生活中，一些事物都是相互聯系和不斷發展的。在它們彼此間的聯系和發展中，根據它們是否有必然的因果聯系，可以分成兩大類：一類是確定性現象，指在一定條件下，必定會導致某種確定的結果。例如，同性電荷相互排斥，異性電和相互吸引；在標准大氣壓下，水加熱到100攝氏度，就必然會沸騰。事物間的這種聯系是屬於必然性的。另一類是不確定性現象。這類現象在一定條件下的結果是不確定的，即人們在未作觀察或試驗之前，不能預知其結果。例如，向桌上拋一枚硬幣，我們不能預知向上的是正面還是反面；隨機地找一戶家庭調查其收入情況，我們亦不能預知其收入是多少。為什麼在相同的情況下，會出現這種不確定的結果呢？這是因為，我們說的「相同條件」是指一些主要條件來說的，除了這些主要條件外，還會有許多次要條件和偶然因素是人們無法事先預料的。但另一方面，對這些不確定性現象進行大量、重復的實驗時，人們會發現，其結果會出現某種「統計規律性」：重復拋一枚硬幣多次，出現正、反兩面的次數大致會各佔一半；調查多戶家庭，其收入會呈現「兩頭小，中間大」的狀況，即處於中間狀態的是大多數。這種在每次試驗中呈現不確定性，而在大量重復試驗中又呈現某種統計規律性的現象較隨機現象。概率統計就是研究隨機現象並揭示其統計規律性的一個數學分支，它在自然科學及社會科學的諸多領域都有著廣泛的應用。
概率，簡單地說，就是一件事發生的可能性的大小。比如：太陽每天都會東升西落，這件事發生的概率就是100%或者說是1，因為它肯定會發生；而太陽西升東落的概率就是0，因為它肯定不會發生。但生活中的很多現象是既有可能發生，也有可能不發生的，比如某天會不會下雨、買東西買到次品等等，這類事件的概率就介於0和100%之間，或者說0和1之間。大部分人認為一件事概率為0即為不可能事件，這是不對的。比如甲乙玩一個游戲，甲隨機寫出一個大於0小於1的數，乙來猜。1.乙一次猜中這個數2.乙每秒才一次，一直猜下去，「最終」猜中這個數。這兩件事發生的概率的概率都是0，但顯然他們都有可能發生，甚至可以「直觀」地講2發生的可能性更大些。這說明概率為0的事件也是有可能發生的。不過在我看來，這樣的可能性實在太小了，在實際操作中認為不可能也是有道理的，但不管怎麼說，他們確實是可能事件。
7. 概率論與數理統計在經濟學領域里具體體現
資產定價理論的基礎之一就是概率論和數理統計。
此外，計量經濟學的基石也是概率論是數理統計。
8. 概率統計運用到經濟中有什麼意義
關鍵是你學得什麼
如果學習實際操作性的知識應該是很有用的，尤其是回歸和實驗設計等，概率論是基礎數學方法，數理統計是一些統計方法在概率論基礎上的運用，單純的大學本科學習這門是看不到什麼用處的，必須結合相應的和操作，可以多元統計分析。
因為有句話說模型擬合的越好，預測就越差，所以在運用時還是小心。
總的來說還是要結合你的專業知識吧，運用就是數據分析方面的。
9. 概率論在經濟中的應用
概率論在經濟生活中應用十分廣泛，本文主要從古典概型、數學期望以及大數定律和中心極限定理3個方面介紹了概率論相關知識，並舉例說明其在經濟生活中的應用。其中，在古典概型中重點介紹了波利亞模型，並給出了數值模擬的過程，驗證了所得結論。概率論作為數學工具的運用，為經濟學做出了突出貢獻，也使得經濟學變得更加規范和完善。
概率論是一門研究隨機現象統計規律的數學分支。隨機現象是指在一定條件下進行試驗或觀察時，會出現不同的結果，但具體出現哪種結果在每次試驗前都無法確定。概率論正是通過對這些結果進行演繹和歸納，從數量的角度研究隨機現象的統計規律性。概率論最初起源於賭博問題。當今在社會科學領域，尤其是在經濟學中，描述經濟數據特徵，最優決策以及保險等方面都要用到概率論的相關知識。
概率論在經濟學問題研究中具有以下優勢：一是概率論可以很好地運用數學語言來建立模型，從而將經濟范疇之間關系的描述和研究數量化；二是概率論有著嚴密的邏輯推理，不但可以盡可能地規避漏洞和錯誤，而且能夠推導經濟運行的各種軌跡，對經濟行為的預測起指導作用；三是概率論的引進使得傳統經濟學突破了確定性行為研究的界限，可以在不確定性條件下，得到僅憑直覺不易得出的結論，更加具有概括性[1]。概率論作為數學工具的運用，使得經濟學成為一門更加規范和完善的科學。
概率論在經濟生活中的應用
古典概型
古典概型具有兩個特點：一是所涉及的隨機現象的樣本點只有有限個；二是每個樣本點發生的可能性都相等，即等可能性[2]。古典方法是概率論發展初期求概率常用的方法，它主要藉助於演繹或外推。比如擲骰子、摸球、彩票等問題都可以通過這一方法求得概率。
例1：假設罐中有b個黑球、r個紅球，每次試驗隨機取出一個球，然後將原球放回，並且再加入c個同色球和d個異色球。這樣的隨機試驗模型稱為波利亞模型，它可以用來描述傳染病傳播和貧富差距以及安全生產等現象。
現在要從罐中取出兩個紅球和一個黑球。由分析可知第二個球被抽取這一事件是在第一個球被抽取的條件下發生的，同理第三個球被抽取同樣受前兩次結果的影響，根據條件概率公式與乘法公式
可得
容易看到，以上概率與黑球在第幾次被抽取有關。該模型有以下幾種情況：
1）當時，稱為不返回抽樣，此時前次抽取結果會對後次抽取結果造成影響。但在抽取的黑球與紅球個數確定的情況下，其概率與抽出球的次序無關。此例中有
2）當時，稱為返回抽樣。此時每次抽取都是相互獨立事件，且上述三個概率相等，此例中有
3）當時，稱為傳染病模型。此時每次取出球後都會增加下次取到同色球的概率。此例中有
4）當時，稱為安全模型。此時每當紅球被取出，則會降低下一次取出紅球的概率；每當黑球被取出，則會降低下次取出黑球的概率，相應地，取出紅球的概率就會增加