第1章 函數初步1．1 函數的概念1．2 復合函數與反函數1．3 初等函數與分段函數1．4 常用經濟函數第2章 極限與連續2．1 極限的概念與性質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 函數的連續性第3章 導數與微分3．1 導數概念3．2 求導法則3．3 高階導數3．4 隱函數和由參數方程所確定的函數的求導法則3．5 微分與近似計算3．6 多元函數基礎知識3．7 偏導數與高階偏導數3．8 隱函數的偏導數3．9 全微分3．10 導數在經濟學中的應用第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 單調性與凹凸性判別法4．4 一元函數的極值4．5 多元函數的極值46經濟分析中的優化問題 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5．2 不定積分的求法5．3 定積分的概念與性質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6．1 常數項級數6．2 級數的斂散性判別法6．3 冪級數6．4 函數展開成冪級數第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 連續型隨機變量的概率密度 第14章 隨機變量的數字特征與極限定理14．1 數學期望14．2 方差14．3 矩的概念第15章 數理統計基礎15．1 簡單隨機樣本15．2 抽樣分布15．3 參數的點估計與區間估計15．4 正態總體均值與方差的假設檢驗 附錄附表1 標準正態分布表附表2 泊松分布表附表3 t分布表附表4 x2分布表參考文獻