大学经济数学考试通常涉及微积分、线性代数、概率论与数理统计等数学领域，这些数学工具在经济和金融分析中有着广泛的应用。具体考试内容可能因课程要求和教授的教学重点而有所不同，但大体上可以包括以下几个方面：
1.微积分（Calculus）：
-极限（Limits）：理解函数极限的概念及其计算。
-导数（Derivatives）：掌握求导法则，如幂函数、指数函数、对数函数的导数；应用导数于经济学中的边际概念，如边际成本、边际收益等。
-积分（Integrals）：了解不定积分和定积分的计算方法；在经济学中，积分常用于计算总成本、总收入等累积量。
-多元微积分（MultivariableCalculus）：研究多个变量函数的极限、导数和积分；例如，在经济学中用于分析生产可能性边界等。
2.线性代数（LinearAlgebra）：
-矩阵（Matrices）：熟悉矩阵的基本运算，如加法、乘法、转置等。
-行列式（Determinants）：掌握二阶和三阶行列式的计算方法；了解行列式在解线性方程组中的作用。
-线性方程组（SystemsofLinearEquations）：学会使用高斯消元法等方法求解线性方程组。
-向量空间（VectorSpaces）：理解向量空间的概念，如基、维度、子空间等。
-特征值与特征向量（EigenvaluesandEigenvectors）：了解特征值和特征向量的定义及计算方法；在经济学中，特征值分析可用于评估投资组合的风险和回报。
3.概率论与数理统计（ProbabilityandStatistics）：
-概率分布（ProbabilityDistributions）：熟悉离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如正态分布、指数分布）概率分布的定义和性质。
-期望与方差（ExpectationandVariance）：理解随机变量的期望和方差的概念及其计算方法；在经济学中，期望用于预测未来收益，方差用于衡量风险。
-抽样分布（SamplingDistributions）：了解样本均值、样本方差等统计量的分布规律。
-假设检验（HypothesisTesting）：掌握假设检验的基本步骤和方法，如t检验、z检验等；在经济学中，假设检验用于判断样本数据是否支持某个理论或模型。
-回归分析（RegressionAnalysis）：学会建立线性回归模型，估计参数，并进行模型诊断和预测；在经济学中，回归分析用于研究变量间的关系，如需求弹性、资本产出比等。
为了应对经济数学考试，学生需要熟练掌握上述数学知识，并能够将其应用于实际问题中。此外，培养良好的解题习惯和策略，如认真审题、合理推导、检查计算等，也是取得好成绩的关键。通过不断练习和总结，学生可以提高解题速度和准确性，从而在考试中取得优异成绩。