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数理统计论文范文精选

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数理统计论文

命题转换数理统计论文

1运用实例说明概率问题理性求解的重要性

由于学生接触的主要是确定性事物,对于不确定性事物的认识非常有限,学生有关概率与统计的认识大都来自于个体的一些零碎的、不成熟的经验.尽管现在义务教育阶段已经增加了概率与统计的内容,但其教学目标定位于感性和定性认识的水平.因此,学生对许多问题还无法进行理性判断,往往只能借助于已有的经验或先前概念(学生在未学习严格定义之前就有的概念)来进行判断.例如:有5个足球迷欲通过抽签的方式决定谁获得唯一的一张足球赛入场券,为此设有5张卡片,其中只有一个写有入场券字样,5个人依次从中抽取.对此类问题有不少学生认为,先抽取的人比后抽取的人得到入场券的可能性大.但是,概率的确定却不依赖直觉,通过事件之间的关系以及乘法公式严格的推理可以证明:在抽取过程中,不论先抽还是后抽,抽到的概率都是相同的,均为15.学生在作业中经常出现的一个错误,当一个事件的概率为1时,如P(A)1,学生往往会不假思索地写出结论:ABB或者ABA.在这里学生犯错误的原因仍然是直觉判断,很多学生认为概率为1的事件一定会发生,从而是必然事件,因此得出错误结论.其实在讲概率的几何概型时,可以通过向边长为1的正方形内投飞镖的试验,说明概率为1的事件不一定会发生.

2注意数学命题的转换命题转换

简单地说就是把一个命题转换为另一个命题.命题转换本质上就是变换问题,通过改变问题的叙述和形式,改变观察和分析问题的角度,使问题呈现出新的面貌,引发新的思考和联想,从而使问题获得解答.命题转换是数学命题理解的一种重要方法,对数学命题的学习具有非常重要的意义.命题转换不仅可以深化对原有命题的理解,优化学习者的认知结构,而且有利于学生创造性思维能力的培养以及良好数学素养的形成.在概率统计的教学中,有时需要将严谨的数学语言转换成通俗语言.如在讲授参数估计中点估计问题时,教材是这样描述的:所谓点估计问题就是要构造一个适当的统计量12ˆ,,,nXXX,用它的观测值12ˆ,,,nxxx来估计未知参数.通过提问发现,学生对点估计并不十分理解,但看了例题后不用知道这个概念也会做相关习题.其实完全可以将点估计概念换一种方式叙述,即所谓点估计就是通过构造样本函数的方法将未知参数的值估计出来.这样一来,学生对点估计理解就会很容易了.由于形象记忆比抽象记忆更容易被学生接受,因此,在授课过程中有时也需要将代数语言与几何语言做转换.如在讲授连续型随机变量的概率密度函数的性质时,概率密度函数有2个基本的性质:转换成几何语言就是:概率密度函数f(x)几何上表示一条位于x轴上方的曲线并且此曲线与x轴之间所围图形的面积是1.如果学生能记住这样一个几何印象,那么对于概率密度函数的性质就会牢记于心了.另外,在概率统计课程的教学中有时也需要注意数学命题的逻辑转换.如在讲授随机变量的数学期望的性质时,有命题:如果2个随机变量X和Y相互独立,由于原命题与逆否命题是等价的,因此,则一定可以推出随机变量X和Y不独立.数值反映了随机变量X和Y之间的某种关系,这就是后面要学习的协方差概念.

3注重对概念的正确理解

数学学习的关键是理解,概率统计的学习也不例外.理解与记忆是相互渗透、相互促进的.就一本教材而言,它的内容无非主要是概念、性质以及例题和习题等.其中,对概念的正确理解是第一步的,是理解性质、例题和习题的基础,如果对概念能正确理解,那么对性质、例题、习题的理解也会融会贯通.相反,如果学生从一开始就通过死记硬背的方式把概念记下来,那么学生就只能从头背到尾,无法深入地理解和掌握所学的知识.所以,正确地理解数学概念是非常重要的.如在讲授随机变量的数字特征方差时,随机变量X的方差D(X)定义为:随机变量X的期望E(X)表示随机变量X的平均取值,这样2(XE(X))的大小可以表示随机变量X的取值与其平均取值的偏离程度,再取期望后偏离程度就变成平均偏离程度了,因此随机变量X的方差2D(X)E(XE(X))表示随机变量X的取值与其平均取值的平均偏离程度.在讲授点估计量的评价标准时,课本对有效性的定义为:设1ˆ和2ˆ都是参数的无偏估计量,则称1ˆ较2ˆ有效.在讲完有效性定义后,可以向学生提出问题:为什么称一个方差小的无偏估计量比方差大的无偏估计量更有效.这时有的学生就会觉得这个问题有些奇怪,因为他们觉得这就是一个定义没有为什么.在他们看来定义就是一个一成不变的东西,其实不然,作为教师应该向学生阐明定义总是有根据的,既然称1ˆ较2ˆ有效,就一定有其缘由的.方差刻画的是随机变量取值偏离其平均取值的平均偏离程度.由于1ˆ和2ˆ都是参数的无偏估计量,故1ˆ和2ˆ的平均取值都是参数的真值,所以方差小意味着其与参数的真值偏离来得小,从而方差小的无偏估计量更有效.通过这样的解释,学生对这个定义的理解就相当透彻,也无需刻意对这个定义进行记忆.

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PBL教学模式下的数理统计论文

1课程的教学现状

近半个世纪以来,科学技术迅猛发展,新知识、新成果不断涌现,数字化特点凸显。根据2002年度美国国家科学基金会资助的研讨会报告,目前我们收集的数据需求呈指数增长,而数据分析的需求呈二次增长,但统计的专业人才呈线性增长并且目前统计学的教育远远落后于实际需求。邵启满教授“给当今毕业生的建议,就两个字:统计”。我们当前的数理统计课程的教育还处于“非常狭窄的计算机时代前的统计学”,严重滞后于不断发展中的现代统计学。大部分的研究生教科书内容仍然是从统计量到点估计,继而假设检验、回归分析和方差分析等基础知识的呈现及统计方法的推导。课程的教学大纲中也以理论推导为重点,注重统计方法的理论基础和演绎证明,而对于实际应用较多的现代统计方法缺乏介绍,忽视与各种统计软件的结合。因此,我国工科研究生毕业论文实验数据处理手段较为低级,对异常数据缺乏理性说明。我们的研究生往往在学完数理统计课程后,虽然掌握了基本的统计方法和推导,但进入科研工作碰到实际数据时,对数据的收集、处理和分析仍然一筹莫展。这也是促使我们教学理念转换的主要原因,研究生数理统计课程应以现代统计应用为中心,不仅要求学生理解和领会统计思想,还应正确使用统计方法,根据计算结果作出正确的推断,给出合理的解释。

2教学变革的尝试

由于课程的实用性和重要性,学生普遍对数理统计课程比较感兴趣。如何调动学生的主观能动性,变“被动灌输”为“主动探索”,在有限的课时内学习较多的统计知识呢?我们教学变革主要采取如下措施。

2.1教学内容的调整为了避免重复学习,我们对原来本科时已经学习的统计量与抽样分布、参数估计这部分内容只简单复习,温故知新,不再细讲。而对目前生物医学工程中应用较普及的方差分析、回归分析,我们补充了生物医学方面的实例,运用软件进行统计分析,并对运行结果详细讲解。对于教材未介绍的非参数检验和实验设计部分,补充几种常见的统计方法。对于较复杂的多元统计和现代统计学部分,我们引入PBL教学模式,通过分组、问题探究、成果汇报、反思和完善几个步骤,完成学习内容。

2.2教学方式的改进在课程的教学中,我们尽量做到深入浅出,回避复杂的推导、运算和证明,强调对统计思想的理解以及统计方法的运用,同时注重和统计软件的结合。统计从某种意义上说是与数据打交道的科学,没有实际数据的统计分析,不利于学生对统计方法的理解和应用。教学中如果仍然当成数学课程,注重统计理论中定理和公式的推导演算,而缺乏实际的数据分析训练,学生就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会,也不利于保持和提高他们的学习兴趣。我们补充了生物医学方面的实例,通过数据分析,提高他们对统计方法的实际应用能力,也为后续PBL教学的顺利开展做准备。大部分学生在本科阶段已学习Matlab软件,而且工科学生计算机应用能力较强,因此我们要求学生自学一门统计软件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab,对所有的实例在软件中实现数据分析。软件输出的是数值或图表,并没有详细的解释、分析和结论,学生必须结合数据背景知识,应用所学统计方法,进行分析推断,最后给出结论和合理的解释。

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教学改革数理统计论文

1.教材、教辅和习题集相结合

一本好的教材,是教师备课、学生学习的参考和指南。从2011年下学期开始,在保证教学大纲基本要求的前提下,我院独立编写了应用型本科“十二五”重点规划教材———《简明概率论与数理统计》(王其元主编),本书的主要特色是简单明了,循序渐进,易读易学,且能启发和培养学生的自学能力。内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量及抽样分布、参数估计、假设检验共8章内容。创新点是删减复杂的理论推导和证明,增加了与专业背景相联系的实际应用题;同时编写了与教材相配套的学习辅导书,按教材的顺序逐节编排,包括每节的内容要点、教学要求、释疑解难、例题增补、重点习题详解五部分;习题集是学生的作业本,是检验学生学习效果的试金石,教师通过批改作业,能够发现问题,做到心中有数。教材是教学的基础和核心,教辅和习题集是有力补充。通过实践发现,三者相结合的教学改革方式比较适合独立学院学生的学习,收到了良好的教学效果。

2.课前集体备课、课上灵活授课和课后辅导答疑相结合

采取课前集体备课的方式,可以充分激发教师的潜能和主观能动性,培养教师的团队精神和合作意识。通过相互间的交流和切磋,教师能够碰撞出知识的火花,体会到教学的激情和快乐;在授课中,改变以教师为中心“满堂灌”的传统呆板的教学模式,采取灵活多样化的授课方式,尝试采用“案例式”“启发式”和“讨论式”教学方法,正确引导学生、调动学生学习的热情和积极性;教师根据课程进度和课时安排,每学期分阶段的集中为学生进行课后辅导答疑,帮助学生解决学习中遇到的困惑,教师和学生受益都很大。总之,采取课前集体备课、课上灵活授课、课后辅导答疑相结合的教学方式,提高了教师的授课水平,增强了与学生间的情感交流,提高了概率考试的一次通过率,为学生顺利毕业打下了良好基础。

3.理论教学和实验教学相结合

我院“概率论与数理统计”教学共48课时,其中理论教学40课时,实践教学8课时。在实验教学中,增加实验教学内容,设置了抛硬币、正态分布模拟、方差分析等实验,让学生通过实验理解概率论与数理统计的思想,提高学生的动手和解决实际问题的能力。

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数理统计与概率统计论文

一、教学改革成果

长春理工大学是一所以光电技术为特色,光、机、电、算、材相结合为优势,工、理、文、经、管、法协调发展的省属多学科重点大学。人才培养目标是培养具有创新性的复合型人才。而“概率论与数理统计”课程则是培养人才知识结构中不可缺少的重要组成部分。为了将“概率论与数理统计”课程教学内容紧密地与各专业培养目标相结合,学校组织相关人员对全校各专业进行了调研,了解了各专业对“概率论与数理统计”课程的需求,及时修订、调整和更新了课程的教学内容,重新制定了教学大纲,增加了突出课程内容的应用性。例如,在经管学院各专业,我们增加了统计内容的学时,达到64学时,有利于学生后续专业课程的学习;在社会工作专业,增设了概率论这门课程,便于学生更好地理解统计方法。“概率论与数理统计”课程在信息与计算科学专业共有80学时,学校开设过本课程的双语教学,使用英文原版教材,使教学内容与国际接轨;曾将本课程分成“概率论基础”与“数理统计”两门课开设。本系教师在上数理统计课时给学生讲了一点SAS软件和SPSS软件知识,起到了较好的效果,之后由于课程整合的需要又合并成一门课程。经过多年教学改革与教学实践,结合长春理工大学专业特点和学生的实际情况,1997年开始使用学校自编的《概率论与数理统计》教材。目前课程组成员编写的《概率论与数理统计》2011年由高等教育出版社出版发行,新教材在本校已经使用了3年,效果很好,2013年获得兵工高校优秀教材一等奖。与教材配套使用的同步练习册每年发行一次,做到实时更新。在校园网上建立了“概率论与数理统计”精品课网站,同学们可以下载与课程同步的PPT、往届的练习题,还可以在网上留言,解决疑难问题。在该课程的改革与实践中也遇到了一些问题。如分类教学改革成果还没有充分显现出来,对理、工、文、经、管、法等不同专业的“概率论与数理统计”课程分类教学还缺乏反馈信息;有些院系缺乏本课程的实践环节,不利于提高学生运用数学知识的实践能力;信息化背景也给教师队伍提出了很高的要求。

二、对课程教学改革中出现的问题的改进

在教学过程中为了更好地解决信息化背景下“概率论与数理统计”课程教学与培养学生创新实践能力和应用能力的关系,实现教学内容与教学模式的改革与学生应用能力培养的统一。下面从三个方面说明进一步的改进措施。

(一)进一步加强“概率论与数理统计”课程的分类

教学与课堂教学改革结合学校学生的实际情况,进一步加强理、工、经管、生命、社会工作等不同专业的分类教学,针对不同专业采取不同学时、内容有所侧重的分类教学模式,加强统计方法的应用教学,对不同专业的分类教学进一步进行探讨。

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概率论数理统计论文

1概率论与数理统计教学现状

一是课时设置较少,而老师为了完成教学任务,不得不加快速度,知识点没办法讲细,势必会造成学生“贪多嚼不烂”;且课程内容较多,如果老师本身的知识结构沉淀不够,只是“照本宣科”,简单介绍概念、定义、理论和方法,缺少对实际的概率统计背景知识及发展现状的介绍,忽视对学生实践和应用能力的培养,导致所教知识、方法不能被学生接受、及时掌握。二是在应试教育的影响下,学生思维固定,缺乏学习的主动性。许多学生学习的目的是为了考试过关,对于考试涉及不到的课程知识,就只是简单了解或干脆不学,所以在整个学习过程中,不注重课程思想方法的领悟,只是忙于做题,把学习的目标仅仅定位于能看懂例题,会做课后习题,只关心具体解题的步骤,从而去模仿解题,而不是领会课程知识所呈现的方法。三是教师忽略与相关学科间的关系,只进行单一教材的课堂教学,没有适当穿插一些相关学科的知识,教学资源不能得到优化配置;教材比较陈旧,理论联系实际的应用实例较少,即使有一些联系实际的实例,也不涉及到当今科技信息,导致了学习与实践的脱节;教师在教学中解决实际问题的能力不够,理论与实际联系少之又少,即使有,表现的应用背景也被形式化的演绎一带而过,学生“雾里看花”,难以琢磨、难以理会,畏惧心理滋生。同时,教材中都是一些联系很紧凑的理论,以及简化了过程的证明和计算,学生感觉不到学习乐趣,意义就更谈不上了,这也是造成很多学生放弃对这门课程的学习,只背重点、记忆模仿解题应付考试的重要原因。

2问题的解决方案

2.1从整体内容上把握教材

根据《概率论与数理统计》教材,该课程整体上是讲述三个大的问题:一是概率论部分,介绍必要的理论基础;二是数理统计部分,主要讲述参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析的方法;三是随机过程部分,在讲清基本知识的基础上主要讨论了平稳随机过程,是随机变量的集合,能完全揭示概率的本质。课本上的很多问题都是围绕这三个问题来讲述的,因此,要打破“重理论,轻应用”“重概率,轻统计”的教学思想,且从整体上完整地对这三个问题进行讲授。由于概率论与数理统计的知识点多而零散,初学者对知识点不容易全面系统地把握,所以老师在教学中要经常引导学生进行简单复习回顾,从而使学生能够高效而快速地理解所学知识,系统掌握这有机结合的三部分内容。

2.2在讲授中要有其客观背景

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