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        概率論與數(shù)理統(tǒng)計方向?qū)W術(shù)型碩士與統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士概率論基礎(chǔ)課程的研究

        2012-04-29 00:00:00魯大偉馮敬海
        中國校外教育(下旬) 2012年3期

        【關(guān)鍵詞】概率論與數(shù)理統(tǒng)計 學(xué)術(shù)型碩士 專業(yè)學(xué)位碩士

        現(xiàn)在國家碩士研究生培養(yǎng)門類中列于數(shù)學(xué)大類之下屬于概率論與數(shù)理統(tǒng)計大方向的有概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)術(shù)型碩士,應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士兩類。兩類碩士生的來源均是四年制本科生,學(xué)術(shù)性碩士生源的一般要求是數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)專業(yè)畢業(yè),應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士則只要求是理工科及相關(guān)專業(yè)即可,二者差別較大,專業(yè)知識的起點高度有差距。

        在培養(yǎng)目標(biāo)上,兩類碩士差距就更加明顯了。學(xué)術(shù)型碩士要求可以進(jìn)行基本的專業(yè)理論研究,有繼續(xù)進(jìn)行高等理論研究的素質(zhì)和潛力,其中的一部分人可以繼續(xù)攻讀本專業(yè)及相關(guān)金融、管理、經(jīng)濟(jì)等相關(guān)專業(yè)的博士學(xué)位,學(xué)術(shù)性的碩士生更強(qiáng)調(diào)理論學(xué)習(xí)和理論基礎(chǔ)的訓(xùn)練。專業(yè)學(xué)位碩士則要求較好的專業(yè)知識實用能力,了解掌握常用統(tǒng)計方法的思想和軟件應(yīng)用,實踐能力強(qiáng),具有分析解決帶復(fù)雜數(shù)據(jù)分析背景的實際問題的潛力,強(qiáng)調(diào)的是學(xué)生對實際問題的處理能力,各種統(tǒng)計方法的綜合運用及實戰(zhàn)能力。在國外發(fā)達(dá)國家,目前均有應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位博士,就是說將來在我們國家,優(yōu)秀的應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士可以進(jìn)一步攻讀專業(yè)學(xué)位博士,這類博士應(yīng)該對實際問題有敏銳的眼光,對各種實用的統(tǒng)計方法有全面的了解,知曉其長處與不足,可以解決復(fù)雜的實際數(shù)據(jù)分析問題,因此應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士的概率理論基礎(chǔ)訓(xùn)練應(yīng)更加傾向于實際,傾向于在統(tǒng)計學(xué)中大量用到的概率論知識。這就決定了對兩類碩士在概率論基礎(chǔ)知識要求方面有很大不同。在概率論基礎(chǔ)方面,由于兩類生源的本科知識體系中都是以《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》課程為起點,概率論部分基本相同,內(nèi)容是:概率基礎(chǔ)及公式,隨機(jī)變量及分布,隨機(jī)向量及分布,數(shù)字特征及計算。在碩士生階段應(yīng)在此基礎(chǔ)上考慮兩類碩士的培養(yǎng)目標(biāo)的差異,分別在概率基礎(chǔ)課程中安排不一樣的教學(xué)內(nèi)容和重點。

        對學(xué)術(shù)型碩士生,通常開設(shè)《高等概率論》課程,以測度論為起點,具有一定的抽象度和深刻性,講授一般觀點下的積分、可測變換,隨機(jī)變量及向量,概率理論、基本公式獨立性,不等式和極限定理,數(shù)字特征與相依關(guān)系,講述高度抽象的測度控制理論、拉冬一尼古丁定理、抽象的條件期望理論,訓(xùn)練學(xué)生的思考能力和論證基本功。對應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)學(xué)位碩士,開設(shè)《概率論基礎(chǔ)課程》,不涉及測度論等抽象內(nèi)容,但是要把在實際應(yīng)用中所有數(shù)據(jù)類型所對應(yīng)的概率密度形式及演算作為重點加以訓(xùn)練,內(nèi)容應(yīng)該集中在常見隨機(jī)變量的回顧,特殊類型的隨機(jī)變量(既不是離散的也不是連續(xù)的)的引入和背景,條件概率演算一特別是連續(xù)變量對離散變量、離散變量對連續(xù)變量的條件概率計算,復(fù)雜情況下隨機(jī)變量數(shù)字特征的計算等等,強(qiáng)調(diào)學(xué)生的動手推演能力和問題歸類能力,例如要求學(xué)生會計算貝葉斯理論中常用的二項變量與貝塔變量的聯(lián)合分布,通過這個聯(lián)合分布來來計算相應(yīng)的廣義條件概率密度及條件數(shù)學(xué)期望。另一個例子就是給學(xué)生們詳細(xì)介紹對連續(xù)型隨機(jī)變量進(jìn)行截斷以后得到的截斷隨機(jī)變量的分布推演過程,講述清楚該類型隨機(jī)變量所對應(yīng)的廣義密度函數(shù)與原來的連續(xù)型隨機(jī)變量的密度函數(shù)之間的關(guān)系,這類隨機(jī)變量既不是連續(xù)性的也不是離散型的,使二者的結(jié)合體,在生物統(tǒng)計、工程試驗的數(shù)據(jù)集合中經(jīng)常會出現(xiàn)。

        實際上,站在較高的專業(yè)角度來看,兩種內(nèi)容的知識建構(gòu)是共同的,差別是一個為用抽象描述來講授,另一個是通過具體刻畫結(jié)合例子來講授。分別按不同側(cè)重點來進(jìn)行教學(xué)可以得到更好的專業(yè)訓(xùn)練效果。

        本文系大連理工大學(xué)研究生教改項目資助。

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