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        在“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”教學(xué)中的心得體會

        2017-12-29 00:43:59藺友江
        求知導(dǎo)刊 2017年29期
        關(guān)鍵詞:概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學(xué)改革

        藺友江

        摘 要:文章主要通過一次具體的教學(xué)過程,總結(jié)了作者在“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”教學(xué)中的一些心得體會,對本課程教學(xué)方法的提高及學(xué)生專業(yè)能力的培養(yǎng)有一定的指導(dǎo)作用。

        關(guān)鍵詞:教學(xué)改革;概率論與數(shù)理統(tǒng)計;分布函數(shù)

        “概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程是理工類院校本科生的必修課程。并且它的理論和方法的應(yīng)用幾乎遍及所有科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國民經(jīng)濟的各個部門,以至于全世界絕大多數(shù)專業(yè)的大學(xué)生都要學(xué)習(xí)這門課程。本文以具體的一次教學(xué)過程為例,闡述自己對這門課程的教學(xué)心得。

        “幾種重要的連續(xù)型分布”這一節(jié)在本課程是比較重要的,因為其中講到的一些連續(xù)型分布,尤其是指數(shù)分布和正態(tài)分布在后面各章節(jié)中都有廣泛應(yīng)用。在本次教學(xué)中,我主要抓住概率密度函數(shù)和分布函數(shù)這兩個重要的刻畫連續(xù)型隨機變量的概念,使學(xué)生深刻理解連續(xù)型隨機變量的內(nèi)涵和實際意義。比如給出均勻分布的概率密度

        后,就要及時討論它的非負性和正則性。然后根據(jù)分布函數(shù)的定義F(x)= P(X≤x),求出它的分布函數(shù):

        教學(xué)中我都是讓學(xué)生自己由概率密度函數(shù)以及分布函數(shù)的定義推導(dǎo)出分布函數(shù),這樣有助于加深對均勻分布知識的理解, 提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。同時要結(jié)合實際講解均勻分布知識。如日常生活常見的例子——許多隨機現(xiàn)象都可以用均勻分布刻畫。 例如:

        (1)在數(shù)值計算中, 保留到小數(shù)點后的第一位,四舍五入所引起的誤差一般看作是一個服從在[-0.05,0.05]上的均勻分布的隨機量;保留到小數(shù)點后的第二位, 四舍五入所引起的誤差一般看作是一個服從在[-0.05,0.05]上的均勻分布的隨機變量,以此類推。

        (2)向區(qū)間[a,b]上等可能地投點,落點坐標(biāo)X服從區(qū)間[a,b]上的均勻分布,均勻分布具有“均勻性”, 意思是指X落在區(qū)間[a,b]中的任一小區(qū)間的概率等于該小區(qū)間的長度與區(qū)間[a,b]的長度之比,而與小區(qū)間的位置無關(guān)。

        (3)如果一個人無預(yù)期地來到公共汽車站,那么他的候車時間服從區(qū)間[0,l]上的均勻分布, 其中l(wèi)是公共汽車站發(fā)車的時間間隔。

        (4)汽車遇到紅燈時,等待時間服從區(qū)間[0,l]上的均勻分布,其中l(wèi)是紅燈持續(xù)的時間長度。

        在學(xué)習(xí)指數(shù)分布知識時,也是同樣先給出它的概率密度函數(shù)的定義:

        并驗證它的非負性和正則性,然后讓學(xué)生根據(jù)分布函數(shù)的定義去求分布函數(shù)

        在日常生活中,符合指數(shù)分布的例子也是很多的:

        (1)電話問題中的通話時間;

        (2)隨機服務(wù)系統(tǒng)中的服務(wù)時間;

        (3)顧客要求某種服務(wù)(到銀行取錢, 到車站售票處購買車票等)需要排隊等待的時間。

        在這節(jié)中,有一個特別重要的連續(xù)性分布——正態(tài)分布(也稱高斯分布),它的密度函數(shù)為

        這個公式比較復(fù)雜,教師要反復(fù)講解,幫助學(xué)生強化記憶。尤其是對兩個參數(shù)σ和μ的實際意義進行詳細的講解。驗證它的正則性是一個難點問題,因為這里面用到了∫ e-x dx的積分值的計算。這就需要我們對微積分的知識進行進一步的回顧,利用二重積分和極坐標(biāo)變換的知識來講這個超越積分。在日常生活中,很多隨機變量可以用正態(tài)分布描述或近似描述, 例如:

        (1)射擊目標(biāo)的水平或垂直測量誤差;

        (2)成年男(女)的身高、體重;

        (3)加工零件的尺寸;

        (4)某市一次統(tǒng)考的考生成績;

        (5)一個地區(qū)的年降雨量。

        總之, 在“概率論和數(shù)理統(tǒng)計”這門課程的教學(xué)中, 我們要牢牢抓住基本概念, 以學(xué)生為主體,并結(jié)合日常生活中的實際情況,讓其積極參與到教學(xué)的每一個環(huán)節(jié),達到最好的教學(xué)效果。

        參考文獻:

        [1]袁德美,安 軍,陶 寶.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,2016.

        [2]徐利治.數(shù)學(xué)方法論選講[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2000.

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