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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,,,nXXX,用它的观测值12ˆ,,,nxxx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.
2推行“过程式”考核方式研究
讲课中引入”探究式”教学法,从以教师为主转变成转换到以学生为主,教师设置的探究的问题可以是从学科领域或现实生活中选择和确定研究统计案例,以小组为单位,在教学中创设一种类似于学术研究的情境,通过学生自主、独立地发现问题、实验、操作、调查、信息收集与处理、表达与交流等探索活动,有助于真正让学生获得知识、技能、情感与态度的发展,特别是探索精神和创新能力的发展。而为更好的提高教学效果,应在“探究”的过程中进行“过程式”考核方式,通过教学过程中的一系列考核方式的改革,一方面可以激发学生对《医药数理统计》这门课程学习的兴趣和热情,培养学生学习的独立性与主动性;另一方面又能培养学生对知识的融会贯通和灵活应用能力,这是培养学生创新素质的有效途径。首先,因为考核的主要依据是应使学生基础知识和基本技能不断充实,自主学习内容和运用知识能力逐步增强,更加注重学生学习效果的评价。因此在授课过程中应重点考核学生的学习态度、学风与学习的主动性、创新性,增加统计软件、实际调查和文献纠错等内容考核,加强统计理论和实践的联系,重视考查学生分析问题、解决问题的能力,提高学生综合创新素质。其次,“过程式”考核的形式应该更加多样,在探究式教学的过程中应注意对各知识点的考核,在考核过程中,根据专业和学生层次的不同,灵活采用笔试、口试、答辩式、专题报告式、论文式、实践技能操作等多种考核方式。最后除传统考核手段之外,建立统计辅助教学与考核平台,将过去仅能通过一张试卷考计算,理论推导的考核方式,改变为通过统计辅助教学与考核平台进行计算机考核的方式,提高学生动手能力,进行数据分析解决实际问题的能力,提高学生综合创新素质。
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
很多学生虽然在中学接触过概率知识,但那只是皮毛,大学更注重的是思想的培养,而且本课程从内容到方法与其它数学课程都有本质的区别。因此,老师在讲解基本概念时,一定要把来龙去脉讲清楚。比如在评价棉花的质量时,“既需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长度与平均长度的偏离程度,平均长度较大,偏离较小,质量较好”,这些常识性知识容易理解,学生也有兴趣听,然后就此引入概念———这是由随机变量的分布所确定的,能刻画随机变量某一方面的特征的常数统称为数字特征,它在理论和实际应用中都很重要。由此就很自然地引出了数字特征、数学期望、方差、相关系数和矩,这样学生就很好地理解了概念的实际背景。也就是说,在概念定理的教学中,首先应该在概念、定理产生的背景上下功夫,找出每个概念的实例,用大量事实来说明提出这些概念定理的客观依据是什么,它在实际应用中有什么意义。比如,一个随机变量由大量的相互独立的随机因素综合影响而形成,而且其中每一个个别因素在总的影响中所起的作用都是微小的,这种随机变量往往近似服从正态分布,那么这种现象正是中心极限定理的客观背景;再如,在介绍随机过程时,不妨从随机过程实例出发,如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化等等。如果忽视了概念与定理产生的实际背景,离开实际去讲概念和定理,学生会觉得学习内容枯燥,而且也很难理解,更不会应用于解决实际问题,这样就降低了学习的积极性,也没有发挥该课程的功能。
2.3在教学过程中使用案例教学
案例教学的主角是学生,通过学生之间对概念、定义、定理、标注、例题积极主动的讨论,以达到更深入理解和掌握的目的。在教学中引入的案例,要能够激发学生的学习兴趣、学习积极性和参与讨论的主动性。如何选取案例,就要求教师在备课当中多花时间找资料、思考,在教学案例中尽可能选取社会热点、先进的科技信息为案例素材,尤其财经类院校应尽可能编写一些涉及财经信息方面的案例。比如,讲到随机变量内容部分,定要在金融经济学中编写涉及到的随机变量的案例;讲到中心极限定理部分,投资学中期权定价理论就是一个很好的案例;讲到参数估计和评价时,保险精算中对平均寿命函数的估计和评价则是很好的案例;随机过程部分,分数布朗运动投资组合的风险度量都是很好的案例等等。如此教学,才能激发学生的学习兴趣,在讨论中逐步体会基本概念、定义、定理的来龙去脉,实现了有效学习,培养了学生解决实际问题的能力和抽象概括、推理论证的能力。
2.4重视引导学生主动思考问题
培养创新思维“在教学过程中提出一些思考性和启发性都很强的问题,让学生分析、研究和讨论,引导学生去发现问题,分析问题,然后解决问题。”学生的学习要自觉要靠自己,不是由教师牵着走,而是由教师引导走,“授人与鱼,只供一日之炊;授人与渔,使人受益终身”,所以教师应多引导、鼓励学生主动思考问题。比如,教师在每次课结束前5分钟进行下堂课新知识的介绍时,对本堂课学的知识点和前面学过的知识做个串联,最好能随手画出知识点“网络状”图,引导学生积极思考,引出下次课要讲的内容,勾起学生的预习兴趣。再如,在讲课时,教师可以针对本节课的内容设计一系列“问题链”,用“问题链”带动和完成课堂教学,可很好地引导学生主动思考、创造性思维,引导学生思考、发现问题,讨论、做出结论,从而逐步地使教学由“灌输式教育”向“创新型教育”转变,教学互动,教学相长。同时,教师一定要想方设法改变“学生被动接受知识”为自主、有兴趣地去学习知识,引导和组织学生展开讨论,鼓励学生提出大胆的猜想,及时解决学生提出的问题,激发学生的求知欲,注重教学方法的灵活运用,鼓励学生动手探究和创新,这样教学效果才会明显。
2设计趣味案例,激发学生学习兴趣2015年1月5日
随着互联网的迅猛发展、电脑的普及、各种游戏软件的开发,很多大学生喜欢在网上玩游戏。教师可以抓住大学生爱玩游戏这一特点,况且概率论的起源就来源于赌博游戏,教师可以在讲授知识时,由一个游戏出发,循循诱导学生从兴趣中学到知识,再应用到生活中去。例如,在讲解期望定义时,可以设计这样的一个游戏案例:假设手中有两枚硬币,一枚是正常的硬币,一枚是包装好的双面相同的硬币(即要么都是正面,要么都是反面,在抛之后才可以拆开看属于哪种)。现在让学生拿着这两枚硬币共抛10次,一次只能抛一枚,抛到正面就可以获利1元钱,反面没有获利,问学生选择怎样一种抛掷组合,才能使预期收益最大?教师留给学生思考的时间,然后随机抽一位同学回答,并解释其理由。大部分学生选择先抛后面那枚硬币,如果发现两面都是正面,那么后面9次都抛这枚,如果是反面,那后面9次都抛前面那枚硬币。这种抛掷组合确实是最优的,但总是说不清其中的道理来。这时教师可以向学生解释,其实大家在潜意识中已经用到了期望,然后利用期望的定义为大家验算不同抛掷组合的期望值来说明大家选的组合确实是最优的,这时学生豁然开朗,理解了期望的真正含义。游戏可以继续,如果将若干个包装好的非正常硬币装入一个盒子里,比如将5枚双面都是反面的、1枚双面都是正面的硬币装入盒子里,学生从中摸一个硬币出来,再和原来那枚正常的硬币一起共抛10次,也可以选择不摸硬币,直接用手中正常硬币抛10次。这个时候,原来那种抛掷组合还是最优的吗;如果再改变箱子中两种硬币的比例,比如9枚双面是反的,1枚双面都是正的,结果又是怎样等等,这些问题可以留给学生课后思考,并作为案例分析测试题。按照上述设计教学案例,不仅让学生轻松学到知识,激发学生学习的能动性,还可以提高学生自己动手解决实际问题的能力,培养学生的创新能力。
3精选实用型案例,引导学生学以致用
如在讲解全概率公式时引入摸彩模型,中奖的概率是否与抽奖的先后顺序有关。利用全概率公式可以证明与顺序无关,大家机会是平等的。又如讲解事件独立性可以引入比赛局数制定的案例,如果你是强势的一方,是采取三局两胜制还是五局三胜制,这个例子也可以用大数定理来解释,n越大,越能反映真实的水平。又如设计车门高度问题,公共汽车车门的高度是按成年男性与车门顶头碰头机会在0.01以下来设计的:设某地区成年男性身高(单位:cm)X~N(170,36),问车门高度应如何确定?这个用正态分布标准化查表可解决。合理配备维修工人问题:为了保证设备正常工作,需配备适量的维修工人(工人配备多了就浪费,配备少了又要影响生产),现有同类型设备300台,各台工作是相互独立的,发生故障的概率都是0.01。在通常情况下一台设备的故障可由一个人来处理(我们也只考虑这种情况),问至少需配备多少工人,才能保证设备发生故障不能及时维修的概率小于0.01?这样的问题在企业和公司经常会出现,我们用泊松定理或中心极限定理就可以求出。学生参与到实际问题中去,解决了问题又学到了知识,从而有成就感,学习就有了主动性。
4运用多媒体及统计软件进行经典案例分析
在概率统计教学中,实际题目信息及文字很多,需要利用统计软件及现代化媒体技术。其一,采用多媒体教学手段进行辅助教学,可以使教师节省大量的文字板书,避免很多不必要的重复性劳动中,从而教师就可以将更多的精力和时间用于阐释问题解决的思路,提高课堂效率和学生学习的实际效果,有效地进行课堂交流。其二,使用图形动画和模拟实验作为辅助教学手段,可以让学生更直观地理解一些抽象的概念和公式。如采用多媒体教学手段介绍投币试验、高尔顿板钉实验时,可以使用小动画,在不占用过多课堂教学时间的同时,又能增添课堂的趣味性。而在分析与讲解泊松定理时,利用软件演示二项分布逼近泊松分布,既形象又生动。如果在课堂教学中使用Mathematica软件演示大数定律和中心极限定理时,就可将复杂而抽象的定理转化为学生对形象的直观认识,以使教学效果显著提高。在处理概率统计问题过程中,我们经常会面对大量的数据需要处理,可以利用Excel,SPSS,Matlab,SAS等软件简化计算过程,从而降低理论难度。不仅如此,在教师使用与演示软件的过程中,学生了解到应用计算机软件能够将所学概率论与数理统计知识用于解决实际问题,从而强烈激发学生学习概率知识的兴趣。