分享
2023年概率论与数理统计学习心得.docx
下载文档

ID:1887184

大小:20.24KB

页数:8页

格式:DOCX

时间:2023-04-23

收藏 分享赚钱
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,汇文网负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。
网站客服:3074922707
2023 概率论 数理统计 学习心得
概率论与数理统计学习心得 概率论与数理统计学习心得 。通过概率论与数理统计这门课的学习,我掌握了根本的概率论的知识,当然学习中也曾遇到过很多的问题。本文主要就概率论的开展历史、我的学习心得和其在生活中的应用三个方面来阐述我对这门课的理解。 关键词。概率论,数理统计,学习心得,开展历史,应用。 一、概率论与数理统计的开展历史: 早在1654年,有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战,给他出了一道题目:甲乙两个人赌博,他们两人获胜的机率相等,比赛规那么是先胜三局者为赢家,赢家可以获得20230法郎的奖励。比赛进行三局后,甲胜了两局,乙胜了一局,这时由于某些原因中止了比赛,那么如何分配这20230法郎才比较公平。用概率论的知识,不难得知,甲获胜的概率为1/2+(1/2)x(1/2)=3/4,乙获胜的概率为(1/2)x(1/2)=1/4。所以甲的期望所得值为20230x3/4=75法郎,乙的期望所得值为25法郎。这个故事里出现了“期望〞这个词,数学期望由此而来。 三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题,结果写成了论时机游戏的计算一书,这就是最早的概率论著作。在此期间,法国的费尔马与帕斯卡也在相互通信中探讨了随机博弈现象中所出现的概率论的根本定理和法那么.惠更斯等人的工作建立了概率和数学期望等主要概念,找出了它们的根本性质和演算方法,从而塑造了概率论的雏形。 18世纪是概率论的正式形成和开展时期。1713年,贝努利的名著推想的艺术发表。在这部著作中,贝努利明确指出了概率论最重要的定律之一“大数定律〞,并且给出了证明,这使以往建立在经验之上的频率稳定性推测理论化了,从此概率论从对特殊问题的求解,开展到了一般的理论概括。继贝努利之后,法国数学家棣谟佛于1781年发表了机遇原理。书中提出了概率乘法法那么,以及“正态分布〞的概念,为概率论的“中心极限定理〞的建立奠定了根底。1706年法国数学家蒲丰的偶然性的算术试验完成,他把概率和几何结合起来,开始了几何概率的研究,他提出的“蒲丰问题〞就是采取概率的方法来求圆周率π的尝试。通过贝努利等人的努力,使数学方法有效地应用于概率研究之中,使概率论成为数学的一个分支。数理统计是一个比较年轻的数学分支。多数人认为它的形成是在20世纪40年代克拉美的著作统计学的数学方法问世之时,它使得1945年以前的25年间英、美统计学家在统计学方面的工作与法、俄数学家在概率论方面的工作结合起来,从而形成数理统计这门学科。它是以对随机现象观测所取得的资料为出发点,以概率论为根底来研究随机现象的一门学科。 近二十年来,随着计算机的开展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信号处理等有关方面。应用统计学方法的产生主要来源于实质性学科的研究活动中,例如,最小二乘法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归分析源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集等等。 二、学习心得与体会: 大二上学期,我们开始学习概率论与数理统计这门课程。如名称所述,课程内容分为两局部:概率论和数理统计。这两局部是有着紧密联系的。在概率论中,我们研究的随机变量,都是在假定分布的情况下研究它的性质和特点;而在数理统计中,是在随机变量分布未知的前提下通过对所研究的随机变量进行重复独立的观察,并对观察值进行分析,从而对所研究的随机变量的分布做出推断。因此,概率论可以说是数理统计的根底。 概率论与数理统计是一门在大学数学中极为重要的课程。以我个人的理解,如果说微积分、线性代数只是分析数学、或是说解题的工具,那么概率论才是真正把实际问题转换为数学问题的学问,因为它解决的并非纯数学问题,不是给你一个命题让你去解决,而恰恰是让你去构思命题,进而构建模型来想方设法解决实际问题。 在学习这门课程时,我逐渐掌握了几个要点: 1.在学习“概率论〞的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解,例如为什么要引进“随机变量〞这一概念。随机变量x(即从样本空间到实轴的单值实函数)的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合b的概率,不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。此外假设对一切实数集合b,知道p(x∈b)。那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。所以我们只须求出随机变量x的分布p(x∈b)。就对随机试验进行了全面的刻画。 2.在学习“概率论〞过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲,例如随机变量概念的内涵有哪些意义:它是一个从样本空间到实轴的单值实函数x(w),但它不同于一般的函数,首先它的定义域是样本空间,不同随机试验有不同的样本空间。 3.概率论中也有许多习题,在解题过程中不要为解题而解题,而应理解题目所涉及的概念及解题的目的,至于具体计算中的某些技巧根本上在高等数学中都已学过。因此概率论学习的关键不在于做许多习题,而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。这样往往能“事半功倍〞。 三、概率论与数理统计在生活中的应用: 以下举几个有趣的实例来说明概率论与统计在生活中的应用。 一、首先来看一个经典的生日概率问题: 1.团体有一群人,我绝对可以肯定至少有2人生日相同,这群人人数至少要多少。(假设一年是365天) 对于这个问题,某一团体中,绝对肯定至少有2人生日相同,即为必然事件,p=1。由抽屉原理可知,这群人至少要有366人。或者这样想,假设是365人,那么有可能这365人出生在一年的365天里,所以至少是366人。 2.如果某个随机而遇的团体有50人以上,我敢打贿,这个团体几乎可以肯定有生日相同的两个人,你相信吗。 要解决这个概率问题,我们首先来计算一下,50个人生日的搭配一共有多少种可能情况。第一个人生日,可以是一年中任何一天,一共有365种可能情况,而第 二、第三及其它所有人生日也都有365种,这样50个人共有36550种可能搭配。如果50人的生日无一相同,那么生日搭配可能情况就少得多了。第一个人有365种可能,第二人因不能与第一个生日相同,只有364种可能,依次类推,如50人生日无一相同,其生日搭配情况只有365×364×363×……×317×316。那么50人生日无一相同的概率仅为3%,所以至少有两人的生日相同的概率为97%。所以我敢打赌是根本可以稳操胜券的。在这个实例中,我们可以清楚地发现有时自己感觉起来不太可能的事,其实概率是很大的。学习了概率论之后,我们要学会用概率论的知识判断周围的事物,使自己收益最大化。 二、中奖问题: 在各个国家都有各种彩票,使不少人一夜之间变成千万或百万富翁,但这种游戏究竟对参与者来说有没有利,现在我们用概率论的知识来简单地说明这个问题。 首先假设有十个人参与抽奖,每人要向彩票公司缴纳一元钱,彩票公司必须挣钱呀,所以它最多会拿出5元钱作为中奖者的奖金。因为每个人中奖几率一样,即十分之一,所以每个人获得回报的期望是0.5元,那么回报的期望小于自己的付出,显然对自己来说是不划算的。 当然,由于彩票的价钱一般不高,中奖奖金又数以千万计,所以人们购置彩票的欲望才会这么高。再者人都是想不劳而获的,所以虽然很多人知道中奖机率几乎为零,还是想像自己可能会是幸运儿。 三、考试问题: 大学英语四六级考试是全面检验大学生英语水平的一种考试,四六级考试改革前除写作和翻译20分外,其余85道题是单项选择题,每道题有四个选项,这种情况使个别学生产生碰运气和侥幸心理,那么靠运气能通过四六级考试吗。答案是否认的。假设不考虑写作和翻译20分,及格按60分算,那么85道题必须答对51题以上,可以看成85重伯努利试验。概率非常小,相当于202300亿个靠运气的考生中仅有0.874人能通过。所以靠运气通过考试是不可能的。这也告诉我们做人做事要脚踏实地,在有些时候学会用概率论的知识来判断事物,但千万不可做投机取巧的事,而要真真实实,脚踏实地。 掌握了概率论的知识会让我们终生受益,它可以指导我们进行判断与决策,让我们防止人生的危机,走在通往光明的康庄大道上。当然远离了脚踏实地,就像那些天天指望中一百万、一千万的人那样,人生将会在漫无目的的等待和渴望中度过,一辈子浑浑噩噩,一事无成。 参考文献:概率论公理化进程的历史研究,张鑫,山东大学,2023-2023-20数理统计学小史,陈希儒,数理统计与管理,1998-04-2023概率论的缘起、开展及其应用,徐洪香,辽宁工学院学报,2022-06-30浅析现实生活中概率论的应用,段静涵,华章,2023-02-2023 第8页 共8页

此文档下载收益归作者所有

下载文档
你可能关注的文档
收起
展开