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概率论与数理统计学习心得(办公室)

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  • 卖家[上传人]:1810****630
  • 文档编号:158508179
  • 上传时间:2021-01-02
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    • 1、实用汇总报告 1 / 2 概率论与数理统计由于其理论及应用的重要性,目前在我国高等数学教育中,已与高等数学和线性代数 渐成鼎足之势。 学生们在学习概率论与数理统计时通常的反映之一是“ 课文看得懂,习题做不出” 。概率论习题的难做是 有名的。要做出题目,至少要弄清概念,有些还要掌握一定的技巧。这句话说起来简单,但是真正的做起来 就需要花费大量的力气。不少学生在学习时,只注重公式、概念的记忆和套用,自己不对公式等进行推导。 这就造成一个现象:虽然在平时的做题过程中,自我感觉还可以。尤其是做题时,看一眼题目看一眼答案, 感觉自己已经掌握的不错了,但一上了考场,就考砸。这就是平时的学习过程中只知其一,不知其二,不注 重对公式的理解和推导造成的。比方说,在我们教材的第一章,有这样一个公式:(),这个公式让很多人 迷糊,因为这个公式本身是错误的,在教材后面的例题中证明利用了这个公式,很多人就用教材上这个错误 的公式套用,结果看不懂。其实这个公式正确的应该是.这是一个应用非常多的公式,而且考试的时候一般 都会考的公式。在开始接触这个公式的时候就应该自己进行推导,发现这个错误,而不是看到这个公式之后

      2、,记住,然后运用到题目中去。大家在看书的时候注意对公式的推导,这样才能深层次的理解公式,真正的 灵活运用。做到知其一,也知其二。 现在概率统计的考试试题难度,学员呼声不一,有的人感觉非常难,而且最让他们难以应对的是基础知识, 主要涉及排列组合、导数、积分、极限这四部分。现在就这部分内容给大家分析一下。说这部分是基础,本 身就说明这些知识不是概率统计研究的内容,他们只是在研究概率统计的时候不可缺少的一些工具。即然这 样,在考试中就不会对这部分内容作过多的考察,也会尽量避免大家在这些方面丢分。分析到这里,就要指 出一些人在学习这门课的“ 战术失误 ” 。有些人花大量的力气学习微积分,甚至学习概率统计之前,将微积分 重新学一遍,这是不可取的。对这部分内容,将教材上涉及到的知识选出来进行复习,理解就可以。万不能 让基础知识成为概率统计的拦路虎。学习中要知道哪是重点,哪是难点。 如何掌握做题技巧?俗话说“ 孰能生巧 ” ,对于数学这门课,用另一个成语更贴切 “ 见多识广 ” 。对于我们自考生而言,学习时间短,想利用“ 孰能生巧 ” 不太现实,但是“ 见多识广 ” 确实在短时 间内可以做到。这就是

      3、说,在平时不能一味的多做题,关键是多做一些类型题,不要看量,更重要的是看多 接触题目类型。同一个知识点,可以从多个角度进行考察。有些学员由于选择辅导书的问题,同类型的题目 做了很多,但是题目类型却没有接触多少。在考试的时候感觉一落千丈。那么应该如何掌握题目类型呢?我 想历年的真题是我们最好的选择。 平时该如何练习?这个问题可能很多人会感到不可思议。有一句话说得好“ 习惯形成性格 ” 。这句话应用 到我们的学习上也成立。这么多年以来,有些人有很好的学习习惯,尽管他的学习基础也不好,学习时间也 有限,但是他们能按照自己知道的学习规律坚持学习,能够按照老师说得去思考、前进。我们大多数人都有 惰性,一个题目一眼看完不会,就赶紧找答案。看了答案之后,也就那么回事,感觉明白了,就放下了。就 这样 “ 掰了很多玉米,最后却只剩下一个玉米” 。我们很清楚,最好的方法是摘一个,留一个。哪怕一路你只 摘了个,也比匆匆忙忙摘了一路,却不知道保留的人得到的多。平时做题要先多思考,多汇总报告,做一个 会一个,而且对于做过的题目要经常地回顾,这样才能掌握住知识。就我的辅导经验而言,绝大多数人还是 在这个问题上出现

      4、了问题。 考试有技巧,学习无捷径。平时的学习要注重知识点的掌握,踏踏实实,这才是方法中的方法。“ 梅花香自 苦寒来 ” ,“ 书山有路勤为径” 。 这学期的数学学习情况比以往都好。可能是因为老师讲得好,注意把握整本书的体系,在每节课上都会不断 提醒我们以往学过的知识,或者根本就是整本书的知识都是脉状的,各个知识点都有相互交错碰撞的节点, 而不是线性的,仅有一条主线牵引,旁支彼此互不相干。一个知识点的学习需要用到以往学过的知识,所以 每个知识都显得很饱满,有新的因子又有旧的根基,它们彼此交融补充,向我展示了概率论与数理统计的丰 实用汇总报告 2 / 2 富多彩的面貌。也是在这本书的学习中,我强烈地感受到了数学的丰富多彩,逻辑的严密和体系的完整。我 不禁老泪纵横,在数学的殿堂门口晃悠了多年,终于看到了那辉煌庄严富丽堂皇的大门。 偶然在图书馆自然科学书库发现的一本小书,由商务印书馆出版的科学之旅系列的概率论与数理统计, 让我看到了这个体系的发展过程,从随机的赌博事件到布朗运动、马尔可夫链再到核弹航空航天,从事件的 简单分析再汇总报告规律推广到不同领域。由不知名的数学教师再到世界顶级数学家,在

      5、前人研究结果上不 断修正补充发展,将这一体系不断完善,我看到那是一棵枝繁叶茂的数学之树,坚定稳固的根基不断为后续 生长提供源源不断的养分。 下面对课本所学知识做一个简要汇总报告。本书从简单随机事件出发,将随机事件分为有限或无限可数的古 典概论事件和不可测的几何概率事件。再用数学语言 随机变量(是函数)描述出这两类事件的概率发生情况,划分为离散型随机变量和连续性随机变量。离散型 随机变量函数的自变量是每个可能取值,因变量是每个可能取值的概率。而连续性随机变量函数则用面积来 表示,随机变量的概率等于其概率密度在区间上的积分。再将这些用分布函数表达,分别形成离散型和连续 性随机变量函数的分布。 再推广到二维随机变量,和的不同取值相互组合,构成联合离散型随机变量和联合连续性随机变量,再出现 了联合概率分布律,联合概率分布函数及其密度函数等等。 其中在事件概率中,出现了条件概率和事件独立性这两个概念。和同时发生的概率等于的概率乘以的概率, 当受影响时,的概率应为下的概率,即条件概率,的概率则用乘法公式表达。若不受影响,彼此相互独立, 则直接相乘,即独立性。如果一个事件在不同的条件下发生,则其概率为不同原因下发生的概率的总和,即 全概率。有点类似前面讲随机事件,有一个提法,事情还没做完(即前后两步有联系,即条件关系)用乘法 ,不同事情用加法(每个事件彼此不影响)。全概率公式倒推过来则是贝叶斯公式。 基本上就是这样了吧.每天脑子里想的都是怎么样去简化理解,而不是死记公式,所以那些公式记得有些 模糊,什么泊松分布,正态分布$

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