概率论学习心得
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概率论学习心得概率论学习心得(精选6篇)概率论学习心得篇1不少人特别是初学者总感到概率统计难学,不知怎么才能学好,摸不着头绪,比较着急。
有人还问:学概率统计有什么窍门?总之,都渴望得到一种好的学习方法,从而学好概率统计。
概率论是研究随机现象的统计规律性的数学学科。
由于问题的随机性,从这个意义上讲,也可以说有点难学。
这正是不少人害怕概率的原因。
但随机现象是有规律可循的,概率论正是研究它的这种规律性的,只要抓住它的规律,概率论也就不难学了。
学习概率统计要抓三个基本:基本概念,基本方法,基本技巧。
基本概念包括基本定义,基本原理和定理。
特别要注意如何将实际问题转化成概率模型。
这就要求对实际问题的性质,特点和概率论的概率都有充分的了解和认识,这样才能将两者互相联系起来,建立实际问题的数学模型,然后用概率论的方法解决问题。
基本方法包括基本的分析问题的方法,基本公式和基本的计算方法,这是解决问题必不可少的。
它建立在对基本概率充分理解的掌握和基础上,什么样的模型用什么样的方法,这是必须搞清的。
基本技巧,实际上就是灵活巧妙地解决问题的某些方法,基本方法运用掌握的好,也能总结出一些基本技巧。
基本技巧对提高学习效率是有好处的。
学习概率统计的方法要注意三多:多思,多练,多比。
多思,就是多想,多动脑筋,包括从多方面想。
问题多是比较复杂的,只有多思多想,从多方面想,正着想,反着想,反复地想,才能悟出问题的实质。
多练:多练的直接意思就是多做题,做足够数量的题目,特别是不同类型的题目。
必须有足够的数量,才能达到对问题的方法,熟能生巧,但多练时也要多思多想,光练不想是不行的。
这里要特别提出一题多解的方法,就是一个题目要尽量多想出一些不同的方法来解决。
这是一种效率高,效果好的学习方法,对提高能力,开放智力大有好处。
多练时还要多总结,及时总结。
多比:多比就是多比较。
同类型的问题的比较,不同类型问题的比较,自己的方法和书上的比较,和老师比较,和同学比较,等等,总之,可多方面比较,有比较才有鉴别,有比较才能有提高。
概率论与数理统计学习心得概率论与数理统计是数学中非常重要的一门学科,它研究的是不确定性和统计规律。
在我的学习过程中,我深刻认识到它对于科学研究和实际应用的重要性。
通过学习概率论与数理统计,我对于随机事件的发生规律有了更加深入的了解,并且能够运用统计方法对真实世界中的数据进行分析,提取有用的信息。
以下是我学习概率论与数理统计的一些心得体会。
首先,在学习概率论方面,我深刻认识到概率的本质是对随机事件发生的可能性的度量。
学习概率论的过程中,我充分了解了概率的基本概念,诸如样本空间、随机事件、事件的概率等等。
同时,我也学习了概率的基本运算规则,例如事件的并、交、差等。
通过理论知识的学习和实例的练习,我逐渐掌握了如何计算复杂事件的概率,比如利用条件概率、全概率公式和贝叶斯公式等。
这些知识使我能够对不确定性进行有条理的量化,并且能够运用这些方法解决实际问题。
在学习数理统计方面,我认识到统计是从数据中获取信息的一种科学方法。
学习数理统计的过程中,我了解了统计的基本概念、统计数据的处理和统计推断等内容。
学习统计的基本方法包括数据的整理、描述统计和推断统计。
通过学习数据整理的方法,我能够对收集到的数据进行清洗、整理和概括。
在描述统计方法的学习中,我学会了如何用图表、统计指标和数值特征等来描述数据的特征和规律。
在推断统计的学习中,我了解了如何通过样本来推断总体的统计特征,并对所得到的统计结果进行合理的推断和判断。
这些方法使我能够从大量的数据中提取有用的信息,并对数据的真实情况进行合理的判断。
此外,学习概率论与数理统计还使我了解了一些常见的概率分布和统计分布。
在学习概率分布的过程中,我接触到了一些经典的概率分布,如二项分布、泊松分布、正态分布等。
通过学习这些分布的特点和性质,我能够对实际问题中的随机现象建立起合理的数学模型,并进行定量分析和预测。
在学习统计分布的过程中,我了解了一些常见的统计分布,如t分布、卡方分布、F分布等。
概率论学习心得总结概率论是一门研究随机现象的学科,它在现代科学和工程中起着重要的作用。
在这门课程中,我学习了概率论的基本概念和方法,并通过大量的练习和实例加深了对概率论的理解。
以下是我在学习概率论过程中的一些心得总结。
1. 概率的基本概念概率是描述随机现象发生的可能性的数值。
在概率论中,我们用事件、样本空间和概率空间来描述随机现象。
•事件是指样本空间中的一个子集,表示某个特定的结果或一组结果。
•样本空间是指所有可能结果的集合。
•概率空间是指对于每个事件,都有一个非负实数与之对应,满足一定的概率公理。
2. 概率的计算方法概率的计算方法包括经典概型、条件概率、乘法原理和全概率公式等。
•经典概型是指所有可能结果等概率出现的情况,通过计算事件包含的基本结果数量与样本空间的基本结果数量之比来计算概率。
•条件概率是指在已知某些条件下,某个事件发生的概率。
条件概率的计算公式为P(B|A) = P(A∩B) / P(A),其中 A 和 B 是两个事件。
•乘法原理是指计算多个事件同时发生的概率,乘法原理的计算公式为P(A∩B) = P(A) * P(B|A)。
•全概率公式是指当事件可以划分为多个互斥事件时,通过计算每个互斥事件发生的概率乘以其条件概率之和来计算事件的概率。
全概率公式的计算公式为P(B) = Σ P(A_i) * P(B|A_i),其中 A_i 是样本空间的一个划分。
3. 随机变量和概率分布随机变量是指对随机现象结果的数值描述。
在概率论中,随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。
•离散随机变量是指取有限或可数个数值的随机变量。
离散随机变量的概率分布可以通过概率分布列或概率质量函数来描述。
•连续随机变量是指在一定范围内可以取无限个数值的随机变量。
连续随机变量的概率分布可以通过概率密度函数来描述。
在学习中,我通过解决各种问题和练习,掌握了离散随机变量和连续随机变量的概率计算方法,如求期望、方差和概率密度等。
通信H15041510920830概率论学习感受吴亦欣概率问题是研究随机现象统计规律性的学科, 是近代数学的一个重要组成部分,生活中概率与统计知识应用非常普遍,因此掌握基本的概率论与数理统计知识并加以灵活运用是非常必要的。
下面是我通过半个学期的课程的学习对概率论的一些总结。
一、概率论的发展史概率起源于现实生活,应用于现实生活,如我们讨论了摸球问题,掷硬币正反面的试验,拍骰子问题等等。
都是接近生活实践的概率应用实例。
概率论是一门研究随机现象规律的数学分支。
其起源于十七世纪中叶,当时在误差、人口统计、人寿保险等范畴中,需要整理和研究大量的随机数据资料,这就孕育出一种专门研究大量随机现象的规律性的数学,但当时刺激数学家们首先思考概率论的问题,却是来自赌博者的问题。
数学家费马向一法国数学家帕斯卡提出下列的问题:“现有两个赌徒相约赌若干局,谁先赢s局就算赢了,当赌徒A赢a局[a < s],而赌徒B赢b局[b < s]时,赌博中止,那赌本应怎样分才合理呢?”于是他们从不同的理由出发,在1654年7月29日给出了正确的解法,而在三年后,即1657年,荷兰的另一数学家惠根斯[1629-1695]亦用自己的方法解决了这一问题,更写成了《论赌博中的计算》一书,这就是概率论最早的论着,他们三人提出的解法中,都首先涉及了数学期望[mathematical expectation]这一概念,并由此奠定了古典概率论的基础。
使概率论成为数学一个分支的另一奠基人是瑞士数学家雅各布-伯努利[1654-1705]。
他的主要贡献是建立了概率论中的第一个极限定理,我们称为“伯努利大数定理”,即“在多次重复试验中,频率有越趋稳定的趋势”。
这一定理更在他死后,即1713年,发表在他的遗著《猜度术》中。
到了1730年,法国数学家棣莫弗出版其著作《分析杂论》,当中包含了著名的“棣莫弗—拉普拉斯定理”。
这就是概率论中第二个基本极限定理的原始初形。
概率论与数理统计学习心得标准概率论与数理统计是一门非常重要且广泛应用于各个学科领域的数学课程。
在学习过程中,我深刻体会到了概率论与数理统计的理论知识对于实际问题的解决以及决策的帮助是非常大的。
下面我将结合自己的学习经验,总结出概率论与数理统计学习的心得体会。
首先,概率论与数理统计的学习需要具备坚实的数学基础。
概率论与数理统计的内容涉及到概率、随机变量、概率分布、数理统计、估计与检验等多个方面的知识,这些内容的掌握需要对数学有一定的基础和思维能力。
在学习概率论与数理统计之前,我提前巩固了概率论、高等数学和线性代数等相关的数学知识,确保自己可以更好地理解和应用概率论与数理统计的知识。
其次,概率论与数理统计的学习需要注重理论与实践的结合。
概率论与数理统计的学习不仅仅是掌握理论知识,更需要通过实际问题的分析与解决来加深对概率论与数理统计的理解。
在学习过程中,我注重将理论知识与实际问题相结合,通过做习题和实际案例分析来巩固和应用所学知识。
通过实践,我深刻体会到了概率论与数理统计的实际应用价值,也提高了自己的问题分析和解决能力。
第三,概率论与数理统计的学习需要注重逻辑思维的训练。
在概率论与数理统计的学习过程中,逻辑思维是非常重要的。
概率论与数理统计的知识体系较为复杂,需要运用逻辑思维进行推理和证明。
在学习过程中,我注重培养自己的逻辑思维能力,通过大量的例题和练习题来提高自己的逻辑思维能力和解题能力。
同时,我也注重与同学之间的讨论和交流,通过互相分享想法和思路,进一步提高自己的逻辑思维和解题能力。
第四,概率论与数理统计的学习需要注重实践应用能力的培养。
概率论与数理统计的知识是为了解决实际问题而存在的,只有将所学的知识应用到实际中才能发挥其真正的价值。
在学习过程中,我注重通过实际案例的分析和解决来培养自己的实践应用能力。
我参与了一些数理统计建模和数据分析的项目,在实践中学习和应用概率论与数理统计的方法和技巧,进一步提高自己的实践应用能力。
概率论学习心得概率论是数学中的一个重要分支,它涉及随机现象及其统计规律的探究。
在学习概率论的过程中,我不仅掌握了一些基本的概率计算和统计分析方法,还深化了对随机现象的理解,有一些心得和体会,在此与大家分享。
首先,概率论的基础概念是理解整个学科体系的关键。
在学习概率论初期,我花费了大量时间在理解和掌握基础概念上,如事件、独立性、条件概率、贝叶斯公式等。
这些概念是构建概率论大厦的基石,只有充分理解和掌握了这些概念,才能更好地理解和应用概率论。
其次,概率论中有一个重要的思想,那就是“随机性”。
概率论所研究的现象往往具有不确定性,这种不确定性有时会带来无法预测的结果。
但是,通过概率论的学习,我了解到虽然单个事件的结果可能无法预测,但只要我们掌握了大量事件的统计规律,就可以利用这些规律对未来事件进行预测。
这种“随机性”的思想对于我理解和接受生活中的不确定性和变化有很大的帮助。
再者,概率论中的许多知识是与我们的日常生活息息相关的。
比如,概率论中的大数定律、中心极限定理等在保险、金融等领域有着广泛的应用。
通过对这些知识的学习,我深刻体会到了概率论在解决实际问题中的重要性。
同时,通过对这些实际问题的了解和学习,也让我更好地理解了概率论中的理论知识。
然后,概率论是一种严谨的数学科学。
在学习概率论的过程中,我深刻体会到了数学的严谨性和逻辑性。
每一个概念都有其精确定义,每一个定理都有其严格的证明过程。
这种严谨性不仅让我在学习概率论时避免了许多错误,也让我在对待生活中的问题时更加谨慎和理性。
最后,我认为学习概率论最大的收获是培养了一种理性的思维方式。
在面对生活中的问题时,我们不能只看到表面现象,而应该深入分析其本质和规律。
概率论就是一种帮助我们理解和分析随机现象的思维方式。
通过概率论的学习,我学会了如何从繁杂的信息中提炼出关键要素,如何设计实验和分析数据,以及如何根据已有的经验对未来进行预测。
这种理性的思维方式不仅在学术上有用,在日常生活中也同样重要。
概率论心得体会概率论是一门研究随机现象的数学学科,它具有广泛的应用。
在学习和实践过程中,我对概率论有了一些深刻的体会和心得,总结如下。
首先,概率论教会了我如何量化不确定性。
在现实生活中,有很多事情是随机发生的,我们无法准确预测它们的结果。
通过概率论的学习,我了解到可以用概率来描述和度量不确定性。
概率越高,表示事件发生的可能性越大,反之亦然。
在决策和风险管理中,准确评估不确定性是非常重要的,因为它可以帮助我们权衡利益和风险。
其次,概率论让我明白了大数定律的意义。
大数定律告诉我们,当重复进行一个随机实验时,随着实验次数的增加,实验结果会逐渐接近其理论概率。
也就是说,虽然单次实验的结果是随机的,但当我们进行足够多的实验时,结果的平均值会趋向于某个期望值。
这个观点对于依靠统计学方法进行决策和推断的方法至关重要,因为它确保了我们的实验结果是可靠的。
概率论还教会了我如何计算复杂问题的概率。
在概率论中,有很多计算方法和技巧可以帮助我们解决不同类型的问题,比如排列组合、条件概率、贝叶斯定理等。
通过学习这些方法,我可以更加灵活地运用概率论来解决现实生活中的问题,比如在赌场中计算赢的概率,或者在生产过程中预测产品的质量。
此外,概率论的学习还增强了我的逻辑思维能力。
在概率论中,我们需要用符号和公式来描述问题,并通过逻辑推理来分析和解决问题。
这样的学习让我更加注重细节和逻辑的思考,提高了我在解决问题时的准确性和效率。
最后,概率论还开阔了我的思维,让我看到了事物的多样性和复杂性。
在现实生活中,有很多事件的发生涉及到多个因素的影响,这就需要我们将这些因素加入到概率模型中进行计算。
通过学习概率论,我可以更好地理解和分析这些复杂现象,并找到合适的数学模型来描述它们。
这样的思维方式使我能够从更宏观的角度来看待问题,并提供更全面和准确的解决方案。
总的来说,概率论是一门非常重要和实用的数学学科,它不仅为我们提供了量化不确定性的工具,还培养了我们的逻辑思维能力和问题解决能力。
概率论与数理统计学习心得概率论与数理统计是一门应用广泛的学科,涉及到许多实际问题的分析和解决。
通过学习这门课程,我深刻体会到了概率论与数理统计在实际生活中的重要性和实用性。
以下是我在学习概率论与数理统计这门课程时的一些心得体会。
首先,概率论与数理统计的基础知识对于数据的分析和解释非常重要。
在现代社会中,我们每天都会接触到大量的数据,如股票价格、气温变化、销售数据等等。
通过概率论与数理统计的知识,我们可以对这些数据进行分析和预测,从而更好地理解和解释这些现象。
其次,概率论与数理统计的方法能够帮助我们作出正确的决策。
在面对不确定性和风险的情况下,概率论与数理统计的方法可以帮助我们评估风险和收益,并作出最优的决策。
例如,在投资决策中,我们可以利用概率论来计算不同投资方案的风险和收益,从而选择最佳的投资方案。
另外,概率论与数理统计的方法还可以用于科学实验和调查的设计和分析。
在进行科学研究或进行市场调查时,我们需要设计实验方案或问卷调查,并分析所得数据。
概率论与数理统计的知识可以帮助我们设计合理的实验方案和问卷调查,并进行数据的分析和解释。
在学习概率论与数理统计的过程中,我最大的收获是掌握了统计推断的方法。
统计推断是根据样本数据对总体进行推断的一种方法。
通过学习统计推断的理论和方法,我不仅可以对一组数据进行描述和概括,还可以利用样本数据对总体进行估计和推断。
这对于科学研究和实际问题的解决非常重要。
此外,概率论与数理统计的学习还培养了我的分析和解决实际问题的能力。
在习题解析和实际应用中,我需要根据具体问题的特点选择合适的概率模型和统计方法,并运用所学知识进行推理和计算。
通过这样的实践,我逐渐提高了分析问题和解决问题的能力。
最后,概率论与数理统计的学习还帮助我发展了一种科学的思维方式。
概率论与数理统计的方法注重数据分析和推理的科学性和准确性。
在学习过程中,我学会了从数据和事实出发,根据统计原理进行推理和分析,并且能够对统计结论进行适当的评价和解释。
概率论心得体会概率论是一门研究随机现象和随机事件发生规律的学科。
在学习概率论的过程中,我收获颇多,获得了许多体会和感悟。
首先,概率论教会了我如何正确地去认识和描述随机现象。
在日常生活中,我们常常会遇到一些带有随机性的事件,比如掷硬币、抛骰子等等。
通过学习概率论,我明白了这些事件背后的规律性和可预测性,并学会了如何用概率来描述和量化这些事件的发生概率。
概率论的基本概念,如样本空间、事件、概率等,可以帮助我更加准确地分析和理解随机现象,提高我对未知事物的认识和预测能力。
其次,概率论教会了我如何正确地利用概率统计的方法去解决实际问题。
在现实生活中,我们常常会遇到一些复杂的问题,而概率统计的方法可以帮助我们更好地解决这些问题。
通过学习概率论,我掌握了一些常见的概率分布,比如二项分布、正态分布等,以及相应的概率计算方法。
这些概率统计的方法可以帮助我们预测和估计未知事件的发生概率,并且可以用于数据分析和决策制定等方面。
再次,概率论教会了我如何正确地进行概率推理和推断。
概率论告诉我,人类对于随机事件的理解和判断往往是有偏差的,很容易被主观感觉和经验所左右。
因此,在进行概率推理和推断的时候,我们需要遵循一些基本的概率原理和方法,以避免错误的判断和决策。
通过学习概率论,我学会了如何正确地利用贝叶斯定理、最大似然估计等概率推理的方法,提高了我的推理和判断能力。
最后,概率论教会了我如何正确地评估和管理风险。
在现实生活中,风险是无处不在的,有时我们需要面对各种不确定性的风险。
概率论告诉我,我们可以通过概率统计的方法来评估和管理这些风险,以减少可能的损失和负面影响。
通过学习概率论,我学会了如何通过风险评估和概率计算的方法,对各种不确定性因素进行量化和分析,从而制定出更加合理和科学的风险管理策略。
综上所述,学习概率论让我更好地认识和理解随机现象,掌握了概率统计的方法,提高了概率推理和推断的能力,以及评估和管理风险的能力。
这些收获和体会不仅在学术理论上有所帮助,也在实际生活中具有重要的意义和价值。
第1篇一、引言概率论作为数学的一个重要分支,广泛应用于自然科学、工程技术、社会科学等领域。
在我国高等教育中,概率论是数学专业和部分非数学专业的基础课程。
作为一名概率论教师,我深知概率论教学的重要性。
在教学实践中,我不断总结经验,现将心得体会分享如下。
二、概率论教学目标1. 培养学生的数学思维能力:通过概率论的学习,使学生掌握概率论的基本概念、基本理论和基本方法,提高学生的数学思维能力。
2. 培养学生的实际应用能力:概率论在实际生活中有着广泛的应用,通过教学,使学生能够将概率论知识应用于实际问题,提高学生的实际应用能力。
3. 培养学生的创新能力:概率论是一门具有挑战性的学科,通过教学,激发学生的创新意识,培养学生的创新能力。
三、概率论教学策略1. 注重基础知识的讲解:在概率论教学中,首先要注重基础知识的讲解,使学生掌握概率论的基本概念、基本理论和基本方法。
例如,在讲解概率的定义时,要引导学生理解概率的客观性和随机性,以及概率与频率之间的关系。
2. 强化数学思维的训练:概率论教学过程中,要注重数学思维的训练,培养学生的逻辑推理、归纳总结、演绎证明等能力。
例如,在讲解条件概率时,引导学生运用条件概率的定义进行证明,提高学生的逻辑思维能力。
3. 结合实际案例,提高学生的应用能力:概率论在实际生活中有着广泛的应用,教师在教学中要结合实际案例,引导学生将概率论知识应用于实际问题。
例如,在讲解随机变量及其分布时,可以引用天气预报、彩票中奖等实例,使学生了解概率论在现实生活中的应用。
4. 创设问题情境,激发学生的创新意识:在概率论教学中,要创设问题情境,激发学生的创新意识。
例如,在讲解大数定律和中心极限定理时,可以引导学生思考如何将这些定理应用于实际问题,培养学生的创新能力。
5. 运用多种教学方法,提高教学效果:在概率论教学中,要运用多种教学方法,如讲授法、讨论法、案例分析法等,提高教学效果。
例如,在讲解随机变量的期望和方差时,可以采用讲授法介绍基本概念和性质,然后通过讨论法引导学生运用期望和方差解决实际问题。
概率论与数理统计学习心得概率论与数理统计是一门非常重要的数学课程,通过学习这门课程,我对概率论和统计学有了更深入的理解。
在学习的过程中,我遇到了不少困难和挑战,但是通过努力和坚持,我逐渐克服了这些困难,取得了一些进步。
首先,在学习概率论的时候,我发现最困难的是理解概率的概念和计算方法。
概率是描述随机事件发生可能性大小的数值,通过学习概率分布、事件独立性和条件概率等概念,我对概率的理解逐渐深入。
但是,计算概率的方法和公式很多,有时候很难确定使用哪种方法,这给我造成了一定的困扰。
为了克服这个困难,我重点学习了概率计算的常用方法,如排列组合、二项分布、泊松分布等,并且通过大量的练习加强了对这些方法的掌握。
其次,在学习数理统计的时候,我觉得最困难的是理解和应用抽样分布的概念。
抽样分布是指从总体中抽取一定数量的样本,然后对样本进行统计推断。
对于不同的总体和样本容量,抽样分布的形式和性质都不一样。
我通过学习正态分布、t分布和卡方分布等抽样分布的性质和应用,逐渐掌握了如何通过样本对总体进行推断的方法。
同时,我也通过实例分析和模拟实验等方法,加深了对抽样分布的理解和掌握。
此外,在学习数理统计的过程中,我还遇到了处理实际问题的困难。
数理统计是将概率论的方法应用到实际问题中,通过收集和分析数据,对总体进行推断和决策。
在实际问题中,要根据实际情况选择合适的方法和模型,并进行假设检验和置信区间估计。
这需要我对问题进行合理的抽象和建模,并运用数学方法进行计算和分析。
在实际问题中,往往还需要考虑数据的质量和可靠性,对数据进行清洗和处理。
通过不断的实践和探索,我逐渐提高了解决实际问题的能力。
总的来说,通过学习概率论与数理统计,我不仅掌握了其中的概念和方法,还培养了分析问题和解决问题的能力。
概率论与数理统计是一门与生活密切相关的学科,它在风险管理、市场预测、医学诊断等领域都有广泛的应用。
我相信通过将所学知识运用到实际问题中,并不断学习和实践,我可以不断提升自己在这个领域的能力,并为社会做出积极的贡献。
概率论学习心得概率论是我们在学生时代经常遇到的数学知识,但是,随着人们越来越注重统计数据和分析,概率论已经成为了很多行业和领域必不可少的工具。
在本文中,我将分享我的概率论学习心得,并提供一些有用的方法来帮助学生更好地掌握这个领域的知识。
首先,我想强调的是,概率论是一门需要理性思考的学科。
这意味着你必须掌握一些基本的数学概念,例如:统计学、线性代数、微积分等。
如果您不太了解这些基本概念,那么在学习概率论时您可能会遇到一些困难。
所以,我建议学生掌握一些基本的数学知识之后再开始学习概率论。
其次,我们需要了解的是概率论的概念和定义。
概率论的主要研究对象是随机现象,也即是在一定条件下,可能出现多种结果的现象。
例如,掷硬币的结果可能是正面或背面,扔骰子的结果可能是1、2、3、4、5或6。
我们使用概率来描述可能发生的各种结果的相对可能性。
因此,学生应该清楚理解概率和概率分布、概率密度函数等基本概念,并能举几个例子帮助加深理解。
其次,我们需要了解的是一些基本的统计分布和实践技巧。
在实际的问题中,概率论的常用工具包括各种分布、假设检验、置信区间、回归模型等。
学生应该知道如何使用这些工具来分析和解决实际问题。
最后,我想提供一些学习和应用概率论的技巧。
首先,尽可能地多做一些例题来加深对概率论的理解。
其次,关注实际问题,并尝试使用概率论解决问题。
最后,重要的是要保持耐心,因为概率论是一门需要长期持续学习的学科。
总之,对于学习概率论的学生,了解基本概念和定义、掌握基本数学知识、学会使用相应的工具、多增加实践经验是至关重要的。
我们应该坚持在日常学习和实践中应用这些技巧,来加深我们对于概率学的理解和掌握。
概率论读后感在我们的日常生活中,充满了不确定性和随机性。
从掷骰子的结果,到明天的天气,从股票市场的波动,到疾病的传播,这些看似无法预测的现象背后,都隐藏着概率论的神秘规律。
当我深入学习概率论之后,仿佛打开了一扇通往未知世界的新大门,让我对周围的一切有了全新的认识和理解。
概率论是一门研究随机现象数量规律的数学分支。
它并非仅仅是一堆枯燥的公式和定理,而是具有深刻的实际意义和广泛的应用价值。
通过学习概率论,我逐渐明白,我们生活中的许多现象虽然看似杂乱无章,但实际上是遵循着一定的概率分布的。
比如说,抛硬币这个简单的动作。
我们都知道,每次抛硬币得到正面或反面的概率都是 1/2。
但如果连续抛 10 次,出现 7 次正面的情况并不是不可能,只是这种情况发生的概率相对较小。
这就告诉我们,在面对一些看似随机的结果时,不能仅仅凭借少数几次的经历就得出确定性的结论。
在现实生活中,很多人在做决策时会犯这样的错误,比如仅仅因为几次成功的投资就认为自己有独特的投资眼光,而忽略了背后的概率因素。
再看抽奖活动。
假设一个抽奖箱里有 100 个号码,只有 1 个号码能中奖。
那么每个人中奖的概率就是 1/100。
但这并不意味着抽 100 次就一定能中奖,也有可能有人第一次就抽中,而有人抽了很多次都没有中。
这就是概率的随机性和不确定性。
在这种情况下,我们不能盲目地投入大量的资金去追求那个不确定的中奖机会,而是要理性地评估自己的风险承受能力。
概率论中的期望和方差也是非常重要的概念。
期望反映了随机变量的平均水平,而方差则反映了随机变量的离散程度。
以投资为例,如果一个投资项目的期望收益很高,但方差也很大,这意味着虽然有可能获得高额回报,但同时也面临着较大的风险。
在做投资决策时,我们需要综合考虑期望和方差,找到一个风险和收益的平衡点。
此外,概率论在统计学、物理学、生物学、计算机科学等众多领域都有着广泛的应用。
在统计学中,通过抽样调查来推断总体的特征,就需要运用概率论的知识来评估抽样误差和置信区间。
学概率论感悟500字在我学习概率论的过程中,我深深感到概率论的重要性和广泛的应用。
概率论是一门研究随机事件的可能性的数学学科,它不仅能够帮助我们理解和解释很多日常生活中的现象,还在科学研究、工程设计、风险评估等领域发挥着重要的作用。
首先,学习概率论让我意识到生活中充满着不确定性。
几乎所有的日常生活中的决策都伴随着不确定性,比如我们上学选择的交通工具可能会遇到拥堵,我们买的彩票中奖的可能性有多大等等。
概率论让我明白了随机事件的不确定性与规律性之间的关系,通过对事件的可能性进行量化,我能够更好地判断和处理不确定性,做出更明智的决策。
其次,概率论的应用使我认识到风险评估的重要性。
在金融、保险、医疗等领域,风险评估是一个关键的过程。
概率论提供了一种量化风险的方法,可以评估各种可能性发生的概率,并根据概率进行决策分析。
通过了解风险的可能性和影响,我们能够更好地制定防范措施,降低风险的损失。
此外,概率论还帮助我理解科学实验和统计调查的重要性。
科学实验和统计调查是了解自然规律、验证科学假设的重要手段。
概率论通过对实验和调查结果的概率分析,帮助我们判断实验结果的可信度,从而确定结论的有效性。
概率论还为我们提供了统计分析的工具,通过概率模型可以对大量数据进行分析和推断,为科学研究提供有力的支持。
最后,学习概率论让我认识到人们在日常生活中常常受到概率错误的影响。
人们在面对概率问题时常常容易产生直觉性判断的偏差。
某种程度上,这种直觉上的错误判断是由我们对随机事件不够敏感和主观判断的偏见所导致的。
因此,我学习概率论的过程中也意识到了保持客观、科学的态度的重要性,避免在决策过程中受到概率错误的影响。
总之,学习概率论使我对随机性和不确定性有了更深入的理解。
概率论在科学研究、工程设计、风险评估等领域的应用日益广泛,对于我们深入了解世界、进行科学决策具有重要的意义。
通过学习概率论,我不仅提高了数学思维和分析问题的能力,还培养了正确的科学态度,使我更加理性地面对生活中的各种情况。
概率论学习心得范文
概率论是一门非常重要的数学学科,它研究的是随机事件发生的可能性以及它们之间
的关系。
通过学习概率论,我深刻体会到了概率在日常生活中的应用,并且对于统计学、机器学习等领域的理解也得到了进一步的提高。
首先,概率论的学习让我了解到了随机事件的本质,即其发生的可能性。
无论是投掷
硬币还是掷骰子,每个结果的出现都具有一定的概率。
通过对这些概率的计算和分析,我们可以更好地理解事件发生的规律和趋势。
例如,在赌博游戏中,了解各种结果发
生的概率可以帮助我们做出更明智的抉择。
其次,概率论的学习让我认识到了概率与统计学的密切联系。
统计学是关于收集、分
析和解释数据的学科,在许多情况下,我们需要使用概率理论来理解数据中的不确定
性和随机性。
通过概率分布和参数估计,我们可以对数据的分布和趋势进行建模和预测。
这使得我们能够在现实世界中做出更准确的判断和决策。
最后,概率论的学习对于理解机器学习算法也非常重要。
在机器学习领域,概率论被
广泛应用于模型的训练和推断。
通过概率模型,我们可以对数据的生成过程进行建模,并计算出给定观测数据的后验概率。
这为我们设计和优化机器学习算法提供了有力的
工具和理论基础。
总结起来,通过学习概率论,我对随机事件的概率性质有了更深入的理解,对统计学
和机器学习的应用有了更深刻的认识。
概率论不仅是一门重要的数学学科,也是相关
学科的基础和支撑。
我相信,在今后的学习和研究中,概率论的知识将会为我提供更
多的启示和帮助。
概率论学习心得概率论学习心得(通用6篇)概率论学习心得篇1率论和数理统计的思想方法已经渗透到自然科学和社会科学的许多领域,应用范围相当广泛。
所以概率论的学习对我们来说很重要,而我们该去如何学好概率论那?一学期的概率论学习很快就过去了,经过了一个学期的概率论学习,让我了解到概率论是一门逻辑性很强的学科,学好概率论可以提高分析问题、解决问题,搜集和处理信息的能力。
怎样才能学好概率论?可从以下方面着手。
上课认真听讲,课后及时复习。
适当做题,养成良好的解题习惯。
学习新知识,要特别重视课上的学习效率,寻求正确的学习方法。
上课时要紧跟老师思路,积极展开思维预测下面的步骤,比较自己的解题思路与教师所讲有哪些不同,同时要注意做笔记。
课后做各种习题之前将老师所讲的知识点回忆一遍,正确掌握各类公式的推理过程,不要边做题边翻课本,那样只是暂时的明白,离开书什么也不知道,认真独立完成作业,勤于思考。
还应该自己独自认真分析题目,尽量自己解决所有老师安排的习题,适当还做点相关资料。
经常进行整理和归纳总结。
要多做题目,熟悉各种题型。
首先要从基础题入手,以课本上的例习题为准,再找一些课外的习题,以帮助开拓思路,提高自己分析、解决问题的能力。
对于一些易错题,要备有错题本,记下自己的错误解法并且写上正确的解法,两者比较找出自己的错误所在,及时更正。
平时要养成良好的解题习惯,让自己的精力高度集中,思维敏捷。
如果平时解题时随便、粗心、大意等,所以在平时养成良好的解题习惯是非常重要的。
学习兴趣是学生心理上的一种学习需要,而学习需要是学习动机的主要因素,学习动机则是进行学习的内驱力。
概率论作为文化基础课,多数学生认为其课抽象、枯燥无味,无新鲜感而应用价值很大。
激发起学习的兴趣,这样会有高的学习质量。
因此在概率论的学习过程中,要始终注意培养学习的兴趣,使自己既学到必要的知识,又享受到一定的学习乐趣,达到提高学习质量的目的。
然而各门课程的特点不同,培养自己学习兴趣的途径和方法也不尽相同,但是深入钻研教材,根据教材的内容和特点,挖出潜在的有利于培养自己学习兴趣的积极因素并加以充分利用,这一点是共同的。
学习概率论的小小感悟时间过的真快,转眼间半学期又要过去了,我们的概率论也在这周结课,现在是有喜又悲,喜的是我们的课又少了两节,但同时让我们心惊胆战的概率论考试离我们越来越近。
这只是目前的一点小小感受,但话说回来还真有点舍不得我们的和蔼可亲的概率论教师,说实话,大学以来上这么多的课我觉得他是最认真的一个,当然并不是说其他的教师不负责,但相比之下总有一个上下之分,我也并不是借着这个时机恭维教师,我只是陈述一个实事,或我内心的一个真实感受。
下面从几方面具体谈一下我学习概率论的感悟。
首先,就是我刚刚上面提到的教师。
我觉得像概率论这样一个数学性质比较强的课,教师的作用会表达的更加突出,因为本来好多学生就对这种看似无聊的课没有什么兴趣,而如果加上一个不能调动其学生兴趣的教师,那么我觉的这个课的缺课率一定会很高,或者学生的成绩也不会很好,因为我深有感触,在大一的时候叫我们工数的是一位六十多的大爷,一听年龄肯定知道上课的气氛不是很活泼,所以每次上工数,都觉得很无聊听不懂不想听,觉得还不如自己去学,但现在的概率论教师那么不一样,他一看上去就很有亲和力,而且上课幽默幽默,真的很有意思,每节课都感觉过的很快,而且我觉的他的讲课方法也很好,每讲完一章总会做大量的不同类型的习题来稳固,而且效率很高。
在学习这门课之前还不停地问学姐学长们难不难,真的是心惊胆颤,但真正接触了之后,又有这样一位好教师,真的把我的兴趣调动起来了,而且觉得学起来也不是很难了。
第1 页共12 页接着,就是对概率论本身的一些感悟了。
首先最大的感觉就是它真的不是很难,比工数要简单的多了,最起码什么都能弄懂,不像工数大局部都是出于模糊状态,考试之所以还可以是因为出了大局部的原题,而概率论如果不出原题应该也不会很惨吧,我们的概率论是考试课,可以看出它在我们专业的重要地位,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。
2024年概率论与数理统计学习心得范文概率论与数理统计是一门非常重要的数学学科,它为其他学科提供了强有力的理论工具和分析方法。
在2024年的学习过程中,我深刻体会到了其在实际生活和科学研究中的重要性,并通过课程的学习使自己的数学素养得到了进一步提高。
首先,在学习概率论的过程中,我对随机事件的概率计算有了更深入的了解。
通过学习概率的基本定义和性质,我明确了什么是随机事件,以及如何通过样本空间和事件的定义来计算事件的概率。
在实际应用中,我可以利用概率计算来解决一些问题,比如通过概率来评估某项产品的质量,或者是预测某个事件发生的可能性。
这些概率的计算方法也为我解决其他数学问题提供了思路,使我在其他学科的学习中更加得心应手。
其次,通过学习数理统计,我对统计数据的分析和处理有了更全面的认识。
数理统计是一门研究如何利用数理方法对随机现象进行定量分析的学科,通过学习概率分布、参数估计和假设检验等内容,我能够对一组数据进行统计分析和推断。
在实际应用中,我可以通过统计方法来分析数据的分布情况,探索变量之间的关系,并利用样本数据对总体进行推断。
这对于我未来的科学研究和实际工作都具有重要意义。
在2024年的概率论与数理统计学习过程中,我还注意到了数学思维和应用能力的培养。
概率论与数理统计不仅仅是一门知识,更是一种思维方式和解决问题的能力培养。
通过解决各种概率和统计问题,我锻炼了自己的逻辑思维和数学建模能力。
在实践中,我遇到了许多复杂的问题,需要通过建立数学模型来解决。
通过不断思考和实践,我逐渐掌握了利用数学工具来解决实际问题的方法,这无疑对我今后在科学研究和实际工作中的表现起到了积极的促进作用。
此外,我在课程学习中还注重了理论与实践相结合的方法。
概率论与数理统计是一门理论性很强的学科,但是它的应用广泛,并且往往需要通过实际数据进行分析和验证。
因此,在学习中我通过大量的练习和实例分析,将理论知识与实际问题相结合,加深了对概率论和数理统计的理解。
概率与数理统计学习心得概率与数理统计是一门非常重要的数学学科,它在各个领域都有广泛的应用。
在学习这门课程的过程中,我对概率与数理统计的基本原理和方法有了更深入的理解,提高了一定的应用能力。
以下是我在学习概率与数理统计过程中的一些心得分享。
首先,在学习概率论部分时,我认识到概率是对事件发生的可能性进行定量描述的数学工具。
概率的计算分为频率概率和几何概率两种方法。
频率概率是通过重复实验来统计事件发生的频率,并用频率来估计概率。
几何概率则是通过对概率空间的几何分析来计算概率。
在实际问题中,我们要根据问题的特点选择合适的概率计算方法。
其次,在学习随机变量和概率分布时,我了解到随机变量是随机试验结果的函数,它的取值是根据试验的结果来确定的。
概率分布则是描述随机变量的取值和对应概率之间的关系。
常见的概率分布有离散型和连续型两种。
离散型概率分布描述的是随机变量取有限个或无限个离散值的概率。
连续型概率分布描述的是随机变量取某个区间内的概率。
在实际问题中,我们要根据问题的特点选择合适的概率分布来描述随机变量。
然后,在学习数理统计部分时,我了解到数理统计是根据样本信息对总体进行推断的数学方法。
样本是从总体中抽取出来的一部分观察值,总体则是我们要研究的所有观察值的集合。
在进行统计推断时,我们首先要对总体进行假设,然后利用样本数据来进行统计推断。
常见的统计推断方法有点估计和区间估计。
点估计是利用样本数据来估计总体参数的值,区间估计则是利用样本数据来估计总体参数的范围。
此外,在学习假设检验时,我了解到假设检验是通过样本数据来检验总体假设的方法。
在进行假设检验时,我们首先提出原假设和备择假设,然后利用样本数据计算出一个统计量,并根据统计量的分布来判断原假设是否可信。
常见的假设检验方法有参数检验和非参数检验。
参数检验是基于总体参数的已知分布进行假设检验的方法,非参数检验则是不依赖于总体参数分布的假设检验的方法。
最后,在学习多元统计分析时,我了解到多元统计分析是研究多个随机变量之间相互关系的统计方法。
概率论学习心得概率论学习心得1有人说:“数学来源于生活,应用于生活。
数学是有信息的,信息是可以提取的,而信息又是为人们服务的。
”那么概率确定是其中最为重要的一部分。
巴特勒主教说,对我们将来说,可能性就是我们生活最好的指南,而概率即可能。
概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。
近二十年来,随着计算机的进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非常广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、牢靠性理论、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讨论活动中,例如,最小二乘法与正态分布理论源于天文观看误差分析,相关与回来分析源于生物学讨论,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的讨论,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集等等。
本讨论方向在学习概率论、统计学、随机过程论等基本理论的基础上,致力于概率统计理论和方法同其它学科交叉领域的讨论,以及统计学同计算机科学相结合而产生的数据挖掘的讨论。
此外,金融数学也是本专业的一个主要讨论方向。
它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求讨论和分析所涉及的理论问题和实际问题。
生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。
第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。
其次个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。
第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。
由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的劝慰感更为剧烈。
但在实质上却没有区分,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。
同样的道理,对于个人而言,在生活中要胜利做好一件事的概率是没有大小之分的,只有胜利或失败之分。
但这概率的大小却很能影响人做事的心态。
假如说概率有大小之分,那应当不是针对个体而言,而是从一个群体动身,由于不同的人有不同的信念,有不同的做事方法。
把地球给撬起来,这在大多数人眼里是肯定不行能的。
但在牛人亚里士多德眼里,他觉得胜利做这事的概率那是100%——肯定没问题,只要你给他一个支点和足够长的杠杆。
就像前面提到的抽奖一样,25%、33%和50%这些概率只不过是外界针对这个群体给出的。
25%的机率同样能中奖,50%的机率也会不中奖,对于抽奖者个人而言,没有概率大小之分,只有中与不中之分。
别人说做这件事相当简单,切莫掉以轻心,或许你做这件事会相当困难。
大家都说做这件事相当困难,切莫心灰意冷,或许你做这件事能如鱼得水。
胜利与否,不在概率大小,而在于自己能否清晰地熟悉自己:简单的事自己是否具有做这件事必备的素养,困难的事自己是否有克服这个困难的潜质。
人们常说:“盼望越大,绝望越大”,此话并不无道理。
盼望越大,胜利的概率就越大,由此而麻痹了人的心态——以为如此大的概率也是自己能够胜利的筹码,这样在思想和行为上就会有所懈怠。
自以为十拿九稳的事,到头来却把事情弄砸了。
这并不惊奇,由于所谓的“概率大”已渐渐由“盼望”转移到“绝望”上面了。
一说到把这件事做好的概率微乎其微,做事的人难免心灰意冷,由于觉得机会渺茫。
因此而丢失了克服困难的意志,觉得事情做不好那是理所当然。
学好《概率论与数理统计》这门课程,其实有很大的作用,它会对你日常生活中一些涉及概率方面的问题有更加深刻的体会,其他方面也有许多应用,比方现实生活中的彩票问题,可以利用概率的学问来建立数学模型,通过如今电脑的仿真来模拟实际的抽奖,当然这方面需要更加专业的学问了,假如要想得到更加精确的结果,建立的模型就会更加冗杂!概率论学习心得2在大二刚开学我接触到了概率论与数理统计这门课程,虽然在高中时已经接触到了很多跟概率相关的东西,比方随机大事、古典概型以及一系列的计算方法但是在接触到更加高深的层次后还是有很多不一样的感受。
在课程开头之初老师就告知我们这门课不是很难,关键还在于上课仔细听讲。
通过老师的简洁介绍,我了解到概率论与数理统计是讨论随机现象统计规律性的一门数学学科,其理论与方法的应用特别广泛,几乎普及全部科学技术领域、工农业生产、国民经济以及我们的日常生活。
对于作为信息管理与信息系统专业的我,其日后的关心也是很大的,尤其是对于日后电脑方面的操作有着至关重要的帮助作用。
在这门课程中我们首先讨论的是随机大事及一维随机变量二维随机变量的分布和特点。
而在其次部分的数理统计中,它是以概率论为理论基础,依据试验或者观看得到的数据来讨论随机现象,对讨论对象的客观规律性做出种种估量和推断。
整本书就是重点围绕这两个部分来讲解并描述的。
初学时,就算觉得理解了老师的讲课内容,但是一联系实际也会很难以应用上,简化不出有关所学学问的模型。
在期末复习中,自己重新对于整个书本的流程支配还有每个章节的重点重新复习一遍,才觉得有了点头绪。
在长达一个学期的学习中,我增长了不少课程学问,同时也获得了好多关于这门课程的心得体会。
整个学期下来这门课程给我最深刻的体会就是这门课程很抽象,很难以理解,但是这门课程给我带来了一种新的思维方式。
前几章的学问好多都是高中讲过的,接触下来觉得挺简洁,但是后面从第五章的大数定理及中心极限定理就开头是新的内容了。
我觉得学习概率论与数理统计最重要的就是要学习书本中渗透的一种全新的思维方式。
统计与概率的思维方式,和规律推理不一样,它是不确定的,也就是随机的思想。
这也是一个人思维力量最主要的表达,整个学习过程中要紧紧围绕这个思维方式进行。
这些都为后面的数理统计还有参数估量、检验假设打下了基础。
其次,在全部数学学科中,概率论是一门具有广泛应用的数学分支,是一门真正是把实际问题转换成数学问题的学科。
在最终一章中,假设检验就是一个很好的例子。
由前面所讲的伯努利大数定律知,小概率大事在N次重复试验中消失的概率很小,因此我们认为在一次试验中,小概率大事一般不会发生,假如发生了就该怀疑这件大事的真实性。
正是依据这个思想去解决实际中的检验问题,总之概率与数理统计就是一门将现实中的问题建立模型然后应用理论学问解决掉的学科,具有很强的实际应用性。
在整个学期学习过程中,老师生动的讲解让我始终对这门课程保持着深厚的爱好,课上总是会讲解一些实际中的问题,比方抽奖先后中奖概率都一样,扔硬币为什么正反面的概率都是二分之一……一些问题还会让我们更理性的对待实际中的一些问题,比方赌博赢的概率很小,彩票中奖概率也是微乎其微,所以不能沉迷那些,不能期望用投机取巧来赚取钱财。
总之,概率论与数理统计赐予我的关心是很大的。
不仅拓展了我的数学思维,而且还关心我把课堂上的学问与生活中的例子联系了起来。
当然,这些与老师的辛勤劳动是分不开的,在此,非常感谢马金凤老师对我们一学期以来的谆谆教导。
概率论学习心得3这学期学习《概率论与数理统计》这门课,在高中的时候,我们就接触过简洁的概率,知道事物的随机现象,即条件相同,事情的结果却不确定,这种不确定现象就叫做随机现象。
这个课程内容分为两个部分:概率论和数理统计。
这两部分有着紧密的联系。
在概率论中,我们讨论的的随机变量,都是在假定分布已知的状况下讨论它的性质和特点;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讨论的随机变量进行重复的观看,并对观看值对这些数据进行分析,从而对所讨论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基础。
一、学习价值通过简洁的学习,我把握到,概率统计是真正把实际为题转化为数学问题的学问,由于它解决的并不是单纯的数学问题,而且不是给你一个命题让你去解决,是让你去构思命题,进而构建模型来想法设法解决实际问题。
在实际应用中,就更加需要去想、去假设,对问题需要有更深层次的思索,因此使概率论和数理统计这门课学起来比微积分和线性代数更加吃力,但也比它们更加有用,更贴近实际。
概率论产生于十七世纪,原来是由保险事业的进展而产生的,但是来自于赌博者的恳求,却是数学家们思索概率论中问题的源泉。
早在1654年,有一个赌徒梅累向当时的数学家帕斯卡提出一个使他苦恼了很久的问题:“两个赌徒相约赌若干局,谁先赢m局就算赢,全部赌本就归谁。
但是当其中一个人赢了a (a0,则A,B则肯定相容。
类似地,如随机变量的和不相关等概念的联系与差异肯定要真正搞懂。
3.搞懂了概率论中的各个概念,一般详细的计算都是不难的,如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定义都易求得。
计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算,二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫-∞∞ f(x,y)dy,大事B的概率P((X,Y)∈B)=∫∫Bf(x,y)dxdy,卷积公式等的计算,它们形式上很简洁,但是由于f(x,y)通常是分段函数,真正的积分限并不再是(-∞,∞)或B,这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键,要切实把握。
4.概率论中也有很多习题,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,至于详细计算中的某些技巧基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很多习题,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”。
(二)、学习“数理统计”要留意以下几个要点1.由于数理统计是一门有用性极强的学科,在学习中要紧扣它的实际背景,理解统计方法的直观含义.了解数理统计能解决那些实际问题.对如何处理抽样数据,并依据处理的结果作出合理的统计推断,该结论的牢靠性有多少要有一个总体的思维框架,这样,学起来就不会枯燥而且简单记忆.例如估量未知分布的数学期望,就要考虑到①如何寻求合适的估量量的途径,②如何比较多个估量量的优劣?这样,针对①按不同的统计思想可推出矩估量和极大似然估量,而针对②又可分为无偏估量、有效估量、相合估量,由于不同的`估量名称有着不同的含义,一个详细估量量可以满意上面的每一个,也可能不满意.把握了寻求估量的统计思想,详细寻求估量的步骤往往是“套路子”的,并不困难,然而假如没有从根本上理解,仅死背套路子往往会消失各种错误.2.很多同学在学习数理统计过程中往往埋怨公式太多,置信区间,假设检验表格多而且记不住.事实上概括起来只有八个公式需要记忆,而且它们之间有着紧密联系,并不难记,而区间估量和假设检验中只是这八个公式的不同运用而已,关键在于理解区间估量和假设检验的统计意义,在理解基础上敏捷运用这八个公式,完全没有必要死记硬背。