第十二章 概率与数理统计.doc

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1、第十二章概率与数理统计一、知识剖析1、知识网络从小学数学开始,截止到本章之前,我们所学过的数学内容,都是研究必然现象(又称为确定性现象)的。本章的内容是研究偶然现象(在数学里又称为随机现象)的。所以大家在开始学习本章时,可能感到某种“不适应”,这主要是因为,由研究必然现象一下子过渡到研究偶然现象,所带来的思维上的不习惯。大家不必紧张,等到学过几节内容,对随机现象有一定的把握和认识后,这种不适应和不习惯,就会随之而慢慢地消失。2、知识重点与学习要求2.1理解随机现象、随机试验、随机事件、必然事件、不可能事件、基本事件、复合

2、事件等概念。理解并熟练掌握事件间的关系与运算,其中包括:事件的包含关系、事件的并、事件的交、事件的互不相容、事件的互逆。2.2理解古典概型的两个特点;熟练应用概率的古典定义公式;了解概率的统计定义。2.3掌握两个与三个事件时,加法公式的用法;理解条件概率的概念,掌握两个与三个事件时,乘法公式的用法;掌握全概率公式的用法;理解事件间相互独立的概念,能从实际问题本身来判断事件间是否独立;掌握相互独立事件组的乘法公式的用法;理解次独立试验的三个特点,掌握次独立试验概率的计算公式。2.4理解随机变量的概念及类型,知道随机变量与一

3、般变量的区别;掌握离散型随机变量分布列的求法及其两个性质;掌握连续型随机变量密度函数的两个性质与概率计算。2.5理解正态分布的定义,特别要理解一些服从正态分布的自然现象,以帮助学习正态分布;掌握正态分布的概率计算及应用。2.6理解随机变量的均值(数学期望)和方差的概念;掌握离散型和连续型随机变量的均值和方差的计算公式。记住几个常用分布(比如正态分布、二项分布等)的均值和方差。2.7理解总体、样本、统计量等有关数理统计的基本概念;掌握样本的两个数字特征(均值、方差);记住变量、变量、变量的表达式及图像,掌握从书后的附表中查

4、出有关它们的临界值的方法。2.8理解参数估计问题,掌握总体均值与方差的点估计;掌握参数的区间估计的三种方法。3、概念理解与方法掌握3.1随机现象和随机事件在学习过程中,自己要主动的去搜罗自然界中大量的随机现象,去帮助理解随机现象、随机试验、随机事件等概念。随机现象、随机试验、随机事件理解了,下面的必然事件、不可能事件、基本事件、复合事件也就随之理解了。所以理解随机现象、随机试验、随机事件三个概念是关键。必然现象与随机现象之区别关键是:必然现象——结果只有一个;随机现象——结果多于一个,而且每次试验,发生哪种结果事先不能断

5、定。理解了上述概念之后,就要对事件间的包含关系、事件的并、事件的交、事件的互不相容,事件的互逆加以理解和掌握。这些关系和运算对于后面计算事件的概念是至关重要的,一定要理解和掌握好。在理解这些概念的过程中,要多借助于表示集合之间关系的图形来帮助理解。在学习中,要特别注意事件的互不相容与事件的互逆之间的异同,且不可混淆。3.2概率的定义概率的古典定义可以形象的用下式表示:这个公式很重要,在实际问题中经常用到,一定要理解好、掌握好。另外,必须对排列组合和两个基本计数原理(加法原理和乘法原理)非常熟悉,这个公式用起来才能够得心应

6、手。由公式可知,要求一个事件的概率,关键是求出该随机现象的基本事件总数和包含的基本事件个数,然后做和的比值即可。概率的统计定义因为不具有可操作性,所以只具有理论价值,大家理解其定义就可以了。3.3概率的基本公式学习了本节中的各个公式后,比直接用概率的古典定义来计算事件的概率,多数时候方法会更简便,思路会更清晰。由加法公式本身可以看出,它主要在求并事件的概率时使用。由乘法公式本身可以看出,它主要在求交事件的概率时使用。要想用好乘法公式,首先要理解条件概率。所谓条件概率,就是在已经发生的前提下,再发生的概率。全概率公式是加法

7、公式和乘法公式的联合运用,大家在学习过程中,不要死记硬背这个公式,即使能背下来,如果不理解公式的原理,也未必会应用。在学习过程中,要结合教材中的图12-10,再参考加法公式与乘法公式,就很自然的理解了全概率公式。这样使用起来,也就得心应手了。事件的独立性,大量的存在于随机现象中。事件的独立性可以用理论上的方法来判断。教材中P198-199的定义和三个性质,就是用来判断事件的独立性的。但是在实际应用中,往往是通过问题本身来判断事件是否独立。例如,在上体育课时,两个同学练习投篮,各自投中投不中,就是相互独立的。又如两台各自工

8、作的机器,每台发生故障与否,也是相互独立的。当知道了是相互独立的事件时,就可以用公式很方便的求同时发生的概率了。次独立试验概型,也是大量的存在于随机现象中,在学习这个公式时,脑子里一定要建立起几个关于这个问题的具体模型,比如上面的投篮、机器发生故障等,这样对于理解公式是很有帮助的。次独立试验的概率计算公式,是加法公式

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