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1、应用数学在任职教育中探究及应用探析摘要：本文结合一些部队管理实际情况，收集相关资料数据，举例说明应用数学课程可以应用于部队管理实际中，真正让数据“说话”，在任职教育中应加强对应用数学的研究，对一些常见问题作数学上的提炼、整理并建模。归纳整理了一些典型例子，并给出了计算公式，再借助Excel表格或将之编成小程序，使之易于操作，可以面向广大基层非数学专业人员也能轻松掌握，让应用数学更深层次的为部队管理服务。关键词：任职教育统计检验应用数据任职教育是当前军队院校转型期间的一种集中趋势，有利于加强教育的针对性，提升部队
2、战斗力。在各种关于任职教育的文章中，鲜见有与数学相结合的论述。本文就一些部队管理的实际例子，抛砖引玉，说明结合应用数学能够跟深刻地看到一些数据背后隐藏的信息，让应用数学在任职教育研究的浪潮中得到更广泛的应用。1•问题提出问1某中队政治理论考核，一排排长毕业于某部队本科院校，他所带的一班参加考核成绩分别为：62,66,74,85,55,60,52,72,89,83,班平均分为69.8,整个中队平均分为65分。问一班的考核成绩是否好一点？问2在某指挥学院的一次评教活动中，教务人员对某学员队一区队50名学员调查张、王
3、两位教员的课堂教学哪位更受欢迎，调查结果如下：张教员受欢迎率为Pl=46%,王教员的受欢迎率为P2=54%,能不能说王教员比张教员更受学员欢迎呢？要回答类似这样的问题，单纯的数字或百分比的大小已缺乏说理的力度，这就需要更进一步的理论，更深层次的挖掘数据内部有用的信息，做出进一步的评价，得出更可靠的结论，使得管理工作更科学，更具效率。在实际的管理行动中，某些信息经过量化并形成一系列数据，这些数据本身不能说明什么问题，只有经过评价才会有实际意义，否则便是一堆抽象枯燥的数字。早在20世纪,广大管理工作者就已将应用数学
4、的统计检验原理应用于各项管理工作，尤其是评价活动，至今已形成一个相当完善的评价体系。而军队院校由于有其特殊的原因，在这方面的研究及应用还处于初级阶段。本文是作者在具体的教学实践中，结合部队实际，收集相应数据，归纳整理了一些典型例子，初步探讨了数学在部队实际管理工作中的一些应用，让数学更好地在部队管理工作这个沃土中得到应用并服务于部队。2.基本概念2.1总体、样本和抽样在数学统计中，我们把要研究对象的全体称为总体，如某中队全体战士、某次比武的全部成绩等等。把从总体中抽取出来的一部分个体叫样本，如从某个中队抽取某个
5、班的战士进行测验，那么，这个班的战士就是样本。当然，为了准确研究内在的规律，我们最好对研究对象的全体（总体）加以研究。但这是一种理想化的设计，实际上是很难做到的。一般地，我们从总体中“公正合理”的抽取一部分进行分析研究，在此研究的基础上对全体对象的情况进行推论。通常的办法是采取随机抽样，这种方法最大的特点在于总体里的个体有相等的概率被抽到。2.2平均数平均数是使用比较广泛，也较为简单易懂的一种统计量，它能反映一组数据资料的某种集中水平。它包括算术平均数、加权平均数、几何平均数和调和平均数，我们这里主要介绍算术平
6、均数。算术平均数是统计学中最易理解最常应用的一种集中量指标，定义为所有观察值的总和与总频数的商，简称为平均数，用x表示。设对某个变量的n次观察值分别为xl,x2,…，xn,则X二二X例1某班10名战士理论考核成绩分别为78,79,62,84,90,71,76,83,98,77,试求这个班理论考核的平均成绩。解x=x=(78+79+62+84+90+71+76+83+98+77)=79.82.3标准差为了描述一组数据相对于平均状态的离散程度，即差异程度，我们引进标准差的概念。首先定义方差2的概念，方差是各数据与平
7、均值的差的平方和的算术平均值，而标准差则是方差的平方根，用公式表示为：2=Z(xi~x)2,=标准差的值越大，表明这组数的差异程度越大；反之,则表明数据越整齐，分布范越小。当然，反映差异程度还有其他量，但标准差是最科学、最完善的一个统计量，其最突出的一个特点是受抽样变动的影响较小。如例1的标准差=9.42.4标准分数标准数据是将原始数据与其平均数之差除以标准差所得的商数。标准数据是度量原始数据离开平均数的量数，它可以表示一个原始数据在整体中的位置，即告诉我们它在平均数上多少个标准差，或在平均数下多少个标准差。标
8、准数据又称Z数据，常用Zi表示，公式为：Zi=o如例1中，原始数据90所对应的标准数为1.085o因为标准数是以标准差为单位的，所以它具有可加性与可比较性。2.5正态分布正态分布又称常态分布，它是一种应用广泛、又相当重要的概率分布。在实际生活中，凡由于偶然因素的作用而产生变异的数据分布都几乎是正态分布，如战士的考核成绩、智力水平等都服从正态分布或近似服从正态分布。正态分布是一种'‘两头
