统计的目的是通过数据的分析和解读，获取对某一事物或现象的全面和准确的认识。不同的统计数据之间可能存在一定的关联性和相互影响，通过对比分析可以得到更深入的结论。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇一
企业管理工作离不开有效的管理方法，为此，必须摸清经济发展及价值规律，以防企业各项活动盲目、主观地开展，导致最终失败，因此，企业经济研究工作十分重要。企业经济研究内容主义包括了经济的发展趋势、特征及走向等，对此类内容的分析和研究，也需收集大量数据、材料，也离不开数理统计方法，如平均指标、动态数列等。由此可知，数理统计为企业经济研究工作提供了所需数据与资料，客观反映了企业的生产与经营情况，为企业各项经济活动运行提供了重要的参考。
为了推动企业健康发展，提高经济、社会效益，必须加强企业管理，提高管理水平，这一过程离不开数理统计工具的运用。主要体现在如下方面：
1.产品质量控制。
企业所生产产品的质量并非一成不变，每批次产品的质量多多少少都存在差异性，这主要是由于诸多随机、难以控制的以及突发性可控等因素引发的。若产品生产过程只受到随机因素的影响，则称该过程为统计控制状态，此时其质量特征值服从正态分布，依据正态分布的性质可知，生产过程以"千分之三"为依据进行质量控制，以便实现事前控制，避免不合格产品出现，有助于企业经济效益的大幅提升。
2.产品质量管理。
采用质量控制图旨在对生产工序进行监控，确保其处于统计控制状态下，最大限度地减少不合格产品出现，但是，产品最终检验仍很有必要。对所有产品进行检验是难以实现的'，此时，需要运用数理统计中的"小概率事件原则"，采用一次抽样检验对产品合格与否进行推断。
3.管理决策分析。
1939年，统计学家瓦尔特首次提出了"决策理论"进行假设检验及参数估计。制定决策四大步骤如下：一是明确决策制定目标；二是找出可行性的方案；三是选择方案；四是对已选方案加以评价。决策分析需要以中心准则--期望值方法为依据，进行最优方案的选择，并按照最优方案加以执行。随着信息咨询公司的大量出现，若决策过程中开展了试验、调查，获取了附加信息，即可对先验概率进行修正，获取后验概率，该概率涵盖了所有经验和方法，并吸收借鉴了试验与调查信息，能够正确加以决策，极大地提升了企业管理决策的期望效益。
随着经济体制改革的逐步深入，数理统计在企业管理中所发挥的作用也越来越广泛。企业管理者应加强数理统计理论及方法的运用，找出生产、管理中的大量数据、信息中所隐含的规律，为生产实践活动提供参考和指导。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇二
纵观新课标人教版初中数学统计与概率章节。笔者始终感觉用键盘问题做数学模拟实验的教学载体。我们发现初中数学模拟实验求概率的设计与应用可从以下角度思考和探索。
初中数学，模拟实验，求概率。
纵观新课标人教版初中数学统计与概率章节，笔者始终感觉用键盘问题做数学模拟实验的教学载体，学生探究热情低调，究其原因主要是缺乏农村学生数学生活化的体验。通过几年尝试教学与改进，我们发现初中数学模拟实验求概率的设计与应用可从以下角度思考和探索。
2、广泛性。避免以点代面，全盘考虑，分点试验。让抽样结果尽可能反映是按研究对象的共性特征。
3、随意性。每次实验方案的实施不提前预设，围绕方案任意活动，并直接获得需要的数据。
由于随机事件的结果具有不可预测性，往往解决相关实际问题难以从根本上把握。分清初中数学模拟实验的适用条件，是进行有效设计和准确应用的关键通过对模拟实验相关事件的综合分析，以及与列举法求概率相关事件的对比，我们不难发现模拟实验求事件的概率适用条件包括每次实验的所有可能结果不是有限个或每次实验的各种结果发生的可能性不相等。
1、确定设计方案（如投飞镖、做记号、数数量、抛硬币、掷骰子、转转盘、等）。
2、拟定统计栏目（总数、频数、频率）。
3、统计相关数据，计算频率与数据规律分析。
在做大量重复试验时，可事先根据概率要达到的精确度确定数据表中频率保留的数位。计算频率一般保留两位或三位小数。
4、估计事件概率，获得最有价值的数据（用频率估计概率）。
通常用频率估计出来的概率要比数据表中的频率保留的数位要少，一般要求的概率精度达到一位小数就可以了。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇三
概率论与数理统计是从数量侧面研究随机现象规律性的数学理论，其理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中。主要包括：随机事件和概率，一维和多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，参数估计，假设检验等内容。
二、本课程的目的和任务。
本课程是工科以及管理各专业的基础课程，课程内容侧重于讲解概率论与数理统计的基本理论与方法，同时在教学中结合各专业的特点介绍性地给出在各领域中的具体应用。课程的任务在于使学生初步掌握处理随机现象的基本理论和方法，培养他们解决某些相关实际问题的能力。
三、本课程与其它课程的关系。
学生在进入本课程学习之前，应学过下列课程：
高等数学、线性代数。
这些课程的学习，为本课程提供了必需的数学基础知识。本课程学习结束后，学生可具备进一步学习相关课程的理论基础，同时由于概率论与数理统计的理论与方法向各基础学科、工程学科的广泛渗透，与其他学科相结合发展成不少边缘学科，所以它是许多新的重要学科的基础，学生应对本课程予以足够的重视。
四、本课程的基本要求。
概率论与数理统计是一个有特色的数学分支，有自己独特的概念和方法，内容丰富，结果深刻。通过对本课程的学习，学生应熟练掌握概率论与数理统计中的基本理论和分析方法，能熟练运用基本原理解决某些实际问题。具体要求如下：
(一)随机事件和概率。
1、理解随机事件的概念，了解样本空间的概念，掌握事件之间的关系和运算。
2、理解概率的定义，掌握概率的基本性质，并能应用这些性质进行概率计算。
3、理解条件概率的概念，掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，并能应用这些公式进行概率计算。
4、理解事件的独立性概念，掌握应用事件独立性进行概率计算。
5、掌握伯努利概型及其计算。
(二)随机变量及其概率分布。
1、理解随机变量的概念。
2、理解随机变量分布函数的概念及性质，理解离散型随机变量的分布律及其性质，理解连续型随机变量的概率密度及其性质，会应用概率分布计算有关事件的概率。
3、掌握(0-1)分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布。
4、会求简单随机变量函数的概率分布。
(三)二维随机变量的联合分布。
1、了解二维随机变量的概念。
2、了解二维随机变量的联合分布函数及其性质，了解二维离散型随机变量的联合分布律及其性质，了解二维连续型随机变量的联合概率密度及其性质，并会用它计算有关事件的概率。
3、了解二维随机变量的边缘分布和条件分布。
4、理解随机变量独立性的概念，掌握应用随机变量的独立性进行概率计算。
5、会求两个独立随机变量的简单函数的分布。
(四)随机变量的数字特征。
1、理解数字期望和方差的概念，掌握它们的性质与计算。
2、掌握二项分布、泊松分布和正态分布的数学期望和方差，了解均匀分布和指数分布的数学期望和方差。
3、会计算随机变量函数的数学期望。
4、了解矩、协方差和相关系数的概念与性质，并会计算。
(五)大数定律和中心极限定理。
1、了解切比雪夫不等式。
2、了解切比雪夫大数定律和伯努利大数定律。
3、了解林德伯格一列维定理(独立同分布的中心极限定理)和棣莫佛-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)。
(六)数理统计的基本概念。
1、理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念，掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算。
2、了解分布、t分布和f分布的定义及性质，了解分布分位数的概念并会查表计算。
3、了解正态总体的某些常用统计量的分布。
(七)参数估计。
1、理解点估计的概念。
2、掌握矩估计法和极大似然估计法。
3、了解估计量的评选标准(无偏性、有效性、一致性)。
4、理解区间估计的概念。
5、会求单个正态总体的均值和方差的置信区间。
6、会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。
(八)假设检验。
1、理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误。
2、了解单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
3、了解总体分布假设的x2检验法.
五、课程内容。
理论教学内容。
第一章随机事件及其概率。
1-1随机事件、样本空间。
1-2频率与概率。
1-3古典概型。
1-4条件概率。
1-5事件独立性。
第二章随机变量及其分布。
2-1随机变量。
2-2离散型随机变量及其概率分布。
2-3连续型随机变量及分布函数。
2-4常用连续型分布。
2-5随机变量函数的分布。
第三章多维随机变量及其分布。
3-1二维随机变量。
3-2边缘分布。
3-3条件分布。
3-4相互独立的随机变量。
3-5两个随机变量函数的分布。
第四章随机变量的数字特征。
4-1数学期望。
4-3协方差、相关系数。
4-4矩、协方差矩阵。
第五章大数定律与中心极限定理。
5-1大数定律。
5-2中心极限定理。
第六章数理统计的基本概念。
6-1总体与样本。
6-2统计量与抽样分布。
第七章参数估计。
7-1点估计。
7-2点估计的性质。
7-3区间估计。
7-4正态总体参数的区间估计。
7-5单侧置信区间。
第八章假设检验。
8-1假设检验的基本概念。
8-2单个正态总体的参数检验。
8-3两个正态总体的参数检验。
8-4分布拟合检验。
实践教学内容(习题课)。
第一章、第二章、第三章配合课堂教学内容，每章安排一次习题课，第四章和第五章，第六章和第七章，第八章安排三次习题课，共六次，每次2学时。
六、教材与参考书。
1、教材。
2、主要参考书。
七、本课程的教学方式。
本课程有其独特的数学概念和方法，并大量向各学科渗透并与之结合成不少边缘学科，其教学方式应注重启发式、引导式，课堂上注意经常列举本课程在各领域成功应用的实例，增强同学的学习热情，讲授时应注意善于联系已学过课程的有关概念、理论和方法，使同学加快对本课程的基本概念、基本理论和基本方法的理解。
配合理论教学需要，在习题课中通过合适的例题和适当的讲解，使同学通过做题既加深对课堂讲授的内容的理解，又增强运用理论建立数学模型、解决实际问题的能力。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇四
在现实世界中，随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，无处不在。而概率统作为数学的一个重要分支，同样也在发挥着越来越广泛的用处。概率统计正广泛地应用到各行各业：买保险、排队问题、患遗传病、天气预报、经济预测、交通管理、医疗诊断等问题，成为我们认识世界、了解世界和改造世界的工具，它与我们的实际生活更是息息相关，密不可分。
概率论，概率论的发展与应用正文。
说起概率论起源的故事，就要提到法国的两个数学家。一个叫做帕斯卡，一个叫做费马。帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家。费马是一位业余的大数学家，许多故事都与他有关。1651年，法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”问题。这两个赌徒说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。赌了半天，a赢了4局，b赢了3局，时间很晚了，他们都不想再赌下去了。
那么，这个钱应该怎么分？是不是把钱分成7份，赢了4局的就拿4份，赢了3局的就拿3份呢？或者，因为最早说的是满5局，而谁也没达到，所以就一人分一半呢？这个问题可把他难住了，他苦苦思考了两三年，到1654年才算有了点眉目。于是他写信给的好友费马，两人讨论结果，取得了一致的意见：赌友应得64金币的。
通过这次讨论，开始形成了概率论当中一个重要的概念——数学期望。这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻，也参加了他们的讨论。讨论结果，惠更斯把它写成一本书叫《论赌博中的计算》（1657年），这就是概率论最早的一部著作。
概率论的应用在他们之后，对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。雅可布·贝努利在前人研究的基础上，继续分析赌博中的其他问题，给出了“赌徒输光问题”的详尽解法，并证明了被称为“大数定律”的一个定理，这是研究等可能性事件的古典概率论中的极其重要的结果。大数定律证明的发现过程是极其困难的，他做了大量的实验计算，首先猜想到这一事实，然后为了完善这一猜想的证明，雅可布花了20年的时光。雅可布将他的全部心血倾注到这一数学研究之中，从中他发展了不少新方法，取得了许多新成果，终于将此定理证实。不过，首先将概率论建立在坚固的数学基础上的是拉普拉斯。从1771年起，拉普拉斯发表了一系列重要著述，特别是1812年出版的《概率的解析理论》，对古典概率论作出了强有力的数学综合，叙述并证明了许多重要定理，这是一部继往开来的作品。这时候人们最想知道的就是概率论是否会有更大的应用价值？是否能有更大的发展成为严谨的学科。
概率论在20世纪再度迅速地发展起来，则是由于科学技术发展的迫切需要而产生的。1906年，俄国数学家马尔科夫提出了所谓“马尔科夫链”的数学模型。1934年，前苏联数学家辛钦又提出一种在时间中均匀进行着的平稳过程理论。20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论，为概率公理体系的建立奠定了基础。在这种背景下柯尔莫哥洛夫1933年在他的《概率论基础》一书中首次给出了概率的测度论式定义和一套严密的公理体系。他的公理化方法成为现代概率论的基础，使概率论成为严谨的数学分支。
（1）概率论在保险中的应用。
保险是一项使投保人和保险公司能够同时取得利益的活动，投保人缴纳一定数额的保险金，如果遇到投保范围内的问题时，保险公司将支付投保人数倍甚至更多的金额，能够在一定程度上帮助投保人解决问题。若是投保人没有出现问题时，其缴纳的保险金是不予以退还的。一般情况下，投保人遇到问题的'概率是相对定的，那么保险公司就需要确定合理的倍率来保证公司的盈利，这就涉及到了概率的应用。
（2）概率论在投资中的应用。
俗话说，不要把鸡蛋放在一个篮子里面。同样，这个原理也可以运用于投资中，在购买股票的时候，购买多支股票的要优于购买一支股票，这里可以用概率的方法进行解析。
（3）概率论在交通设施中的应用。
随着城市人口的增加，城市车辆数目的增多，也就出现越来越严重的交通问题。怎么样合理安排路线，成为了交通设施建设中的一个重要环节。而某一时间，某一路线，某一位置会面临怎样的交通状况，是可以运用概率的方法计算出来，正确的处理各种可预测的交通问题，就能为人民的生活出行营造一个舒适的环境。
（4）概率论在密码学中的应用。
随着电脑的普及，电子文件所占的比重越来越大，在广泛使用的同时，怎样保证其安全性和可靠性呢？这就出现了常见的加密文件。加密文件中密码的存在极大的加强了文件的安全性，采用加密措施的文件，其被破译出来的可能性很小。这一点可以通过概率计算的方法加以验证。
（5）概率论在市场营销中的应用。
生产商，销售商，经济活动中的各个角色在从事一定的经济活动中都需要考虑这一活动所带来的结果，通俗的来说，就是要考虑其所得的利益。那么，销售商在进货的过程中就需要考虑到市场的需求量，产品的价值等综合问题，以获取最大的利益。随着社会的不断发展，概率论与数理统计的知识越来越重要。目前，概率论与数理统计的很多原理方法已被越来越多地应用到交通、经济、医学、气象等各种与人们生活息息相关的领域。
总之，在科学技术日新月异的今天，概率论将在各个行业发挥不可替代的作用。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇五
随着社会经济的发展，我国人民生活质量普遍提高的同时，我国教育部门也在实践教学过程中不断探讨钻研，不断改善教学方法，提高教育教学质量。特别是在计算机类专业概率统计教学方面的研究，我国众多教育教学工作者根据学科特点进行了教学改革，取得了成效。文章对计算机类专业概率统计的实际教学进行了分析和讨论，对进一步改善和提高教学质量和水平提出了建议。
在这个全球化的时代，信息技术的应用非常广泛，所有行业的沟通与交流都需要依靠着计算技术，因此人们也越来越重视对孩子的计算机应用教育。目前，计算机专业将计算机技术和数学概率统计相结合，在变革的过程中更加有利于解决现实生活中和生产发展过程中的问题。为了给学生提供更高质量的计算机专业概率统计教学，我国高校及教育部门应该对此专业进行深入的研究探讨，让学生更加容易掌握和运用。
（1）自从我国实施改革开放的政策以来，我国各个方面都有了极大的飞跃和提高。不仅仅在经济生产发展方面有了很大的进步，而且我国也更加注重软实力的提高，为了提高国民素质和教育教学水平，我们应该深入研究和探讨如何对计算机专业概率统计进行教学。随着时代的发展，计算机信息技术成为各行各业生产的发展的重要支撑，经过教育改革之后，我国将概率计算的数学知识融入到计算机技术当中，大大提高了教学内容的质量和方法，给学生还是那个带来了很多益处。首先，计算机类专业概率统计教学能够让学生更加全面全方位地学习概率统计知识，增强实际应用能力。这种教学模式和方法打破了以往的将理论和实际相割裂的教学问题，有助于各科知识融会贯通，对于打造和培养目前社会上需要的复合型人才有着极大的作用。
（2）学生在进行计算机类专业概率统计学习的过程中，改变了以往被动学习和机械记忆的习惯，而是在老师的引导下亲自利用计算机技术进行实践，自己主动探索，培养一种合作探究的氛围，不仅提高了学习的效率，而且开创了新的教学和学习模式，学生能够将理论知识和社会实践相结合，在概率统计领域熟练地应用计算机进行操作，大大减轻了工作负担，缩减了工作时间，对于企业来说具有实际意义。
（3）计算机类专业概率统计除了对学生有着积极意义，也对于教师的教学研究和改革有着推动作用。为了更好地发展计算机类专业概率统计，相关教育工作者也应该吸取国内外教育经验，取长补短，不断改善教育教学制度，提高教学效率，研究出一种学生更容易接受和理解的教学方法，让学生在探索的过程中提高对学习的兴趣。因为计算机类的专业概率统计相较于其他专业需要更多的严谨思考和逻辑条理性，需要运用计算机来进行可见展示，对数据进行统计和分析，进而得出结论，因此，教师应该学会引导学生，开拓思维，以经典案例为标准进行学习和探讨。
（1）要想让学生在计算机类专业概率统计方面取得优异的成绩，教师应该从自身做起，创新教学模式，改变教学方法，最大限度地让学生感到学习的乐趣，进而主动学习。概率统计在理论上来说是一种对日常生活中某种现象出现的几率做统计进而得出规律的一门学科。如果想要得出某种规律，必然要求学生进行大范围的实践和数据收集，才能降低事物发展的偶然性，提高规律的准确性。但是，对于目前的课堂教育现状来说，在课堂上进行大量的实践是不现实的，还缺乏这种条件。因此，计算机类专业概率统计教学完美地解决了这个问题，以计算机设备为依托，可以让学生利用互联网技术广泛搜集资料，进行专业的经典模拟实验等，能够完成以往所不能实现的教学，突破了场地的局限，为学生创造了更大的发展空间。
（2）在计算机类专业概率统计教学过程中，教师除了可以引导学生利用互联网进行模拟实验，而且还可以利用多媒体技术制作ppt课件等，里面可以加入各种元素为学生展示一个非常生动形象又直观的教学。学生可以通过计算机的大屏幕看到各种数据曲线的动态展示以及变化趋势，非常容易理解概率统计的教学内容，进而总结得出数据的规律性。计算机类专业概率统计教学不仅融会了图形绘画、模拟主动以及大量的数据资料，而且有利于营造一个轻松快乐的学习氛围，有助于学生在学习中找到乐趣便于理解，而不是枯燥的记忆。在进行概率统计的教学过程中，教师应该注重计算机的利用问题，在长期的实验教学过程中，计算机技术对概率统计的学习和教学发挥了重大的作用，因此，教师本身也应该提高自己的职业素养，主动联系和提高计算机技术，学会使用多媒体为学生上课。
（3）计算机类专业概率统计教学中应用的思想是将计算机的强大功能和复杂的概率统计工作结合起来，两者实现互补，通过使用计算机不仅大大减轻了实际工作过程中工作人员的负担，而且面对复杂庞大的数据，能够有条不紊地进行统计，提高了工作的精准度。特别是在现代这个信息社会，我们应该跟上技术创新的脚步，摈弃传统的老套又复杂的概率统计方法，利用计算机软件来进行直观生动的数据统计。这种教学模式固然有很多好处，但是对教师的要求也更加严格。因为在教学过程中要利用多媒体技术引导学生进行学习，所以教师应该对计算机的各个方面很熟悉，能够很好地进行利用。为了提高教师自身的素质，学校可以专门组织相关专业的教师进行集中培训，争取提高每一位老师的计算机掌握技能，这样教师才能更好地在计算机专业概率统计教学过程中施展自己的才能，更好地将知识传达给学生。
（1）概率统计是一项比较复杂的工作，它涉及很多的数据，而且要求较高的准确性，所以在学生学习的过程中会感到枯燥乏味，如果教育工作者加入计算机技术进行讲解，不仅能够将教学内容完整清楚地传达给学生，而且对于概率统计中用到的复杂公式和常用原理，计算机也具备相应的功能，可以说是非常先进又便利的教学模式了。这种计算机类专业概率统计目前已经得到我国教育工作者的广泛使用，并且取得了很好的实践效果，未来应该持续推进这种教学方法，跟上信息时代的发展，利用科学技术来进行教学。
（2）在课堂上，教师可以通过多媒体向学生展示计算方法和过程，或者通过概率统计模型教授学生解决一些日常生活中的实际问题，让学生将所学到的理论知识运用到实际当中，具有很大的实践教学意义。但是，事物没有完美的，计算机类专业概率教学也存在着一些我们需要注意和避免的问题。因为，计算机是严谨的'是机械的，是受人操控的，所以只能完成一些机械的数据统计和计算，而对学生的大脑开发和思维开拓需要学生自己去总结，掌握概率统计的基本方法和概念。但是，从事物发展的整体结构来看，计算机类专业概率统计教学还是有着非常多的优点，它不仅创新了我国教育的教学模式，提高了教学质量和效率，而且推动了我国概率统计专业的发展。
（3）在计算机类专业概率统计教学过程中，教师应该注意培养学生的动手实践能力和独立思考能力以及合作交流能力。因为，概率统计的学习从长远来看是要应用到实践生活中才具有意义的，因此，在寻找数据规律性的时候，教师应该引导学生主动探索，提高学生的综合实践能力。学生除了要掌握概率统计相关的概念和计算公式，还要学会如何分析和解决问题，从根本上提高知识迁移的能力，而不是以往的死记硬背。
在这个计算机技术广泛应用的时代，计算机类专业概率统计教学发挥出了巨大的优势，为我国教育领域提供了新的理念。教师在教学过程中，应该根据学生自身的特点以及概率统计的学科特点进行因材施教，利用计算机技术加以辅助，积极和学生进行沟通交流，遇到学生难以理解的重难点，老师应该和学生一切共同探索，寻找问题的答案。计算机类专业概率统计需要我国教育工作者不断地研究和创新，争取取得更大的成绩。
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概率论与数理统计论文（实用18篇）篇六
课堂教学的趣味化，即结合学生感兴趣的实际问题引入概率知识，激发学生的求知兴趣，启发学生的数学思维。内容枯燥，教学方式单一是学生感觉课堂乏味的主要原因。在教学过程中，教师应多结合学生感兴趣的问题，让学生自己解决，这有助于提高学生的学习兴趣。比如，在给出数学期望的定义时，可以介绍学生的平均成绩问题：五名学生的成绩分别为85,80,90,85,90，求这五名学生的平均成绩。五名学生成绩的概率分布如表1所示。通过观察表1，学生很容易知道平均成绩为1/5×（85+80+90+85+90）=80×1/5+85×2/5+90×2/5，这即是离散型随机变量数学期望的形式。另外教师应精简例题的数量，利用有层次的例题展现知识点。二维连续型随机变量函数的加法分布是概率学习中的重点也是难点，在讲授时，教师可以首先通过两种方法（定义法和卷积公式法）计算x+y型函数的分布使学生感受两种方法的不同之处，然后介绍2x+y型分布，使学生了解卷积公式不是万能的。
课堂教学的生活化，即通过生活中具体的实例讨论概率的应用，建立形象问题和抽象思维之间的联系。概率论与数理统计是一门实用性很强的科学，在具体实际情况和数学概念、定理、公式之间建立正确的联系，成为现在学生面临的主要难题。教师在教学过程中可以分析一些具体的实例，使学生了解怎样应用数学知识解决实际问题。比如分析问题“根据以往的临床记录，某种诊断癌症的试验具有如下的效果：若被诊断者患有癌症，则试验反应为阳性的试验反应为阳性的概率为0.95，若被诊断者没有患有癌症，则试验反应为阴性的概率为0.95，且被试验的人患有癌症的概率为0.005，问如果被试验者反应为阳性，他患有癌症的概率为多大？”这是一个题目很长的实际问题，学生一般无从下手，解决问题的关键在于了解题目中涉及几个条件和几个随机事件，只要准确描述随机事件就可以把实际问题转化为概率问题。实际问题的多次训练有助于培养学生用数学语言描述实际问题的能力。
教学的`启发性即给学生思考的时间，等学生无法想明白的时候再去开导。具体来说就是老师对上课提出的问题给出学生思考的时间，在学生主动思考之后，帮助学生开启思路。“填鸭式”，“满堂灌”的教学方法最容易使学生失去学习兴趣。孔子曰“不愤不启，不悱不发”，说的就是要启发学生思维，引导学生思路。比如，讲授全概率公式之前引入实例：有一批同一型号的产品，已知其中由一厂生产的占30%，二厂生产的占50%，三厂生产的占20%，又知这三个厂的产品次品率分别为2%，1%，1%，问从这批产品中任取一件是次品的概率是多少？撇开概率知识不谈，把这个问题纯粹看成一个数学问题，也可以用中学知识解决，给学生几分钟思考的时间并适当引导学生使用数形结合的方法讨论，我们把产品在三个工厂的生产及次品情况转化为产品分布图，学生就很容易地知道从这批产品中任取一件次品的概率就是黑色椭圆区域在整个矩形内所占的比例，经过分析就可以得到全概率公式。该方法不仅能够加深学生对该问题的印象，还有助于学生对复杂全概率公式的理解。
教学的研究性，就是要培养学生解决新问题的能力。在大学教育中仅仅教给学生课本上的知识是远远不够的，尤其是在现代科技迅速发展的情况下，应该花大力气培养学生解决未知问题的思维能力。比如，在讲授正态分布的概率密度函数的图形特点时，可以让学生自己试着研究密度函数图形的特点。
首先引导学生根据高等数学的知识来研究函数图形的以下特性：
（1）奇偶性（对称性）；
（2）单调性；
（3）有界性；
（4）凹凸性及拐点。
接下来根据正态分布概率密度函数的具体形式分析密度函数图形的特性。在概率论与数理统计的教学中，教学方法影响了学生对这门课程的掌握程度，成功的数学教育不仅要为学生提供数学知识，还要对学生进行数学的思维训练。采用灵活多变的教学方法和形式，致力培养学生的综合素质能力是我们永恒的目标。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇七
婚姻状况：未婚民族：汉族。
培训认证：未参加 身高：168cm。
诚信徽章：未申请 体重：
人才测评：未测评。
我的特长：
求职意向。
人才类型：在校学生。
应聘职位：家教：，兼职教师：
工作年限：1职称：
求职类型：兼职可到职日期：随时
月薪要求：1000以下希望工作地区：广州,广州,。
工作经历。
家教起止年月：-03～-08。
公司性质：所属行业：
担任职位：
工作描述：
离职原因：
志愿者经历。
教育背景。
毕业院校：广州大学。
最高学历：硕士获得学位: 毕业日期：-07
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇八
统计与概率主要研究现实生活中的数据和客观世界中的随机现象，它通过对数据收集、整理、描述和分析以及对事件发生可能性的刻画，来帮助人们作出合理的决策。为了更好地了解世界，我们必须学会处理各种信息。所以在教学中我认为统计教学组织和概率教学组织的主要策略应有以下几点：
1、关注学生对现实生活的经历。
再如，在统计量中，描述数据集中趋势的特征的一个重要的概念就是“平均数”，如何来组织这个内容帮助儿童理解它的含义就显得很重要了。如向学生呈现这样一道题：小明身高是1.4米，他根本不会游泳。那么他到一个平均水深是1.2米的游泳池中，会不会有生命危险？“小强所在的班里平均身高是1.5米，而小明所在班级的平均身高是1.4米。能不能判断小强和小明谁更高些？”呈现这样的实际问题，让学生通过多次辨析来真正理解平均数的意义。
2、增强学生再数学生活中的体验。
在教学过程中，我们不能把一些统计知识简单的当作一些表示概念的词汇记忆，或当作一种程序性的技能来反复操作，而应尽可能的组织活动增加学生在学习过程中的体验。如：对低年级的学生来说，可以通过列表的方式来体验统计的意义。又如：统计图表的制作不只是一个简单的技术问题，而是在制作过程中体验和理解统计图表意义的问题。不是一个简单的数据堆砌过程，而是一个对数据理解的过程，例如让学生调查：调查一下自己5岁到10岁之中，每年体重变化情况。这样一个问题，对学生来说就不是一个简单的数据获得的问题，更重要的是如何处理这些数据的问题。一个简单的方法，就是将这些数据列成一张统计表。然而，这些数据被这样罗列后，只是反映了事实，似乎还是不能反映出某种规律性的趋势来。于是，学生可能就会去进一步尝试，他们可能会尝试将这些数据用条形统计图的方式呈现出来。
这样的图虽然直观的反映了在不同年段的体重的不同，但还是不能反映某种变化的规律性的趋势。怎么办？学生肯就会再去进一步尝试，将这些数据用其他方法，就这样，在一定的时间段内，自己体重的变化就会用更直接的方法呈现出来，那就是折线统计图。
所以，我们在讲统计一课时，应注重学生的日常经验，从学生的生活出发，让学生在经历一个具体情景中活动中去体验，去认识。去构建。
1、亲历随机环境，消除学生错误认知。
概率的一些观念，往往只能靠多次的亲身体验才能形成。由于学生过去接触的主要是确定性事物，对于不确定性事物的认识非常有限，因此学生都存在着一些概率方面的错误认知。消除学生的错误认知，建立正确的概率知觉是概率教学的一个重要目标。要实现这一目标，必须让学生亲自经历对随机现象的探索过程。在概率教学的初始阶段，教师应通过真实数据、活动和直观模拟，创造情景以鼓励学生检查、修改或更正他们对概率的信念和常见错误的认识。首先，可以引导学生猜测结果发生的概率，然后让学生亲自动手进行实验，收集实验数据，分析实验结果，并将所得结果与自己的猜测进行比较，必要时可以建立概率模型，并与实验结果联系起来。学生在此过程中尽管将自己的最初猜测、实验结果和概率理论进行比较，这将有利于促进他们修正自己的。错误经验，建立正确的概率直觉。其次，对于学生的一些回答，教师不能仅仅简单地判断其对错，而应该深究学生回答的理由，因为即使是正确的答案，其背后也可能是错误的理由。为了消除学生的错误认知，教师应该要求学生说出理由，并有针对性地适时帮助学生，使其建立正确的概率认识。
2、合理选择素材，丰富学生生活经验。
运用概率的对象大多来源于生活，其教学自然也不能脱离生活实际，教学中教师可以对教材进行二次开发，选择较为贴近生活实际的素材，为学生提供问题的实际背景，这样不但有助于学生对相关知识的理解，还能让学生感受数学在生活中的应用价值，丰富他们的生活经验。例如，生活中有些商家经常举行“摇奖”活动，如只要购物满百元，就可以通过转动转盘来进行兑奖，即只要转动转盘，指针指在哪个区域内，就是几等奖。通过对这类问题的讨论和研究，学生可以了解到一等奖的可能性最小，不但加深了对可能性的认识，也了解了商家搞活动的用意，也为形成随机意识提供了素材和可能性。
3、灵活操作实验，提高活动思维含量。
在概率教学中，常常需要做实验，让学生在活动中体验很重要，而活动前、活动中、活动后的思考更重要。没有思考，学生对概率知识的理解只是一种机械的模仿或照搬，涉及的也只是知识的表层，甚至有些学生一无所获。只有经过学生主动地从个体出发对新知进行深层次的思考，才能达到掌握知识本质的目的，并运用到实践中去。教师不应该把“做实验”变为“讲实验”，而应该逐步引导学生去体验、去思考，这样才能丰富学生对随机事件的体验，更深刻地领会概率的思想方法，并在不断的思考、探索中得到思想的升华，进一步把握住概率的本质。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇九
摘要：
在现实世界中，随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，无处不在。而概率统作为数学的一个重要分支，同样也在发挥着越来越广泛的用处。概率统计正广泛地应用到各行各业：买保险、排队问题、患遗传病、天气预报、经济预测、交通管理、医疗诊断等问题，成为我们认识世界、了解世界和改造世界的工具，它与我们的实际生活更是息息相关，密不可分。
关键词：
概率论,概率论的发展与应用正文。
说起概率论起源的故事，就要提到法国的两个数学家。一个叫做帕斯卡，一个叫做费马。帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家。费马是一位业余的大数学家，许多故事都与他有关。1651年，法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”问题。这两个赌徒说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。赌了半天，a赢了4局，b赢了3局，时间很晚了，他们都不想再赌下去了。
那么，这个钱应该怎么分？是不是把钱分成7份，赢了4局的就拿4份，赢了3局的就拿3份呢？或者，因为最早说的是满5局，而谁也没达到，所以就一人分一半呢？这个问题可把他难住了，他苦苦思考了两三年，到1654年才算有了点眉目。于是他写信给的好友费马，两人讨论结果，取得了一致的意见：赌友应得64金币的。
通过这次讨论，开始形成了概率论当中一个重要的概念—————数学期望。这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻，也参加了他们的讨论。讨论结果，惠更斯把它写成一本书叫《论赌博中的计算》（1657年），这就是概率论最早的一部著作。
二、概率论的发展。
概率论的应用在他们之后，对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。雅可布·贝努利在前人研究的基础上，继续分析赌博中的其他问题，给出了“赌徒输光问题”的详尽解法，并证明了被称为“大数定律”的一个定理，这是研究等可能性事件的古典概率论中的极其重要的结果。大数定律证明的发现过程是极其困难的，他做了大量的实验计算，首先猜想到这一事实，然后为了完善这一猜想的证明，雅可布花了的时光。雅可布将他的全部心血倾注到这一数学研究之中，从中他发展了不少新方法，取得了许多新成果，终于将此定理证实。不过，首先将概率论建立在坚固的数学基础上的是拉普拉斯。从1771年起，拉普拉斯发表了一系列重要著述，特别是18出版的《概率的解析理论》，对古典概率论作出了强有力的数学综合，叙述并证明了许多重要定理，这是一部继往开来的作品。这时候人们最想知道的就是概率论是否会有更大的应用价值？是否能有更大的发展成为严谨的学科。
概率论在20世纪再度迅速地发展起来，则是由于科学技术发展的迫切需要而产生的。19，俄国数学家马尔科夫提出了所谓“马尔科夫链”的数学模型。1934年，前苏联数学家辛钦又提出一种在时间中均匀进行着的平稳过程理论。20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论，为概率公理体系的建立奠定了基础。在这种背景下柯尔莫哥洛夫1933年在他的《概率论基础》一书中首次给出了概率的测度论式定义和一套严密的公理体系。他的公理化方法成为现代概率论的基础，使概率论成为严谨的数学分支。
三、概率论在生活中的应用。
（1）概率论在保险中的应用。
保险是一项使投保人和保险公司能够同时取得利益的活动，投保人缴纳一定数额的保险金，如果遇到投保范围内的问题时，保险公司将支付投保人数倍甚至更多的金额，能够在一定程度上帮助投保人解决问题。若是投保人没有出现问题时，其缴纳的保险金是不予以退还的。一般情况下，投保人遇到问题的概率是相对定的，那么保险公司就需要确定合理的赔率来保证公司的盈利，这就涉及到了概率的应用。
（2）概率论在投资中的应用。
俗话说，不要把鸡蛋放在一个篮子里面。同样，这个原理也可以运用于投资中，在购买股票的时候，购买多支股票的要优于购买一支股票，这里可以用概率的方法进行解析。
（3）概率论在交通设施中的应用。
随着城市人口的增加，城市车辆数目的增多，也就出现越来越严重的交通问题。怎么样合理安排路线，成为了交通设施建设中的一个重要环节。而某一时间，某一路线，某一位置会面临怎样的交通状况，是可以运用概率的方法计算出来，正确的处理各种可预测的交通问题，就能为人民的生活出行营造一个舒适的环境。
（4）概率论在密码学中的应用。
随着电脑的`普及，电子文件所占的比重越来越大，在广泛使用的同时，怎样保证其安全性和可靠性呢？这就出现了常见的加密文件。加密文件中密码的存在极大的加强了文件的安全性，采用加密措施的文件，其被破译出来的可能性很小。这一点可以通过概率计算的方法加以验证。
（5）概率论在市场营销中的应用。
生产商，销售商，经济活动中的各个角色在从事一定的经济活动中都需要考虑这一活动所带来的结果，通俗的来说，就是要考虑其所得的利益。那么，销售商在进货的过程中就需要考虑到市场的需求量，产品的价值等综合问题，以获取最大的利益。随着社会的不断发展，概率论与数理统计的知识越来越重要。目前，概率论与数理统计的很多原理方法已被越来越多地应用到交通、经济、医学、气象等各种与人们生活息息相关的领域。
总之，在科学技术日新月异的今天，概率论将在各个行业发挥不可替代的作用。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十
：软件工程在计算机技术取得进展后也飞速发展，但是项目进行中仍会在人为和环境因素的作用下遇到风险。以人工智能的几个应用融入到软件风险管理中，会产生不可小觑的作用。
：软件风险；人工智能；融入；
计算机技术已经历经六十余载的历程，取得了突飞猛进的进步发展。计算机的多领域运用推动社会各行各业换代升级，改变人们的衣食住行。计算机软件系统是信息化的不可或缺的部分。软件工程（softwareengineering）在软件开发中有重要地位。“软件工程”在fritzbauer、boehm、ieee和《软件工程术语》等代表性定义中概括讲为：“指导软件开发和维护的工程性学科，它以计算机科学理论和其他相关科学的理论为指导，采用工程化的概念、原理、技术和方法进行软件的开发和维护，把经过时间考验且证明是正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来，以较少的代价获得高质量的软件并维护它。”但是软件和生物一样会经历孕育、诞生、成熟、衰亡的生存期历程，包括软件定义、软件开发和运行维护管理三个过程。
就如从古至今没有几个人一生一帆风顺，软件的生存期过程也可能出现影响软件目标或是可能造成重大损失的事件，即为软件风险。风险是过程中可能发生的事，这个可能性用风险概率描述。降低软件风险发生的可能性，使这个概率接近于0,对加快开发进度、降低预算、避免严重后果并减少损失有莫大的帮助。
人工智能（artificialintelligence,ai）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。人工智能的长期目标是实现人类水平的人工智能，实现机器智能。当前，几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论技术。以人工智能中的几种应用融入软件风险管理的评估、控制等实施步骤，可提高风险管理的效率。
2.1基于专家系统领域。
专家系统（expertsystem）是顾名思义基于知识的系统，依靠人类专家的知识建立体系结构，存储问题求解所需的知识，根据人工智能问题求解技术，模拟人类专家求解问题时的求解过程求解所涉及领域的各种问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。在对风险识别阶段，从项目的具体情况入手找出可能会存在的风险。一些软件项目或是因为对自身的情况挖掘不足，停在理解，或是缺乏经验过于乐观，便为未预料到的情况埋下了隐患。若是以来自软件工程领域的专家的知识背景参与到识别风险中，可为决策提供专业性建议。人工智能的专家系统将风险问题与多位专家专业性知识共同组成的知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中，得到最终的分析结果。专家系统能够将自身的推理过程为用户解释清楚，使用户在询问中理解自己的过程，会比多数软件开放者独自的思考结果更加可靠。
2.2基于数据挖掘。
数据挖掘（datamining）能从大量数据中通过算法搜索挖掘出隐藏于其中的深层次的、未知的、有潜在价值的信息知识。在风险识别以后需要进行分析何时何处风险会发生，会产生怎么样的后果。风险分析常采用成本模型、判定分析、网络分析等方法，数据挖掘可以为这些分析方法提供更多的数据方面的支持。虽然传统统计分析技术基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度也可以达到人们的预期要求，但是对使用者也提出了与之难度相对应的高要求。数据挖掘是一次延伸扩展，在降低对使用者的`门槛的同时，也通过数据评估后的相应的数据库更简单便捷得到相应的功能。步骤的简便化换来的是使用者的低操作失误率，这样便提高风险分析的准确率。
2.3基于语义web。
语义web（semanticweb）以让web上的信息能够快速被机器所理解，从而实现web信息的自动处理，以适应web信息资源的快速增长，更好地为人类服务为目的。软件工程中的开发者目前要解决的问题数量庞大，用户对软件的质量和开发周期的要求更加苛刻，软件开发人员多数面临开发期长、成本高、质量不达标的问题，这是一个领域共同的问题。软件开发人员在通过网络搜寻与软件风险相关联的事物时，牵扯了语义web一方面的应用“互联网信息发布与搜索”,通过对内容的标注与分析从而克服了关键词查询的歧义性，提高了查询的精度。语义web给人的是一个所有数据“无缝”式连接的网络，一个滴水不漏的网络。
2.4基于机器人领域。
机器人（robot）是一种具备和生物相似的智能能力，具有高度灵活性的自动化机器。工业机器人按照人的规定的程序工作，自身不能对程序调整，软件的批量生产的流水线一般由这种类型的机器人实施。在风险控制阶段，一些可能会对人体造成未知伤害的操作可有初级和高级智能机器人（具有感觉，识别，推理和判断能力，区别在于是否能根据外界环境，在一定范围内自行修改程序）实施。项目的风险经常依赖于外部因素发生，需要跟踪监控，定期对风险进行重新评估，这个步骤便可交给智能机器处理，节省工作人员的时间。
2.5基于模式识别技术。
模式识别（patternrecognition）是用数学、物理和技术的方法实现对模式的自动处理、描述、分类和解释。通过遥感图像识别软件在实际运作时的异常表现点，为风险评估提供部分依据。指纹识别应用于开发人员的日常工作中，便于监督每位成员的操作，也有助于后期落实到具体人员的责任，督促每位参与者谨慎研究，减少人为造成风险。语音识别加快软件开发过程中的信息处理，加快软件开发进度。
在众多项目实践中获得的风险管理经验和教训，软件工程项目中的风险是客观存在的，不可能完全避免的。人工智能的研究仍在不断进行，一旦人工智能在软件工程领域的应用得到飞跃性突破，软件风险概率必然会有所下降，软件工程项目的发展会更加顺畅。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十一
2013年考研结束了，相信很多考生松了一口气。今年的考研数学试题从整体上看，与去年差别不大，难度相比去年略有提升。专家现从概率论与数理统计这个科目出发，对今年的考试做一下几方面分析。
首先，出题的方向和题目的类型也都完全在预料之内，没有偏题怪题。只要考生有比较扎实的基础，复习全面，是很容易拿到高分的。细致地分析起来，今年的题目有这样几个特点：
一是依旧强调对概念的理解。如数学一和数学三的填空题，都是考查概念。数一的第七题，考查对概念的进一步理解。只要掌握好概念，客观题是很容易拿到分数的。
二是仍以计算为主。如在正确掌握概念的基础上，还是以计算为主。无论是数一数三的.解答题还是客观题，每道题都需要计算。所以计算还是我们考试的主体。
三是考查学生的分析能力。如数学一的第8题，就考查我们的分析能力。直接根据概念做是做不出来的，需要分析出他们的关系,从而解出最后结果。还有数三的第8题,需要先分析出x+y=2的所有可能情况，然后才能得出正确结果。
概率论与数理统计和高等代数不同，高等代数中计算技巧多一些，而概率论与数理统计概念和公式比较多，对计算技巧的要求低一些，但对考生分析问题的能力要求高一些，概率论与数理统计中的一些题目，尤其是文字叙述题要求考生有比较强的分析问题的能力。
要达到考试的要求只要公式理解的准确到位，并且多做些相关题目，考卷中碰到类似题目时就一定能够轻易读懂和正确解答。概率论与数理统计中的公式不仅要记住，而且要会用，要会用这些公式分析实际中的问题。我在这里推荐一个记忆公式的方法，就是结合实际的例子和模型记忆。比如二项分布，要结合他的实际背景，伯努利试验中成功的次数的概率。这样才是在理解基础上的记忆，记忆的东西既不容易忘，又能够正确运用到题目的解决中。
只有掌握了最本质的概念，在此基础上做一定量的题去巩固所学知识。这样才能对概念的理解更加到位，从而做题更加轻松快捷准确。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十二
概率论与数学分析是数学的两个不同分支,数学分析是确定性数学的典型代表,概率论则是随机数学的典型代表。由于两者所研宄的方向不同，故它们的发展道路大相径庭,但是在各自的发展过程中二者却又紧密地结合在一起,数学分析的发展为概率论奠定了基础，而概率论中随机性、反因果论也逐渐滲透到数学分析当中，推动着数学分析的发展。研宄概率论与数学分析两者之间的相互关系，并寻绎概率论在解决数学分析中某些比较困难的问题的方法、思想，是很有意义的。
1.数学分析对概率论的渗透与推动。
1933年，苏俄数学家柯尔莫哥洛夫以集合论、测度论为依据，导入了概率论的公理化体系，概率论得以迅猛发展,在其迅猛发展的道路上，数学分析的思想与方法随处可见。
1.1集合论与概率论的公理化体系。
由于数学的研究对象一般都是具有某种性质或结构。世纪数学分析的严密化过程当中培育出来的，两者之间是源和流的关系；又由于勒贝格积分建立了集合论与测度论的联系，进而形成了概率论的公理化体系；因而集合论对概率论的滲透，可视为微积分对概率论的一次较有力的.推动。
数学分析中主要有黎曼积分和勒贝格积分两种。黎曼积分处理性质良好的函数时得心应手,但对于级数、多元函数、积分与极限交换次序等较为棘手的问题时，常常比较困难。勒贝格积分的出现,使黎曼积分遇到的难题迎刃而解,微积分随之进化到了实变函数论的新阶段。有了勒贝格积分理论以后,集合测度与事件概率之间的相似性便显示出来了。不仅如此,测度论中的几乎处处收敛与依测度收敛,实质上就是弱大数定律与强大数定律中的收敛。1933年,苏俄数学家柯尔莫哥洛夫，建立了在测度论基础上的概率论的公理化体系2,统一了原先概率的古典定义、几何定义及频率定义纷争不一的局面。他建立的公理化体系，具备了独立性、无矛盾性、完备性的公理化特征,确定了事件与集合、概率与测度的关系，使集合论加盟概率论。概率论在坚实的公理化基础上，已成为一门严格的演绎科学,取得了与其他数学分支同等的地位，并通过集合论与其他数学分支密切地联系着。
1.2傅立叶变换与特征函数傅立叶级数是数学分析中十分有效的工具。事实上，不仅是傅立叶级数,还有傅立叶积分、傅立叶变换等等也都是数学分析中的重要工具。它们除了在数学分析领域内发挥着重要的作用之外，也已滲透到了概率论领域当中。其中，把傅立叶变换应用于分布函数或密度函数，就产生了所谓的“特征函数”于是，对于处理独立随机变量和与随机变量序列的问题,就显得十分方便了。
在数学分析中有如下定理：
正是由于概率论运用了傅立叶变换的这些相关知识，构造和引进了特征函数,使多维随机变量分布、极限分布研宄更便捷,从而把概率论的理论研宄推进一个崭新的阶段。
1.3雅可比行列式与随机变量函数的分布在数学分析当中，我们所接触的函数大多是显函数，但除了显函数外，也常会遇到另一种形式的函数一隐函数,尤其是隐函数组。为了确定所给方程组的隐函数组是否存在,德国数学家雅可比在偏微分方程的研宄中，引进了“雅可比行列式”对此问题给予了解决。同样，在概率论中，应用雅可比行列式j,可以一下子解决多维随机变量（x,)的函数zu,)的概率分布问题。
1.4同阶数量级与极限定理大数定律与中心极限定理是概率论研宄的中心问题，
也是数理统计中的理论基础。由于两者讨论的都是随机变量序列的极限问题,这与数学分析中的数列极限、函数列极限极为相似且联系十分密切，因此,对于数学分析中的同阶数量级方法在解决概率论的大数定律与中心极限定理的有关问题中同样是适用的。
1.5函数与随机变量、分布函数。
函数是数学分析中最基本的概念之一，当它被引入概率论领域以后,概率论中的许多问题便得到了简化，从而使概率论进入了一个崭新的阶段。
随机变量与分布函数是概率论中最为重要的两个概念,并且都是函数,其中，随机变量x为集函数，分布函数为实函数。在函数关系的对应下，随机事件先是被简化为集合，继之被简化为实数，随着样本空间转化为数集,概率相应地由集函数约化为实函数。以函数的观点衡量分布函数,分布函数的性质是十分良好的：单调有界、可积、几乎处处连续、几乎处处可导。此外，随机变量x的数字特征、概率密度与分布函数的关系、连续型随机变量x的概率计算等等，同样运用了微积分的现成成果。
随机变量与分布函数的导入,从理论上结束了概率的古典时代。概率论的公理化、体系化的动力源，不仅是集合论和测度论,更重要、更基本的,仍然是数学分析那一套理论。概率论形成体系后的快速发展,不妨视作概率论向着微积分的靠拢与回归。
尽管随机变量x的导入方式有一定的自由度，不具备唯一性;尽管随机变量x的取值需服从一定的概率分布;尽管分布函数可以视为集函数，可以描述任何种类的随机变量x的随机性质，但是在函数的范畴内，它们的本质是一致的，既然都是函数家族的成员，就具备了确定性和因果律。
综上可见,数学分析的思想方法，已经滲透到了概率论的各个方面。没有微积分的推动，就没有概率论的公理化与系统化,概率论就难以形成一门独立的学科。
2概率方法在数学分析中的应用。
从上可知,在数学分析的渗透与推动作用下，概率论得到了飞快地发展。与此同时，由于概率论本身所具有的特征,使得数学分析中某些比较困难的问题得以高效简捷性地解决。
2.1数学期望与不等式不等式是数学分析中的重要内容,在数学分析中不等式问题经常碰到,例如级数不等式、积分不等式等等。数学分析中可以使用多种方法进行证明这些不等式，可是证明起来却相当不容易。然而倘若巧妙地运用概率论中数学期望性质，数学分析中的不等式问题便可以很轻易地得到证明。
概率论中数学期望的性质：
2.2中心极限定理在数学分析中的特殊作用。
概率论的中心极限定理为棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理,林德贝格-勒维中心极限定理，林德贝格中心极限定理、李雅普诺夫中心极限定理[3]。这4个中心极限定理的建立不仅为概率论的发展开辟了广阔的前景，同时使概率论与数学分析保持着密切地联系。
极限是数学分析的基础,微积分中一系列重要的概念和方法,都与极限关系密切，数学分析中有一些复杂的极限问题,用通常的数学分析方法是难以计算的，但应用概率论中的中心极限定理则可较简便地得以解决。
由此可见,概率论不仅能解决随机的数学问题，同样也可以解决一些确定的数学问题,是一门同时包含着确定性和非确定性二重品格的特殊的数学学科。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十三
概率论与数学分析是数学的两个不同分支,数学分析是确定性数学的典型代表,概率论则是随机数学的典型代表。由于两者所研宄的方向不同，故它们的发展道路大相径庭,但是在各自的发展过程中二者却又紧密地结合在一起,数学分析的发展为概率论奠定了基础，而概率论中随机性、反因果论也逐渐滲透到数学分析当中，推动着数学分析的发展。研宄概率论与数学分析两者之间的相互关系，并寻绎概率论在解决数学分析中某些比较困难的问题的方法、思想，是很有意义的。
1.数学分析对概率论的渗透与推动。
1933年，苏俄数学家柯尔莫哥洛夫以集合论、测度论为依据，导入了概率论的公理化体系，概率论得以迅猛发展,在其迅猛发展的道路上，数学分析的思想与方法随处可见。
1.1集合论与概率论的公理化体系。
由于数学的研究对象一般都是具有某种性质或结构。世纪数学分析的严密化过程当中培育出来的，两者之间是源和流的关系；又由于勒贝格积分建立了集合论与测度论的联系，进而形成了概率论的公理化体系；因而集合论对概率论的滲透，可视为微积分对概率论的一次较有力的.推动。
数学分析中主要有黎曼积分和勒贝格积分两种。黎曼积分处理性质良好的函数时得心应手,但对于级数、多元函数、积分与极限交换次序等较为棘手的问题时，常常比较困难。勒贝格积分的出现,使黎曼积分遇到的难题迎刃而解,微积分随之进化到了实变函数论的新阶段。有了勒贝格积分理论以后,集合测度与事件概率之间的相似性便显示出来了。不仅如此,测度论中的几乎处处收敛与依测度收敛,实质上就是弱大数定律与强大数定律中的收敛。1933年,苏俄数学家柯尔莫哥洛夫，建立了在测度论基础上的概率论的公理化体系2,统一了原先概率的古典定义、几何定义及频率定义纷争不一的局面。他建立的公理化体系，具备了独立性、无矛盾性、完备性的公理化特征,确定了事件与集合、概率与测度的关系，使集合论加盟概率论。概率论在坚实的公理化基础上，已成为一门严格的演绎科学,取得了与其他数学分支同等的地位，并通过集合论与其他数学分支密切地联系着。
1.2傅立叶变换与特征函数傅立叶级数是数学分析中十分有效的工具。事实上，不仅是傅立叶级数,还有傅立叶积分、傅立叶变换等等也都是数学分析中的重要工具。它们除了在数学分析领域内发挥着重要的作用之外，也已滲透到了概率论领域当中。其中，把傅立叶变换应用于分布函数或密度函数，就产生了所谓的“特征函数”于是，对于处理独立随机变量和与随机变量序列的问题,就显得十分方便了。
在数学分析中有如下定理：
正是由于概率论运用了傅立叶变换的这些相关知识，构造和引进了特征函数,使多维随机变量分布、极限分布研宄更便捷,从而把概率论的理论研宄推进一个崭新的阶段。
1.3雅可比行列式与随机变量函数的分布在数学分析当中，我们所接触的函数大多是显函数，但除了显函数外，也常会遇到另一种形式的函数一隐函数,尤其是隐函数组。为了确定所给方程组的隐函数组是否存在,德国数学家雅可比在偏微分方程的研宄中，引进了“雅可比行列式”对此问题给予了解决。同样，在概率论中，应用雅可比行列式j,可以一下子解决多维随机变量（x,)的函数zu,)的概率分布问题。
1.4同阶数量级与极限定理大数定律与中心极限定理是概率论研宄的中心问题，
也是数理统计中的理论基础。由于两者讨论的都是随机变量序列的极限问题,这与数学分析中的数列极限、函数列极限极为相似且联系十分密切，因此,对于数学分析中的同阶数量级方法在解决概率论的大数定律与中心极限定理的有关问题中同样是适用的。
1.5函数与随机变量、分布函数。
函数是数学分析中最基本的概念之一，当它被引入概率论领域以后,概率论中的许多问题便得到了简化，从而使概率论进入了一个崭新的阶段。
随机变量与分布函数是概率论中最为重要的两个概念,并且都是函数,其中，随机变量x为集函数，分布函数为实函数。在函数关系的对应下，随机事件先是被简化为集合，继之被简化为实数，随着样本空间转化为数集,概率相应地由集函数约化为实函数。以函数的观点衡量分布函数,分布函数的性质是十分良好的：单调有界、可积、几乎处处连续、几乎处处可导。此外，随机变量x的数字特征、概率密度与分布函数的关系、连续型随机变量x的概率计算等等，同样运用了微积分的现成成果。
随机变量与分布函数的导入,从理论上结束了概率的古典时代。概率论的公理化、体系化的动力源，不仅是集合论和测度论,更重要、更基本的,仍然是数学分析那一套理论。概率论形成体系后的快速发展,不妨视作概率论向着微积分的靠拢与回归。
尽管随机变量x的导入方式有一定的自由度，不具备唯一性;尽管随机变量x的取值需服从一定的概率分布;尽管分布函数可以视为集函数，可以描述任何种类的随机变量x的随机性质，但是在函数的范畴内，它们的本质是一致的，既然都是函数家族的成员，就具备了确定性和因果律。
综上可见,数学分析的思想方法，已经滲透到了概率论的各个方面。没有微积分的推动，就没有概率论的公理化与系统化,概率论就难以形成一门独立的学科。
2概率方法在数学分析中的应用。
从上可知,在数学分析的渗透与推动作用下，概率论得到了飞快地发展。与此同时，由于概率论本身所具有的特征,使得数学分析中某些比较困难的问题得以高效简捷性地解决。
2.1数学期望与不等式不等式是数学分析中的重要内容,在数学分析中不等式问题经常碰到,例如级数不等式、积分不等式等等。数学分析中可以使用多种方法进行证明这些不等式，可是证明起来却相当不容易。然而倘若巧妙地运用概率论中数学期望性质，数学分析中的不等式问题便可以很轻易地得到证明。
概率论中数学期望的性质：
2.2中心极限定理在数学分析中的特殊作用。
概率论的中心极限定理为棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理,林德贝格-勒维中心极限定理，林德贝格中心极限定理、李雅普诺夫中心极限定理[3]。这4个中心极限定理的建立不仅为概率论的发展开辟了广阔的前景，同时使概率论与数学分析保持着密切地联系。
极限是数学分析的基础,微积分中一系列重要的概念和方法,都与极限关系密切，数学分析中有一些复杂的极限问题,用通常的数学分析方法是难以计算的，但应用概率论中的中心极限定理则可较简便地得以解决。
由此可见,概率论不仅能解决随机的数学问题，同样也可以解决一些确定的数学问题,是一门同时包含着确定性和非确定性二重品格的特殊的数学学科。
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概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十四
答：我们看这样一个模型，这是概率里经常见到的，从实际产品里面我们每次取一个产品，而且取后不放回去，就是日常生活中抽签抓阄的模型。现在我说四句话，大家看看有什么不同，第一句话“求一下第三次取到十件产品有七件正品三件次品，我们每次取一件，取后不放回”，下面我们来求四个类型，第一问我们求第三次取得次品的概率。第二问我们求第三次才取得次品的概率。第三问已知前两次没有取得次品第三次取到次品。第四问不超过三次取到次品。大家看到这四问的话我想是容易糊涂的，这是四个完全不同的概率，但是你看完以后可能有很多考生认为有的就是一个类型，但实际上是不一样的。
先看第一个“第三次取得次品”，这个概率与前面取得什么和后面取得什么都没有关系，所以这个我们叫绝对概率。第一个概率我想很多考生都知道，这个概率应该是等于十分之三，用古代概率公式或者全概率公式求出来都是十分之三。这个概率改成第四次、第五次取到都是十分之三，就是说这个概率与次数是没有关系的。所以在这里我们可以看出，日常生活中抽签、抓阄从数学上来说是公平的。
拿这个模型来说，第一次取到和第十次取到次品的概率都是十分之三。下面我们再看看第二个概率，第三次才取到次品的概率，这个事件描述的是绩事件，这是概率里重要的概念，改变表示同时发生的概率。但是这个与第三次的概率是容易混淆的，如果表示的可以这样表述，如果用a1表示第一次取到次品，a2表示第二次取到次品，a3是第三次取到次品。
如果a表示第一次不取到次品，b表示第二次不取到次品，c表示第三次不取到次品，求abc绩事件发生的概率。第三问表示条件概率，已知前两次没有取到次品，第三次取到次品p(c|ab)，第三问求的就是一个条件概率。我们看第四问，不超过三次取得次品，这是一个和事件的概率，就是p(a+b+c)。从这个例子大家可以看出，概率论确实对题意的理解非常重要，要把握准确，否则就得不到准确的答案。
答：几何型概率原则上只有理工科考，是数学一考察的对象，最近两年经济类的大纲也加进来了，但还没有考过，明年是否可能考呢?几何概率是一个考点，但不是一个考察的重点。个人认为一是它考的可能性很小，如果考也是考一个小题，或者是选择题或者是填空题或者在大题里运用一下概率的模式，就是一个事件发生的概率是等于这个事件的度量或者整个样本空间度量的比。这个度量的话指的`是面积，一维空间指的是长度，二维空间指的是面积，三维空间指的是体积。所以几何概率指的是长度的比、面积的比和体积的比。重点是面积的比，是二维的情况。
何概率其实很简单，是一个程序化的过程，按这四个步骤你肯定能做出来。第一步把样本空间和让你求概率的事件用几何表示出来。第二步既然是几何概率那就是图形，第二步把几何图形画出来。第三步你就把样本空间和让你求概率的事件所在的几何图形的度量，就是刚才所说的面积或者体积求出来。第三步代公式。以前考过的几何概率的题度量的计算都是用初等的方法做，我推测下次考的话，可能会难一点的。比如说用意项，面积可能用到定积分或者重积分计算，把概率和高等数学联系起来。
关于第二个问题，概率统计怎么复习，今年的考试分配很不正常，明年不会是这样的情况。我想明年数学一(统计)应该考一个八、九分的题是比较适中的。从今年考试中心的样题统计这一块是九分。数学三(统计)应该八分左右，统计这一块大家不要放弃，明年可能会考，分数应该是八、九分的题。至于复习，它的内容占了四分之一的样子。但是这一部分的题相对于概率题比较固定，做题的方法也比较固定，对考生来说比较好掌握，但这部分考生考得差，可能很多学校没有开这门课，或者开的话讲得比较简单，所以一些同学没有达到考试的水平。其实这部分稍微花一点时间就可以掌握了。主要就是这几块内容一是样本与抽样分布，就是三大分布搞清楚，把他们的结构搞清楚，把统计上的分布搞清楚。
然后是参数估计、矩估计、最大似然估计、区间估计、三种估计方法，三个评价标准，无偏性、有效性、一致性，重点是无偏性的考查，因为它是期望的计算，其次是有效性。一致性一般不会考，考的可能性很小。这三种估计方法重点也是前面两种，矩估计、最大似然估计，区间做了限制，考了很少，历年考试的情况也就是代代公式。
最后一部分是假设检验这部分，这一部分我个人推测明年有可能考一个概念性的小题。一是了解u检验统计量、t检验统计量、卡方检验统计量，把这三个检验统计量的分布搞清楚。另外假设检验的思想和四个步骤了解一下就可以了。我想这部分考生少花一点时间，统计这个题是没有问题的，重点就是参数估计，就是三种估计方法，三个评价标准，重点在那个地方。
答：概率这门学科与别的学科是不太一样的，首先我建议这位同学你可以看一下教育部考试中心一本杂志，专门出了一个针对研究生考试的书，这个里面请我写了一篇文章，里面我举很多例子，你看了之后有一个详细复习方法。概率这门学科与概率统计、微积分是不一样的，它要求对基本概念、基本性质的理解比较强，有个同学跟我说高等数学不存在把题看不懂的问题，但是概率统计的题尤其文字叙述的时候看不懂题，从这个意义上来说同学平常复习时候，只要针对每一个基本概念，要把它准确的理解，概念要理解准确，通过例子理解概念，通过实际物体理解概念。例如：比如我们一个盒子一共有十件产品，其中三件次品，七件正品，我们做一个实验，每次只取一件产品，取之后不再放回去，现在我提两个问题：一个是第三次取的次品是什么事件，这个事件就是积事件，第一次没有取到次品，第二次没有取到次品，第三次是取到次品，求这么一个事件的概率，但是换一个问题，我说你求前面两次没有取到次品情况下，第三次取到次品的概率，这个就不是积事件了，我第二个问题是知道了前面两次没有取到次品，这个信息已经知道了，然后问你第三次取到次品概率是多少，这是条件概率，这个信息已经知道了，另外一个事件发生的概率，这叫条件概率，这是容易混淆的。还有绝对概率，拿我们刚才举的例子来讲，如果我让你求第三次取到次品是什么概率，那是绝对事件的概率，这和前面两个又不一样。我举这个例子提醒考生复习时候把这些基本概念搞清楚了，把公式把握了，这个就比较容易了。跟微积分比较起来这里没有什么公式，公式很少。所以我们把基本概念弄清楚以后，计算的技巧比微积分少得多，所以有同学跟我说，他说概率统计这门课程要么就考高分，要么考低分，考中间分数的人很少，这就说明了这种课程的特点。
4.概率的公式非常难背，有什么好方法吗?
答：背下来是基本的要求，概率的公式并不多，但是概率的公式和高等数学的公式相比，仅仅记住它是不够的，比如给一个函数求导数，你会做，因为你知道是求导数，概率问题，比如全概率公式，考试的时候从来没有哪一年是请你用全概率公式求求某概率，所以从分析问题的层面来说概率的要求高一点，但是从计算技巧来说概率的技巧低一些，所以我建议大家结合实际的例子和模型记它。比如二向概率公式，你可以这么记它，记一个模型，把一枚硬币重复抛n次，正面冲上的概率是多少呢?这个公式哪一个符号在实际问题里面是什么东西，这样才是在理解的基础上记忆，当然就不容易忘记了。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十五
3.求二维连续型随机变量的分布或分布密度或边缘密度函数或条件分布和条件密度;。
4.两个或多个随机变量的独立性或相关性的判定或证明;。
5.与二维随机变量独立性相关的命题;。
6.求两个随机变量的相关系数;。
7.求两个随机变量的函数的概率分布或概率密度或在某一区域的概率。
第4章随机变量的数字特征。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十六
小编根据以往的考试经验对于概率论与数理统计在做题方面主要容易出错的地方总结出以下几个方便。
（1）概念理解不清晰。
在做题的时候常常会分不清关系和事件之间的结构；
（2）题目理解的不透彻。
在做题时候对于题目意思的理解不够准确，往往会出现对于概率模型的搞错；
（3）不能熟练的应用公式去分析和计算。
很多考生在答题的时候，不能熟练的运用公式去证明分析和计算题目，出现此类问题往往是考生对于公式的定义和概念性质理解的还是不完全明白，当考生对于公式和定义理解越来越清楚时这些问题也就能够更好的去答题了。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十七
答：我们看这样一个模型，这是概率里经常见到的，从实际产品里面我们每次取一个产品，而且取后不放回去，就是日常生活中抽签抓阄的模型。现在我说四句话，大家看看有什么不同，第一句话“求一下第三次取到十件产品有七件正品三件次品，我们每次取一件，取后不放回”，下面我们来求四个类型，第一问我们求第三次取得次品的概率。第二问我们求第三次才取得次品的概率。第三问已知前两次没有取得次品第三次取到次品。第四问不超过三次取到次品。大家看到这四问的话我想是容易糊涂的，这是四个完全不同的概率，但是你看完以后可能有很多考生认为有的就是一个类型，但实际上是不一样的。
先看第一个“第三次取得次品”，这个概率与前面取得什么和后面取得什么都没有关系，所以这个我们叫绝对概率。第一个概率我想很多考生都知道，这个概率应该是等于十分之三，用古代概率公式或者全概率公式求出来都是十分之三。这个概率改成第四次、第五次取到都是十分之三，就是说这个概率与次数是没有关系的。所以在这里我们可以看出，日常生活中抽签、抓阄从数学上来说是公平的。
拿这个模型来说，第一次取到和第十次取到次品的概率都是十分之三。下面我们再看看第二个概率，第三次才取到次品的概率，这个事件描述的是绩事件，这是概率里重要的概念，改变表示同时发生的概率。但是这个与第三次的概率是容易混淆的，如果表示的可以这样表述，如果用a1表示第一次取到次品，a2表示第二次取到次品，a3是第三次取到次品。
如果a表示第一次不取到次品，b表示第二次不取到次品，c表示第三次不取到次品，求abc绩事件发生的概率。第三问表示条件概率，已知前两次没有取到次品，第三次取到次品p(c|ab)，第三问求的就是一个条件概率。我们看第四问，不超过三次取得次品，这是一个和事件的概率，就是p(a+b+c)。从这个例子大家可以看出，概率论确实对题意的理解非常重要，要把握准确，否则就得不到准确的答案。
答：几何型概率原则上只有理工科考，是数学一考察的对象，最近两年经济类的大纲也加进来了，但还没有考过，数学三、数学四的话虽然明确写在大纲里，还没有考。明年是否可能考呢?几何概率是一个考点，但不是一个考察的重点。我个人认为一是它考的可能性很小，如果考也是考一个小题，或者是选择题或者是填空题或者在大题里运用一下概率的模式，就是一个事件发生的概率是等于这个事件的度量或者整个样本空间度量的比。这个度量的话指的是面积，一维空间指的是长度，二维空间指的是面积，三维空间指的是体积。所以几何概率指的是长度的比、面积的比和体积的比。重点是面积的比，是二维的情况。
何概率其实很简单，是一个程序化的过程，按这四个步骤你肯定能做出来。第一步把样本空间和让你求概率的事件用几何表示出来。第二步既然是几何概率那就是图形，第二步把几何图形画出来。第三步你就把样本空间和让你求概率的事件所在的几何图形的度量，就是刚才所说的面积或者体积求出来。第三步代公式。以前考过的几何概率的题度量的计算都是用初等的方法做，我推测下次考的话，可能会难一点的。比如说用意项，面积可能用到定积分或者重积分计算，把概率和高等数学联系起来。
关于第二个问题，概率统计怎么复习，今年的考试分配很不正常，明年不会是这样的情况。我想明年数学一(统计)应该考一个八、九分的题是比较适中的。从今年考试中心的样题统计这一块是九分。数学三(统计)应该八分左右，统计这一块大家不要放弃，明年可能会考，分数应该是八、九分的题。至于复习，它的内容占了四分之一的样子。但是这一部分的题相对于概率题比较固定，做题的方法也比较固定，对考生来说比较好掌握，但这部分考生考得差，可能很多学校没有开这门课，或者开的话讲得比较简单，所以一些同学没有达到考试的水平。其实这部分稍微花一点时间就可以掌握了。主要就是这几块内容一是样本与抽样分布，就是三大分布搞清楚，把他们的结构搞清楚，把统计上的分布搞清楚。
然后是参数估计、矩估计、最大似然估计、区间估计、三种估计方法，三个评价标准，无偏性、有效性、一致性，重点是无偏性的考查，因为它是期望的计算，其次是有效性。一致性一般不会考，考的可能性很小。这三种估计方法重点也是前面两种，矩估计、最大似然估计，区间做了限制，考了很少，历年考试的`情况也就是代代公式。
最后一部分是假设检验这部分，这一部分我个人推测明年有可能考一个概念性的小题。一是了解u检验统计量、t检验统计量、卡方检验统计量，把这三个检验统计量的分布搞清楚。另外假设检验的思想和四个步骤了解一下就可以了。我想这部分考生少花一点时间，统计这个题是没有问题的，重点就是参数估计，就是三种估计方法，三个评价标准，重点在那个地方。
答：概率这门学科与别的学科是不太一样的，首先我建议这位同学你可以看一下教育部考试中心一本杂志，专门出了一个针对研究生考试的书，这个里面请我写了一篇文章，里面我举很多例子，你看了之后有一个详细复习方法。概率这门学科与概率统计、微积分是不一样的，它要求对基本概念、基本性质的理解比较强，有个同学跟我说高等数学不存在把题看不懂的问题，但是概率统计的题尤其文字叙述的时候看不懂题，从这个意义上来说同学平常复习时候，只要针对每一个基本概念，要把它准确的理解，概念要理解准确，通过例子理解概念，通过实际物体理解概念。例如：比如我们一个盒子一共有十件产品，其中三件次品，七件正品，我们做一个实验，每次只取一件产品，取之后不再放回去，现在我提两个问题：一个是第三次取的次品是什么事件，这个事件就是积事件，第一次没有取到次品，第二次没有取到次品，第三次是取到次品，求这么一个事件的概率，但是换一个问题，我说你求前面两次没有取到次品情况下，第三次取到次品的概率，这个就不是积事件了，我第二个问题是知道了前面两次没有取到次品，这个信息已经知道了，然后问你第三次取到次品概率是多少，这是条件概率，这个信息已经知道了，另外一个事件发生的概率，这叫条件概率，这是容易混淆的。还有绝对概率，拿我们刚才举的例子来讲，如果我让你求第三次取到次品是什么概率，那是绝对事件的概率，这和前面两个又不一样。我举这个例子提醒考生复习时候把这些基本概念搞清楚了，把公式把握了，这个就比较容易了。跟微积分比较起来这里没有什么公式，公式很少。所以我们把基本概念弄清楚以后，计算的技巧比微积分少得多，所以有同学跟我说，他说概率统计这门课程要么就考高分，要么考低分，考中间分数的人很少，这就说明了这种课程的特点。
4.概率的公式非常难背，有什么好方法吗?
答：背下来是基本的要求，概率的公式并不多，但是概率的公式和高等数学的公式相比，仅仅记住它是不够的，比如给一个函数求导数，你会做，因为你知道是求导数，概率问题，比如全概率公式，考试的时候从来没有哪一年是请你用全概率公式求求某概率，所以从分析问题的层面来说概率的要求高一点，但是从计算技巧来说概率的技巧低一些，所以我建议大家结合实际的例子和模型记它。比如二向概率公式，你可以这么记它，记一个模型，把一枚硬币重复抛n次，正面冲上的概率是多少呢?这个公式哪一个符号在实际问题里面是什么东西，这样才是在理解的基础上记忆，当然就不容易忘记了。
答：考试要注意，只有数学1和数学3的同学要考数理统计，按照以前考试数学1一般来说考三分之一分数的题，数学3是四分之一，但是仅仅是一个很例外的情况，数学1考了16分的数理统计，但是今年没有考这部分，今年考试这个地方的命题是有一点有失偏颇，我个人的看法为了避免这样的情况，所以这个地方一定要看，一般要考8分左右的题是比较合适的，到底考什么，我可以把这个范围缩的比较小，考这么几种题型，第一个是求统计量的数字特征或者是统计量的分布，统计量大家知道就是样本的函数，样本就是x1x2-xn，就是期望、方差、系方差，相关系数等等，求统计量的数字特征。第二个题型，统计量既然是随机变量，当然可以求统计量的分布，数学3是考了，数学3考了，所以这个地方也是重要的题型。其次第三种题型是参数估计，你要会求。要考你背两到三个区间估计的公式就可以了，所以为什么这个地方考的次数最多，每一种方法你都要会做。第四种题型就是对估计量的好坏进行评价，估计是无偏是有效的还是抑制的。20就考了一个大题。另外第五种题型就是假设间接这个地方，这么年以来只考过两次，而且从以来练习五年这一章是没有考，但是也正音连续五年没有考，我个人估测在这个上面考一个小题的可能是非常大的，我想同学们这部分花一点点时间看一看它，可能考一个小题，考一个什么题，就是把统计量写出来，你会不会把分布写出来，以填空的方式。另外一种考法，它的只对什么进行检验，对什么参数进行检验，你把统计参数写出来。第三种方法，设计一个问题，把架设检验的十个步骤做出来，第一个步骤是提出架设，第二步写出检验统计量。这个部分也不会出一个大题，应该是以小题的形式出现。
概率论与数理统计论文（实用18篇）篇十八
考试内容：随机变量、随机变量分布函数的概念及其性质、离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度、常见随机变量的分布、随机变量函数的分布考试要求。
1、理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2、理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(poisson)分布、及其应用。
3、了解泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。
4、理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用。
5、会求随机变量函数的分布。
三、多维随机变量及其分布。