概率论的学习方法.docVIP

概率论的学习方法 　　 　　概率论学才更加的容易呢以下是小编整理的概率论的学习方法欢迎参考阅读！ 　　 　　01、“概率统计”的学习应注重的是概念的理解 　　 　　而这正是广大学生所疏忽的在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚对于涉及随机变量的独立不相关等概念更是无从着手这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件如函数y=f（x）当x确定后y有确定的值与之对应而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难如果套用确定性的思维方法就会出错由于基本概念没有搞懂即使是十分简单的题目也难以得分从而造成低分多的现象另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多除了古典概型几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点其他的只是数值或者积分、导数的计算因而如果概念清楚那么解题往往很顺利且易得到正确答案这正是高分较多的原因 　　 　　根据上面分析启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来而应按照概率统计自身的特点提出学习方法才能取得“事半功倍”的效果下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议 　　 　　02、在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解 　　 　　例如为什么要引进“随机变量”这一概念这实际上是一个抽象过程正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件可以计算其概率但这毕竟是局部的孤立的能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一并对整个随机试验进行刻画随机变量X（即从样本空间到实轴的单值实函数）的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画此外若对一切实数集合B知道P（X∈B）那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了所以我们只须求出随机变量X的分布P（X∈B）就对随机试验进行了全面的刻画它的研究成了概率论的研究中心课题故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑类似地概率公理化定义的引进分布函数、离散型和连续型随机变量的分类随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景在学习中要深入理解体会 　　 　　03、在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲 　　 　　例如随机变量概念的内涵有些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X（w）但它不同于一般的函数首先它的定义域是样本空间不同随机试验有不同的样本空间而它的取值是不确定的. 　　 　　随着试验结果的不同可取不同值但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定的而我们关心的通常只是它的取值范围即对于实轴上任一B计算概率P（X∈B）即随机变量X的分布只有理解了随机变量的内涵下面的概念如分布函数等等才能真正理解又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆前者是事件的运算性质后者是事件的概率性质但它们又有一定联系如果P（A）P（B）＞0则AB独立则一定相容类似地如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂 　　 ?