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关键词： 概率论与数理统计   课程建设   MOOC   线上教学  

摘要： 关注基于MOOC资源的“概率论与数理统计”(以下简称概统)课程建设与学生管理,提出线上教学课前课后详细的课程建设策略。比如,运用慕课堂小程序来管理学生;在MOOC中,仔细地准备并上传习题课讲解的SPOC;通过微信,随时解答学生的疑惑。通过随堂测验、期中考试和学生反馈,可以说明MOOC平台下的“概率论与数理统计”课程建设思想是可行且有效的,尤其适用疫情防控期间的教育教学,极大扩展了课程的宽度与广度。

关键词： 从知识到价值   概率论与数理统计   教学路径   教学实践  

摘要： 课程教学的核心理念是“立德树人”,强调育人要德才兼备。概率论与数理统计课程的研究对象和属性决定其自身蕴含了丰富的教育资源。传统教学模式下所采用的“模块化知识体系”容易造成知识与价值的割裂,只有升级为构建一条“从知识到价值”的教学新路径,才能达到“显性教育”和“隐性教育”的统一,实现“润物无声”的育人功效。教学路径的引入要注重和知识点的自然融合;要选择贴近生活、现实意义强的切入点;同时要注重线下和线上两个课堂,做到全方位、全程发挥功能。

关键词： 概率论与数理统计   数学模型   随机事件   概率   数学期望  

摘要： 概率论与数理统计是随机数学的重要理论分支,具有深厚的实际应用背景,是数学建模的重要理论之一。鉴于我国高校对应用型和创新型人才培养的实际需求,以该课程部分知识点的实际教学为例,介绍在“概率论与数理统计”课堂教学中,将数学模型思想融入课程,即将实际问题结合于理论知识,以达到使学生了解数学理论的实际应用,同时加深对基础知识的理解与记忆的目的。实践表明教学效果显著。

关键词： Python   二项分布   正态分布   中心极限定理  

摘要： 大数据时代背景下,多学科交叉融合是教育创新发展的必然趋势。Python在数据处理领域具有独特优势,因此将其引入“概率论与数理统计”课程进行可视化教学,并以二项分布、正态分布以及中心极限定理为案例进行可视化教学探究。通过Python可以更直观地反映两个分布之间的联系和中心极限定理的本质,提高学生的综合实践能力,更好地培养高层次应用型人才。

关键词： 概率论与数理统计   物流管理   高等教育  

摘要： 随着全球工业化、信息化和现代化的交融,物流管理专业越来越受到大众的青睐。文章探讨了物流管理专业的概率论与数理统计教学中出现的一些问题,针对物流管理专业学生的数学水平、实际需要、知识结构和思维特点,提出了几点教学心得,阐述了概率论与数理统计课程教学中的注意事项,力图使学生对该门课程的知识点、基本特点、方法、思想及其在物流管理中的应用有大致的认识,从而可以提升数学素养。

关键词： 棣莫弗   微积分   概率论   学术转向   《论机会的测量》  

摘要： 棣莫弗是18世纪欧洲概率论领域的重要代表人物,也是古典概率论最重要的奠基者之一。然而,在他中年发生的一场从研究微积分到专攻概率论的学术转向,以及标志着转向的“研究报告”曾一度未能受到学界足够重视。然而通过回归历史原初语境,并综合学界主要研究成果后不难发现,与其说棣莫弗的学术转向是他在各种因素综合作用下的被动承受,不如说更是他见风转舵的主动之举。他也因此一跃成为彼时概率论在英格兰的代言人,推动了概率论的历史进程。

关键词： S-P表   概率论与数理统计   数据分析  

摘要： 以大学概率论与数理统计课程第一、第二单元的单元测试数据为基础,运用S-P表教育信息处理手段,对大量现实数据进行分析。结果显示:学生整体学习情况良好,但是断层情况明显,部分存在随机性推测答题的情况。针对以上情况提出建议,对大学概率论与数理统计课程的组织、实施和完善起到一定帮助作用。

关键词： 随机模拟法   概率统计方法   统计模拟   统计试验   确定值   概率计算   概率论   概率模型  

摘要： 随机模拟法又称为统计试验方法,是以概率论和统计理论方法为基础的一种计算方法。人们利用随机模拟法可以解决很多概率计算问题,主要步骤如下:将实际问题转化为概率模型,用计算机进行统计模拟,获得问题的近似解。随机事件的概率是一个确定值,但现实中,有些概率不易计算。为解决这一问题,概率统计方法被提出并应用,即借助“大量”试验,以频率估计概率。

关键词： 概率论   数理统计   条件概率   贝叶斯公式   贝叶斯分类  

摘要： 在全球信息化快速发展的大背景下,数据科学类专业是应用技术型高校为培养创新型、应用型人才而设立的一个理实结合、多学科交叉的宽口径专业。概率论与数理统计作为理工科专业基础课程,在数据的分析、处理中有着广泛的应用。因此,探索如何以结合数学理论与实际案例为目标进行教学内容优化是课程设计中的重点,该文以朴素贝叶斯分类器的设计为例,将概率论中的等可能概型、条件概率、贝叶斯公式和大数定律等重要知识点与实际问题串联起来,使学生充分了解在实践中如何应用概率论与数理统计课程中的基础理论知识。