范錫良
摘 要: 本文對概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學闡述了一些方法和理論.
關(guān)鍵詞: 概率論 數(shù)理統(tǒng)計 隨機變量 分布函數(shù) 密度函數(shù)
概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程是高等數(shù)學的一個重要組成部分,它有著明確的問題背景和廣泛的應(yīng)用范圍.在筆者工作的單位,理工科學院,以及部分文科學院開設(shè)了概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程,是一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課,對學生后繼專業(yè)課程的學習起著支撐、推扶的作用.在教學過程中,對于不同的教學對象如何做到在傳授知識的同時,培養(yǎng)良好的思維習慣是至關(guān)重要的.
下面是筆者從教過程中的體會,妥當與否,愿與同行交流,希望起到拋磚引玉的作用.
一、直觀在前,理論在后
在數(shù)學課程的學習中,經(jīng)常會遇到抽象的數(shù)學概念和定理,如果僅僅是對這些內(nèi)容進行機械記憶,相信不用多久,它們就會被遺忘.若將抽象的概念披上直觀的外衣,那么這些枯燥、晦澀難懂的內(nèi)容就會被真正吸收、消化.在概率論中,常見的離散型隨機變量是基礎(chǔ)性內(nèi)容,在教學時,筆者特別強調(diào)這些隨機變量的直觀背景.如幾何分布X的分布列為
它可與學生的軍訓聯(lián)系起來.假設(shè)某名學生去打靶,中靶概率是p,令X是該學生中靶時的射擊次數(shù),那么,X取正整數(shù)值是很顯然的,并且事件{ω:X(ω)=k}表示該學生第k次擊中靶,前面的k-1次均沒有擊中靶.在這種環(huán)境下,X的分布列就很清晰了.又如泊松分布,不妨以Y表示對應(yīng)的隨機變量,按照定義,其分布列是
它可以表示在一定的時間段內(nèi)某放射性粒子所放射出的粒子數(shù)目,參數(shù)λ是在這個時間段內(nèi)平均放射的粒子數(shù)目.在該背景下,Y取非負整數(shù)值是顯然的.而從中讀出它的分布列形式就很困難了.此時,可以根據(jù)教學對象的數(shù)學基礎(chǔ)選擇是否對隨機變量的內(nèi)容做不同程度的拓展,即簡要介紹泊松過程的背景.具體如下[1]:
二、前后比較,融會貫通
在概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的學習中,有些內(nèi)容之間從表面上看沒有聯(lián)系,
但一深入挖掘,可能就會找出它們的異同點,從而加深對內(nèi)容的理解.例如,在概率論中,常見的三大連續(xù)型隨機變量:均勻分布,指數(shù)分布,正態(tài)分布均是從密度函數(shù)的角度給出其定義.以指數(shù)分布為例,若隨機變量ξ的概率密度函數(shù)是
三、借力打力,統(tǒng)一形式
以上介紹了教學概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的一些方法和理論,可以看出這些方法和理論均是對教學內(nèi)容做了一定的處理,但又沒有脫離原教材體系.它們可以拓寬學生的視野,幫助學生認識紛繁復雜問題的本質(zhì),給抽象的概念賦予直觀的解釋,提高數(shù)學學習興趣,培養(yǎng)數(shù)學思維能力,形成良好的數(shù)學素養(yǎng).
參考文獻:
[1]錢敏平,龔光魯著.隨機過程論(第二版).北京大學出版社,1997.
[2]祝東進主編.概率論與數(shù)理統(tǒng)計.中國科學技術(shù)大學出版社,2009.
[3]王鳳雨,毛永華主編.概率論基礎(chǔ).北京師范大學出版社,2010.