怎样讲授连续型随机变量的概率分布

<正> 随机变量是概率论中的一个重要基本概念,最常用的有离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量的定义比较具体,易于接受,而连续型随机变量定义比较抽象,对于成人学员来说接受起来较困难。为了突破这个难点,讲好连续型随机变量概念,我们在教学中做了如下尝试,也收到了一定效果。一、由实际问题出发引出定义按照一般概率论教材讲连续型随机变量定义学员普遍反映抽象,突然,不易理解,很难与实际问题相联系。     

两个随机变量和的分布类型分析

在三种不同情况下,对两个随机变量和的分布类型进行了研究,证明了一个离散型随机变量与一个连续型随机变量的和在一定条件下为连续型随机变量,发现两个连续型随机变量的和却不一定是连续型随机变量,而两个非连续型随机变量的和也可能为连续型随机变量.     

基于多媒体辅助教学下的《正态分布》教学设计与思考

正态分布是一种连续型随机变量分布,其研究方法不同于离散型随机变量分布.在建构主义理论的指导下,教师创设情境,学生研探问题、建构概念,借助多媒体辅助教学,明晰认识、突破难点、反思教学,提高教学水平.     

随机变量函数教学中的思考

讨论了连续型随机变量的函数所可能的类型,并给出连续型随机变量的函数是连续型随机变量的充分条件。     

关于随机变量分布函数

主要讨论连续型随机变量分布函数与离散型随机变量分布函数在表达形式等方面的异同,总结连续型随机变量分布函数的主要表达形式,并讨论连续型随机变量分布函数的可导性.     

一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.     

随机变量的分布函数与函数的分布

随机变量的分布函数与函数的分布是概率论的两个重要概念,是初学概率者的两个难点。我们所讨论的随机变量主要有两大类——离散型的和连续型的。前者用一系列等式P(X=x_k)=p_k,(k=1,2,…)来描述,而后者用一个密度函数来描述。两类随机变量的统一描述就是分布函数。设X是随机变量(离散型或连续型),对任意实数x(-∞相似文献   

随机变量独立性的判断方法

随机变量独立性的研究历来都是高等学校重视的一个课题,我们研究随机变量包括两种:连续型随机变量,离散型随机变量。主要研究连续型随机变量的一个充要条件的独立性的证明。通过对一个关于连续型随机变量的独立性的充要条件的证明,并由此引发出两个推论,而且详细加以证明,从而得出相关结论以及简单扼要地阐述它在实际中的推广应用。如测量某地气温,某型号显像管的寿命,以及测某省高考体格检查时某个考生的身高、体重等。     

常用概率分布之问的关系及应用研究

随机变量的概率分布是概率论和数理统计教学中的最基本的概念,在一般的教学过程中一般都是孤立地阐述各种概率分布.为使学生建立起常用概率分布之间以及离散型和连续型概率分布之间的联系,对常用6种离散型概率分布和11种连续型概率分布的关系加以讨论,在侯文建立的概率分布的关系图的基础上,从另一个角度归纳并补充了常用概率分布之间的关...     

在“正态分布”教学中渗透数学文化之美

<正>正态分布是概率论中重要的连续型概率模型。然而在高中阶段,受学生知识水平的限制,正态分布的许多结论无法严格证明或直接计算,在教学中教师往往一带而过。为挖掘该课题的内在教学价值,笔者深入研究教学内容,结合自身教学实践,得出了以下认识与思考。“正态分布”是“随机变量及其分布”的最后一节,安排在随机变量、离散型随机变量及其分布列、离散型随机变量的均值与方差之后。从本节课的教学内容来看,重点是正态分布的概念及性质,     

如何求二元连续型随机变量和的分布

已知二元连续型随机变量(X，Y)的联合概率密度，如何求Z=k1X k2Y(其中k1≠0，k2≠0，k1，k2∈R)的概率密度，是学生们不容易掌握的，所以我们对其求解方法进行了一些探讨，使学生们准确并熟练地求出二元连续型随机变量和的概率密度。     

关于一维随机变量分布函数的讨论

通过求分布函数和利用分布函数求随机变量的概率两个方面讨论分布函数的两种定义的异同,并对离散型和连续型随机变量都给出了结论.最后简单介绍连续型随机变量的几个特殊性质.     

应区分连续取值的和连续型的随机变量

众所周知,连续型随机变量的严格数学定义是:设X是随机变量,F(x)是其分布函数,若存在非负函数f(x),使对任意实数x,都有 F(x)=integral from n=-∞ to x f(y)dy则称X是连续型随机变量(见[1])。但是,近年来出版的几种概率论方面的教材都有意或无意地将连续型随机变量和“连续     

概率论与数理统计课程的全程类比教学研究

概率论与数理统计课程是一门重要的基础课程.在教学中科学使用类比方法,能够从总体上把握该课程的脉络,达到举一反三、触类旁通的效果,能够有效降低教学的难度.可以通过以下方面进行类比教学:随机事件与集合的类比,离散型随机变量与连续型随机变量的类比,一维随机变量与二维随机变量的类比,概率论部分与数理统计部分相关概念的类比,置信区间与假设检验的类比等。     

熵与方差

本文研究随机变量X的熵H（X）与方差σ^2之间的关系。所得结论：对连续型随机变量X，熵H（X）随标准差σ的增加而增加，对二维连续型随机变量（X，Y），联合熵H（X，Y）随X、Y的标准差之积的增加而增加；对离散型随机变量X，熵与方差无关。这一性质，揭示了连续型随机变量与离散型变量的本质差异。     

基于正态分布的一个强大数定理

引入似然比作为一般连续型随机变量序列相对独立正态分布的偏差的一种随机性度量，利用鞅度量，得到了关于任意连续型随机变量序列的一个强大数定理。     

深度学习理念下的课堂教学设计——以“正态分布”教学为例

本设计借助GeoGebra动态教学软件,采用问题链的形式引发学生的深度思考,让学生真正参与到正态分布模型的构建过程中,进而领悟描述连续型随机变量概率分布的思想方法.     

离散型区间概率和离散型第二类模糊概率随机变量数学期望的性质与求解

连续型第二类模糊概率随机变量问题是指连续型的清晰事件——模糊概率,而离散型第二类模糊概率是指利用模糊分解定理将一系列的模糊概率随机变量的数学期望问题转化成为一系列的区间概率随机变量的数学期望进行求解。因此,本文将对离散型区间概率以及离散型第二类模糊概率随机变量的数学期望的定义以及算法进行分析。     

浅谈概率论中“数学期望”概念的讲解

在概率论与数理统计的学习中,"数学期望"是一个比较抽象的概念,本文阐述了"数学期望"概念讲解中比较重要的三个内容,即:如何"定义",如何"引申"到连续型随机变量的定义,以及如何"过渡"到方差。     

随机变量的熵与标准熵

本文研究随机变量的熵与标准熵、标准差之间的关系,得出的结论是:对于离散型的随机变量熵与标准熵相等,与标准差无关;对于连续型随机变量ξ(ξ是的ξ标准化随机变量),熵H(ξ)等于它的标准熵H(ξ)加标准差的对数σ。从而揭示出两类常见的随机变量之间的本质性差异:离散型随机变量的不确定度与离散度无关,连续型随机变量的不确定度与离散度(标准差)呈对数关系。