概率思想在数学证明中的应用

通过举例说明如何利用概率思想证明代数不等式以及求无穷级数的和及极限的方法,从中可以看到概率与其它数学分支的联系以及用概率思想解题的美妙之处,进一步阐明概率方法应用的广泛性。     

概率思想在数学证明中的应用

通过举例说明如何利用概率思想证明代数不等式以及求无穷级数的和及极限的方法，从中可以看到概率与其它数学分支的联系以及用概率思想解题的美妙之处，进一步阐明概率方法应用的广泛性。     

概率方法证明组合恒等式

概率方法证明组合恒等式的思想是运用完备事件组、全概率公式、随机变量的数字特征来证明恒等式,以及古典概型在排列组合恒等式证明中的应用.进而来说明利用概率方法证明组合恒等式的优点。     

深入理解内容本质，做好全概率公式的教学

全概率公式在求复杂事件的概率方面有重要作用,蕴含着重要的思想和方法.以具体案例引入,从特殊到一般给出全概率公式,在深入剖析全概率公式的基础上,分析使用公式的前提、蕴含的思想方法和实施步骤,给出全概率公式的应用和变形.     

概率中的数学思想

学习概率和学习其他知识一样,需要注意数学思想和方法的运用.现举例说明与概率相关的数学思想和方法的应用.     

隐藏在概率问题中的数学思想

数学思想是人们对数学知识的本质认识,是从某些具体的数学内容和对数学的认识过程中提炼上升的数学观点,它是建立数学和用数学解决问题的指导思想.而概率是新课程的教材中新增内容,它在理论与实际生活中都有非常重要的意义,在多年的高考考题中都有很到位的体现.然而教材给出的解题方法只适合解决一些简单的概率问题,对于具有一定实际背景又兼一定深度的概率问题显然不够用,因此,笔者研读了近些年的高三的各类备考概率题型,试图找出隐藏在概率问题中的五种常见数学思想：转化与化归思想、分类讨论思想、数形结合思想、分类综合思想以及函数与方程思想．     

利用概率思想解题探讨

本文举例说明了概率思想方法在证明代数恒等式和不等式以及求无穷级数的和及极限等方面的应用，从中可以看到概率论与其它学科的联系以及用概率思想解题的美妙之处。     

统计与概率的思想方法及其联系

文章讨论了概率统计中随机思想与其它思想方法的联系,概率与统计与其它相关数学思想方法的联系.     

关注概率与统计中的数学思想方法

概率与统计是考查学生数学应用与实践能力和对称思想、方程思想、分类讨论思想等诸多数学思想方法的有效载体,本文举例介绍概率与统计中蕴涵的几种典型的数学思想方法,供参考.     

概率中的数学思想方法

概率中蕴涵了许多重要的数学思想,同学们在掌握概率知识的同时,还应注意对数学思想方法的挖掘、提炼、总结,提高分析问题和解决问题的能力. 一、函数与方程思想例1甲、乙独立解出某道题的概率相同,已知该题被甲或乙解出的概率为0.36,求甲独立解出该题的概率.     

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...     

Experimental Probability in Elementary School

Concepts in probability can be more readily understood if students are first exposed to probability via experiment. Performing probability experiments encourages students to develop understandings of probability grounded in real events, as opposed to merely computing answers based on formulae.     

概率论中几个重要概念的教学探析

对概率论中几个重要的概念如随机事件、随机变易和概率密度等进行解读,并且对求解概率密度函数之原理和一个条件较弱的概率密度变换公式加以证明。     

RBF神经网络改进模型在医学生UPI中的仿真研究

采用概率竞争和RBF(Radial-based Function Method)相结合的神经网络模型,研究UPI(UniversityPersonality Inventory大学生心理健康清单)多变量非线性诊断指标和分类标准的内在联系。提出了一种UPI辅助诊断的概率竞争型RBF神经网络的解决方案,把UPI数据作为概率竞争和RBF神经网络改进模型的输入,构建2层改进的RBF神经网络仿真模型。实验结果显示,综合运用概率竞争和RBF神经网络的方法能使UPI分类达到较好的效果。构建的概率竞争神经网络模型用于UPI的辅助诊断是可行的。     

概率模型及其应用

用概率论的思想方法,构造恰当的概率模型,能够解决一些其它分支的数学问题,并能体现其思想方法的简捷性和独特性.     

概率论中数学期望的计算方法

通过对概率论和概率论中数学期望的历史发展的叙述以及定义的阐述,简要说明了研究概率和数学期望的必要性和在生活中的广泛应用,探讨了关于数学期望的多种具有现实意义的计算方法,旨在数学期望的模型能在实际教学以及应用中让人更加得心应手。     

浅谈电大工程数学中的古典概型教学

概率是电大开放教育工程数学中的一项重要教学内容。概率是在古典概型的基础上发展起来的,古典概型在概率中占有相当重要的地位,在社会生产、生活中及理论研究中有着重要的应用。作者结合几年来的教学实践谈谈对工程数学中古典概型教学的一些做法和体会。     

学习《概率论与数理统计》应该注意的若干问题（1）——概率概念的内涵与概率的分解计算

阐述《概率论与数理统计》入门中的一些基本概念和计算问题。其中包括：随机试验的特征,事件与事件发生,概率作为事件量化函数的本质,古典概型的特殊性,全概率公式在概率分情形计算中的作用,以及贝叶斯公式的应用,事件的独立性,等等。     

领域自适应大数据集浓缩方法

传统机器学习均假定测试域和训练域处于同一概率分布,但现实中往往因各种原因引起所采集到的样本数据可能存在扰动或噪音情况,导致概率密度估计不一定准确。为有效解决这一问题,提出一种新的领域自适应数据集概率密度估计（A-RSDE）算法。该算法可充分学习源域（训练域）概率密度分布知识,使目标域（测试域）概率密度估计更接近真实概率密度分布。实验证明,该算法具有有效性,且实现了数据浓缩的目的。