概率论与数理统计_教案32课时
概率论与数理统计 教案
概率论与数理统计教案教案标题：引入概率论与数理统计的基本概念教学目标：1. 了解概率论和数理统计的基本概念和重要性；2. 掌握概率和统计的基本术语和符号；3. 能够应用概率和统计的方法解决简单问题；4. 培养学生的数学思维和分析问题的能力。
教学内容：1. 概率论的基本概念和应用；2. 数理统计的基本概念和应用；3. 概率和统计的关系和区别；4. 概率和统计在实际生活中的应用。
教学步骤：一、导入（5分钟）1. 引入概率论和数理统计的重要性和应用领域；2. 激发学生对概率和统计的兴趣。
二、概率论的基本概念（15分钟）1. 介绍概率的定义和基本性质；2. 解释概率的计算方法和应用；3. 通过例题让学生掌握概率的计算方法。
三、数理统计的基本概念（20分钟）1. 介绍统计的定义和基本性质；2. 解释统计的计算方法和应用；3. 通过例题让学生掌握统计的计算方法。
四、概率与统计的关系和区别（10分钟）1. 对比概率和统计的定义和应用；2. 强调概率和统计在实际问题中的互补性。
五、概率与统计的应用（15分钟）1. 介绍概率和统计在实际生活中的应用场景；2. 分析并解决实际问题，应用概率和统计的方法。
六、小结与展望（5分钟）1. 总结本节课学习的内容；2. 展望下节课的教学内容。
教学方法：1. 讲授法：通过讲解和示范引导学生理解概率论和数理统计的基本概念；2. 互动讨论法：通过提问和回答的方式激发学生的思考和参与度；3. 实践操作法：通过例题和实际问题的解决培养学生的应用能力。
教学评估：1. 课堂练习：布置概率和统计的练习题，检查学生对概念和方法的掌握程度；2. 课堂讨论：引导学生参与讨论，评估学生对概率和统计的理解和应用能力。
教学资源：1. 教科书和教学课件：提供基本概念和例题；2. 练习册和习题集：提供练习题和实际问题。
教学延伸：1. 指导学生进行实际调查和数据收集，应用概率和统计的方法进行分析；2. 引导学生阅读相关的科普文章和研究报告，拓宽对概率和统计的理解。
概率论与数理统计(选修)简易教案
概率论与数理统计(选修) 简易教案一、教学目标1. 了解概率论与数理统计的基本概念和原理。
2. 掌握基本的概率计算和统计方法。
3. 能够应用概率论与数理统计解决实际问题。
二、教学内容1. 概率论的基本概念：随机事件、样本空间、概率公式。
2. 条件概率和独立性：条件概率的定义和计算、独立事件的概率计算。
3. 概率分布：离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率分布。
4. 统计学基本概念：总体、样本、参数、统计量。
5. 描述性统计分析：频数、频率、图表、均值、方差等。
三、教学方法1. 讲授法：讲解概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法：通过实际案例讲解概率计算和统计分析的应用。
3. 练习法：学生通过练习题巩固所学知识和技能。
四、教学准备1. 教材或教学资源：概率论与数理统计教材或相关教学资源。
2. 投影仪或白板：用于展示案例和讲解。
3. 练习题：准备相关的练习题供学生练习。
五、教学过程1. 导入：引入概率论与数理统计的概念和重要性。
2. 讲解：讲解概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。
3. 案例分析：通过实际案例讲解概率计算和统计分析的应用。
4. 练习：学生进行练习题，巩固所学知识和技能。
5. 总结：对本节课的内容进行总结和回顾。
六、教学评估1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的积极参与程度和提问回答情况。
2. 练习题完成情况：检查学生完成练习题的正确率和解题思路。
3. 小组讨论：评估学生在小组讨论中的合作和交流能力。
七、扩展活动1. 研究项目：学生可以自主选择一个感兴趣的概率论与数理统计相关的研究项目，进行深入研究和分析。
2. 数据分析竞赛：组织学生参加数据分析竞赛，应用所学的概率论与数理统计知识解决实际问题。
八、教学反思1. 教师应在教学过程中不断反思和调整教学方法，以提高教学效果。
2. 教师应关注学生的学习反馈，及时解决学生遇到的问题。
九、教学资源1. 教材或教学资源：提供概率论与数理统计的教材或相关教学资源，供学生自主学习和参考。
概率论与数理统计教学大纲(32学时)
概率论与数理统计课程教学大纲（32学时）撰写人：陈贤伟编写日期：2019 年10月一、课程基本信息1.课程名称：概率论与数理统计2.课程代码：3.学分/学时：2/324.开课学期：35.授课对象：本科生6.课程类别：必修课 / 通识教育课7.适用专业：电子商务、土木工程、工程造价专业8.先修课程/后续课程：高等数学、线性代数/各专业课程9.开课单位：公共基础课教学部10.课程负责人：11.审核人：二、课程简介（包含课程性质、目的、任务和内容）本课程是高等理工科院校的数学基础课程之一，是研究随机现象统计规律性的数学学科,由概率论与数理统计两部分组成。
通过对本课程的学习，使学生掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论及基本方法，初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率论与数理统计的方法去分析和解决有关实际问题的能力，并为后继课程打下一定的基础。
本课程主要介绍随机事件与概率，随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计与假设检验简介等内容。
通过课程教学，能利用所学知识分析处理工程中的线性问题，并逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、数学运算能力、综合应用能力以及自主学习能力。
三、教学内容、基本要求及学时分配1．随机事件及其概率（7学时）理解随机事件的概念；了解样本空间的概念；掌握事件之间的关系和运算。
理解概率的定义；掌握概率的基本性质，并能应用这些性质进行概率计算。
理解条件概率的概念；掌握概率的加法公式、乘法公式；了解全概率公式、贝叶斯公式；理解事件的独立性概念。
掌握应用事件独立性进行简单概率计算。
理解伯努利试验；掌握二项分布的应用和计算。
2．随机变量及其分布（6学时）理解随机变量的概念，理解随机变量分布函数的概念及性质，理解离散型随机变量的分布律及其性质，理解连续型随机变量的概率密度及其性质；掌握应用概率分布计算简单事件概率的方法，掌握二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布及其应用，掌握求简单随机变量函数的概率分布的方法。
概率论与数理统计 教学设计
概率论与数理统计教学设计概率论与数理统计是一门重要的数学课程，对于理工科学生来说尤为重要。
本教学设计旨在帮助学生掌握概率论与数理统计的基本知识和方法，培养其数理思维和解决问题的能力。
一、教学目标：1.了解概率论和数理统计的基本概念和理论知识。
2.能够运用概率论和数理统计的方法解决实际问题。
3.培养学生的数理思维和解决问题的能力。
二、教学内容：1.概率论基础(1)概率的定义和性质(2)事件的概率(3)条件概率和独立事件(4)全概率公式和贝叶斯公式2.随机变量(1)随机变量的定义(2)离散型随机变量和连续型随机变量(3)随机变量的分布函数和密度函数(4)期望、方差和协方差3.概率分布(1)二项分布、泊松分布和正态分布(2)中心极限定理(3)抽样分布和样本均值的分布4.统计推断(1)点估计和区间估计(2)假设检验(3)方差分析和回归分析三、教学方法：1.理论课程采用教师讲授和学生互动交流的形式。
2.实践课程采用案例分析和计算练习的方式，帮助学生掌握概率论和数理统计的应用方法。
四、教学评估：1.理论课程采用笔试或者口头测试的方式进行考核。
2.实践课程采用作业、实验报告、小组讨论等方式进行考核。
五、教学资源：教师教材：《概率论与数理统计》参考书：《概率论与数理统计教程》教学工具：计算机、投影仪等六、教学时间：本课程共分为16周，每周授课2次，共32课时。
其中理论课程占22课时，实践课程占10课时。
七、教学安排：第1-2周：概率论基础第3-4周：随机变量和概率分布第5-6周：统计推断第7-8周：二项分布、泊松分布和正态分布第9-10周：中心极限定理和抽样分布第11-12周：点估计和区间估计第13-14周：假设检验第15-16周：方差分析和回归分析八、教学效果：通过本门课程的学习，学生将掌握概率论和数理统计的基本理论和方法，能够运用所学知识解决实际问题，提高数理思维和解决问题的能力。
同时，学生也将增强对数理学科的兴趣和信心，为未来的学习和工作奠定坚实的基础。
国家精品课 概率论与数理统计教案
国家精品课概率论与数理统计教案国家精品课“概率论与数理统计”教案一、课程概述课程名称：概率论与数理统计授课人：XXX授课对象：本科生课程时长：48学时二、教学目标1. 知识目标：掌握概率论与数理统计的基本概念、原理和方法，理解其在实际问题中的应用。
2. 能力目标：培养学生运用概率论与数理统计知识解决实际问题的能力，提高其逻辑思维和创新能力。
3. 情感态度价值观：培养学生对概率论与数理统计的兴趣，增强其科学素养，为其今后学习、工作打下坚实基础。
三、教学内容与要求1. 概率论基础：介绍概率的基本概念、条件概率、独立性等，要求学生掌握概率的计算和实际应用。
2. 随机变量及其分布：介绍随机变量及其分布函数，常见的随机变量分布类型，以及随机变量的数字特征等。
3. 数理统计基础：介绍数理统计的基本概念、参数估计和假设检验等，要求学生掌握参数估计和假设检验的方法。
4. 回归分析与方差分析：介绍一元线性回归分析、多元线性回归分析和方差分析等，要求学生掌握相关分析和回归分析的方法。
5. 课程实践：组织学生进行实际问题的概率论与数理统计应用，提高其解决实际问题的能力。
四、教学方法与手段1. 理论教学：采用讲授法、讨论法等教学方法，帮助学生理解概率论与数理统计的基本概念和原理。
2. 实验教学：通过实验课程和课程实践，让学生亲自动手操作，加深对理论知识的理解。
3. 教学手段：采用多媒体教学、在线学习等手段，丰富课程内容的表现形式，提高学生的学习兴趣。
五、教学评价与反馈1. 作业评价：布置适量的作业，及时批改和反馈，了解学生对课程内容的掌握情况。
2. 测验与考试：定期进行测验和考试，检查学生的学习成果，促使其巩固所学知识。
概率论与数理统计教案
概率论与数理统计教案教案标题：探索概率论与数理统计教学目标：1. 理解概率论与数理统计的基本概念和原理。
2. 掌握概率论与数理统计的常用方法和技巧。
3. 培养学生的数理思维和问题解决能力。
教学内容：1. 概率论的基本概念和概率计算方法。
a. 概率的定义和性质。
b. 事件与样本空间。
c. 条件概率与乘法定理。
d. 独立事件与加法定理。
e. 随机变量与概率分布。
2. 数理统计的基本概念和统计分析方法。
a. 总体与样本。
b. 抽样与抽样分布。
c. 参数估计与假设检验。
d. 常见的概率分布（如正态分布、二项分布等）。
教学步骤：第一课时：概率论的基本概念和概率计算方法1. 导入：通过一个生活中的例子引入概率的概念，激发学生对概率的兴趣。
2. 讲解概率的定义和性质，引导学生理解概率的基本概念。
3. 通过实例演示事件与样本空间的关系，并引导学生进行概率计算。
4. 引入条件概率与乘法定理，通过实例演示条件概率的计算方法。
5. 引入独立事件与加法定理，通过实例演示独立事件的计算方法。
6. 引入随机变量的概念和概率分布，通过实例演示随机变量的计算方法。
7. 总结本节课的内容，布置课后作业。
第二课时：数理统计的基本概念和统计分析方法1. 复习上节课的内容，解答学生的疑问。
2. 导入总体与样本的概念，通过实例演示总体与样本的关系。
3. 引入抽样与抽样分布的概念，通过实例演示抽样分布的计算方法。
4. 讲解参数估计的基本原理和方法，通过实例演示参数估计的计算方法。
5. 引入假设检验的概念和步骤，通过实例演示假设检验的计算方法。
6. 介绍常见的概率分布，如正态分布、二项分布等，讲解其特点和应用。
7. 总结本节课的内容，布置课后作业。
教学方法：1. 案例分析法：通过实际生活中的案例，引导学生理解概率论与数理统计的概念和方法。
2. 问题导向法：提出问题，引导学生思考和探索解决问题的方法。
3. 合作学习：组织学生进行小组合作，共同解决问题和讨论案例。
概率论与数理统计教案(48课时)(最新整理)
( x, y )G
，注意二重积分运算知识点的复习。
d) 二维均匀分布的密度函数的具体表达形式。
五．思考题和习题
思考题：1. 由随机变量 X ,Y 的边缘分布能否决定它们的联合分布？
2. 条件分布是否可以由条件概率公式推导？ 3. 事件的独立性与随机变量的独立性是否一致？ 4．如何利用随机变量之间的独立性去简化概率计算，试举例说明。 习题：
第四章 随机变量的数字特征 一．教学目标及基本要求
(1)理解数学期望和方差的定义并且掌握它们的计算公式；
(2)掌握数学期望和方差的性质与计算，会求随机变量函数的数学期望，特别是利用
期望或方差的性质计算某些随机变量函数的期望和方差。
(3)熟记 0-1 分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的数学期
第四节 二维随机变量的函数的分布
已知(X,Y)的分布率 pij 或密度函数 (x, y) ，求 Z f ( X ,Y ) 的分布律或密度
函数Z (z) 。特别如函数形式： Z X Y , Z max( X ,Y ), Z min( X ,Y ) 。
2 学时
三．本章教学内容的重点和难点
a) 二维随机变量的分布函数及性质，与一维情形比较有哪些不同之处；
5．列举正态分布的应用。
习题：
第三章 多维随机变量及其分布
一．教学目标及基本要求
(1)了解二维随机变量概念及其联合分布函数概念和性质，了解二维离散型和连续 型随机变量定义及其概率分布和性质，了解二维均匀分布和正态分布。
(2)会用联合概率分布计算有关事件的概率，会求边缘分布。 (3)掌握随机变量独立性的概念，掌握运用随机变量的独立性进行概率计算。 (4)会求两个独立随机变量的简单函数(如函数 X+Y, max(X, Y), min(X, Y))的分布。
概率论与数理统计教案
课程名称：概率论与数理统计课程号：SMG1131004开课院系：统计与应用数学学院《概率论与数理统计》教学方案教师：谢瑞军讲师2016年11月说明一、教案是教师组织实施教学活动必备的教学文件，是教学检查的必要内容，使用前通常经过系部、学院两级试教审批，改革课、新开课必须经过系(部)试教审批，学院组织对重点课程进行试教审批。
试教未通过、审批手续不全的不得用于授课。
二、教案的编写应依据人才培养方案和课程标准，教师在充分研究教材的基础上，区分教学对象、课程类别、教学内容等进行编写，应体现任课教师的风格。
不同教学班次应使用不同的教案。
三、任课教师在授课前应根据学科、专业、方向的发展情况、新的教学要求以及教学对象的实际水平，及时补充、修改或重新进行教案的编写，以保持教学活动的先进性和适用性。
四、教案中每次课后应有留给学生的作业(如思考讨论题、学生应查阅的有关书籍资料等)、小结等。
课程结束后教案的教学后记中应有课程总结(包括基本情况、好的方面、存在问题、改进措施、意见建议等内容)。
五、授课过程中，教案由教师本人负责保管，授课使用结束后由教研室指定专人于每学期结束前统一送至教学档案室存档。
教案审批表2015 ～2016 学年度第一学期《概率论与数理统计》教学方案求理求《概率论与数理统计》教学方案理业及其《概率论与数理统计》教学方案法业及其《概率论与数理统计》教学方案求法业及其《概率论与数理统计》教学方案求理法业及其《概率论与数理统计》教学方案要求理法其要求《概率论与数理统计》教学方案求处理法其要求《概率论与数理统计》教学方案理法献其要求《概率论与数理统计》教学方案法其要求《概率论与数理统计》教学方案理要求《概率论与数理统计》教学方案要求理《概率论与数理统计》教学方案求理法要求《概率论与数理统计》教学方案理法要求《概率论与数理统计》教学方案理法要求《概率论与数理统计》教学方案理法要求《概率论与数理统计》教学方案求理法《概率论与数理统计》教学方案法要求《概率论与数理统计》教学方案的及要点及其法要求。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案第一章：概率论的基本概念1.1 随机现象与样本空间1.2 事件及其运算1.3 概率的定义与性质1.4 条件概率与独立性第二章：随机变量及其分布2.1 随机变量的概念2.2 离散型随机变量的概率分布2.3 连续型随机变量的概率密度2.4 随机变量函数的分布第三章：多维随机变量及其分布3.1 二维随机变量的联合分布3.2 边缘分布与条件分布3.3 随机变量的独立性3.4 多维随机变量函数的分布第四章：大数定律与中心极限定理4.1 大数定律4.2 中心极限定理4.3 样本均值的分布4.4 样本方差的估计第五章：数理统计的基本概念5.1 统计量与抽样分布5.2 参数估计与点估计5.3 置信区间与置信水平5.4 假设检验与p值第六章：参数估计6.1 总体参数与样本参数6.2 估计量的性质6.3 最大似然估计6.4 点估计与区间估计第七章：假设检验7.1 假设检验的基本概念7.2 检验的错误与功效7.3 常用检验方法7.4 似然比检验与正态分布检验第八章：回归分析8.1 线性回归模型8.2 回归参数的估计8.3 回归模型的检验与诊断8.4 多元线性回归分析第九章：方差分析9.1 方差分析的基本概念9.2 单因素方差分析9.3 多因素方差分析9.4 协方差分析与重复测量方差分析第十章：时间序列分析10.1 时间序列的基本概念10.2 平稳性检验与时间序列模型10.3 自回归模型与移动平均模型10.4 指数平滑模型与状态空间模型第十一章：非参数统计11.1 非参数统计的基本概念11.2 非参数检验方法11.3 非参数回归分析11.4 非参数时间序列分析第十二章：生存分析12.1 生存分析的基本概念12.2 生存函数与生存曲线12.3 生存分析的统计方法12.4 生存分析的应用实例第十三章：贝叶斯统计13.1 贝叶斯统计的基本原理13.2 贝叶斯参数估计13.3 贝叶斯假设检验13.4 贝叶斯回归分析第十四章：多变量分析14.1 多变量数据分析的基本概念14.2 多元散点图与主成分分析14.3 因子分析与聚类分析14.4 判别分析与典型相关分析第十五章：统计软件与应用15.1 统计软件的基本使用方法15.2 R语言与Python在统计分析中的应用15.3 统计软件的实际操作案例15.4 统计分析在实际领域的应用重点和难点解析本《概率论与数理统计》教案涵盖了概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析、非参数统计、生存分析、贝叶斯统计、多变量分析以及统计软件与应用等多个方面。
概率论与数理统计教案
概率论与数理统计教案一、教学目标：1.了解概率论与数理统计的基本概念和方法；2.掌握概率论与数理统计的基本原理和基本技能；3.培养学生的数学分析能力和实际问题解决能力。
二、教学内容：1.概率论的基本概念和方法；2.数理统计的基本概念和方法。
三、教学重点：1.概率的基本概念和性质；2.随机变量及其分布。
四、教学难点：1.概率的计算方法；2.随机变量的分布函数及其概率密度函数。
五、教学方法：1.讲授结合例题分析；2.实例演示，引导学生深入理解。
六、教学过程：1.概率论的基本概念和方法a)概率论的基本概念（20分钟）i.样本空间、随机事件与概率；ii. 概率公理；iii. 条件概率与乘法定理。
b)概率的计算方法（20分钟）i.排列与组合；ii. 几何概率；iii. 条件概率与贝叶斯公式。
2.数理统计的基本概念和方法a)数理统计的基本概念（20分钟）i.总体与样本；ii. 参数与统计量；iii. 抽样与抽样分布。
b)随机变量及其分布（20分钟）i.随机变量的定义与分类；ii. 分布函数及其性质；iii. 离散型随机变量的概率分布。
3.期末考核与讨论（20分钟）a)以往试题解析与分析；b)学生对数理统计的理解与感受。
七、检查与评估：1.平时作业与练习册的完成情况；2.期末考试成绩。
八、教学资源：1.教材：《概率论与数理统计》；2.学具：计算器、白板、彩色粉笔。
九、教学反思：概率论与数理统计是现代数学中重要的一门学科，对于培养学生的分析思维和解决实际问题的能力非常重要。
在教学中，我注重理论与实际问题相结合，通过引导学生分析例题和实例演示，提高学生的理解和掌握能力。
同时，我也鼓励学生在课后进行相关的练习和探索，加深对概率论与数理统计的理解。
通过这样的教学方式，学生的应用能力和创新能力都有了明显的提高。
概率与统计学教案32课时
概率与统计学教案32课时课时1-2: 概率基础教学目标：- 了解概率的基本概念和应用领域。
- 掌握计算概率的方法，包括古典概率和条件概率。
- 能够运用概率计算解决简单问题。
教学内容：1. 概率的概念和历史背景2. 古典概率和条件概率的定义和计算方法3. 概率计算的应用领域教学方法：- 讲授概念和定义，通过例题演示概率计算方法。
- 设计小组活动，让学生合作解决实际问题。
- 开展练和作业，巩固所学知识。
课时3-4: 随机变量与概率分布教学目标：- 理解随机变量的概念和特征。
- 了解常见的离散型和连续型概率分布。
- 掌握随机变量的期望值和方差的计算方法。
教学内容：1. 随机变量的概念和分类2. 离散型概率分布：二项分布、泊松分布3. 连续型概率分布：均匀分布、正态分布4. 随机变量的期望值和方差的计算方法教学方法：- 讲解随机变量的概念和特性，通过示例让学生理解不同概率分布。
- 组织小组讨论，让学生分析和解决与实际问题相关的概率分布。
- 设计实验活动，让学生通过实验来认识不同概率分布的特点。
课时5-6: 大数定律与中心极限定理教学目标：- 了解大数定律和中心极限定理的基本概念和应用。
- 掌握大样本理论下的概率近似计算方法。
- 能够应用大数定律和中心极限定理解决实际问题。
教学内容：1. 大数定律的概念和表述2. 中心极限定理的概念和表述3. 大样本理论下的概率近似计算方法教学方法：- 讲授大数定律和中心极限定理的概念和应用，通过例题演示计算方法。
- 设计课堂小练和作业，让学生运用大数定律和中心极限定理解决实际问题。
- 引导学生进行探究性研究，了解大数定律和中心极限定理在实际应用中的作用。
...（继续编写剩余课时内容）以上为《概率与统计学教案32课时》的大纲，具体的授课内容和教学方法可以根据需要进行调整和补充。
教案编写完毕后，请根据实际教学情况进行具体教学安排和授课。
祝教学顺利！。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案一、教学目标1. 了解概率论与数理统计的基本概念，理解随机现象的统计规律性。
2. 掌握概率论的基本计算方法，包括组合、排列、概率公式等。
3. 熟悉数理统计的基本方法，包括描述性统计、推断性统计、假设检验等。
4. 能够运用概率论与数理统计的方法解决实际问题。
二、教学内容1. 概率论的基本概念：随机试验、样本空间、事件、概率等。
2. 概率计算方法：组合、排列、概率公式、条件概率、独立性等。
3. 数理统计的基本概念：总体、样本、描述性统计、推断性统计等。
4. 假设检验：卡方检验、t检验、F检验等。
5. 实际问题应用：概率论与数理统计在实际问题中的举例分析。
三、教学方法1. 讲授法：讲解概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法：通过具体案例，让学生了解概率论与数理统计在实际问题中的应用。
3. 互动教学法：引导学生参与课堂讨论，提问、解答问题，提高学生的思考能力。
4. 实践操作法：引导学生利用统计软件进行数据分析和处理，提高学生的实际操作能力。
四、教学环境1. 教室环境：宽敞、明亮，教学设备齐全，包括投影仪、计算机等。
2. 教材和辅导资料：选用合适的教材和辅导资料，为学生提供丰富的学习资源。
3. 统计软件：安装统计分析软件，如Excel、SPSS等，方便学生进行实践操作。
五、教学评价1. 平时成绩：考察学生的出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 期中考试：设置期中考试，检验学生对概率论与数理统计知识的掌握程度。
3. 课程设计：布置课程设计项目，让学生运用概率论与数理统计的方法解决实际问题。
4. 期末考试：全面考察学生对概率论与数理统计知识的掌握程度。
六、教学资源1. 教材：选用权威、适合教学的的概率论与数理统计教材。
2. 辅导资料：提供习题集、案例分析集等辅导资料，帮助学生巩固知识。
3. 在线资源：推荐优秀的在线课程、教学视频、学术文章等，方便学生自主学习。
4. 软件工具：介绍和使用统计软件工具，如R、Python等，提高学生数据分析能力。
[经济学]概率论与数理统计教案
![[经济学]概率论与数理统计教案](https://img.taocdn.com/s3/m/822e10b94bfe04a1b0717fd5360cba1aa8118ce9.png)
概率论与数理统计教案第一章：概率的基本概念1.1 概率的定义与性质介绍概率的定义，理解概率是衡量事件发生可能性的数值。
掌握概率的基本性质，如总概率公式、概率的互补性等。
1.2 随机事件与样本空间理解随机事件的概念，区分必然事件、不可能事件和随机事件。
学习样本空间的定义，掌握计算样本空间的方法。
1.3 条件概率与独立性学习条件概率的定义，理解条件概率与随机事件的关系。
掌握独立事件的定义，学会判断事件的独立性。
第二章：随机变量及其分布2.1 随机变量的概念介绍随机变量的定义，理解随机变量是随机事件的结果。
学习随机变量的分类，如离散随机变量和连续随机变量。
2.2 离散随机变量的概率分布学习离散随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布等。
掌握概率质量函数的性质，学会计算随机变量的概率分布。
2.3 连续随机变量的概率密度学习连续随机变量的概率密度，如正态分布、均匀分布等。
掌握概率密度函数的性质，学会计算随机变量的概率密度。
第三章：数理统计的基本概念3.1 统计量与参数学习统计量的定义，理解统计量是用来描述样本特征的量。
掌握参数的概念，学会估计总体参数。
3.2 抽样分布与中心极限定理学习抽样分布的定义，理解抽样分布的性质。
掌握中心极限定理的内容，学会应用中心极限定理。
3.3 估计量的性质与有效性学习估计量的性质，如无偏性、有效性等。
学会判断估计量的有效性，掌握选择最佳估计量的方法。
第四章：假设检验与置信区间4.1 假设检验的基本概念学习假设检验的定义，理解假设检验的目的。
掌握假设检验的基本步骤，学会构造检验统计量。
4.2 常用的假设检验方法学习常用的假设检验方法，如t检验、卡方检验等。
学会选择合适的检验方法，并掌握检验的判断准则。
4.3 置信区间的估计学习置信区间的定义，理解置信区间的作用。
掌握置信区间的计算方法，学会构造置信区间。
第五章：回归分析与相关分析5.1 回归分析的基本概念学习回归分析的定义，理解回归分析的目的。
大学二年级数学教案概率论与数理统计
大学二年级数学教案概率论与数理统计大学二年级数学教案：概率论与数理统计概率论与数理统计是大学数学教育的重要内容之一，它是建立在数学分析基础上的一门学科，研究的是随机现象的规律性和统计规律。
本教案将从教学目标、教学内容、教学方法和评价方式几个方面进行详细的介绍。
1. 教学目标概率论与数理统计是数学专业的一门必修课程，其主要目的是培养学生对随机现象的分析和理解能力，掌握统计数据的处理和分析方法，以及运用概率和统计知识解决实际问题的能力。
具体的教学目标如下：- 理解概率和统计的基本概念和原理；- 掌握概率计算的方法和技巧；- 熟练运用概率和统计的方法进行数据处理和分析；- 发展学生的逻辑思维和问题解决能力。
2. 教学内容概率论与数理统计的教学内容主要包括以下几个方面：2.1 概率论- 随机事件与概率的概念- 概率的公理系统- 条件概率与独立性- 随机变量与概率分布- 数学期望与方差- 大数定律与中心极限定理2.2 数理统计- 统计学的基本概念和应用领域- 总体与样本的概念- 参数估计与假设检验- 方差分析与回归分析- 非参数统计方法3. 教学方法为了达到教学目标，采用多种教学方法是必要的。
在教学过程中，可以采用以下几种教学方法：3.1 讲授法通过讲解基本概念、定理和方法，引导学生理解和掌握知识。
3.2 举例法通过具体的实例分析，帮助学生更好地理解和应用概率和统计知识。
3.3 课堂讨论组织学生进行小组或全班的讨论，促进交流和合作，激发学生思考和探究的兴趣。
3.4 实践操作通过实际的数据处理和分析，让学生亲自动手实践，提高他们解决实际问题的能力。
4. 评价方式为了全面评价学生的学习情况和能力，可以采用以下几种评价方式：4.1 课堂表现评价学生的参与度、思维能力和表达能力，鼓励积极参与课堂讨论和思考。
4.2 作业和实验报告要求学生独立完成作业和实验，并按要求撰写相关的报告，评价他们的实践操作和写作能力。
4.3 考试评测通过定期的考试来评测学生对知识的掌握情况和方法的熟练程度，以及对实际问题的分析解决能力。
概率论与数理统计教案
概率论与数理统计教案概率论与数理统计作为一门重要的数学学科，旨在研究随机事件的发生概率以及通过收集和分析数据来推断总体特征和进行决策。
本教案将介绍概率论与数理统计的基本概念、理论知识以及应用实例，旨在帮助学生全面理解和掌握这门学科。
一、教学目标1. 理解概率论与数理统计的基本概念和原理；2. 掌握概率分布、随机变量、样本与总体、估计与检验等基本概念和方法；3. 能够应用概率论与数理统计的知识解决实际问题；4. 培养学生的数据分析和决策能力。
二、教学内容1. 概率论概率论是研究随机现象中事件发生的概率的数学理论。
主要内容包括概率的基本概念、概率的性质、概率的计算方法等。
2. 随机变量与概率分布随机变量是指在一次试验中可能发生不同取值的变量。
概率分布是随机变量各个取值发生的概率分布情况。
3. 样本与总体样本是从总体中抽取出来的有代表性的一部分，用于进行统计推断。
总体是指研究对象的全体。
4. 参数估计与假设检验参数估计是用样本统计量来估计总体参数的值，假设检验是对总体参数进行假设检验以确定其真伪。
三、教学方法1. 讲授法通过讲解概念、原理和方法，帮助学生理解和掌握相关知识。
2. 实例分析法通过实际案例分析，将概率论与数理统计的理论知识应用到实际问题中，帮助学生理解和应用。
3. 讨论交流法组织学生分组或小组讨论，探讨和交流问题，培养学生的分析问题和解决问题能力。
四、教学步骤1. 引入概率论与数理统计的基本概念和作用，并举例说明其实际应用场景。
2. 介绍概率论的基本概念和性质，如事件、样本空间、概率、条件概率等。
3. 介绍随机变量的概念和概率分布，如离散型随机变量、连续型随机变量等。
4. 介绍样本与总体的概念，以及样本的抽取方法和总体参数的估计方法。
5. 介绍假设检验的基本原理和流程，包括单样本均值检验、两样本均值检验等。
6. 通过实例分析，应用概率论与数理统计的方法解决实际问题。
7. 总结本节课的主要内容和学习收获，激发学生对概率论与数理统计的兴趣和学习动力。
[经济学]概率论与数理统计教案
![[经济学]概率论与数理统计教案](https://img.taocdn.com/s3/m/c3c31a8ac0c708a1284ac850ad02de80d5d80653.png)
概率论与数理统计教案一、引言1.1 课程背景概率论与数理统计是经济学、金融学等领域的基石，对于培养学生严谨的科学态度、提高数据分析能力具有重要意义。
本课程旨在帮助学生掌握概率论与数理统计的基本概念、原理和方法，为后续课程打下坚实基础。
1.2 教学目标（1）理解概率论与数理统计的基本概念；（2）掌握随机变量、概率分布、期望、方差等基本原理；（3）学会运用数理统计方法分析实际问题；（4）培养学生的数据分析能力和科学思维。
二、概率论基本概念2.1 随机试验与样本空间（1）随机试验的定义及特点；（2）样本空间的定义及表示方法；（3）样本点、事件及其关系。
2.2 概率公理体系（1）概率的定义；（2）概率公理；（3）条件概率与独立事件的概率。
三、随机变量及其分布3.1 随机变量的定义及其分类（1）随机变量的定义；（2）离散型随机变量与连续型随机变量；（3）随机变量的数学期望。
3.2 离散型随机变量的概率分布（1）概率质量函数；（2）期望、方差的计算；（3）常见离散型随机变量的分布列。
3.3 连续型随机变量的概率分布（1）概率密度函数；（2）期望、方差的计算；（3）常见连续型随机变量的分布函数。
四、数理统计基本概念与方法4.1 统计量与抽样分布（1）统计量的定义；（2）抽样分布的概念及性质；（3）常用抽样分布。
4.2 估计理论（1）点估计与区间估计；（2）参数估计的性质；（3）置信区间的构造方法。
4.3 假设检验（1）假设检验的基本概念；（2）检验统计量与拒绝域；（3）常用假设检验方法。
五、线性回归分析5.1 线性回归模型及其参数估计（1）线性回归模型的定义；（2）最小二乘法；（3）参数估计的性质。
5.2 线性回归模型的检验与预测（1）模型的检验；（2）模型的预测；（3）回归分析的应用实例。
本教案根据学生的认知规律和课程要求进行编写，每个章节都包含了基本概念、原理和方法的讲解，以及相关的应用实例。
教师在授课过程中可根据实际情况调整教学内容和进度，以提高学生的学习效果。
数理统计与概率分析教材32课时
数理统计与概率分析教材32课时1. 课程目标本教材旨在为学生提供数理统计与概率分析方面的基础知识和技能。
通过32个课时的研究，学生将掌握以下内容：- 数理统计的基本概念和原理- 概率分析的基本方法和技巧- 统计推断的基本理论和应用- 概率分布的性质和应用- 随机变量和随机过程的概念和性质- 统计模型的建立和推断2. 课程安排本教材共分为32个课时，每个课时的内容安排如下：第一课时：数理统计的概念和应用- 数理统计的定义和重要性- 数据的收集、整理和描述性统计- 简单随机抽样和抽样分布的基本原理第二课时：概率分析的基本原理- 概率的定义和性质- 随机事件和概率空间的概念- 条件概率和独立性的概念及其应用...第三十二课时：统计模型的建立和推断- 统计模型的概念和基本假设- 参数估计和假设检验的基本方法- 统计推断在实际问题中的应用3. 教学方法本教材采用多种教学方法，包括理论授课、案例分析和实践操作。
在理论授课中，重点讲解数理统计和概率分析的基本原理和方法；案例分析将通过实际问题的解决，帮助学生理解和应用所学知识；实践操作将通过统计软件和数据分析工具的使用，加强学生对数理统计和概率分析的实际操作能力。
4. 考核方式本教材的考核方式包括课堂测验、实验报告和期末考试。
课堂测验将检验学生对每个课时内容的掌握程度；实验报告将要求学生运用所学知识解决实际问题，并进行实证分析；期末考试将综合考察学生对数理统计和概率分析知识的综合运用能力。
5. 参考书目- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical inference. Cengage Learning.- Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2018). Applied statistics and probability for engineers. John Wiley & Sons.。
概率论与数理统计-教案32课时
第一章随机事件及其概率概率论与数理统计是从数量化的角度来研究现实世界中一类不确定现象（随机现象）规律性的一门应用数学学科，20世纪以来，广泛应用于工业、国防、国民经济及工程技术等各个领域. 本章介绍的随机事件与概率是概率论中最基本、最重要的概念之一.【教学目的与要求】通过学习，使学生理解随机事件和样本空间的概念；熟练掌握事件间的关系与基本运算。
理解事件频率的概念；了解随机现象的统计规律性。
知道概率的公理化定义；理解古典概型的概念；了解几何概率；掌握概率的基本性质（特别是加法定理），会应用这些性质进行概率计算。
理解条件概率的概念；掌握乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式，并会应用这些公式进行概率计算。
理解事件独立性的概念，会应用事件的独立性进行概率计算。
掌握贝努里概型及有关事件概率的计算。
【教学重点】事件的关系与运算；概率的公理化体系；古典概型的计算；概率的加法公式、乘法公式与全概率公式；条件概率与事件的独立性。
贝努里概型。
【教学难点】古典概率的计算；全概公式与贝叶斯公式的应用；【计划课时】8【教学内容】第一节随机事件一. 随机现象从亚里士多德时代开始,哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用, 但直到20世纪初, 人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究. 概率论就是以数量化方法来研究随机现象及其规律性的一门数学学科.而我们已学过的微积分等课程则是研究确定性现象的数学学科.二. 随机现象的统计规律性由于随机现象的结果事先不能预知, 初看似乎毫无规律. 然而人们发现同一随机现象大量重复出现时, 其每种可能的结果出现的频率具有稳定性, 从而表明随机现象也有其固有的规律性. 人们把随机现象在大量重复出现时所表现出的量的规律性称为随机现象的统计规律性. 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科.为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需要对随机现象进行重复观察, 我们把对随机现象的观察称为随机试验, 并简称为试验，记为E. 例如, 观察某射手对固定目标进行射击; 抛一枚硬币三次,观察出现正面的次数; 记录某市120急救电话一昼夜接到的呼叫次数等均为随机试验.随机试验具有下列特点:1. 可重复性: 试验可以在相同的条件下重复进行;2. 可观察性: 试验结果可观察,所有可能的结果是明确的;3. 不确定性: 每次试验出现的结果事先不能准确预知.三. 样本空间尽管一个随机试验将要出现的结果是不确定的, 但其所有可能结果是明确的, 我们把随机试验的每一种可能的结果称为一个样本点, 记为e（或ω）；它们的全体称为样本空间, 记为S(或Ω).基本事件的称谓是相对观察目的而言它们是不可再分解的、最基本的事件，其它事件均可由它们复合而成，一般地，我们称由基本事件复合而成的事件为复合事件.四. 事件的集合表示按定义, 样本空间S是随机试验的所有可能结果(样本点)的全体, 故样本空间就是所有样本点构成的集合, 每一个样本点是该集合的元素. 一个事件是由具有该事件所要求的特征的那些可能结果所构成的, 所以一个事件对应于S 中具有相应特征的样本点(元素)构成的集合, 它是S 的一个子集. 于是, 任何一个事件都可以用S 的某一子集来表示,常用字母 ,,B A 等表示.五. 事件的关系与运算因为事件是样本空间的一个集合, 故事件之间的关系与运算可按集合之间的关系和运算来处理.六. 事件的运算规律事件间的关系及运算与集合的关系及运算是一致的，为了方便，给出下列对照表：表1.1例题选讲：例1 在管理系学生中任选一名学生, 令事件A 表示选出的是男生, 事件B 表示选出的是三年级学生, 事件C 表示该生是运动员.(1)叙述事件C AB 的意义; (2)在什么条件下C ABC =成立?(3)什么条件下B C ⊂? (4)什么条件下B A =成立?例2 考察某一位同学在一次数学考试中的成绩, 分别用A , B , C , D , P , F 表示下列各事件(括号中表示成绩所处的范围):]),100,90([优秀--A )),90,80([良好--B 则F D C B A ,,,,是两两不相容事件P 与F 是互为对立事件，即有;F P = D C B A ,,,均为P 的子事件，且有.D C B A P =例 3 甲，乙，丙三人各射一次靶，记-A “甲中靶” -B “乙中靶” -C “丙中靶” 则可用上述三个事件的运算来分别表示下列各事件：(1) “甲未中靶”： ;A (2) “甲中靶而乙未中靶”： ;B A(3) “三人中只有丙未中靶”;C AB (4) “三人中恰好有一人中靶”：;C B A C B A C B A(5)“三人中至少有一人中靶”;C B A (6)“三人中至少有一人未中靶”;C B A 或;ABC(7)“三人中恰有兩人中靶”;BC A C B A C AB (8)“三人中至少兩人中靶”;BC AC AB(9)“三人均未中靶” ;C B A (10)“三人中至多一人中靶;C B A C B A C B A C B A(11)“三人中至多兩人中靶”;ABC 或;C B A注：用其他事件的运算来表示一个事件, 方法往往不惟一，如上例中的(6)和(11)实际上是同一事件，读者应学会用不同方法表达同一事件, 特别在解决具体问题时,往往要根据需要选择一种恰当的表示方法.例4 指出下列各等式命题是否成立, 并说明理由: (1) B B A B A )(=; (2) B A B A =; (3) C AB C B A = ; (4) ∅=))((B A AB ;(5) 如果B A ⊂, 则;AB A = (6) 如果∅=AB , 且A C ⊂,则∅=BC ;(7) 如果B A ⊂, 那么A B ⊂; (8) 如果A B ⊂, 那么.A B A =例5 化簡下列事件：(1) );)((B A B A (2) .B A B A B A思考题1. 设当事件A 与B 同时发生时C 也发生, 则 ( ).(A) B A 是C 的子事件; (B);ABC 或;C B A(C) AB 是C 的子事件; (D) C 是AB 的子事件.2. 设事件=A {甲种产品畅销, 乙种产品滞销}, 则A 的对立事件为 ( ).(A) 甲种产品滞销,乙种产品畅销; (B) 甲种产品滞销;(C) 甲、乙两种产品均畅销; (D) 甲种产品滞销或者乙种产品畅销.第二节 随机事件的概率对一个随机事件A ，在一次随机试验中，它是否会发生，事先不能确定. 但我们可以问，在一次试验中，事件A 发生的可能性有多大？并希望找到一个合适的数来表征事件A 在一次试验中发生的可能性大小. 为此，本节首先引入频率，它描述了事件发生的频繁程度，进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数----概率.一. 频率及其性质定义1 若在相同条件下进行n 次试验, 其中事件A 发生的次数为)(A r n , 则称nA r A f n n )()(=为事件A 发生的频率.易见, 频率具有下述基本性质: 1. ;1)(0≤≤A f n 2. ;1)(=S f n 3. 设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件, 则)()()()(2121n n n n n n A f A f A f A A A f +++= .二. 概率的统计定义定义2在相同条件下重复进行n 次试验，若事件A 发生的频率n A r A f n n )()(=随着试验次数n 的增大而稳定地在某个常数p ()10≤≤p 附近摆动，则称p 为事件的概率，记为)(A P .频率的稳定值是概率的外在表现, 并非概率的本质. 据此确定某事件的概率是困难的，但当进行大量重复试验时,频率会接近稳定值, 因此，在实际应用时，往往是用试验次数足够大的频率来估计概率的大小, 且随着试验次数的增加, 估计的精度会越来越高。
概率论与数理统计教案(课时)#
《概率论与数理统计》课程教案第一章随机事件及其概率一．本章的教学目标及基本要求(1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念;(2) 掌握随机事件之间的关系与运算,；(3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算；(4) 理解事件频率的概念，了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。
了解概率的公理化定义。
(5) 理解条件概率、全概率公式、Bayes 公式及其意义。
理解事件的独立性。
二．本章的教学内容及学时分配第一节随机事件及事件之间的关系第二节频率与概率 2学时第三节 等可能概型（古典概型） 2 学时第四节 条件概率第五节 事件的独立性 2 学时三．本章教学内容的重点和难点1） 随机事件及随机事件之间的关系；2） 古典概型及概率计算；3）概率的性质；4）条件概率，全概率公式和Bayes 公式5）独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理四．教学过程中应注意的问题1） 使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件；2） 注意让学生理解事件,,,,,A B A B A B A B AB A ⊂⋃⋂-=Φ…的具体含义，理解事件的互斥关系；3） 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律；4） 古典概率计算中，为了计算样本点总数和事件的有利场合数，经常要用到排列和组合，复习排列、组合原理；5） 讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回；五．思考题和习题思考题：1. 集合的并运算⋃和差运算－是否存在消去律？2. 怎样理解互斥事件和逆事件？3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点？哪些相同点？习题：第二章随机变量及其分布一．本章的教学目标及基本要求(1) 理解随机变量的概念，理解随机变量分布函数的概念及性质, 理解离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质，会运用概率分布计算各种随机事件的概率；(2) 熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律或密度函数及性质；二．本章的教学内容及学时分配第一节 随机变量第二节 第二节离散型随机变量及其分布离散随机变量及分布律、分布律的特征第三节 常用的离散型随机变量常见分布（0-1分布、二项分布、泊松分布） 2学时第四节 随机变量的分布函数分布函数的定义和基本性质，公式第五节连续型随机变量及其分布连续随机变量及密度函数、密度函数的性质 2学时第六节 常用的连续型随机变量常见分布（均匀分布、指数分布、正态分布）及概率计算 2学时三．本章教学内容的重点和难点a) 随机变量的定义、分布函数及性质；b) 离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数，如何用分布律或密度函数求任何事件的概率；c) 六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布)；四．教学过程中应注意的问题a) 注意分布函数(){}F x P X x =<的特殊值及左连续性概念的理解；b) 构成离散随机变量X 的分布律的条件，它与分布函数()F x 之间的关系；c) 构成连续随机变量X 的密度函数的条件，它与分布函数()F x 之间的关系；d) 连续型随机变量的分布函数()F x 关于x 处处连续，且()0P X x ==，其中x 为任意实数，同时说明了()0P A =不能推导A =Φ。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第一章随机事件及其概率概率论与数理统计是从数量化的角度来研究现实世界中一类不确定现象（随机现象）规律性的一门应用数学学科，20世纪以来，广泛应用于工业、国防、国民经济及工程技术等各个领域. 本章介绍的随机事件与概率是概率论中最基本、最重要的概念之一.【教学目的与要求】通过学习，使学生理解随机事件和样本空间的概念；熟练掌握事件间的关系与基本运算。
理解事件频率的概念；了解随机现象的统计规律性。
知道概率的公理化定义；理解古典概型的概念；了解几何概率；掌握概率的基本性质（特别是加法定理），会应用这些性质进行概率计算。
理解条件概率的概念；掌握乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式，并会应用这些公式进行概率计算。
理解事件独立性的概念，会应用事件的独立性进行概率计算。
掌握贝努里概型及有关事件概率的计算。
【教学重点】事件的关系与运算；概率的公理化体系；古典概型的计算；概率的加法公式、乘法公式与全概率公式；条件概率与事件的独立性。
贝努里概型。
【教学难点】古典概率的计算；全概公式与贝叶斯公式的应用；【计划课时】8【教学内容】第一节随机事件一. 随机现象从亚里士多德时代开始,哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用, 但直到20世纪初, 人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究. 概率论就是以数量化方法来研究随机现象及其规律性的一门数学学科.而我们已学过的微积分等课程则是研究确定性现象的数学学科.二. 随机现象的统计规律性由于随机现象的结果事先不能预知, 初看似乎毫无规律. 然而人们发现同一随机现象大量重复出现时, 其每种可能的结果出现的频率具有稳定性, 从而表明随机现象也有其固有的规律性. 人们把随机现象在大量重复出现时所表现出的量的规律性称为随机现象的统计规律性. 概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科.为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需要对随机现象进行重复观察, 我们把对随机现象的观察称为随机试验, 并简称为试验，记为E. 例如, 观察某射手对固定目标进行射击; 抛一枚硬币三次,观察出现正面的次数; 记录某市120急救电话一昼夜接到的呼叫次数等均为随机试验.随机试验具有下列特点:1. 可重复性: 试验可以在相同的条件下重复进行;2. 可观察性: 试验结果可观察,所有可能的结果是明确的;3. 不确定性: 每次试验出现的结果事先不能准确预知.三. 样本空间尽管一个随机试验将要出现的结果是不确定的, 但其所有可能结果是明确的, 我们把随机试验的每一种可能的结果称为一个样本点, 记为e （或ω）；它们的全体称为样本空间, 记为S (或Ω).基本事件的称谓是相对观察目的而言它们是不可再分解的、最基本的事件，其它事件均可由它们复合而成，一般地，我们称由基本事件复合而成的事件为复合事件.四. 事件的集合表示按定义, 样本空间S 是随机试验的所有可能结果(样本点)的全体, 故样本空间就是所有样本点构成的集合, 每一个样本点是该集合的元素. 一个事件是由具有该事件所要求的特征的那些可能结果所构成的, 所以一个事件对应于S 中具有相应特征的样本点(元素)构成的集合, 它是S 的一个子集. 于是, 任何一个事件都可以用S 的某一子集来表示,常用字母 ,,B A 等表示.五. 事件的关系与运算因为事件是样本空间的一个集合, 故事件之间的关系与运算可按集合之间的关系和运算来处理.六. 事件的运算规律事件间的关系及运算与集合的关系及运算是一致的，为了方便，给出下列对照表：表1.1没有相同的元素与互不相容和事件事件的差集与不发生发生而事件事件的交集与同时发生与事件事件的和集与至少有一个发生与事件事件的相等与相等与事件事件的子集是发生发生导致事件的余集的对立事件子集事件元素基本事件空集不可能事件全集必然事件样本空间集合论概率论记号B A B A AB B A B A B A B A B A AB B A B A B A B A B A B A B A B A B A A A A A ∅=-=⊂∅Ωω,例题选讲：例1 在管理系学生中任选一名学生, 令事件A 表示选出的是男生, 事件B 表示选出的是三年级学生, 事件C 表示该生是运动员.(1)叙述事件C AB 的意义; (2)在什么条件下C ABC =成立?(3)什么条件下B C ⊂? (4)什么条件下B A =成立?例2 考察某一位同学在一次数学考试中的成绩, 分别用A , B , C , D , P , F 表示下列各事件(括号中表示成绩所处的范围):]),100,90([优秀--A )),90,80([良好--B)),80,70([中等--C )),70,60([及格--D ]),100,60([通过--P )),60,0([未通过--F 则F D C B A ,,,,是两两不相容事件P 与F 是互为对立事件，即有;F P = D C B A ,,,均为P 的子事件，且有.D C B A P =例 3 甲，乙，丙三人各射一次靶，记-A “甲中靶” -B “乙中靶” -C “丙中靶” 则可用上述三个事件的运算来分别表示下列各事件：(1) “甲未中靶”： ;A (2) “甲中靶而乙未中靶”： ;B A(3) “三人中只有丙未中靶”;C AB (4) “三人中恰好有一人中靶”：;C B A C B A C B A(5)“三人中至少有一人中靶”;C B A (6)“三人中至少有一人未中靶”;C B A 或;ABC(7)“三人中恰有兩人中靶”;BC A C B A C AB (8)“三人中至少兩人中靶”;BC AC AB(9)“三人均未中靶” ;C B A (10)“三人中至多一人中靶;C B A C B A C B A C B A(11)“三人中至多兩人中靶”;ABC 或;C B A注：用其他事件的运算来表示一个事件, 方法往往不惟一，如上例中的(6)和(11)实际上是同一事件，读者应学会用不同方法表达同一事件, 特别在解决具体问题时,往往要根据需要选择一种恰当的表示方法.例4 指出下列各等式命题是否成立, 并说明理由: (1) B B A B A )(=; (2) B A B A =; (3) C AB C B A = ; (4) ∅=))((B A AB ;(5) 如果B A ⊂, 则;AB A = (6) 如果∅=AB , 且A C ⊂,则∅=BC ;(7) 如果B A ⊂, 那么A B ⊂; (8) 如果A B ⊂, 那么.A B A = 例5 化簡下列事件：(1) );)((B A B A (2) .B A B A B A思考题1. 设当事件A 与B 同时发生时C 也发生, 则 ( ).(A) B A 是C 的子事件; (B);ABC 或;C B A(C) AB 是C 的子事件; (D) C 是AB 的子事件.2. 设事件=A {甲种产品畅销, 乙种产品滞销}, 则A 的对立事件为 ( ).(A) 甲种产品滞销,乙种产品畅销; (B) 甲种产品滞销;(C) 甲、乙两种产品均畅销; (D) 甲种产品滞销或者乙种产品畅销.第二节 随机事件的概率对一个随机事件A ，在一次随机试验中，它是否会发生，事先不能确定. 但我们可以问，在一次试验中，事件A 发生的可能性有多大？并希望找到一个合适的数来表征事件A 在一次试验中发生的可能性大小. 为此，本节首先引入频率，它描述了事件发生的频繁程度，进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数----概率.一. 频率及其性质定义1 若在相同条件下进行n 次试验, 其中事件A 发生的次数为)(A r n , 则称nA r A f n n )()(=为事件A 发生的频率.易见, 频率具有下述基本性质: 1. ;1)(0≤≤A f n 2. ;1)(=S f n 3. 设n A A A ,,,21 是两两互不相容的事件, 则)()()()(2121n n n n n n A f A f A f A A A f +++= .二. 概率的统计定义定义2在相同条件下重复进行n 次试验，若事件A 发生的频率nA r A f n n )()(=随着试验次数n 的增大而稳定地在某个常数p ()10≤≤p 附近摆动，则称p 为事件的概率，记为)(A P . 频率的稳定值是概率的外在表现, 并非概率的本质. 据此确定某事件的概率是困难的，但当进行大量重复试验时,频率会接近稳定值, 因此，在实际应用时，往往是用试验次数足够大的频率来估计概率的大小, 且随着试验次数的增加, 估计的精度会越来越高。
三. 概率的公理化定义任何一个数学概念都是对现实世界的抽象，这种抽象使得其具有广泛的适用性. 概率的频率解释为概率提供了经验基础, 但是不能作为一个严格的数学定义, 从概率论有关问题的研究算起, 经过近三个世纪的漫长探索历程, 人们才真正完整地解决了概率的严格数学定义. 1933年, 前苏联著名的数学家柯尔莫哥洛夫, 在他的“概率论的基本概念”一书中给出了现在已被广泛接受的概率公理化体系, 第一次将概率论建立在严密的逻辑基础上.定义3 设E 是随机试验, S 是它的样本空间,对于E 的每一个事件A 赋于一个实数, 记为)(A P , 若)(A P 满足下列三个条件:1. 非负性：对每一个事件A ,有 0)(≥A P ;2. 完备性：1)(=S P ;3. 可列可加性：设 ,,21A A 是两两互不相容的事件，则有.)()(11∑∞=∞==i ii i A P A P 则称)(A P 为事件A 的概率.四. 概率的性质性质1--性质例题选讲：频率及其性质例 1 圆周率 1415926.3=π是一个无限不循环小数, 我国数学家祖冲之第一次把它计算到小数点后七位, 这个记录保持了1000多年! 以后有人不断把它算得更精确. 1873年, 英国学者沈克士公布了一个π的数值, 它的数目在小数点后一共有707位之多! 但几十年后, 曼彻斯特的费林生对它产生了怀疑. 他统计了π的608位小数, 得到了下表:675844625664686762609876543210出现次数数字 你能说出他产生怀疑的理由吗?因为π是一个无限不循环小数，所以，理论上每个数字出现的次数应近似相等，或它们出现的频率应都接近于0.1，但7出现的频率过小.这就是费林产生怀疑的理由.概率的统计定义例2 检查某工厂一批产品的质量, 从中分别抽取10件、20件、50件、100件、150件、200件、300件检查, 检查结果及次品频列入表1-21053.0055.0047.0050.0060.0050.00/161175310300200150100502010n n μμ次品频率次品数抽取产品总件数 由表1看出, 在抽出的n 件产品中, 次品数μ随着n 的不同而取不同值, 从而次品频率nμ仅在0.05附近有微小变化. 所以0.05是次品频率的稳定值. 例3 从某鱼池中取100条鱼, 做上记号后再放入该鱼池中. 现从该池中任意捉来40条鱼, 发现其中两条有记号, 问池内大约有多少条鱼?概率的性质例4 已知,5.0)(=A P ,2.0)(=B A P 4.0)(=B P , 求(1) )(AB P ; (2) )(B A P -; (3) )(B A P ⋃; (4) )(B A P .例 5 观察某地区未来5天的天气情况, 记i A 为事件: “有i 天不下雨”, 已知),()(0A iP A P i = .5,4,3,2,1=i 求下列各事件的概率:(1) 天均下雨; (2) 至少一天不下雨; (2) 至少一天不下雨;例6 某城市中发行2种报纸A , B . 经调查, 在这2种报纸的订户中, 订阅A 报的有45%,订阅B 报的有35%, 同时订阅2种报纸A , B 的有10%. 求只订一种报纸的概率.a讲解注意：思考题1.设,∅=AB ,6.0)(=A P 8.0)(=B A P , 求事件B 的逆事件的概率.2.设,4.0)(=A P ,3.0)(=B P ,6.0)(=B A P 求)(B A P -.3.设B A ,都出现的概率与B A ,都不出现的概率相等, 且p A P =)(, 求)(B P .第三节 古典概型与几何概型引例 一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球. 将球编号为1—10.把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球. 因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的, 所以我们没有理由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得, 也就是说,这10个球中的任一个被抽取的可能性均为101. 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型, 它曾经是概率论发展初期主要的研究对象.一、古典概型我们称具有下列两个特征的随机试验模型为古典概型。