新背景下的概率、统计问题,及统计案例 -备战2018高考高三二轮理数一本过精品(新课标版)(原卷版)
新版小学数学“统计与概率”板块梳理
注重统计活动过程的体验
调查班级同学完成课外作业的时间
时间 人数
15分以内
16-30分
31-45分
46-60分
61分以 上
统计不是“计算+制图制表”。
通过大量活动来获得对可能性的体验 拉近现实与理想的距离
对是否做概率实验的讨论
(1)不做,或者是少做概率实验的原因 第一,相信学生不用做他完全能够知道。 第二,有时做了反而就混乱了。
科学
语文
数学
科学
(学科)
(二)、科学地理解数学概念
平均数、众数及中位数的区别
(1)平均数:具有反应灵敏,严密确定,简明易 懂,计算方便,适合代数运算,受抽样变动的影 响较小等特点,而成为集中量中最重要的、最有 用的,但它易受极大或极小两极端数值的影响。 (2)中位数:真正代表“中等水平”,适用于数 据中有特大或特小两极端数值或个别数据不确切 等情形时。 (3)众数:三个集中量中最差的一个,但也具有 一定的优势:当需要快速而粗略地找出一组数据 的代表值时;当需要粗略判断频数分布形态时; 数据“没有好坏,只有适合”。
四、“统计与概率”的教学策 略 (一)恰当地定位教学目标
“统计与概率”教学的核心理念:让学生 经历并体验活动全过程,逐渐建立起统计 观念。
统计观念:能产生利用统计知识解决问题的 意识;能从统计角度思考与数据有关的问题; 能根据数据作出合理的决策;能对数据的来 源、收集和描述数据的方法及由数据得到的 结果提出合理的质疑。
培养 统计观念
统计活动
经历统计的 全过程
收集数据
整理并描述数据
分析数据 作出决策 统计量
调 查
实 验
查 找 资 料
新工科背景下的应用型本科院校《概率论与数理统计》课程改革研究与实践
新工科背景下的应用型本科院校《概率论与数理统计》课程改革研究与实践一、新工科背景下的教育理念新工科教育理念强调跨学科的融合与整合,注重培养学生的创新精神和实践能力。
在教育理念上,应用型本科院校注重培养学生的工程实践能力和创新创业能力,注重学科之间的融合和交叉,着力培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。
在这一教育理念指导下,课程设置和教学内容的设计都应该紧密结合工程实践和应用场景,更加注重学生的实际动手能力和问题解决能力的培养。
二、《概率论与数理统计》课程在应用型本科院校中的地位和作用《概率论与数理统计》是一门理工类专业必修的数学课程,它是一门介于理论和实践之间的课程。
在应用型本科院校中,学生大多来自不同的专业背景,对数学理论知识的接受和应用能力有所不同,因此《概率论与数理统计》课程在应用型本科院校中具有以下几个重要的作用和地位:2.培养学生的分析和思考能力《概率论与数理统计》课程要求学生具有较强的分析和思考能力。
在学习过程中,学生需要通过数学方法解决实际问题,需要进行推理和推断,培养了学生的逻辑分析和思考能力。
三、《概率论与数理统计》课程改革的必要性在新工科背景下的应用型本科院校中,《概率论与数理统计》课程改革显得尤为重要。
1.课程内容需要更贴合工程实践传统的《概率论与数理统计》课程内容大多偏重于理论和公式的推导,很难让学生将所学知识与工程实际结合起来。
在新工科背景下,应用型本科院校的学生更需要掌握具体的数学方法和技能,以解决实际工程中的问题。
2.课程模式需要更符合学生的学习需求传统的课堂教学模式往往比较死板,缺乏对学生实际需求的关注,学生的学习积极性和主动性不高。
在新工科背景下,需要通过改革的课程模式,培养学生的实际动手能力和解决问题的能力,激发学生的学习兴趣。
3.教学方法需要更贴近学生的实际需求传统的教学方法对学生的理论功利性教育,缺乏对学生实际需求的关注。
在新工科背景下,应用型本科院校的学生更需要掌握实际工程中所需要的数学知识和方法,因此需要改革教学方法,使之更贴近学生的实际需求。
概率论与数理统计案例分析
概率论与数理统计案例分析概率论与数理统计作为数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域。
本文将通过一些具体案例来分析概率论和数理统计在实际中的应用。
案例一:市场营销中的A/B测试在市场营销领域,A/B测试是一种常见的实验设计方法,用于比较两种不同的营销策略、广告设计或产品设计等。
假设某电商公司希望提高其网站用户的转化率,他们可以设计一个A/B测试来比较两种不同的促销活动对用户购买行为的影响。
首先,将用户随机分为两组,一组接受A方案,另一组接受B方案。
然后通过收集和分析用户的购买数据,可以利用概率论和数理统计方法来评估两种方案的效果。
通过统计显著性检验和置信区间分析,可以得出结论,哪种方案对用户购买行为影响更大,从而指导公司的营销策略。
案例二:医学研究中的双盲试验在医学研究领域,双盲试验是一种常用的研究设计,用于评估新药物的疗效。
在一次双盲试验中,研究者和参与者都不知道哪些人接受了治疗,哪些人接受了安慰剂。
通过随机分组和盲法设计,可以最大程度地减少实验结果的偏倚。
利用概率论和数理统计方法,研究人员可以对试验数据进行分析,来评估新药物的疗效是否显著,以及是否出现不良反应等情况。
通过以上案例分析,可以看出概率论和数理统计在实际中的重要性和应用价值。
无论是市场营销领域还是医学研究领域,都离不开对数据的收集、分析和解释。
掌握好概率论和数理统计知识,对于提高决策的科学性和准确性有着重要的意义。
希望本文的案例分析能够让读者更深入地理解概率论和数理统计的实际应用,为他们在相关领域的工作和研究提供一定的启发和帮助。
概率论与数理统计案例
概率论与数理统计案例概率论与数理统计是数学学科的两个分支,它们研究与概率和随机变量相关的问题,可以应用于统计、经济、金融等领域。
下面将介绍一些概率论与数理统计的案例。
案例一:骰子游戏在玩一个骰子游戏时,每次掷一个骰子,如果骰子点数为1或6,则游戏结束,否则游戏继续。
假设你可以决定掷骰子的次数,掷的次数越多,结束游戏的概率越大,但可能会因为掷的次数过多而浪费时间。
现在假设你只能掷骰子n次,问你应该掷几次骰子可以使结束游戏的概率最大?解题思路:对于这个问题,我们可以使用概率论的方法来求解。
假设掷骰子的次数为k,那么结束游戏的概率为:$P_k$ = $\frac{1}{3} + \frac{4}{9}(\frac{2}{3})^k +\frac{2}{9}(\frac{1}{2})^k(\frac{2}{3})^{n-k}$为了使结束游戏的概率最大,我们需要求出这个概率关于k的一阶导数,并令其等于0。
对上式求导,得到:令$P'_k$ = 0,解得:$k$ = $\frac{n}{2}$因此,在保证掷骰子次数不超过n的情况下,掷骰子次数为$\frac{n}{2}$时可以使结束游戏的概率最大。
案例二:股票涨跌预测对于投资者来说,股票的涨跌是一个重要的决策因素,如果能准确预测股票涨跌,可以获得更高的投资收益。
根据概率论和数理统计的方法,我们可以尝试分析股票涨跌的概率和趋势,并根据分析结果制定投资策略。
对于股票涨跌的预测,我们可以使用概率论中的二项分布来进行分析。
假设一个股票价格在一段时间内有50%的概率上涨,50%的概率下跌,我们可以将上涨定义为成功事件,下跌定义为失败事件,那么在n次交易中,股票涨k次的概率为:$P(k) = \frac{n!}{k!(n-k)!}\times p^k\times (1-p)^{n-k}$其中,p为股票价格上涨的概率,k为股票涨的次数。
对于预测股票涨跌的趋势,我们可以使用时间序列分析的方法来进行分析。
新工科背景下的《概率论与数理统计》教学
新工科背景下的《概率论与数理统计》教学一、引言概率论与数理统计是一门重要的数学基础课程,广泛应用于新工科的各个领域。
在新工科背景下,该课程的教学需要结合实际应用场景,突出实践能力培养,引导学生掌握基本的概率论与统计知识,为他们今后的工程实践打下坚实的数学基础。
二、教学目标1. 理论知识:通过本课程的学习,使学生掌握概率论与数理统计的基本理论知识,包括概率、随机变量、概率分布、参数估计等。
2. 实践能力:培养学生分析和解决实际问题的能力,通过案例分析和实验操作,引导学生将理论知识应用于实际工程问题的解决。
3. 综合能力:培养学生的综合能力,包括数据分析和处理能力、数学建模能力、创新思维能力等。
三、教学内容1. 概率论(1)基础概念:引导学生了解概率的基本概念,包括样本空间、事件、概率等。
(2)条件概率与独立性:介绍条件概率的概念和性质,引导学生理解独立事件的概念和判断方法。
(3)随机变量和概率分布:介绍随机变量的概念和常见的离散型和连续型分布,包括二项分布、正态分布等。
2. 数理统计(1)抽样与统计量:介绍抽样的概念和方法,引导学生理解常见的统计量的定义和意义。
(2)参数估计:介绍参数估计的基本概念和方法,包括点估计和区间估计。
(3)假设检验:介绍假设检验的基本原理和方法,引导学生理解显著性水平和拒绝域的概念。
四、教学方法1. 概念讲解与案例分析相结合:在讲解概念的通过实际案例的分析来帮助学生理解和应用概率论与数理统计的知识。
3. 小组讨论与课堂互动:鼓励学生参与小组讨论,促进彼此之间的交流和学习。
在课堂上,可以通过提问和解答的形式加深学生对概率论与数理统计的理解。
五、教学评价1. 期中、期末考试:通过期中和期末考试来检验学生对概率论与数理统计的理解和掌握程度。
2. 实验报告评估:对学生的实验报告进行评估,考察他们的实验操作能力和数据分析能力。
3. 课堂参与度:通过评估学生在课堂上的参与度和提问的质量,考察他们对概率论与数理统计的理解程度。
高考数学概率统计
高考数学概率统计一、高考中概率统计的地位在高考数学试卷中,概率统计试题一般有1-2题,分值在10-15%左右,题型多为填空题、选择题和解答题,是考查的重点和热点.概率统计试题侧重考查考生运用概率统计知识分析和解决实际问题的能力,试题背景材料新颖,问题设计富有创意.二、高考中概率统计的考点1、随机事件的概率及等可能事件的概率;2、随机变量的分布列及期望与方差;3、古典概型和几何概型;4、统计初步知识,主要包括总体、样本、统计量、抽样方法;5、概率统计知识的综合应用.三、高考中概率统计试题的特点1、试题考查基础,不回避陈题,重点考查概率统计的基本概念和基本方法;2、试题突出能力,注重考查考生运用所学知识分析问题、解决问题的能力;3、试题设计精心,体现知识间的交汇,如函数与方程的思想、数形结合的思想、分类讨论的思想等在概率统计中的应用;4、试题背景真实,体现公平性原则,突出概率统计知识的应用价值.四、高考中概率统计试题的备考策略1、把握复习重点,吃透考纲精神;2、重视双基训练,强化通性通法;3、培养思维能力,提高应变能力;4、交汇问题,提高综合能力;5、注意实际应用问题,体现数学学科价值.高考数学概率与统计专题复习一、考情分析在历年的高考中,概率与统计都是数学科目的重要组成部分,主要考查学生对随机现象的理解和掌握,以及运用概率与统计知识解决实际问题的能力。
这部分内容在高考中分值占比较大,一般为15%左右。
二、知识要点梳理1、随机事件的概率:理解随机事件的概念,掌握概率的定义及计算方法,包括古典概型和几何概型。
2、随机变量及其分布:理解随机变量的概念,掌握随机变量的分布函数和概率分布密度函数的定义及计算方法。
3、统计初步:理解统计的基本概念,包括样本、总体、变量、频率、分布等,掌握统计推断的基本方法,如假设检验、回归分析等。
4、概率与统计的应用:理解概率与统计在解决实际问题中的应用,如风险评估、预测模型等。
概率统计及统计案例知识点汇总
概率统计及统计案例知识点汇总知识点一随机抽样(一)、1.定义:设一个总体含有N个个体,从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本(“wy,如果每次抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫作简单随机抽样.2.最常用的简单随机抽样的方法:抽签法和随机数法.3.应用范围:总体中的个体数较少.(二)、系统抽样1.定义:当总体中的个体数目较多时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照事先定出的规则,从每一部分抽取一个个体得到所需要的样本,这种抽样方法叫做系统抽样.2.系统抽样的操作步骤第一步编号:先将总体的N个个体编号;第二步分段:确定分段间隔匕对编号进行分段,当¥(〃是样本容量)是整数时,取k=务;第三步确定首个个体:在第1段用简单随机抽样确定第一个个体编号l(l w k);第四步获取样本:按照一定的规则抽取样本,通常是将l加上间隔k得到第2个个体编号(l+k),再加k得到第3个个体编号(l+2k),依次进行下去,直到获取整个样本.3.应用范围:总体中的个体数较多.(三)、分层抽样1.定义:在抽样时,将总体按其属性特征分成若干类型(有时称作层),然后在每个类型中按照所占比例随机抽取一定的样本,这种抽样方法叫作分层抽样,有时也称为类型抽样.2.应用范围:当总体是由差异明显的若干类型组成时,往往选用分层抽样.知识点二用样本估计总体(一)、用样本的频率分布估计总体分布1.频率分布表与频率分布直方图频率分布表与频率分布直方图的绘制步骤如下:①求极差(即一组数据中最大值与最小值的差);②定组距与组数;③将数据分组;④列频率分布表;⑤画频率分布直方图.2.频率折线图在频率分布直方图中,按照分组原则,再在左边和右边各加一个区间.从所加的左边区间的中点开始,用线段依次连接各个矩形的顶端中点直至右边所加区间的中点,就可以得到一条折线,我们称之为频率折线图.3.茎叶图①茎叶图是统计中用来表示数据的一种图,茎是指中间的一列数,叶就是从茎的旁边生长出来的数.②对于样本数据较少,但较为集中的一组数据:若数据是两位整数,则将十位数字作茎,个位数字作叶;若数据是三位整数,则将百位、十位数字作茎,个位数字作叶,样本数据为小数时做类似处理.(二)、用样本的数字特征估计总体的数字特征1.众数在一组数据中,出现次数最多的数据叫作这组数据的众数.体现了样本数据的最大集中点,不受极端值的影响而且不唯一.2.中位数将一组数据按大小依次排列,把处在最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫作这组数据的中位数.它不受极端值的影响,仅利用了排在中间数据的信息,只有一个,且在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图的面积相等.3.平均数:样本数据的算术平均数,即T=n(X i+x2+-+x n),它与每一个样本数据有关,仅有一个.4.极差:一组数值中最大值与最小值的差,它反映一组数据的波动情况,但极差只考虑两个极端值,可靠性极差.5.标准差:①考查样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差,标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s表示:y —1工yn i—1相关系数r —②标准差的平方s 2叫作方差: 1 s 2=n [(x i —x )2+(X 2—x )2(x n -x)2].知识点三变量间的相关关系及统计案例(一)、回归直线方程:y —bx+a,其中(x ,y ),(x ,y ),•-,(x ,y )为样本点,1122nny —bx +a 中系数计算公式:线性回归方程贝yx ——工x ,n i—1工xy -nxyii厶x 2-nx 2*厶y 2-ny 2i —i 丿'i —i 丿)、相关系数当厂>0时,表明两个变量正相关;M0时,表明两个变量负相关.厂的绝对值越接近于,表明两个变量的线性相关性越强.r 的绝对值越接近刊,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性.三)、独立性检验1.设A ,B 为两个变量,每一个变量都可以取两个值,变量A 】,A 2=A ];变量B :B 1,B 2=B 1.2X 2列联表B1B2总计A 1a b a +b A2c d c +d 总计a+cb+da+b+c+d构造一个随机变量^(°+b )(c +J )(Q +c )(b +J )'其中n =a+b+c+d 为样本容2.独立性检验:利用随机变量来判断“两个变量有关联”的方法称为独立性检验3.当数据量较大时,在统计中,用以下结果对变量的独立性进行判断①当/W2.706时,没有充分的证据判定变量A,B有关联,可以认为变量A,B是没有关联的;②当护>2.706时,有90%的把握判定变量A,B有关联;③当护>3.841时,有95%的把握判定变量A,B有关联;④当x2>6.635时,有99%的把握判定变量A,B有关联.知识点四随机事件的概率一)、事件的分类二)、频率与概率1.在相同的条件S下重复n次试验,观察某一事件A是否出现,称n次试验中n 事件A出现的次数nA为事件A出现的频数,称事件A出现的比例f(A)=n为事件A出现的频率.2.在相同的条件下,大量重复进行同一试验时,随机事件A发生的频率会在某个常数附近摆动,即随机事件A发生的频率具有稳定性.这时我们把这个常数叫作随机事件A的概率,记作P(A).三)、事件的关系与运算(四)概率的几个基本性质1.概率的取值范围:O W F(/)W1.2.必然事件的概率P(E)=1.3.不可能事件的概率P(F)=0.4.互斥事件概率的加法公式①如果事件A与事件B互斥,则P(A+B)=P(A)+P(B).②若事件B与事件A互为对立事件,则P(A)=1-P(B).知识点五古典概型与几何概型(一)、基本事件的特点1.任何两个基本事件是互斥的・(2)任何事件(除不可能事件)都可以表示成基本事件的和.(二)古典概型1.定义:具有以下两个特征的概率模型称为古典的概率模型,简称古典概型.①试验的所有可能结果只有有限个,每次试验只出现其中的一个结果.②每一个试验结果出现的可能性相同.概率八式》,、—事件A包含的可能结果数2-概率八式:P(A)—试验的所有可能结果数•(三)几何概型向平面上有限区域(集合)G内随机地投掷点M,若点M落在子区域$G的概G的面积率与G]的面积成正比,而与G的形状、位置无关,即F(点M落在G J=G的面积,则称这种模型为几何概型.(四)、几何概型中,事件A的概率计算公式的扩展构成事件A的区域长度(面积或体积)尸(A)—试验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积).(五)、几何概型试验的两个基本特点1.无限性:在一次试验中,可能出现的结果有无限多个;2.等可能性:每个结果的发生具有等可能性.。
概率论与数理统计说课
回归分析
回归分析是数理统计中 用于探索变量之间关系 的一种方法。通过回归 分析,我们可以确定自 变量和因变量之间的关 系,并预测因变量的取
值。
数据分析
除了以上几种方法外, 数理统计还包括许多其 他的方法和技术,如方 差分析、主成分分析、 聚类分析等,这些方法 都可以帮助我们更好地
理解和分析数据。
掌握概率论与数理统计的基本知 识和技能对于提高学生的综合素
质和职业发展具有重要意义。
课程目标
掌握概率论与数理统 计的基本概念、原理 和方法。
培养学生的逻辑思维、 创新思维和团队合作 能力。
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。
课程大纲
概率论基础
概率、条件概率、独立 性、随机变量及其分布
回归分析的应用
回归分析在许多领域都有广泛的应用,如经济学、金融学、社会学等。例如, 在经济学中,可以通过回归分析研究商品价格与销售量之间的关系;在金融学 中,可以用来预测股票价格或研究汇率变动的影响因素。
04 实际应用案例
概率论在金融领域的应用
风险评估
概率论在风险评估中发挥着关键 作用。通过概率分布和统计方法, 可以对各种金融风险进行量化评 估,从而制定有效的风险管理策
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未来学习方向与展望
加强实践环节
增加实际案例和实践操作,提高学生 的应用能力。
更新教材内容
及时更新教材内容,引入最新理论和 案例,保持课程的前沿性。
引入新技术
利用现代信息技术手段,如在线教育 平台和数据分析软件等,提高教学效 果。
拓展课程领域
增加金融数学、生物统计学等领域的 相关内容,拓宽学生的知识面。
概率与统计的实际应用题
概率与统计的实际应用题在现代社会中,概率与统计经常被应用于各个领域,为决策、预测和规划提供重要依据。
本文将以三个实际案例来说明概率与统计在实际应用中的重要性和作用。
案例一:医学诊断在医学领域中,概率与统计被广泛应用于疾病的诊断和治疗方案的制定。
举个例子,某种疾病的发病率是1%,医生进行一项新检测方法的研究,结果显示该方法的敏感性为90%,特异性为95%。
根据这些数据,我们可以计算出在一个测试结果呈阳性的患者中,真实发病的概率为多少。
假设某个患者的检测结果为阳性,根据90%的敏感性,我们可以看出有90%的患者实际上是真的患有该病。
然而,由于该检测方法的特异性是95%,意味着在没有该病的人中,有5%会被错误地诊断为阳性。
因此,即使测试结果呈阳性,也不能100%确定患者就是真的患有该病,而是有90%的概率。
通过概率与统计的方法,医生们可以更好地评估疾病风险,选择合适的诊断方法,并决定是否采取进一步的治疗。
案例二:金融风险评估金融领域对概率与统计的应用更是密不可分。
例如,在投资决策中,投资者需要评估不同项目的风险和回报概率。
他们可以通过分析历史数据和行业趋势来估计投资回报的期望值和方差,并根据这些数据来决定是否进行投资。
除此之外,金融机构还利用概率与统计来进行风险评估和信用评级。
例如,银行在评估个人贷款的可批准范围时,会使用统计数据来计算借款人的信用评级,并决定贷款的利率和额度。
通过概率与统计的方法,金融从业者能够更好地理解和控制风险,为投资者和借款人提供更准确的决策依据。
案例三:市场营销策略在市场营销中,概率与统计可以帮助企业分析消费者行为、评估市场需求和制定营销策略。
举个例子,一家电商公司想要推出新产品,它可以通过分析历史销售数据来预测市场需求,并使用统计模型来确定最佳定价策略。
此外,概率与统计还可以用于分析广告效果和消费者反馈。
企业可以通过统计方法来评估广告投放的效果、预测消费者购买产品的概率,并根据这些数据来调整广告和营销策略,提高销售和市场份额。
高考数学“概率与统计”试题的特点及其教学启示
2024年5月上半月㊀评价研究㊀㊀㊀㊀高考数学 概率与统计 试题的特点及其教学启示◉长江大学信息与数学学院㊀罗㊀毅㊀李㊀勇1背景概率与统计 是高中数学四大主要课程之一.而高考中 概率与统计 试题形式多变,考查的侧重点和综合难度都有一定的变化,部分一线教师难以把握高考复习方向[1],因此对全国卷(全国甲卷㊁乙卷,新高考Ⅰ卷㊁Ⅱ卷)中 概率与统计 的相关试题进行统计分析,为教学实践提供有效的建议,提醒教师重视 概率与统计 内容[2].为教师开展有效的教学活动提供方向,充分发挥新高考在数学学科教育中的导向作用,以达到更好的教学效果.2研究方法本文对2021年和2022年全国高考数学卷(理科)中的 概率与统计 试题进行统计分析(8套共计34个题目).考虑到不同题型所考查的内容和重点存在差异,因此将 概率与统计 试题分为选填题和解答题两大类,采用定性和定量相结合的研究方法,先对试题的命题特点进行统计分析,再从不同类型试卷入手,研究试题的综合难度,结合统计图表分析试题特点及试题综合难度.2.1命题特点分析(1)情境领域:数学问题通常是以问题情境有机地展现出来.本文将依据新课标中情境的划分进行统计(现实情境㊁数学情境㊁科学情境三个维度).(2)知识点:鉴于高考具有连续性㊁稳定性等特点,本文参考2019年高考考试大纲,对 概率与统计 考点进行分类和编码.(3)数学核心素养:培养学生的数学核心素养,可以使他们在今后的数学学习中有更多独到见解,从而有利于他们的身心发展.本文将参照新课标结合数学核心素养的划分维度(数学抽象㊁逻辑推理㊁数学建模㊁直观想象㊁数学运算㊁数据分析)对2021年和2022年高考数学 概率与统计 试题进行统计分析.2.2综合难度分析综合难度分析可以把握试题的难易程度,并科学调控试题难度,从而提高命题质量.国内学者鲍建生[3]则根据我国数学课程的具体情况提出了五个难度影响因素的难度模型.本文将采用武小鹏等[4]基于A H P 理论构建的研究数学高考试题综合难度模型,该模型含7个要素(背景因素㊁是否含参㊁运算水平㊁推理能力㊁知识含量㊁思维方向㊁认知水平),各要素又依据自身特点划分为不同水平,具体如表1所示.表1㊀难度因素水平划分及内涵难度因素水平赋值背景因素无背景1生活背景2科学背景3是否含参无参数1有参数2运算水平简单数值运算1复杂数值运算2简单符号运算3复杂符号运算4推理能力简单推理1复杂推理2知识含量少量1中等2大量3思维方向顺向思维1逆向思维2认知水平理解1运用2综合分析3㊀㊀记第i个因素(共j个水平)的水平为a i j,各因素的难度系数为:d i=1Nðj n i j d i j(i=1,2, ,7;j=1,2,3,4),n i j表示第i个因素中第j个水平的题目个数, N代表题目的总个数.因此,整套试题的综合难度系55评价研究2024年5月上半月㊀㊀㊀数为D =ð7i =1d i k i (i =1,2, ,7),其中k i 为各因素在整个试题中所占的权重系数,本文参考武小鹏[1]提出的难度模型所得出的权重系数(k i =0.40,1.20,0.83,2.50,0.40,0.83,0.83).3数据统计与分析3.1试题特点分析(1)情境领域分析通过统计(见表2)发现,试题对现实情境的设置最多,如2021年全国乙卷第6题: 将5名北京冬奥会志愿者分配到花样滑冰等4个项目进行培训,,则不同的分配方案共有多少种? 试题情境贴近现实生活,与国家时事紧密相联,培养学生的国家荣誉感和社会责任感,让学生充分体会数学知识的实用性,将理论和实践相结合.表2㊀试题情境统计表现实情境科学情境数学情境总数频数234734百分比/%67.6511.7620.59100㊀㊀(2)知识点分析2021年和2022年选填题在知识点上重点考查了 古典概型 概率 以及 用样本估计总体 部分,其知识点含量的设计往往趋向单个知识点的考查,总体来说考查难度不大.而解答题对于 随机抽样 和 概率 知识点的考查最多,很少涉及 变量的相关性 和 随机数与几何概型 的考查;每道解答题所考查的知识点均在两个及两个以上,体现了知识点的融合性,突显出解答题设置的综合性.(知识点统计见表3.)表3㊀知识点统计表选填题解答题随机抽样210样本估计总体36变量的相关性10事件与概率15古典概型56随机数与几何概型10概率410统计案例07㊀㊀(3)数学核心素养分析选填题着重考查学生的数学运算能力,注重数据分析能力,其命题符合考纲要求,具有实用性.解答题侧重数学运算㊁逻辑推理以及数学建模的考查,重视学生分析问题㊁解决问题能力的培养.以2022年新高考Ⅱ卷第19题为例,学生要从疾病与年龄间的关系情境中抽象出概率的数学问题,通过逻辑推理计算出患病平均年龄,并在此基础上建立模型计算某年龄段的患病率.(数学核心素养统计见表4.)表4㊀数学核心素养统计表选填题解答题数学抽象19逻辑推理115数学建模18直观现象33数学运算1318数据分析543.2试题综合难度分析按照表1中不同因素的界定,对8套试卷中 概率与统计 试题进行分类赋值.具体如下:例1㊀(2022年全国甲卷第2题)某社区通过公益讲座以普及社区居民的垃圾分类知识,为了解讲座效果,随机抽取10位社区居民,让他们在讲座前和讲座后回答一份垃圾分类知识问卷,这10位社区居民在讲座前和讲座后问卷答题的正确率如图1:图1则(㊀㊀).A.讲座前问卷答题的正确率的中位数小于70%B .讲座后问卷答题的正确率的平均数大于85%C .讲座前问卷答题的正确率的标准差小于讲座后正确率的标准差D.讲座后问卷答题的正确率的极差大于讲座前正确率的极差分析:该试题难度水平及赋值 生活背景2;简单符号运算3;简单推理1(包含三步:一是通过散点图对数据进行排序;二是根据中位数概念找出中位数;三是根据平均数㊁标准差以及极差的计算公式分别计算出平均数㊁标准差以及极差);无参数1;知识点652024年5月上半月㊀评价研究㊀㊀㊀㊀含量中等2;顺向思维1;运用认知水平2.对2021年和2022年全国高考概率与统计 知识单元涉及的34道试题同上进行分类和赋值,得到原始编码数据后根据综合难度系数公式进行计算,得到表5.表5㊀综合难度系数难度因素各因素综合难度系数甲卷乙卷Ⅰ卷Ⅱ卷背景因素2.001.781.712.10参数因素1.381.441.431.40运算水平2.632.633.142.60推理能力1.501.331.571.40知识含量2.001.782.142.10思考方向1.251.341.711.50认知水平2.252.332.432.00综合难度系数12.0911.7113.2211.92平均难度系数1.861.802.021.87㊀㊀从整体来看,2021年和2022年高考数学全国卷中 概率与统计 试题的综合难度系数差距不大,其中新高考Ⅰ卷 概率与统计 试题的综合难度系数最高,达到13.22,甲卷㊁乙卷和新高考Ⅱ卷的综合难度相差不大,难度系数在12左右.为直观了解2021年和2022年概率与统计 试题在这7个维度上的侧重程度,绘出雷达图,如图2.图2㊀综合难度系数雷达图可见,2021年和2022年甲㊁乙卷以及新高考Ⅰ㊁Ⅱ卷在推理能力㊁参数因素㊁背景因素三个维度上的考查难度差异不大,难度水平基本相当.在运算水平㊁知识的认知水平和思考方向三个方面,新高考Ⅰ卷概率与统计 试题的难度明显高于其他三卷,而在背景因素上又明显低于其他三卷;在知识含量方面,乙卷 概率与统计 试题的难度低于其他三卷;同时四种类型的试卷都重视对运算能力的考查,对此维度的考查力度远大于其他维度.4启示与建议通过综合统计和分析,发现这一部分的试题具有以下特征:一是问题情境多以现实情境为主,具有现实性;二是试题涵盖的知识点广泛,内容丰富;三是各类型试题对学生数学核心素养考查的侧重点不同,具有针对性;四是不同试卷的试题综合难度相差不大,具有一致性.本文认为,随着信息时代的到来, 概率与统计 的概念逐渐被人们所关注,这不仅有利于转变学生的思维方式,也有利于培养学生的良好素质,也为培养大量的信息技术人才打下了坚实的基础.因此给出如下几点建议.(1)问题情境方面适当的问题情境是检验数学学科核心素养的一个重要载体.因此在命制试题时要充分考虑学生和社会的需求以及时代背景,创设更加合理的问题情境,充分体现试题的应用性,使学生了解到,数学是从生活中产生的,也是在生活中得到运用的.(2)知识点方面单一的知识点不能够体现高考试题综合性的特点,命题可以适当增加知识点的容量或渗透其他学科知识点,从而增加试题的综合性,帮助学生建立完整的知识框架.(3)解题思维方面命题时可以适当增加逆向思维的试题,如增加一些需用反证法㊁举反例㊁逆用定理等求解的题目,这样才能有效地提高学生的思维能力,培养他们的逆向思维,提高他们的解题能力.(4)综合难度方面为了保证试题的价值,并发挥试题的选拔功能和导向作用,命题人要考虑各难度因素的平衡性,研究课标㊁回归教材,秉持促进学生均衡且全面发展的理念,并根据不同地区对高考试题的要求,科学地去均衡各难度因素,提高试题的价值.参考文献:[1]廖艺捷,朱展霖,胡典顺.近五年高考概率与统计试题的统计与分析 以全国Ⅰ卷(理科)为例[J ].数学通报,2021,60(2):56G62.[2]李亚琼,徐文彬.高考课标卷概率统计试题的特点及其教学启示 基于2011-2020年全国课标卷的分析[J ].数学教育学报,2021,30(6):13G19.[3]鲍建生.中英两国初中数学期望课程综合难度的比较[J ].全球教育展望,2002,31(9):48G52.[4]武小鹏,孔企平.基于A H P 理论的数学高考试题综合难度模型构建与应用[J ].数学教育学报,2020,29(2):29G34.Z75。
新课标背景下“统计与概率”的变化
新课标背景下“统计与概率”的变化作者:***来源:《中学数学杂志(初中版)》2023年第05期【摘要】《义务教育数学课程标准(2022年版)》新增“四分位数与箱线图”内容,箱线图是统计学中的专用名词,这便给教师的教学带来新挑战.从大数据时代发展的需要与数学课程内容发展的需要两方面分析增加该内容的教育价值;介绍箱线图的定义、画法、应用,通过实例说明箱线图在计算量较小与直观展示数据分布情况的优势,并阐述新增“四分位数与箱线图”给笔者带来的教学启示.【关键词】新课标;统计与概率;四分位数;箱线图;数据观念1 研究缘起《义务教育数学课程标准(2022年版)》在“统计与概率”领域新增“会计算四分位数,了解四分位数与箱线图的关系,感悟百分位数的意义”[1],这与《普通高中数学课程标准(2017年版)》“统计与概率”领域中“结合实例能用样本估计百分位数,理解百分位数的统计含义”相衔接,由此可见,此次2022版新课标非常重视初中、高中“统计与概率”领域内容的衔接,学生在初中阶段对四分位数、百分位数、箱线图的理解会直接影响高中阶段“统计与概率”领域的学习.下文将分析初中阶段增加该内容带来的教育价值;介绍箱线图的定义、画法、应用,并阐述新增“四分位数与箱线图”内容给笔者带来的教学启示.2 “四分位数与箱线图”的教育价值2.1 大数据时代发展的需要2012年7月,联合国发布《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书,提及“大数据时代已然来临,大数据的产生会给社会诸多领域带来深远影响.随着大数据时代的飞速发展,数据分析素养正悄无声息成为现代公民社会生存的关键能力”.箱线图是统计图中的一种,应用箱线图能有效解决不同领域的实际问题,例如,杨帆[2]等应用箱线图对大曲质量进行分析;吴九牛[3]等应用箱线图提出一种插值方法检测机动车尾气NO x气体的含量;鲁俊[4]等应用箱线图对新生儿出生缺陷的发病率进行预测,等等.大数据已经成为继科学实验、理论科学与计算科学的第四范式[5].2.2 数学课程内容发展的需要2022版新课标在“统计与概率”领域学业要求中新增“知道百分位数和四分位数,能计算一组数据的四分位数,知道箱线图可以直观反映数据分布的信息”.首先,回顾两个能刻画一组数据离散程度的特征值——极差、方差,数据的离散程度是数据分布的特征之一,它反映的是每一个数值与“中心值”的偏离程度.极差在一定程度上刻画了一组数据的离散程度,但是它仅反映出这组数据的波动范围,不能反映中间数据的离散程度.比较两组数据的离散程度时,若两组数据的平均数、极差都相等,此时就不能较好地区分两组数据的离散程度,于是引入方差,方差是刻画这组数据中每一个数值与“中心值”的离散程度,值得注意的是,方差的“中心值”是平均数,但是,平均数容易受到极端值的影响,所以有时用平均数作为“中心值”会出现“失真”现象.通常情况下,极差、方差能够刻画一组数据的离散程度.通过箱线图也能够观察出一组数据的离散程度,既然义务教育阶段有能够刻画一组数据离散程度的特征值,为何还要引入箱线图呢?箱线图是统计图中的一种,通过箱线图能够直接观察出这组数据中的异常值及数据的离散程度,且计算量较小,这样就弥补了以往教学中从“形”上直观感知数据离散程度的“遗憾”.箱线图的“中心值”是这组数据的中位数,相对而言,用箱线图直观描述这组数据的离散程度会比较合理;当对比多组数据的离散程度时,应用箱线图会更方便,也会更加直观.下面,介绍箱线图的定义、四分位数与百分位数、箱线图的作图步骤,并以笔者两个班级的期末考试成绩为例,说明箱线图在实际中的应用.3 箱线图、四分位数与百分位数3.1 箱线图的定义1977年,美国统计学家约翰·图基提出一种用于显示数据分布特征的统计方法——箱线图,箱线图的形状形如箱子,因故得名.箱线图是一种利用最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值来描述数据分布特征的统计图[6],这也是四分位数与箱线图的关系.3.2 四分位数与百分位数什么是四分位数呢?首先需要了解百分位数,因为四分位数是在百分位数上建立起来的.百分位数又称百分位分数,它是一类统计量,把一列数从小到大排列,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应的数就称为这一百分位的百分位数.具体来说,有一组数据按照从小到大顺序排列,用99个数值把这组数100等分,这99个数值就称为百分位数,为了表示方便,用P1,P2,…,P99表示第1、第2、……、第99百分位数,显而易见,P50表示这组数据的第50百分位数,即中位数;中位数将这组数据分为两个部分,将这两组数据分别记作S,T,用P25,P75分别表示S,T的中位数,所有数据中,小于或等于P25的数占25%,小于或等于P50的数占50%,小于或等于P75的数占75%,那么P25,P50,P75就把这组数的个数平均分成四份,P25,P50,P75这三个数值称为四分位数,特别地,P25称为下四分位数,P75称为上四分位数,这也是四分位数的计算方法.2022版新课标在“统计与概率”的学业要求中指出,“知道百分位数和四分位数,能计算一组数据的四分位数,知道箱线图可以直观反映数据分布的信息”,并且新课标在附录部分以一个实例(例86)让学生感悟箱线图的学习价值.在初中学段,对于百分位数的學业要求仅在“知道”层面,学生到高中学段,会详细学习如何计算第几百分位数,此文不再赘述第几百分位数的计算方法,感兴趣的读者可查阅人教A版高中数学必修第二册(2019年版)“9.2.2总体百分位数的估计”.3.3 箱线图的作图步骤通过上文描述可知,箱线图是一种利用最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值来描述数据分布特征的统计图.箱线图不仅需要计算四分位数,还需要计算下边界(最小值)、上边界(最大值)、异常值,但是这些特征值的计算量都比较小,箱线图示例如图1所示.上文介绍过四分位数的求法,这里不再赘述,下面介绍下边界(最小值)、上边界(最大值)、异常值的计算方法,计算这三个特征值时需要先计算四分位差(简称“IQR”),四分位差(IQR)=上四分位数(P75)-下四分位数(P25),下边界(最小值)=P25-1.5IQR,上边界(最大值)=P75+1.5IQR,规定大于上边界(最大值)或小于下边界(最小值)的值都称为异常值.箱线图的作图步骤如下:1)将一组数据按照从小到大顺序进行排列;2)找到这组数据的中位数,中位数将这组数据分为两个部分,再继续找出这两组数据的中位数,于是得到下四分位数、中位数、上四分位数;3)计算:四分位差(IQR)=P75-P25,下边界(最小值)=P25-1.5IQR,上边界(最大值)=P75+1.5IQR;4)畫出数轴,画出上边界、上四分位数、中位数、下四分位数、下边界、触须线、箱体,标出异常值(通常用空心圆表示).3.4 箱线图的应用下面,以笔者任教的两个班级某次期末考试数学成绩(表1、表2)为例,应用箱线图对两个班级学生的成绩进行分析.笔者所在学校是均衡分班,每个班级的平均水平相当.A班、B班本次期末考试数学成绩的平均分分别是77.98分、78.07分,从平均分的视角来看,两个班级的平均水平相当;但是从中位数的视角来看,能够从箱线图上直观看出B班数学成绩的中位数高于A班,B班平均水平略高一些.按照上述画箱线图的过程,绘制出A班、B班本次期末考试数学成绩箱线图(图2),不用计算A班、B班期末数学成绩的方差,通过箱线图可以直接观察出A班的箱体高度比B班的箱体高度矮,说明A班学生的数学成绩波动性小,数据更聚集,大部分学生的成绩相差不大;相比较而言,B班学生的数学成绩波动性相对较大,数据也就相对较为分散,B班级学生在数学学科上的发展有两极分化的趋势.从箱线图上显示出A班学生的数学成绩有3个异常值,B班学生的数学成绩有2个异常值.通过上述对数据的分析,提示笔者需要关注B班级学生两极分化的原因,寻找缩小B班级学生内部差距的策略,后续教师要根据班级情况进行差异化教学,避免出现“两班一教案”现象,同时也需要关注异常值所对应的学生,要给他们更有针对性的学习建议.4 教学启示4.1 善用统计图(表)描述数据,顺应时代变革数据观念包括数据感知力、数据处理能力、数据的质疑能力[7],其中,能够运用统计图(表)整理、描述数据是数据处理能力的具体表征.初中数学教材中常见的统计图(表)有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、散点图、频数(率)分布表、频数(率)分布直方图,到高中学段学生还会学习茎叶图,《义务教育数学课程标准(2022年版)》中新增箱线图内容,这并非偶然,上文介绍可知,箱线图对各个领域的数据分析体现出重要的应用价值,新增该内容是顺应大数据时代变革的需要.箱线图具有计算量较小与直观展示数据分布情况的优势,还能够快速发现一组数据的异常值,尤其是对多组数据的分布特征进行比较时,更能凸显出箱线图的优势.但是,箱线图也不是“万能图”,箱线图仅从宏观层面展示数据的分布情况,如果要对数据进行更精准的分析,还需要借助其它统计图(表),例如,上文应用箱线图分析两个班级的数学考试成绩,只是对数据的分布情况进行了大致分析,如果还要更精确地分析两个班级的成绩,课堂上可以借助该实例引导学生结合柱状图(图3)进行精确分析,从柱状图上能直观看出B班级90分以上的学生比A班级多4人,提醒教师要注重A班级优等生的培养,B班级50分以下的学生比A班级多2人,教师要关注B班级薄弱生的指导,结合柱状图能够更进一步对两个班级的数学成绩进行分析,能够更精准地找到本班级数学成绩的增长点,同时也有助于教学相长.通过这个实例可以发现,仅依靠一个统计图(表)进行分析成绩往往是不够精准的,因此,教学中需要帮助学生厘清不同统计图(表)的优势与不足,用统计图(表)对数据进行表达时做到有的放矢,培养学生能应用不同统计图(表)描述数据,为精准分析数据提供支持,发挥统计图(表)更大的价值.4.2 善用数据“说话”,培养数据观念4.2.1 遇到问题能想到“数据”2016年12月,工信部正式印发了《大数据产业发展规划(2016—2020)》,规划指出数据是国家基础性战略资源,大数据将为新一轮科技革命和产业形态的发展提供机遇,是21世纪的“钻石矿”.2022版新课标前言部分指出,必须进一步明确“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”.当今世界科技进步日新月异,课程内容也必须与时俱进,教师的教学理念也需要不断更新迭代,数据观念的培养不能局限于课堂教学中,应该要渗透在学生的日常生活中.例如,笔者班级有学生提出数学考试时间不够用的烦恼,面对这样一个问题,部分学生就去盲目刷题,耗时耗力,效果也不理想,当学生在生活中遇到不能解决的问题时,教师可以引导学生积累一些数据去进行改进.比如记录每一次作业的所用时间,甚至可以记录每一次作业每一道题目的所用时间,找出是哪些类型的题目耗时较长,再去寻找改进策略,改进后继续跟踪解决同类型问题的耗时是否有所改善,应用学生真实面临的困惑为载体,逐步让学生想着用数据去解决日常生活中的问题,在解决问题过程中亲身经历数据的“收集、整理、描述、分析”过程,潜移默化培养数据观念.同样,教师遇见困惑后也应该尝试应用数据去寻找策略,例如上文案例中笔者应用不同的统计图对学生期末考试成绩进行分析,并尝试记录应用数据解决问题的感悟,这对培养学生的数据观念会更贴切,更能与时代接轨.换而言之,培养学生遇到问题时能想到应用“数据”进行研究,教师首先需要有这样的意识.3.3 箱线图的作图步骤通过上文描述可知,箱线图是一种利用最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值来描述数据分布特征的统计图.箱线图不仅需要计算四分位数,还需要计算下边界(最小值)、上边界(最大值)、异常值,但是这些特征值的计算量都比较小,箱线图示例如图1所示.上文介绍过四分位数的求法,这里不再赘述,下面介绍下边界(最小值)、上边界(最大值)、异常值的计算方法,计算这三个特征值时需要先计算四分位差(简称“IQR”),四分位差(IQR)=上四分位数(P75)-下四分位数(P25),下边界(最小值)=P25-1.5IQR,上边界(最大值)=P75+1.5IQR,规定大于上边界(最大值)或小于下边界(最小值)的值都称为异常值.箱线图的作图步骤如下:1)将一组数据按照从小到大顺序进行排列;2)找到这组数据的中位数,中位数将这组数据分为两个部分,再继续找出这两组数据的中位数,于是得到下四分位数、中位数、上四分位数;3)计算:四分位差(IQR)=P75-P25,下边界(最小值)=P25-1.5IQR,上边界(最大值)=P75+1.5IQR;4)画出数轴,画出上边界、上四分位数、中位数、下四分位数、下边界、触须线、箱体,标出异常值(通常用空心圆表示).3.4 箱线图的应用下面,以笔者任教的两个班级某次期末考试数学成绩(表1、表2)为例,应用箱线图对两个班级学生的成绩进行分析.笔者所在学校是均衡分班,每个班级的平均水平相当.A班、B班本次期末考试数学成绩的平均分分别是77.98分、78.07分,从平均分的视角来看,两个班级的平均水平相当;但是从中位数的视角来看,能够从箱线图上直观看出B班数学成绩的中位数高于A班,B班平均水平略高一些.按照上述画箱线图的过程,绘制出A班、B班本次期末考试数学成绩箱线图(图2),不用计算A班、B班期末数学成绩的方差,通过箱线图可以直接观察出A班的箱体高度比B班的箱体高度矮,说明A班学生的数学成绩波动性小,数据更聚集,大部分学生的成绩相差不大;相比较而言,B班学生的数学成绩波动性相对较大,数据也就相对较为分散,B班级学生在数学学科上的发展有两极分化的趋势.从箱线图上显示出A班学生的数学成绩有3个异常值,B班学生的数学成绩有2个异常值.通过上述对数据的分析,提示笔者需要关注B班级学生两极分化的原因,寻找缩小B班级学生内部差距的策略,后续教师要根据班级情况进行差异化教学,避免出现“两班一教案”现象,同时也需要关注异常值所对应的学生,要给他们更有针对性的学习建议.4 教学启示4.1 善用统计图(表)描述数据,顺应时代变革数据观念包括数据感知力、数据处理能力、数据的质疑能力[7],其中,能够运用统计图(表)整理、描述数据是数据处理能力的具体表征.初中数学教材中常见的统计图(表)有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、散点图、频数(率)分布表、频数(率)分布直方图,到高中学段学生还会学习茎叶图,《义务教育数学课程标准(2022年版)》中新增箱线图内容,这并非偶然,上文介绍可知,箱线图对各个领域的数据分析体现出重要的应用价值,新增该内容是顺应大数据时代变革的需要.箱线图具有计算量较小与直观展示数据分布情况的优势,还能够快速发现一组数据的异常值,尤其是对多组数据的分布特征进行比较时,更能凸显出箱线图的优势.但是,箱线图也不是“万能图”,箱线图仅从宏观层面展示数据的分布情况,如果要对数据进行更精准的分析,还需要借助其它统计图(表),例如,上文应用箱线图分析两个班级的数学考试成绩,只是对数据的分布情况进行了大致分析,如果还要更精确地分析两个班级的成绩,课堂上可以借助该实例引导学生结合柱状图(图3)进行精确分析,从柱状图上能直观看出B班级90分以上的学生比A班级多4人,提醒教师要注重A班级优等生的培养,B班级50分以下的学生比A班级多2人,教师要关注B班级薄弱生的指导,结合柱状图能够更进一步对两个班级的数学成绩进行分析,能够更精准地找到本班级数学成绩的增长点,同时也有助于教学相长.通过这个实例可以发现,仅依靠一个统计图(表)进行分析成绩往往是不够精准的,因此,教学中需要帮助学生厘清不同统计图(表)的优势与不足,用统计图(表)对数据进行表达时做到有的放矢,培养学生能应用不同统计图(表)描述数据,为精准分析数据提供支持,发挥统计图(表)更大的价值.4.2 善用数据“说话”,培养数据观念4.2.1 遇到问题能想到“数据”2016年12月,工信部正式印发了《大数据产业发展规划(2016—2020)》,规划指出数据是国家基础性战略资源,大数据将为新一轮科技革命和产业形态的发展提供机遇,是21世纪的“钻石矿”.2022版新课标前言部分指出,必须进一步明确“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”.当今世界科技进步日新月异,课程内容也必須与时俱进,教师的教学理念也需要不断更新迭代,数据观念的培养不能局限于课堂教学中,应该要渗透在学生的日常生活中.例如,笔者班级有学生提出数学考试时间不够用的烦恼,面对这样一个问题,部分学生就去盲目刷题,耗时耗力,效果也不理想,当学生在生活中遇到不能解决的问题时,教师可以引导学生积累一些数据去进行改进.比如记录每一次作业的所用时间,甚至可以记录每一次作业每一道题目的所用时间,找出是哪些类型的题目耗时较长,再去寻找改进策略,改进后继续跟踪解决同类型问题的耗时是否有所改善,应用学生真实面临的困惑为载体,逐步让学生想着用数据去解决日常生活中的问题,在解决问题过程中亲身经历数据的“收集、整理、描述、分析”过程,潜移默化培养数据观念.同样,教师遇见困惑后也应该尝试应用数据去寻找策略,例如上文案例中笔者应用不同的统计图对学生期末考试成绩进行分析,并尝试记录应用数据解决问题的感悟,这对培养学生的数据观念会更贴切,更能与时代接轨.换而言之,培养学生遇到问题时能想到应用“数据”进行研究,教师首先需要有这样的意识.。
概率论与数理统计创新案例
概率论与数理统计创新案例“概率论与数理统计”是一门描述现实世界动态变化的学科,有着诸多的理论、方法和技术,被广泛应用于社会管理、工商企业、科技研究等领域。
今天,“概率论与数理统计”的“创新案例”也是一个主要研究方向,许多学者投入了大量的时间和精力,为我们介绍不同的实践经验和创新案例。
比如,在“概率论与数理统计”领域,我们可以利用“核心贡献分析”和“概率模型”来讨论产品发布、市场策划、游戏设计等活动的有效性。
我们可以利用“多变量分析”方法,研究网络安全测试、建筑设计、交通规划等活动。
还可以利用“统计技术”,讨论医学研究、金融分析、投资决策等活动的有效性和经济性。
此外,我们还可以利用“模拟技术”,讨论公司战略、政府政策、国际贸易等活动,把握其发展趋势和有效性。
另外,在最近几年,“概率论与数理统计”领域又出现了新的应用,例如“大数据分析”,可以用来解决社会安全、宏观经济、资源管理等重大问题,还可以利用“机器学习”技术解决计算机视觉、自然语言处理等问题。
最后,“概率论与数理统计”还涉及到疫情预测、金融风险识别、温室气体减排等重大社会问题,因此,具有重大意义和广泛影响。
“概率论与数理统计”的创新案例在不断发展,也受到越来越多的关注。
比如,高校经常会提供“概率论与数理统计”前沿研究、实验室实践、实战分析等课程,以便让学生受益;在社会上,越来越多的企业垂直领域也开始采用“概率论与数理统计”分析技术,提高了生产效率和服务质量;在政府部门,各级机构也开始采用“概率论与数理统计”方法和技术来解决社会和经济的重大挑战。
总之,“概率论与数理统计”一直以来都受到社会的广泛关注,它不仅可以用于企业、政府领域,而且可以用于科技研究、金融投资等多个领域。
未来,“概率论与数理统计”的创新案例将继续发挥重要作用,给我们带来更多的意义。
在此基础上,更多的学者和机构将继续努力,为“概率论与数理统计”的发展做出更大的贡献。
概率和统计的实际应用解决生活中的随机事件和数据分析问题概率和统计的计算
概率和统计的实际应用解决生活中的随机事件和数据分析问题概率和统计的计算概率和统计的实际应用:解决生活中的随机事件和数据分析问题概率和统计是数学中重要的分支,它们在解决生活中的随机事件和数据分析问题方面具有广泛的应用。
本文将介绍概率和统计的计算方法,并探讨它们在现实生活中的实际应用。
一、概率的计算与应用概率是研究随机事件发生可能性的一种数学方法。
从计算角度来看,概率可以用数学公式进行计算。
比如,P(A)代表事件A发生的概率,计算公式为:P(A) = n(A) / n(S)其中,n(A)是事件A发生的次数,n(S)是所有可能事件发生的次数。
概率的应用广泛存在于我们的日常生活中。
例如,在购买彩票时,我们可以通过计算中奖的概率来合理选择号码。
又如,在天气预报中,气象学家可以通过历史天气数据的统计分析和概率计算,预测未来的天气情况。
二、统计的计算与应用统计学是收集、整理、分析和解释数据的一种方法。
统计学涉及到多种计算方法,例如平均值、标准差和相关系数等。
在实际生活中,统计学被广泛应用于数据分析。
例如,在市场调查中,我们可以通过统计的方法分析不同人群对某一产品的偏好程度,从而指导企业市场推广策略的制定。
此外,在医学研究中,统计学也被用于分析药物对患者疗效的影响,以及生物统计学中的抽样调查等。
三、实际应用案例:金融领域风险分析概率和统计在金融领域中的应用尤为重要。
在投资和风险管理中,概率和统计方法被广泛用于风险分析和决策。
以股票投资为例,投资者可以通过分析历史数据,计算出某只股票的平均涨跌幅、标准差等指标,从而评估该股票的风险程度。
同时,投资者也可以通过概率计算,预测股票价格的未来波动范围,以便制定相应的投资策略。
此外,银行和保险公司也经常使用概率和统计方法进行风险评估和管理。
他们通过对客户信用记录和历史赔付数据的统计分析,来评估贷款违约风险和保险赔付风险,并相应制定风险控制策略。
四、总结概率和统计是一种重要的数学工具,在解决生活中的随机事件和数据分析问题中具有广泛的应用。
新媒体背景下概率论与数理统计教学探析——评《高等数学教学设计》
广告•书评新媒体背景下概率论与数理统计教学探析——评《高等数学教学设计》概率论与数理统计是高校数学课程的必修课,此课程是揭示和研究随机性的重要学科,理论严谨,应用广泛,且生活实践性比较强,被广泛用于生活及科学领域。
同时,概率论与数理统计教学对培养学生的数据思维、数据分析能力及逻辑思维能力都具有重要作用,但因其自身的枯燥性和抽象性也给教师教学与学生学习带来一定的挑战。
储继迅、王萍合著的《高等数学教学设计》(2020年6月机械工业出版社出版)为概率论与数理统计教学提供了较好的教学理念及设计方法。
《高等数学教学设计》主要包含教学设计总论和20节的课程教学设计两部分。
教学设计总论概述了课程的一般信息、学生特点分析及教学进程设计,并阐述了该书在教学设计上的创新点。
20节的课程教学设计包括教学目标、教学内容、教学进程安排、学情分析与教学评价、预习任务与课后作业五部分内容。
该书从数学教学的深刻性、趣味性、系列性、创新性等视角阐述了高等数学课堂教学的设计,教学中趣味性、创新性及深刻性可以通过新媒体技术及平台来实现,这不仅能够丰富概率论与数理统计的教学内容,还能以更加丰富多元的方式去呈现重点知识,将难点知识简单化,将抽象知识形象化、生动化,从而帮助学生去理解和掌握概率论与数理统计知识遥一、体现趣味、创新、深刻思想的教学设计有效解决学习难的问题概率论与数理统计是大学数学重点课程之一,该课程具有内容繁杂、涵盖面广、系统性强、公式多、概念多、知识琐碎、内容抽象难懂的特征。
而传统的课堂教学多是灌输式教育,理论与实际缺乏联系,学生仅能通过书本内容去掌握和巩固知识点,很难进行透彻的学习和理解。
一些学生对学习该课程产生了一定的消极心理。
另外,不同的老师对教学模式及教学设计都有自己的理解,理解不同,思路不同,选择也不同,体现在教学设计和教学操作上也存在差异。
如何满足学生的学习需求,为学生提供更多的学习选择,帮助学生更好地学习掌握这门课程,顺利完成该门学科的修习目标,这就要求讲授概率论与数理统计课程的教师应具备教学创新能力和教学设计能力,满足学生个性学习的需求和信息时代的要求。
概率统计实际案例
概率统计实际案例标题:概率统计在实际案例中的应用导言:概率统计是一门研究事件发生的可能性及其规律性的学科,广泛应用于各个领域。
本文将以一些实际案例为例,探讨概率统计在现实生活中的应用,并展示其重要性以及对决策制定的影响。
一、金融领域的概率统计金融市场充满了不确定性,概率统计的应用可以帮助投资者进行风险分析和决策制定。
例如,在股票市场中,可以通过概率统计分析历史数据来预测股票价格的涨跌概率,从而制定相应的投资策略。
此外,概率统计还可以用于计算金融产品的风险价值或对冲交易等方面。
二、医学领域的概率统计医学研究往往需要对大量的实验数据进行统计分析,以验证研究假设的成立程度。
概率统计可以应用于临床试验的设计和结果的解读。
例如,在药物研发中,可以通过概率统计分析来评估药物的疗效和副作用的发生概率,从而为药物的上市提供依据。
三、天气预测和自然灾害预警概率统计在天气预测和自然灾害预警中扮演着重要角色。
气象学家通过对历史天气数据的概率统计分析,可以预测未来一段时间内的天气趋势。
此外,概率统计还可以用于飓风、地震等自然灾害的预测和预警,提前采取必要的措施减少损失。
四、市场调查和投票预测市场调查和投票预测都需要对样本数据进行合理的概率统计分析。
通过样本数据的分析,可以推断总体的特征和未来趋势,并作出相应的决策。
例如,在选举期间,可以通过概率统计分析民意调查数据来预测选民的投票倾向,帮助候选人做出适当的竞选策略。
五、工程和质量控制工程领域中,概率统计常用于质量控制和可靠性分析。
通过对生产流程中的样本数据进行概率统计分析,可以监测产品的质量状况,并及时采取纠正措施。
概率统计还可以用于评估产品的可靠性和寿命,为产品设计和安全控制提供参考。
结论:概率统计在各个领域中都发挥着重要的作用。
通过对历史数据和样本数据的概率统计分析,我们可以预测未来的趋势、评估风险和制定合理的决策。
概率统计不仅可以帮助我们更好地理解世界,还可以为我们的决策提供科学依据,提高我们的生活和工作效率。
概率论与数理统计案例
概率论与数理统计案例案例背景在概率论与数理统计这个领域中,我们可以通过案例分析来更好地理解和应用所学的理论知识。
本文将通过介绍一个实际案例来探讨概率论与数理统计的应用。
案例介绍假设某个电商平台希望在销售季节到来之前预测某款商品的销售量,以便做好库存管理,制定营销策略和预测盈利情况。
该电商平台采集了过去一年的销售数据,并希望通过概率论与数理统计方法来预测未来的销售量。
数据收集该电商平台从过去一年的销售数据中获取到了每天该商品的销售量。
数据包括商品编号、销售日期和销售数量。
为了简化问题,我们仅考虑某一款商品的销售情况。
数据预处理在进行数据分析之前,首先对数据进行预处理。
预处理包括去除异常值、缺失值处理以及数据归一化等。
对于销售数量这个变量,我们可以先检查是否存在异常值,如果存在则进行删除或修正。
然后,我们需要处理可能存在的缺失值,可以使用均值填充或者删除缺失值较多的样本。
最后,为了进行统计分析,需要将数据进行归一化处理,例如使用z-score标准化方法。
数据分析在数据预处理完成后,我们可以开始进行数据分析了。
首先,我们可以计算该商品的每日平均销售量,并进行可视化展示。
通过对平均销售量的观察,我们可以初步判断销售量的分布情况。
平均销售量分布我们可以绘制柱状图来展示每天销售量的分布情况。
柱状图可以展示销售量的频数分布,帮助我们了解销售量的区间和分布特征。
同时,可以计算平均值和标准差来描述销售量的集中趋势和变异程度。
时间序列分析在考察销售量整体情况后,我们还可以进行时间序列分析。
时间序列分析可以帮助我们了解销售量的趋势和季节性变动。
通过绘制时间序列图和计算季节指数,我们可以确定销售量是否存在明显的趋势和周期性。
模型建立与预测在了解销售量的分布和规律后,我们可以基于概率论与数理统计的方法建立模型来预测未来的销售量。
随机游动模型随机游动模型是一种常用的时间序列模型,用于描述一系列随机变量的演化过程。
在本案例中,我们可以考虑用随机游动模型来预测未来的销售量。
概率论与数理统计创新案例
概率论与数理统计创新案例随着科学发展的不断深入,概率论与数理统计在许多研究领域中得到了广泛的应用。
概率论与数理统计是一门统计学科,旨在分析和研究随机事件的复杂行为,以及由这些随机事件产生的数据的分析。
概率论与数理统计的技术和理论已被广泛用于社会科学、自然科学和工程科学等领域,为科学研究和管理提供了坚实的统计支持,同时为社会获得普遍的解决方案和有效的调整方案。
本文以概率论与数理统计创新案例为核心,介绍了概率论与数理统计在不同领域的应用及其创新案例。
首先,介绍了概率论和数理统计在社会科学方面的应用,如社会学、社会政治学和经济学。
概率论和数理统计可以用来预测社会因素对政策的影响,从而帮助政府决策者有效地应对复杂的社会问题,并可以更准确地预测社会政策效果。
例如,当地政府可以通过使用概率论和数理统计来预测政策对当地经济发展的影响,从而决定是否应该投资某项具体的项目。
其次,介绍了概率论和数理统计在自然科学领域的应用,如物理学、化学和生物学。
概率论和数理统计已在许多科学领域有所成就。
例如,物理学家可以利用概率论和数理统计来量化和分析实验结果,以研究各种物理现象。
另一方面,生物学家也利用概率论和数理统计来研究基因变异等遗传学问题.可以进一步应用概率论和数理统计型来研究成物的特征。
最后,介绍了概率论和数理统计在工程领域的应用,如计算机科学、通信系统和电力系统等。
例如,计算机科学家可以利用概率论和数理统计型来研究计算机程序的性能,并进行性能优化;通信系统设计人员可以利用概率论和数理统计来研究信息传输的性能,从而提高信息传输的效率和准确性;电力行业可以利用概率论和数理统计来分析以及优化电力系统运行性能。
概率论与数理统计的应用也在不断发展,近年来,也出现了许多创新的概率论与数理统计应用案例。
例如,信号处理领域的深度学习技术可以利用概率论和数理统计方法处理复杂的信号数据,识别音频信号等,从而提高识别率和准确率;机器学习领域的聚类分析算法可以利用概率论和数理统计方法聚类数据,从而更有效地帮助用户建立更有意义的数据模型;金融领域的风险管理系统也可以利用概率论和数理统计方法估计经济风险和分析投资回报,从而获得更安全的投资结果。
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难点六 新背景下的概率、统计问题,及统计案例概率统计是历年高考的热点内容之一,考查方式多样,选择题、填空题、解答题中都可能出现,数量各1道,难度中等,主要考查概率与统计的基本概念、公式以及基本技能、方法,以及分析问题、解决问题的能力.通过对基础知识的重新组合、变式和拓展,从而加工为立意高、情境新、设问巧、并赋予时代气息、贴近学生实际的问题.以排列和概率统计知识为工具,考查概率的计算、随机变量的概率分布、均值、方差、抽样方法、样本频率估计、线性回归方程、独立性检验、随机变量的分布列、期望、方差等内容.1.抽样方法、样本频率估计抽样方法在高考中常以选择、填空题考查,重点考查分层抽样,难度较低,只要知道用哪种方法抽样,会计算分层抽样各层所抽取样本数即可.在用样本估计总体中,会读图、识图,会从频率分布直方图中分析样本的数字特征(众数、中位数、平均数等),均值,方差,会计算说要求的频率.分层抽样的步骤:(1)分层;(2)按比例确定每层抽取个体的个数;(3)各层抽样(方法可以不同);(4)汇合成样本.解决总体分布估计问题的一般程序如下:(1)先确定分组的组数(最大数据与最小数据之差除以组距得组数);(2)分别计算各组的频数及频率(频率=总数频数);(3)画出频率分布直方图,并作出相应的估计. 例1.某校为了解1000名高一新生的身体生长状况,用系统抽样法(按等距的规则)抽取40名同学进行检查,将学生从11000 进行编号,现已知第18组抽取的号码为443,则第一组用简单随机抽样抽取的号码为( )A .16B .17C .18D .19点评:样本抽样是现实生活中常见的事件,一般地,抽签法和随机数表法适用于样本总体较少的抽样,系统抽样法适用于要将样本总体均衡地分为n 个部分,从每一部分中按规则抽取一个个体;分层抽样法则是当总体明显的分为几个层次时,在每一个层次中按照相同的比例抽取抽取样本.本题条件适合于分层抽样的条件,故应选用分层抽样法.属于简单题.例2.若样本数据1x ,2x ,⋅⋅⋅,10x 的标准差为8,则数据121x -,221x -,⋅⋅⋅,1021x -的标准差为( )(A )8 (B )15 (C )16 (D )32 思路分析:本题中主要利用系数对标准差的影响求解.点评:已知随机变量X 的均值、方差,求X 的线性函数Y aX b =+的均值、方差和标准差,可直接用X 的均值、方差的性质求解.若随机变量X 的均值EX 、方差DX Y aX b =+的均值aEX b +、方差2a DX 、标准差 例3. 【2018贵州黔东南州联考】近年呼吁高校招生改革的呼声越来越高,在赞成高校招生改革的市民中按年龄分组,得到样本频率分布直方图如图,其中年龄在[)30,40岁的有2500人,年龄在[)20,30岁的有1200人,则m 的值为( )A. 0.013B. 0.13C. 0.012D. 0.12点评:(1)通常我们对总体作出的估计一般分成两种,一种是用样本的频率分布估计总体的频率分布,另一种是用样本的数字特征估计总体的数字特征.(2)在频率分布直方图中,纵轴表示,数据落在各小组内的频率用各小长方形的面积表示,各小长方形的面积总和等于1.(3)连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得到频率分布折线图.随着样本容量的增加,作图时所分的组数增加,组距减小,相应的频率分布折线图就会越来越接近于一条光滑的曲线,统计中称之为总体密度曲线,它能够更加精细的反映出总体在各个范围内取值的百分比.例4. 【2018河南名校联考】为了调查观众对某电视剧的喜爱程度,某电视台在甲乙两地随机抽取了8名观众做问卷调查,得分结果如图所示:(1)计算甲地被抽取的观众问卷得分的中位数和乙地被抽取的观众问卷得分的平均数;(2)若从乙地被抽取的8名观众中邀请2人参加调研,求参加调研的观众中恰有1人的问卷调查成绩在90分以上(含90分)的概率.点评:本题主要考查了茎叶图的概念,古典概型,属于容易题,高考对统计相关知识的考查,重点在于其相关的基本概念,如中位数,方差,极差,茎叶图,回归直线等,要求考生在复习时注意对这些方面的理解与记忆.2.回归直线方程“相关关系与函数关系”的区别:函数关系是一种确定性关系,体现的是因果关系;而相关关系是一种非确定性关系,体现的不一定是因果关系,可能是伴随关系.回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法,只有在散点图大致呈线性时,求出的线性回归方程才有实际意义,否则,求出的线性回归方程毫无意义.根据回归方程进行预报,仅是一个预报值,而不是真实发生的值.正确理解计算b ,a 的公式和准确的计算是求线性回归方程的关键.回归直线方程y =bx +a 必过样本点中心(x ,y ).在分析两个变量的相关关系时,可根据样本数据作出散点图来确定两个变量之间是否具有相关关系,若具有线性相关关系,则可通过线性回归方程来估计和预测.例5. 【2018华大新高考联盟质检】某地区2008年至2016年粮食产量的部分数据如下表:(1)求该地区2008年至2016年的粮食年产量与年份之间的线性回归方程;(2)利用(1)中的回归方程,分析2008年至2016年该地区粮食产量的变化情况,并预测该地区 2018年的粮食产量.附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,. 点评:本题考查线性回归方程,要正确利用平均数公式计算和理解线性回归方程的意义,属于基础题,要注意计算的准确性.方程y ^=b ^x +a ^是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x n ,y n )的回归方程,其中a ^,b ^是待定参数.对于一组具有线性相关关系的数据(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x n ,y n )中(x ,y )称为样本点的中心.当r >0时,表明两个变量正相关;当r <0时,表明两个变量负相关. r 的绝对值越接近于1,表明两个变量的线性相关性越强.r 的绝对值越接近于0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常|r |大于0.75时,认为两个变量有很强的线性相关性.3.独立性检验利用独立性检验,能够帮助我们对日常生活中的实际问题作出合理的推断和预测.独立性检验就是考察两个分类变量是否有关系,并能较为准确地给出这种判断的可信度,具体做法是根据公式22()()()()()n ad bc K a b c d a c b d -=++++,计算2K 值,2K 值越大,说明“两个变量有关系”的可能性越大.独立性检验得出的结论是带有概率性质的,只能说结论成立的概率有多大,而不能完全肯定一个结论,因此才出现了临界值表,在分析问题时一定要注意这点,不可对某个问题下确定性结论,否则就可能对统计计算的结果作出错误的解释.例6. 【2018黑龙江齐齐哈尔一模】2016年6月22 日,“国际教育信息化大会”在山东青岛开幕.为了解哪些人更关注“国际教育信息化大会”,某机构随机抽取了年龄在15-75岁之间的100人进行调查,并按年龄绘制成频率分布直方图,如图所示,其分组区间为: [)[)[)[)[)[]15,25,25,35,35,45,45,55,55,65,65,75.把年龄落在区间[)15,35和[]35,75 内的人分别称为 “青少年”和“中老年”.(1)根据频率分布直方图求样本的中位数(保留两位小数)和众数;⨯列联表,并判断能否有99%的把握认为“中老年”比“青少年”更加关(2)根据已知条件完成下面的22注“国际教育信息化大会”;=+++.附:,其中n a b c d临界值表:点评:本题考查独立性检验及古典概型,属中档题;独立性检验是一种统计案例,是高考命题的一个热点,多以选择题形式出现,命题的主要角度有:1.已知分类变量数据,判断两类变量的相关性;2.已知某些数K的观察值,判断几种命题的正确性.据,求分类变量的部分数据;3.已知24.概率的计算概率问题是每年高考必考内容.主要考查等可能事件的概率计算公式,互斥事件的概率加法公式,对立事件的概率减法公式,相互独立事件的概率乘法公式等基本公式的应用‘试题多为课本例题,习题拓展加工的基础题或中档题.只要我们理解和掌握概率公式及其应用,夯实基础,利用化归转化思想方法,就能顺利解答高考概率与统计试题.例7.【2018湖南五市十校联考】齐王与田忌赛马,田忌的上等马优于齐王的中等马,劣于齐王的上等马,田忌的中等马优于齐王的下等马,劣于齐王的中等马,田忌的下等马劣于齐王的下等马.现从双方的马匹中随机选一匹进行一场比赛,则田忌的马获胜的概率为()A. C. D. 点评:古典概型中基本事件数的探求方法(1)列举法.(2)树状图法:适合于较为复杂的问题中的基本事件的探求.对于基本事件有“有序”与“无序”区别的题目,常采用树状图法.(3)列表法:适用于多元素基本事件的求解问题,通过列表把复杂的题目简单化、抽象的题目具体化.(4)排列组合法:适用于限制条件较多且元素数目较多的题目.例8.假设你家订了一份牛奶,奶哥在早上6:00~7:00之间随机地把牛奶送到你家,而你在早上6:30~7:30之间随机第离家上学,则你在理考家前能收到牛奶的概率是( )A .81B .85 C. 21 D .87 点评:对于几何概型的概率公式中的“测度”要有正确的认识,它只与大小有关,而与形状和位置无关,在解题时,要掌握“测度”为长度、面积、体积、角度等常见的几何概型的求解方法.几何概型中,事件A 的概率计算公式:P (A )=构成事件A 的区域长度 面积或体积 试验的全部结果所构成的区域长度 面积或体积. 例9. 2016年11月19日是“期中考试”,这天小明的妈妈为小明煮了5个粽子,其中两个腊肉馅三个豆沙馅,小明随机取出两个,事件A=“取到的两个为同一种馅”,事件B=“取到的两个都是豆沙馅”,则(|)P B A =( )A .34B .14C .110D .310点评:对于任何两个事件A 和B ,在已知B 发生的条件下,A 发生的概率,称为B 发生时A 发生的条件概率,记为P (A |B ).条件概率公式:P (A |B )=P (A ∩B )P (B ),其中P (B )>0,A ∩B 也可以记为AB .条件概率通常是指在事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率.放在总体情况下看:先求P (A ),P (AB ),再求P (B |A )=P (AB )P (A ).关键是求P (A )和P (AB ).注意P (B |A )与P (A |B )不同.5. 随机变量的分布列、均值与方差问题 离散型随机变量的分布列、均值与方差问题是每年高考必考内容,且为解答题.第一问主要考查等可能事件的概率计算公式,互斥事件的概率加法公式,对立事件的概率减法公式,相互独立事件的概率乘法公式,事件在n 次独立重复试验种恰好发生k 次的概率计算公式等五个基本公式的应用,第二问主要考查分布列、均值与方差问题,特别是离散型随机变量的分布列、均值与方差也是高考的重点,试题多为课本例题,习题拓展加工的基础题或中档题.例10. 【2018云南昆明一中摸底】某市为了解本市2万名学生的汉字书写水平,在全市范围内进行了汉字听写考试,发现其成绩服从正态分布()69,49N ,现从某校随机抽取了50名学生,将所得成绩整理后,绘制出如图所示的频率分布直方图.(1)估算该校50名学生成绩的平均值;(2)求这50名学生成绩在[]80,100内的人数;(3)现从该校50名考生成绩在[]80,100的学生中随机抽取两人,该两人成绩排名(从高到低)在全市前26名的人数记为X ,求X 的分布列和数学期望. 参考数据:若()2~,X N μσ,则()0.6826p X μσμσ-<≤+=, (22)0.9544p X μσμσ-<≤+= (33)0.9974p X μσμσ-<≤+=点评:求解离散型随机变量的数学期望的一般步骤为:第一步是“判断取值”,即判断随机变量的所有可能取值,以及取每个值所表示的意义;第二步是“探求概率”,即利用排列组合、枚举法、概率公式(常见的有古典概型公式、几何概型公式、互斥事件的概率和公式、独立事件的概率积公式,以及对立事件的概率公式等),求出随机变量取每个值时的概率;第三步是“写分布列”,即按规范形式写出分布列,并注意用分布列的性质检验所求的分布列或某事件的概率是否正确;第四步是“求期望值”,一般利用离散型随机变量的数学期望的定义求期望的值,对于有些实际问题中的随机变量,如果能够断定它服从某常见的典型分布(如二项分布X ~B(n ,p)),则此随机变量的期望可直接利用这种典型分布的期望公式(E(X)=np)求得.因此,应熟记常见的典型分布的期望公式,可加快解题速度.综合上面五个方面,概率计算题的核心环节就是把一个随机事件进行类似本题的分拆,这中间有三个概念,事件的互斥,事件的对立和事件的相互独立,在概率的计算中只要弄清楚了这三个概念,根据实际情况对事件进行合理的分拆,就能把复杂事件的概率计算转化为一个个简单事件的概率计算,达到解决问题的目的.在解含有相互独立事件的概率题时,首先把所求的随机事件分拆成若干个互斥事件的和,其次将分拆后的每个事件分拆为若干个相互独立事件的乘积,这两个事情做好了,问题的思路就清晰了,接下来就是按照相关的概率值进行计算的问题了,如果某些相互独立事件符合独立重复试验概型,就把这部分归结为用独立重复试验概型,用独立重复试验概型的概率计算公式解答.相当一类概率应用题都是比如掷硬币、掷骰子、摸球等概率模型赋予实际背景后得出来的,我们在解题时就要把实际问题再还原为我们常见的一些概率模型,这就要根据问题的具体情况去分析,对照常见的概率模型,把不影响问题本质的因素去除,抓住问题的本质.求解一般的随机变量的期望和方差的基本方法是:先根据随机变量的意义,确定随机变量可以取哪些值,然后根据随机变量取这些值的意义求出取这些值的概率,列出分布列,根据数学期望和方差的公式计算.。