概率论与数理统计小论文
概率论期末论文
概率论期末论文《概率论与数理统计》期末论文题目：关于《概率论与数理统计》学习的收获学院：专业:班级：姓名：学号：2012年12月【摘要】：通过对概率论与数理统计发展历程的概述与学习方法的探讨，总结数理统计思想在生活中的应用，体会开设这门课的意义。
【关键字】：概率论与数理统计发展历程学习方法思想经过了一学期概率论与数理统计的学习，我发现概率论与数理统计与其他学科相比，既有同为数学学科的相似性，也有其特殊性。
学好这门课有助于锻炼我的逻辑思维能力，也加强了我对抽象事物的理解能力。
一、概率论与数理统计的起源与发展说及概率论的起源，离不开随机现象的探讨。
我们都知道，人们在实践活动中所遇到的所有现象，一般来说可分为两类：一类是必然现象，或称为确定性现象；另一类就是随机现象，或称不确定性现象。
科学家经过实践证明，如果同类的随见现象大量重复出现，它的总体就会呈现出一定的规律性。
这种由随机现象呈现出来的规律性，会随着我们的观察次数而变得明显。
举个很常见的例子，扔硬币时，每一次投掷都不知道哪一面会朝上，但是如果多次重复地投掷，就会发现它们朝上的次数大致相同。
这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性，就叫做统计规律性。
概率论与数理统计就是研究大量同类随机现象的统计规律性的数学学科。
早在16世纪的时候，一个叫做卡丹的意大利数学家，由于他沉溺于赌博，用来的钱可以补贴收入。
他为此撰写了《论赌博》，提出系统的概率计算。
书中计算了掷两颗或者三科骰子时，在一切可能方法中有多少方法得到某总点数。
但到了17世纪，这本书才得以出版。
在17世纪中叶，法国数学家帕斯卡与荷兰数学家惠更斯基于排列组合方法，研究利用古典概型解决赌博中的“分赌注问题”与“赌徒输光问题”等，到了18，19世纪，又出现了对人口统计与误差理论等的探究。
之后，瑞士数学家伯努利建立了概率论中第一个极限定理，阐明了时间发生频率稳定与它的概率。
后来，棣莫弗和拉普拉斯提出了“棣莫弗-拉普拉斯定理”，为概率论中第二个基本极限定理定下雏形。
概率与数理统计论文【范本模板】
概率论与数理统计在生活中的应用英才学院1136005班刘砚文摘要:概率作为数学的一个重要部分，在生活中的应用越来越广,同样也在发挥着越来越广泛的用处.加强数学的应用性，让我们用数学知识和数学的思维方法去看待,分析，解决实际生活问题，在数学活动中获得生活经验，这是当前课程改革的大势所趋.加强应用概率的意识，不仅仅是学习的需要，更是工作生活必不可少的。
人类认识到随机现象的存在是很早的，但书上讲的都是理论知识，我们不仅仅要学好理论知识,应用理论来实践才是重中之重.学好概率论，并应用概率知识解决现实问题已是我们必要的一种生活素养.关键词:概率；应用；经济；保险;彩票由于传统的概率论与数理统计学习属于知识传授型,比较注重课程的系统性、独立性和方法的应用，人为地割裂了数学理论和教学方法与现实世界的联系，不利于我们对数学方法产生的背景和思想的理解,使我们不善于利用所学到的数学知识、数学方法分析解决实际问题，只是生搬硬套，而真正在实际中有重要应用的值的数理统计部分往往被轻视，使得有些人在学完这门课之后只知道几个抽象的分布，甚至连最简单的数据处理方法都不会应用．而基于概率统计在我们的生活中几乎无处不在,学好概率尤其是能够将学习的概率统计应用与实践中对我们确实是较困难而又受益非浅的事。
1大数定律在保险业的应用保险业是根据大数定律的法则，集中众多企业或者个人的风险,建立抵御风险的社会机制.但是保险业的产生不仅仅是为了避险，当然也有利润这只无形的手的驱使，有利润才能保证保险业真正的发展下去，壮大起来.同时大数定律不仅仅用于计算保险公司避险需要的客户数，也需要用来计算产生的利润的合理范围.为了抵御风险,保险公司需要大数目的客户，那么这些企业或者个人是如何愿意自己交出保险费投保的呢？其实这也是企业或者个人为了自己的利益着想，不但是避险，也是一种投资，这就是保险业能够产生发展的一个基础.例如某企业有资金Z单位，而接受保险的事件具有风险,当风险发生时遭受的经济损失为Z1个单位，那么在理性预期的条件下，该企业只能投入的资金Z—Z1单位。
概率论与数理统计在日常生活中的应用毕业论文
概率论与数理统计在日常生活中的应用毕业论文————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：中国地质大学2014届本科生毕业论文II概率论与数理统计在日常经济生活中的应用摘要：数学作为一门工具性学科在我们的日常生活以及科学研究中扮演着极其重要的角色。
概率论与数理统计作为数学的一个重要组成部分，在生活中的应用也越来越广泛，近些年来，概率论与数理统计知识也越来越多的渗透到经济学，心理学，遗传学等学科中，另外在我们的日常生活之中，赌博，彩票，天气，体育赛事等都跟概率学有着十分密切的关系。
本文着眼于概率论与数理统计在我们生活中的应用，通过前半部分对概率论与数理统计的一些基本知识的介绍，包括概率的基本性质，随机变量的数字特征及其分布，贝叶斯公式，中心极限定理等，结合后半部分的事例分析讨论了概率论与数理统计在我们生活中的指导作用，可以说，概率论与数理统计是如今数学中最活跃，应用最广泛的学科之一。
关键词：概率论数理统计经济生活随机变量贝叶斯公式中国地质大学2014届本科生毕业论文III Probability Theory and Mathematical StatisticsIn our daily economic lifeAbstract: As an instrumental discipline, Mathematics plays a very important role in our daily life and scientific research. Probability theory and mathematical statistics as an important part of mathematics in life has become increasingly widespread in recent years, probability theory and mathematical statistics knowledge is increasingly penetrate into economics, psychology, genetics and other disciplines, in addition to our everyday lives, are related to the probability of gambling, lottery, weather, sports and other school has a very close relationship. This article focuses on the theory of probability and mathematical statistics application in our lives, through the introduction of the first half of some basic knowledge of probability theory and mathematical statistics, numerical characteristics, including the fundamental nature of probability, random variables and their distributions, Bayesian formula , the central limit theorem, combined with the second half of the cases discussed the theory of probability and mathematical statistics in guiding role in our lives, we can say, probability theory and mathematical statistics is now one of the most active, the most widely used discipline .Key words: Probability Mathematical Statistics Economic Life Random Variables Bayesian Law目录摘要 (I)Abstract (II)第一章基本知识 (2)1.1 概率的基本性质 (2)1.2 随机变量的数字特征 (2)1.3 点估计 (4)1.4 贝叶斯公式 (5)1.5 中心极限定理 (6)1.6 随机变量及其分布 (7)第二章在日常生活中的应用 (9)2.1 在中奖问题中的应用 (9)2.2 在经济管理决策中的应用 (9)2.3 在经济损失估计中的应用 (10)2.4 在求解经济最大利润中的应用 (11)2.5 在保险问题中的应用 (11)2.6 在疾病诊断中应用 (12)第三章结束语 (13)致谢 (14)参考文献 (15)第一章 基本知识§1.1 概率的重要性质1.1.1定义设E 是随机试验，S 是它的样本空间，对于E 的每一事件A 赋予一个实数，记为P （A ），称为事件的概率。
概率论总结论文
概率论总结论文第一篇：概率论总结论文概率论与数理统计在生活中的应用摘要：随机现象无处不在，渗透于日常生活的方方面面和科学技术的各个领域，概率论就是通过研究随机现象及其规律从而指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。
生活中买彩票显示了小概率事件发生的几率之小，抽签与体育比赛赛制的选择用概率体现了公平与不公平，用概率来指导决策，减少错误与失败等等，显示了概率在人们日常生活中越来越重要。
数理统计在人们的生活中也不断的发挥重要的作用，如果没有统计学，人们在收集资料和进行各项的大型的数据收集工作是非常困难的，通过对统计方法的研究，使得我们处理各种数据更加简便，所以统计也是一门很实用的科学，应该受到大家的重视。
关键字：概率、保险、彩票、统计、数据、应用概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科，是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学。
随着社会的不断发展，概率论与数理统计的知识越来越重要,运用抽样数据进行推断已经成为现代社会一种普遍适用并且强有力的思考方式。
目前，概率论与数理统计的很多原理方法已被越来越多地应用到交通、经济、医学、气象等各种与人们生活息息相关的领域。
本文将就概率论与数理统计的方法与思想，在日常生活中的应用展开一些讨论，,推导出某些表面上并非直观的结论，从中可以看出概率方法与数理统计的思想在解决问题中的高效性、简捷性和实用性。
一、彩票问题“下一个赢家就是你！”这句响亮的具有极大蛊惑性的话是大英帝国彩票的广告词。
买一张大英帝国彩票的诱惑有多大呢？只要你花上1英镑，就有可能获得2200万英镑！一点小小的投资竟然可能得到天文数字般的奖金，这没办法不让人动心，很多人都会想：也许真如广告所说，下一个赢家就是我呢！因此，自从1994年9月开始发行到现在，英国已有超过90%的成年人购买过这种彩票，并且也真的有数以百计的人成为百万富翁。
如今在世界各地都流行着类似的游戏，在我国各省各市也发行了各种福利彩票、体育彩票，各地充满诱惑的广告满天飞，而报纸、电视上关于中大奖的幸运儿的报道也热闹非凡，因此吸引了不计其数的人踊跃购买。
概率论与数理统计假设检验论文（1）
概率论与数理统计的假设检验发展与应用举例摘要：通过本学期概率论与数理统计这门课的学习，我基本掌握了基本的概率知识，这对于自己以后的发展和创新有着很大的帮助。
本文将根据自己的学习心得，概率论的历史、发展和主要内容，经典习题三个方面来阐述我对本门课的总结。
关键词：概率论，数理统计，生产发展，主要内容，经典习题概率论与数理统计是研究随机现象规律性的一门科学。
前者是从数学观点研究随机现象的基本性质，后者从搜集到的随机数据，估计或推断随机现象的基本特性。
一：概率论与数理统计的起源与发展1、概率论概率论的研究始于意大利文艺复兴时期，当时赌博盛行，而且赌法复杂，赌注量大，一些职业赌徒，为求增加获胜机会，迫切需要计算取胜的思路，研究不输的方法，十七世纪中叶，帕斯卡和当时一流的数学家费尔马一起，研究了德·美黑提出的关于骰子赌博的问题，这就是概率论的萌芽。
1657年荷兰物理学家惠更斯发表了“论赌博中的计算”的重要论文，提出了数学期望的概念，伯努利把概率论的发展向前推进了一步，于1713年出版了《猜测的艺术》，指出概率是频率的稳定值，他第一次阐明了大数定律的意义。
1718年法国数学家棣莫弗发表了重要著作《机遇原理》，书中叙述了概率乘法公式和复合事件概率的计算方法，并在1733年发现了正态分布密度函数，但他没有把这一结果应用到实际数据上，直到1924年菜被英国统计学家K·皮尔森在一家图书馆中发现。
德国数学家高斯从测量同一物体所引起的误差这一随机现象独立的发现正态分布密度函数方程，并发展了误差理论，提出了最小二乘法。
法国数学家拉普拉斯也独立的导出了该方程，对概率的意义如何抽象化做出了杰出的贡献，提出了概率的古典定义。
到19世纪末，概率论的主要研究内容已基本形成。
1933年苏联数学家柯尔莫科洛夫总结前人之大成，提出了概率论公理体系，即概率的公理化定义。
概率论里所说的极限定理，主要研究独立随机变量序列的各种收敛性问题，其中包括两种类型定理：一类是大数定律，一类是中心极限定理。
概率论论文10篇完美版
《概率论论文》概率论论文（一）：《概率论与数理统计》论文摘要概率论的发展具有很长的历史，多位数学家对概率论的构成做出了巨大贡献。
纵观其发展史，在实际生活中具有很强的应用好处。
正是有了前人的努力，才有了现代的概率论体系。
本文将从概率论的研究好处、定义，以及发展历程进行叙述。
概率论的发展与起源1.1概率论的定义概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
随机现象是相对于决定性现象而言的，随机现象是指在基本条件不变的状况下，一系列或观察会得到不同结果的现象。
每一次实验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。
例如，抛一枚硬币，可能会出现正面或者反面；在同一工艺条件下生产出的灯泡，其寿命长短参差不齐等等。
随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。
随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或者一组基本事件统称为随机事件，或者简称为事件。
事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。
虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下超多重复的随机实验却往往呈现出明显的数量规律。
例如，连续多次抛一枚硬币，出现正面的频率随着抛次数的增加逐渐趋近于1/2；犹如，多次测量一物体的长度，其测量结果的平均值随着测量次数的增加，逐渐稳定于一常数，并且测量值大多落在此常数的附近，其分布状况呈现中间多，两头少及某种程度的对称性。
大数定律和中心极限定律就是描述和论证这些规律的。
在实际生活中，人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变状况。
例如，微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而构成不规则的运动，即布朗运动，这就是随机过程。
随机过程的统计特征、计算与随机过程有关的某些事件的概率，个性是研究与随机过程样本轨道（及过程的一次实现）有关的问题，是现代概率论的主要课题。
在当代，随着概率论本身的发展和学科之间的交叉融合，囊括了概率理论和统计理论两大部分的广义概率论已经成为一门应用十分广泛的学科，概率方法与统计方法逐渐渗透到了其它学科的研究工作当中。
概率论与数理统计论文
概率论与数理统计概率论作为一门数学分支，它所研究的内容一般包括随机事件的概率、统计独立性和更深层次上的规律性。
更深层次上的规律性。
概率是随机事件发生的可能性的数量指标。
在独立随机事件中，如果某一事件在全部事件中出现的频率，在更大的范围内比较明显的稳定在某一固定常数附近。
就可以认为这个事件发生的概率为这个常数。
对于任何事件的概率值一定介于 0和 1之间。
间。
有一类随机事件，它具有两个特点：第一，只有有限个可能的结果；第二，各个结果发生的可能性相同。
具有这两个特点的随机现象叫做“古典概型”。
在客观世界中，存在大量的随机现象，随机现象产生的结果构成了随机事件。
如果用变量来描述随机现象的各个结果，就叫做随机变量。
随机变量有有限和无限的区分，一般又根据变量的取值情况分成离散型随机变量和非离散型随机变量。
一切可能的取值能够按一定次序一一列举，这样的随机变量叫做离散型随机变量；如果可能的取值充满了一个区间，无法按次序一一列举，这种随机变量就叫做非离散型随机变量。
机变量就叫做非离散型随机变量。
在离散型随机变量的概率分布中，比较简单而应用广泛的是二项式分布。
如果随机变量是连续的，都有一个分布曲线，实践和理论都证明：有一种特殊而常用的分布，它的分布曲线是有规律的，这就是正态分布。
正态分布曲线取决于这个随机变量的一些表征数，其中最重要的是平均值和差异度。
平均值也叫数学期望，差异度也就是标准方差。
是标准方差。
数理统计包括抽样、适线问题、假设检验、方差分析、相关分析等内容。
抽样检验是要通过对子样的调查，来推断总体的情况。
究竟抽样多少，这是十分重要的问题，因此，在抽样检查中就产生了“小样理论”，这是在子样很小的情况下，进行分析判断的理论。
的理论。
适线问题也叫曲线拟和。
有些问题需要根据积累的经验数据来求出理论分布曲线，从而使整个问题得到了解。
但根据什么原则求理论曲线？如何比较同一问题中求出的几种不同曲线？选配好曲线，有如何判断它们的误差？……就属于数理统计中的适线问题的讨论范围。
概率论课程小论文
概率论与数理统计课程设计关于正态分布的几点讨论经过一个学期的学习，我对概率论有了更为深刻地理解，高中阶段的概率只是简单的古典概型和几何概型，而这个学期，我们对概率论有了进一步的认识，接触了泊松分布、贝努力分布、超几何分布、正态分布等等。
纵观全书，我感觉到正态分布在概率论这门课程中有很高的地位，而且正态分布在我们的日常生活中也有着非常广泛的应用，进而我也对正态分布产生了浓厚的兴趣。
所以在课程设计中，我想讨论一下正态分布的有关问题。
一、正太分布的由来、发展及重要性正态分布是最重要的一种概率分布。
正态分布概念是由德国的数学家和天文学家德莫佛于1733年首次提出的，但由于德国数学家高斯率先将其应用于天文学家研究，故正态分布又叫高斯分布。
在随机变量的各种分布中，正态分布占有特殊重要的地位，在高斯以后，人们又发现在实际问题中，许多随机变量都近似服从正态分布。
20世纪前半期，概率论研究的中心课题之一就是寻求独立随机变量和的极限分布式正态分布的条件。
因此，把这一方面的定理统称为中心极限定理。
较一般的中心极限定理表明：若被研究的随机变量是大量独立随机变量的和，其中每一个随机变量对于总和只起微小作用，则可以认为这个随机变量近似于正态分布。
这就揭示了正太分布的重要性。
因为现实中许多随机变量都具有上述性质，例如测量误差、射击弹着点的横坐标、人的身高等都是由大量随机因素综合影响的结果，因而是近似服从正态分布的。
数理统计中有常用的三大分布占有极重要的地位，分别是2χ分布，t 分布和F 分布，这三大分布都与正态分布有着密切的关系，由此更能看出正态分布的重要性。
二、正态分布的含义正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N (μ，σ2)。
服从正态分布的随机变量的概率规律为：取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大分布越分散。
数学系概率论数理统计毕业论文
数学系概率论数理统计毕业论文概率论与数理统计是所有高等院校的理工、经济管理、金融类专业本科阶段开设的一门必修数学课程。
下文是店铺为大家整理的关于数学系概率论数理统计毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!数学系概率论数理统计毕业论文篇1概率论与数理统计教学浅谈摘要：随着本科院校近年来不断扩大招生规模，在一定程度上影响了生源质量。
与此同时，普通高等院校在精简课程方面也做了较大调整。
在此新形势下，作为一名的教师，针对普通高等院校概率论与数理统计课程的教学改革提出相关见解，认为目前普通高等院校，尤其是一些偏应用型的工科院校，在概率论与数理统计课程的教学中，不应该死守教师满堂讲解的教学模式，而是应该提供给学生应用的机会，设立教学实验课;教学中应突出实际应用，与数学建模相揉合，以达到更好的教学以及学习效果。
关键词：概率论与数理统计教学实验SAS软件揉合数学建模概率论与数理统计是工科院校的重要课程，但是由于课程自身的特点决定了学生在学习过程中常常会感觉概念太抽象，理解起来相当费劲。
如果不能很好地理解概念，那么后续学习就很可能会出现一系列的问题。
大多数的时候，在处理习题以及在考试中就会出现很多不必要的错误，根源在于没有很好地理解概念，思维没有得到相应地拓展。
教师在整个教学环节，包括课前备课中必须要思考的，包括如何安排教学，使得学生在学习过程中，能够愿意学习这门课程，能够接受该课程的理论体系。
通过近十年来对概率论与数理统计课程的教学，笔者认为可以从以下几个方面来把握。
1 建立良好开端概率论与数理统计作为一门数学学科，会让大多数学生在心理上产生莫名的抵触。
在以前的教学过程中，遇到过一些学生，自己认为数学就是很难，很难，太抽象，从开始上课就觉得自己肯定学不好。
很显然，这并不是一个好预兆。
我们都知道，兴趣是最好的老师。
一件事情难或者易，都是和做这件事情的人的主观意愿有很大关系。
如果愿意去做，有兴趣，那么难题会变得简单。
同样，如果不愿意去做，迫于外界压力不得不去做，即使是很简单的问题，也不见得就会得到圆满的解决。
哈工大概率论小论文
《概率论与数理统计》课程总结混沌中的统一——概率中的维度观及在与微观粒子中的应用摘要众所周知，宇宙是一个无序的混沌空间，其间的粒子似乎在无规则的运动，人们并不知道它下一个时刻会运动到哪一个位置。
但事实上，粒子运动往往遵循某种分布规律，人们可以通过观察粒子在某处出现的频率来大致推知粒子在某一时刻出现的区域，这就是概率。
而在生活中，每个事件的发生都代表着一种可能，每个事件的无数种可能就构成了更高一层的空间，这就是维度。
不同的空间，不同的维度，概率论都在其中扮演着不可或缺的重要角色。
关键词：分布规律；频率；概率；可能；维度。
第一部分概率论与微观粒子的运动规律引言：长久以来，人们对于事物的认知都处于机械论科学思维的指导下，认为一切事物的规律都是固定可预测的。
严格决定论是机械论科学思维方式的主要特点。
这种思维方式把组成物质的最终实体作为自己的考察对象，而科学所要解决的基本上是带有两个变量的问题, 确定为数不多的客体之间的因果序列。
在严格决定性理论中，所有的概念和联系都被认为是属于同一层次中的东西，都可以精确表述它们之间的关系。
大自然的规律是数学规律，上帝是几何学家。
[1]控制论创始人维纳(N orbert Wiener)认为人类科学和认知的历史历程中，严格决定论的科学思维方式早在古巴比伦时期最古老的天文学中就已经出现了。
那是的人们在这种思维的指引下，认为日食、月食等自然天象都是在可预测的周期中出现的，太阳系中的一切事件的模型，都像是轮子在转动，周而复始的出现或发生。
这在托勒密的本轮说和哥白尼的轨道说中都是如此。
天体的音乐顺唱和倒唱都是一样的。
除了初始位置和方向外, 顺转和逆转的两个太阳仪之间的运动没有任何差别, 它们都是被严格决定了的。
最后, 这一切被牛顿归结为一组抽象公设并推演出一门严格的力学。
于是，宇宙被牛顿和他的力学描写为一台结构严密，按照某种定律精确地发生的机器，未来是由过去严格决定的。
但随着人们对自然科学的认识的不断深入，人们渐渐察觉到，万物都不是永恒的，牛顿力学很大程度上只是宇宙的某一种状态。
概率论与数理统计结课论文
概率论的发展与应用摘要：概率论与数理统计是一门研究随机现象及其规律性的数学学科。
通过实验来观察随机现象，揭示其规律性，或根据实际问题的具体情况找出随机现象的规律。
它起源于17世纪中叶，法国数学家帕斯卡、费马及荷兰数学家惠更斯基于排列组合方法，研究利用古典概型解决赌博中提出的一些问题。
由于社会的发展和工程技术问题的需要，促使概率论不断发展，许多科学家进行了研究。
发展到今天，概率论与数理统计在自然科学，社会科学，工业生产，金融及日常生活实际等诸多领域中起着不可替代的作用。
关键词：概率论与数理统计；起源与发展；应用1.概率论的起源与发展1.1 概率论的起源概率论的起源与赌博有关，在17世纪中叶，一位名叫德·梅尔的赌徒向帕斯卡提出了“分赌注问题”即两个人决定赌若干局，事先约定谁先赢得s局便算赢家。
如果在一个人赢a(a<s) 局，另一人赢b(b<s) 局时因故终止赌博，应如何分赌本。
帕斯卡将这一问题和他的解法寄给费马，他们频频通信，互相交流，围绕赌博中的数学问题开始了深入的研究。
这些问题后来被来到巴黎的荷兰科学家惠更斯获悉，回荷兰后，他独立地进行研究。
帕斯卡和费尔马一边亲自做赌博实验，一边仔细分析计算赌博中出现的各种问题，终于完整地解决了“分赌注问题”，并将此题的解法向更一般的情况推广，从而建立了概率论的一个基本概念——数学期望，这是描述随机变量取值的平均水平的一个量。
而惠更斯经过多年的潜心研究，解决了掷骰子中的一些数学问题。
年，他将自己的研究成果写成了专着《论掷骰子游戏中的计算》。
这本书迄今为止被认为是概率论中最早的论着。
因此可以说早期概率论的真正创立者是帕斯卡、费尔马和惠更斯。
这一时期被称为组合概率时期，计算各种古典概率。
1.2 概率论的发展到了18，19世纪，随着科学的发展，人们注意到社会科学和自然科学中许多随机现象与机会游戏之间十分相似，如人口统计、误差理论、产品检验和质量控制等，从而由机会游戏起源的概率论被应用于这些领域中，同时也大大促进了概率论本身的发展，瑞士数学家伯努利作为使概率论成为数学的一个分枝的奠基人之一，建立了概率论中第一个极限定理（即伯努利大数定律），阐明了事件发生的频率稳定于它的概率。
概率论及数理统计小论文
《概率论及数理统计》西莫恩·德尼·泊松传记一、人物简介泊松(Simeon-Denis Poisson,1781—1840)法国数学家。
1781年6月21日生于法国卢瓦雷省的皮蒂维耶，1840年4月25日卒于法国索镇。
泊松的父亲是退役军人，退役后在村里作小职员，法国革命爆发时任村长。
泊松最初奉父命学医，但他对医学并无兴趣，不久便转向数学。
1798年进入巴黎综合工科学校，成为拉格朗日、拉普拉斯的得意门生。
1806年留校任辅导教师，1802年任巴黎理学院教授。
1812年当选为巴黎科学院院士。
1816年应聘为索邦大学教授。
1826年被选为彼得堡科学院名誉院士。
1837年被封为男爵。
泊松工作的特色是应用数学方法研究各类物理问题，并由此得到数学上的发现。
他对积分理论、行星运动理论、热物理、弹性理论、电磁理论、位势理论和概率论都有重要贡献。
二、生平经历1798年，他以当年第一名成绩进入巴黎综合理工学院（法国研究型大学，位列法国四大名校之首），并立刻受到学校里的教授们的注意，他们让他自由按自己爱好进行学习。
他的数学才能很快受到了老师、著名数学家P．S．拉普拉斯(1749～1827)和J．L．拉格朗日(1736～1813)等的赏识。
在1800年，不到入学两年，他已经发表了两本备忘录，一本关于艾蒂安·贝祖的消去法，另外一个关于有限差分方程的积分的个数。
后一本备忘录由西尔韦斯特·弗朗索瓦·拉克鲁瓦和阿德里安-马里·勒让德检验，他们推荐将它发表于《陌生学者集》，对于18岁的青年来讲这是无上的荣誉。
这次成功立刻给了泊松进入科学圈子的机会。
他在理工学院上过拉格朗日函数理论的课，拉格朗日很早认识到他的才华，并与他成为朋友；泊松追随了拉普拉斯的足迹，后者将他几乎当作儿子看待。
终其职业生涯，也即直至他于巴黎郊外的索镇去世，他几乎一直在写作和发表他的数量巨大的著作，并承担了他后来所担任的各种教职。
概率论与数理统计论文(优秀3篇)
概率论与数理统计论文（优秀3篇）【摘要】针对近年来医学院校招生规模不断扩大，学生基础知识和学习能力参差不齐的实际状况，探讨了概率论与数理统计分层次教学的必要性，提出了医学院校概率论与数理统计课程分层教学模式，总结了在概率与统计教学中利用现代化信息技术进行分层次教学的实践经验。
【关键词】因材施教；素质教育；概率论与数理统计；分层次教学早在2500年以前，儒家代表人物孔子把教育内容分为德行、言语、政事、文学四科，其中以德行为根本。
而德育方法由不同层次的方法构成的，特别是方法论层次上的德育方法，如因材施教法。
既然不同的学生自身的特点不同，那么在教学中就应采用不同的教育，我们所提出的分层次教学思想，就源于孔子的因材施教。
近年来，随着教育的深入，本科教育从精英化向大众化进行转变，高等院校招生规模大幅度地增加，医科院校入校学生的数学基础和学习能力参差不齐。
而大学生由于其专业对概率与数理统计知识的要求不同，其学习目标和态度不尽相同，这就使得大学生对该课程的需求有了进一步的分化；同时由于不同学生的数学基础和对数学的兴趣爱好也不尽相同，对数学学习的重视程度和投入有很大差别。
在长期的教学实践中我们深刻地体会到，为了在有限的课堂教学时间内尽可能地满足各层次学生学习的需要，满足各专业后续课程学习的前提下，最大程度地调动学生的学习积极性，必须推行分层次教学，提高数学教学的质量[1，2]。
1概率论与数理统计分层次教学研究的背景自1995年国家教委立项研究“面向21世纪非数学类专业数学课程教学内容与课程体系”以来，对于数学教育在大学教育中应有的作用，国内数学教育界逐渐认识到，我国高等院校的规模水平、专业设置、地区差异、师资力量、生源优劣都相去甚远。
而随着我国高等教育大众化趋势的步伐加快，这些差距到21世纪更加凸显，分层次教学法的提出必然是大学数学教学的规律。
这也是我们在进行大学数学分层次教学研究时的一个基本出发点。
我校在概率论与数理统计的教学实践中提出分层次教学，是在原有的师资力量和学生水平的条件下，通过分层次教学，充分满足各专业各水平不同层次学生的数学素质的要求，最大限度地挖掘学生的潜能，引导学生发挥其优势，使每个学生都能获得所需的概率统计知识，同时能够充分实现学校的教育功能和服务功能，达到教书、育人的和谐统一[3]。
概率论与数理统计论文[整理]
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概率论与数理统计论文[整理]
概率论和数理统计是研究统计和概率问题的重要分支。
它们主要用于解决一些复杂的问题，即把大量复杂的、不可见的数据分析，并对数据进行实际的推理等。
概率论可以简单的解释为，它是一门研究相关变量之间的概率关系的科学，它的研究方法依赖于多种分析工具，例如有限的概率空间、概率分配函数、随机变量及其统计量、随机过程以及非确定性概率模型等。
与其他科学一样，它也是一门研究推导和验证经验结论的科学。
例如假设有一副牌，如果使用概率论，我们可以确定翻出红心可能性多少，以及要翻出10个红心可能性有多大。
数理统计是用于收集、组织、分析和描述变量等因素之间的规律性现象的一门学科。
它是利用数量技术和统计方法，研究和分析少量或大量数据的定量分析和应用科学。
它是数学与计算机的融合，利用统计分析把概率、数量和抽样结果相结合，以获得更有效的结果。
典型的数理统计方法包括简单比较、回归分析、秩和检验、卡方检验、协方差分析、时间序列分析以及模拟和非参数分析等。
例如，统计学家可以使用数理统计方法来证明一种药物是否对病人的病情有明显的改善，可以使用数理统计的结果推断出某一特征的数值水平等。
概率论和数理统计在实际应用中发挥着重要作用，这两个学科相互补充，一起构成了定量分析和试验设计的完整体系，很多学科、领域都使用到它们，例如工程、经济学、计算机科学等。
此外，它们也被广泛应用于实验室研究、诊所、学校和企业等，用于改善管理绩效或者寻找最优解决方案。
因此，概率论和数理统计是一种重要的科学方法，不仅在统计学本身，而且在其他许多学科都有广泛的应用。
概率论与数理统计论文
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概率论与数理统计论文篇1摘要：在现实世界中，随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，无处不在。
而概率统作为数学的一个重要分支，同样也在发挥着越来越广泛的用处。
概率统计正广泛地应用到各行各业：买保险、排队问题、患遗传病、天气预报、经济预测、交通管理、医疗诊断等问题，成为我们认识世界、了解世界和改造世界的工具，它与我们的实际生活更是息息相关，密不可分。
关键词：概率论,概率论的发展与应用正文一、概率论的起源说起概率论起源的故事，就要提到法国的两个数学家。
一个叫做帕斯卡，一个叫做费马。
帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家。
费马是一位业余的大数学家，许多故事都与他有关。
1651年，法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”问题。
这两个赌徒说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。
赌了半天，A赢了4局，B赢了3局，时间很晚了，他们都不想再赌下去了。
那么，这个钱应该怎么分？是不是把钱分成7份，赢了4局的就拿4份，赢了3局的就拿3份呢？或者，因为最早说的是满5局，而谁也没达到，所以就一人分一半呢？这个问题可把他难住了，他苦苦思考了两三年，到1654年才算有了点眉目。
于是他写信给的好友费马，两人讨论结果，取得了一致的意见：赌友应得64金币的。
通过这次讨论，开始形成了概率论当中一个重要的概念——数学期望。
这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻，也参加了他们的讨论。
讨论结果，惠更斯把它写成一本书叫《论赌博中的计算》（1657年），这就是概率论最早的一部著作。
二、概率论的发展概率论的应用在他们之后，对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。
哈工大概率论小论文
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y概率论与数理统计小论文哈尔滨工业大学概率论在经济学的应用摘要本文通过对概率论起源、在经济学方面的发展和在经济学领域内具体的应用示例来阐述概率论的重要性。
本文先从概率论的起源谈起，讲述从17世纪到今天世界各国数学家对概率论发展所做出的贡献。
然后介绍概率论与数理统计在经济管理方面的简单应用。
关键词：经济学，概率论，发展一、概率论的起源概率论是数学的一个重要的分支，广泛应用于日常生活中，它是一门研究随机现象的数学规律的学科。
它起源于十七世纪中叶，当时数学家们首先思考概率论的问题，却是来自赌博的问题。
德梅雷、帕斯卡、费尔马等人，首先对这个问题进行了研究与讨论，后来伯努利提出了大数定律，高斯和泊松进一步的推理论证。
由于社会的发展和工程技术问题的需要，促使概率论不断发展，许多科学家进行了研究。
发展到今天，概率论和以它作为基础的数理统计学科一起，在自然科学，社会科学，工程技术，军事科学及生产生活实际等诸多领域中起着不可替代的作用。
概率论作为现代一门重要的学科，它最近几十年来在自然科学和社会科学中得到了比较广泛的应用,在社会生产和生活中起着非常重要的作用。
随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，生活中的数学无处不在。
而概率作为数学的一个重要部分，同样也在发挥这越来越广泛的用处。
概率论有悠久的历史，它的起源与博弈问题有关。
116世纪，意大利的学者开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题。
17世纪中叶，法国数学家B.帕斯卡、P.de费马及荷兰数学家C.惠更斯基于排列组合方法，研究了一些较复杂的赌博问题，他们解决了分赌注问题、赌徒输光问题等。
随着18、19世纪科学的发展，人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了概率论本身的发展。
概率论与数理统计课程小论文
浅谈随机变量的数字特征摘要：我们知道，随机变量的分布函数完全刻画了随机变量的统计规律，它反应了随机变量的全貌，而随机变量的数字特征只是随机变量的统计规律的某一个方面的数量描述，不能完整地描述随机变量，但却反映随机变量取值的一些特征。
本文就从这点出发，主要讲述随机变量的数字特征的引出、相关知识点及重点和随机变量数字特征的应用。
关键字：数字特征 数学期望 方差 协方差 相关系数我们知道随机变量的分布函数能够全面地描述随机变量的统计特性。
但实际问题中，由于有时很难求出随机变量的分布函数或者不需要知道随机变量的一切统计特性，而只需要知道随机变量的某些特征。
例如在分析某校学生英语四级水平时，只要计算该校的平均成绩和计算该校每位学生的考试成绩与平时成绩的偏离大小，便可以对该校的学生英语四级水平做出比较客观的判断，这种能表示随机变量某些方面特征的数就是随机变量的数字特征。
另外我们还注意到许多的重要分布都会含1到3个参数，而这些参数都与数字特征重合或关系密切，因此只要知道分布的类型，通过数字特征就能完全确定分布函数。
由此可见，随机变量的数字特征的研究具有理论上和实际上的重要意义。
通过这章的学习，我理解了随机变量的数学期望、方差的概念，并会运用它们的基本性质计算具体分布的期望、方差；掌握了二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布的数学期望和方差；会根据随机变量X 的概率分布计算其函数()g X 的数学期望[()]E g X ；会根据随机变量(,)X Y 的联合概率分布计算其函数(,)g X Y 的数学期望正[(,)]E g X Y ；理解协方差、相关系数的概念，掌握它们的性质，并会利用这些性质进行计算，了解矩的概念。
下面是我总结出来的本章知识要点：1．数学期望设X 是离散型的随机变量，其概率函数为(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数i iia p∑绝对收敛，则定义X 的数学期望为()i iiE X a p =∑；设X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分()xf x dx+∞-∞⎰绝对可积，则定义X 的数学期望为()()E X xf x dx+∞-∞=⎰．2．随机变量函数的数学期望设X 为离散型随机变量，其概率函数(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数()iiig a p∑绝对收敛，则X 的函数()g X 的数学期望为[()]()i iiE g X g a p =∑设(,)X Y 为二维离散型随机变量，其联合概率函数(,),,1,2,,i j ij P X a Y b p i j ====如果级数(,)i j ijjig a b p ∑∑绝对收敛，则(,)X Y 的函数(,)g X Y 的数学期望为[(,)](,)i j ijjiE g X Y g a b p =∑∑；特别地();()i ij j iji i j i E X a p E Y b p ==∑∑∑∑.设X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分()()g x f x dx+∞-∞⎰绝对收敛，则X 的函数()g X 的数学期望为[()]()()E g X g x f x dx+∞-∞=⎰．设(,)X Y 为二维连续型随机变量，其联合概率密度为(,)f x y ，如果广义积分(,)(,)g x y f x y dxdy+∞+∞-∞-∞⎰⎰绝对收敛，则(,)X Y 的函数(,)g X Y 的数学期望为[(,)](,)(,)E g x y g x y f x y dxdy+∞+∞-∞-∞=⎰⎰；特别地()(,)E x xf x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰, ()(,)E Y yf x y dxdy+∞+∞-∞-∞=⎰⎰.3．数学期望的性质3.1 ()E c c = (其中c 为常数)；3.2 ()()E kX b kE X b +=+ (,k b 为常数)； 3.3 ()()()E X Y E X E Y +=+；3.4 如果X 与相互独立，则()()()E XY E X E Y =. 4．方差与标准差随机变量X 的方差定义为2()[()]D X E X E X =-．计算方差常用下列公式：22()()[()]D X E X E X =-’当X 为离散型随机变量，其概率函数为(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数2(())i iia E X p -∑收敛，则X 的方差为2()(())i iiD X aE X p =-∑；当X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分2(())()x E X f x dx+∞-∞-⎰收敛，则X 的方差为2()(())()D X x E x f x dx+∞-∞=-⎰.随机变量X 的标准差定义为方差()D X 5．方差的性质5.1 ()0D c = (c 是常数)；5.22()()D kX k D X = (k 为常数)； 5.3如果X 与Y 独立，则()()()D X Y D X D Y ±=+.6．协方差设(,)X Y 为二维随机变量，随机变量(,)X Y 的协方差定义为cov(,)[(())(())]X Y E X E X Y E Y =--．计算协方差常用下列公式：cov(,)()()()X Y E XY E X E Y =-．当X Y =时，cov(,)cov(,)()X Y X X D X ==． 协方差具有下列性质：6.1 cov(,)0X c = (c 是常数)； 6.2 cov(,)cov(,)X Y Y X =；6.3 cov(,)cov(,)kX lY kl X Y = (,k l 是常数)； 6.4 1212cov(,)cov(,)cov(,)X X Y X Y X Y +=+ 7．相关系数随机变量(,)X Y 的相关系数定义为XY ρ=相关系数XY ρ反映了随机变量X 与Y 之间线性关系的紧密程度，当||XY ρ越大，X 与Y 之间的线性相关程度越密切，当0XY ρ=时，称X 与Y 不相关．相关系数具有下列性质： 7.1 ||1XY ρ≤；7.2 ||1XY ρ=的充要条件是()1P Y aX b =+=，其中,a b 为常数； 7.3 若随机变量X 与Y 相互独立，则X 与Y 不相关，即0XY ρ=，但由0XY ρ=不能推断X 与Y 独立．7.4下列5个命题是等价的： ． 7.4.1 0XY ρ=；7.4.2 cov(,)0X Y =；7.4.3 ()()()E XY E X E Y =；7.4.4 ()()()D X Y D X D Y +=+)； 7.4.5 ()()()D X Y D X D Y -=+． 利用协方差或相关系数可以计算()()()2cov(,)()()2D X Y D X D Y X Y D X D Y ρ±=+±=+±． 8．原点矩与中心矩随机变量X 的k 阶原点矩定义为()kE X ； 随机变量X 的k 阶中心矩定义为[(())]kE X E X -]； 随机变量(,)X Y 的(,)k l 阶混合原点矩定义为()k lE X Y ； 随机变量(,)X Y 的(,)k l 阶混合中心矩定义为[(())(())]k l E X E X Y E Y --．一阶原点矩是数学期望()E X ；二阶中心矩是方差D(X)；(1,1)阶混合中心矩为协方差cov(,)X Y . 9．常用分布的数字特征9.1当X 服从二项分布(,)B n p 时，(),()(1)E X np D X np p ==-．9.2 当X 服从泊松分布()p λ时，(),()E X D X λλ==，9.3 当X 服从区间(,)a b 上均匀分布时，2()(),()212a b b a E X D X +-==9.4 当X 服从参数为λ的指数分布时，211(),()E X D X λλ==9.5 当X 服从正态分布2(,)N μσ时，2(),()E X D X μσ==．9.6 当(,)X Y 服从二维正态分布221212(,,,,)N μμσσρ时， 211(),()E X D X μσ==；222(),()E Y D Y μσ==；12cov(,),XY X Y ρσσρρ==上面讲了那么多的知识点，看起来很是繁琐，个人认为重点是期望、方差、协方差、相关系数的概念、计算和性质；常用分布的数字特征；利用性质计算随机变量函数的期望。
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概率论与数理统计小论文彩票与概率摘要随机现象无处不在，渗透于日常生活的方方面面和科学技术的各个领域，概率论就是通过研究随机现象及其规律从而指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。
生活中买彩票显示了小概率事件发生的几率之小，抽签与体育比赛赛制的选择用概率体现了公平与不公平，用概率来指导决策，减少错误与失败等等，显示了概率在人们日常生活中越来越重要。
数理统计在人们的生活中也不断的发挥重要的作用，如果没有统计学，人们在收集资料和进行各项的大型的数据收集工作是非常困难的，通过对统计方法的研究，使得我们处理各种数据更加简便，所以统计也是一门很实用的科学，应该受到大家的重视。
关键词：概率彩票偏态原理惯性原理贝叶斯定理机率论或概率论是研究随机性或不确定性等现象的数学。
更精确地说，机率论是用来模拟实验在同一环境下会产生不同结果的情状。
典型的随机实验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌概率论以及轮盘游戏等。
概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
随机现象是相对于决定性现象而言的。
在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。
例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。
随机现象则是指在基本条件不变的情况下，一系列试验或观察会得到不同结果的现象。
每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。
例如，掷一硬币，可能出现正面或反面，在同一工艺条件下生产出的灯泡，其寿命长短参差不齐等等。
随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。
随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。
举个例子：掷一枚硬币，正面和反面出现的概率相等，都是1／2，这是经过上百万次试验取得的理论数据。
但是如果只掷20次，可能正面出现的几率为13／20，则反面出现的几率仅为7／20。
由此可以看出，概率和几率的关系，是整体和具体、理论和实践、战略和战术的关系。
几率随着随机事件次数的增加，会趋向于概率。
彩票是一种以筹集资金为目的发行的，印有号码、图形、文字、面值的，由购买人自愿按一定规则购买并确定是否获取奖励的凭证。
在我国，国家发行的彩票有两种，分别是中国福利彩票和中国体育彩票。
以合法形式、公平原则，重新分配社会的闲散资金，协调社会的矛盾和关系，使彩票具有了一种特殊的地位和价值.假设100人买彩票，奖金100万，可是得到100万的只有一人，他中奖还要缴税，这100万就是买彩票的100人的钱。
打个比方, 第1期的第一个号码开6 第2期的第一个号码又开6--这个可能性有多大? 第3期的第一个号码又开6--这个可能性有多大? 第4期的第一个号码又开6--这个可能性有多大? 第5期的第一个号码又开6--这个可能性有多大? 第6期的第一个号码又开6--这个可能性有多大? .... 地球末日的一期的第一个号码又开6--这个可能性有多大?“下一个赢家就是你！”这句响亮的具有极大蛊惑性的话是大英帝国彩票的广告词。
买一张大英帝国彩票的诱惑有多大呢？只要你花上1英镑，就有可能获得2200万英镑！一点小小的投资竟然可能得到天文数字般的奖金，这没办法不让人动心，很多人都会想：也许真如广告所说，下一个赢家就是我呢！因此，自从1994年9月开始发行到现在，英国已有超过90%的成年人购买过这种彩票，并且也真的有数以百计的人成为百万富翁。
如今在世界各地都流行着类似的游戏，在我国各省各市也发行了各种福利彩票、体育彩票，各地充满诱惑的广告满天飞，而报纸、电视上关于中大奖的幸运儿的报道也热闹非凡，因此吸引了不计其数的人踊跃购买。
很简单，只要花2元的人民币，就可以拥有这么一次尝试的机会，试一下自己的运气。
但一张彩票的中奖机会有多少呢？让我们以英国彩票为例来计算一下。
英国彩票的规则是49选6，即在1至49的49个号码中选6个号码。
买一张彩票，你只需要选六个号、花1英镑而已。
在每一轮，有一个专门的摇奖机随机摇出6个标有数字的小球，如果6个小球的数字都被你选中了，你就获得了头等奖。
可是，当我们计算一下在49个数字中随意组合其中6个数字的方法有多少种时，我们会吓一大跳：从49个数中选6个数的组合有13983816种方法！这就是说，假如你只买了一张彩票，六个号码全对的机会是大约一千四百万分之一，这个数小得已经无法想象，大约相当于澳大利亚的任何一个普通人当上总统的机会。
如果每星期你买50张彩票，你赢得一次大奖的时间约为5000年；即使每星期买1000张彩票，也大致需要270年才一次六个号码全对的机会。
这几乎是单个人力不可为的，获奖仅是我们期盼的偶然而又偶然的事件。
那么为什么总有人能成为幸运儿呢？这是因为参与的人数是极其巨大的，人们总是抱着撞大运的心理去参加。
孰不知，彩民们就在这样的幻想中为彩票公司贡献了巨额的财富。
一般情况下，彩票发行者只拿出回收的全部彩金的45%作为奖金返还，这意味着无论奖金的比例如何分配，无论彩票的销售总量是多少，彩民平均付出的1元钱只能赢得0.45元的回报。
从这个平均值出发，这个游戏是绝对不划算的。
偏态原理所谓偏态，指的是某个指标未开出的期数与该出期数的百分比。
（偏态指数＝未开出天数÷平均开出期数X100%. 经验告诉我们，当某个指标偏态指数达到500％时，我们就可以进行追捧了）很明显，如果抽奖过程是一个完全随机的过程，那么号码分析存在的必要性就很小了，但现实情况并非如此。
大家都见过风景画。
一幅优美的风景画给人以美的享受，它是画家源于自然风景再创造的劳动结晶，但人们都知道，再好的风景画也不是自然风景，它和自然风景有着巨大的差别。
在风景画中，肯定带有画家个人因素的影响。
同一个风景区，不同的画家去创作，会有不同风格的作品问世。
风景画和自然风景之间最本质的区别是：风景画仅仅是人类表现自然风景的一种方式，它可以接近自然风景的某一部分，但它绝对不可能等同于自然风景！如果我们把绝对随机数比作自然风景的话，那么抽奖就如同风景画，它必然要留下人和机器的影响和特征，它必然要受到人类制作随机数水平和技术的影响和制约。
事实上，绝对随机数仅仅是一种理想随机数，是一种理论数据这种情况非常难以达到，只是理论上的一种假设。
事实上，要想在* 机中真正产生随机数是一件非常困难的事情。
实践表明，真正的随机数的产生是极端困难的。
尽管现在电脑技术已非常发达，但也制作不出绝对的随机数，而只能制作出相对随机数———伪随机数。
伪随机数和绝对随机数的关系就如同风景画和自然风景的关系一样。
伪随机数可以接近绝对随机数，可以不断趋向绝对随机数，但伪随机数不可能等于绝对随机数。
所谓伪随机数，并不是假随机数，这里“伪”是指有规律，有特点，有机会，有可以预测和把握的部分和特点：而“随”就是随机性，无规律，无特点（其实这也是一种规律和特点），就是有不易甚至不能把握的部分和特点，伪随机数就是有时遵守有时不遵守一定规则的数码，有时全部遵守而有时全部不遵守一定规则的数码，就是有时可以把握一部分，有时全部无法把握，个别时候可以大部分把握，甚至某次可以全部把握的数码。
遵守规则的程度越高，其伪随机性中“伪”的成分也越高，破译的机会也越多，越容易；反之，其随机性就越高，破译的机会也越少，破译起来也越难甚至无法破译。
无论何种彩票，都属伪随机———相对随机数或组合，都是有规律可循的，都是可以预测的。
你掌握的号码变化规律越多，应用的越好，你的博彩水平也越高，你围特时范围就会越小，准确度越高。
彩票的随机性是作为一个长期趋势表现出来的，长期有多长？这是一个很模糊的概念。
所以，就有限期次来说，彩票表现的恰恰是一种伪随机性。
由于，抽奖机的设置、彩球的制作、彩球的大小、重量、表面光滑程度、*室内各项指标的差异等等人们无法确知的因素，使各个备选号球被摇出的概率在一定时期内表现的并不完全均等，在短期甚至中长期内来看，彩票中奖号码显示出一种或明或隐的偏态，即某些数字或某种类型的数字出现的次数明显多于其它数字或其它类型的数字，虽然从长远来看，它们最终会趋于大致相等，但在短期或中期内，各个号码的中奖概率、各项参数的值都是围绕着理论平均线作上下波动。
偏态分析犹如股市中的短线分析，彩民若能把握稍纵即逝的偏态趋势，就能有意想不到的收获。
如果将备选号码分为数量相同或基本相同的不同类型，则从理论上来说，每种类型的号码在长期内来看，摇出的总次数也应该是基本相等的。
通过多种分类方法，对已经摇出的彩票中奖号码进行统计，然后再根据每种分类方法中彩票号码显现出来的走势，就可以对下面一期或几期彩票的出号可能具有的特点进行预测，如果分类的形式较多，而且都具有较强的科学性和实用性，那么人们就可通过对各项参数进行预测，从而通过各项参数进而比较准确地缩小包围圈、预测下期或下面几期彩票出奖号码的特点或直接* 出一个个具体的号码，从而大提高投彩的准确性，大大提高投彩资金的使用效率。
关于如何利用和抓住偏态的机会，有个实践经验提供参考：观察彩票彩* 十年来的“偏态”参数（1996年以前只有45个号码，96年至2002年第52期是47个号码，2002年第53期至今才是49个号码）：1/2中奖概率：单连出8期3次，双连出8期1次；合数单连出9期2次，合数双连出8期2次；大（25以上为大）连出9期1次，合数大（和数7以上为大）连出10期1次；1/3中奖概率：红波连不出（间隔）19期，绿波连不出18期，蓝波连不出19期；1/5中奖概率：头（01-09为0头，10-19为1头，共分为0、1、2、3、4头）最长间隔34期，1/7中奖概率：段（01-07为1段，08-14为2段，共分为1、2、3、4、5、6、7段）最长间隔46期；1/10中奖概率：尾数最长间隔86期；1/12中奖概率：生肖最长间隔92期。
概率论里有一个“大概率事件必然发生”的理论，以彩票而论，当单连出了8期时，出双就是大概率事件，当波色间隔了17期时，这未出的一波就是大概率事件。
这里需要注意的是，如果我们统计的样本基数不是足够大时，这种概率只是一种可能，没有绝对。
惯性原理由于彩球在质量、形状方面的差异，以及摇奖机的固有特性，使某些奖球中出的机会在短期内大大高于其它的奖球，从而出现所谓的强者恒强的情况：某些奖球最近多次出现，但在下面的几期中还会频繁出现，稍微休息两三期之后，又会强劲登场；某些参数值在近期常常出现，但是人们预测它该出现转折的时候，它就是不转折，还是一路高歌。
惯性原理与偏态原理是相反相成的两方面。
用哲学的话语来说，他们之间即有斗争性又有同一性。
总结以上所述的三个最基本的原理，可以看作是彩票号码分析的一级原理。
从这三个一级原理出发，很多彩经研究者又提出了很多既实用又简洁的预测参数，对各项参数的分析判断，所运用的原理，是一级原理的演绎，所以也可称之为彩票分析的二级原理。