统计学概率论全文(5篇)

第1篇：统计学概率论范文

关键词：经济统计学专业；概率论；应用型本科；教学改革

一、传统教学中存在的问题及原因分析

1.包括概率论在内的传统数学课程，在教学中一般以概念理解，习题解决为教学重点，相对忽视对学生的应用能力的培养。培养学生的逻辑思维能力当然是重要而且必要的，但是如果教学与实际应用完全脱节，学生虽然系统地学习了概率论知识却不知道如何应用，这与当前的应用型本科教育的培养目标是不相符的。所以高校及教师要改变教学理念，在课程设置、教学方法中做出相应的调整。2.关于经济应用型专业的概率论课程教学的一个重要问题是缺乏合适的教材。目前，教师普遍仍然采用的是原有的教材，而不是专门针对经济应用型专业的，教材以概念、定理和习题为主要内容，而涉及的实际应用的例子，特别是关于当前经济问题的例子，是比较少的。教材本身没有应用的特色，不以实际经济应用为导向，教师自然“难为无米之炊”。3.教师的授课方式还是传统方式，虽然加入了多媒体的应用，但仍然是以教师的“一言堂”授课方式为主，教与学的互动相对较少，不能真正引发学生浓厚的学习兴趣，也没有让学生在实际应用中加深印象。同时，对学习效果的评价还是试卷考评的模式。学生只需要掌握书本的知识，面对的仍然是试卷上可能会出的计算题目，而不需要考虑用所学的知识来解决实际问题，更不会考虑会与将来工作实践有任何关系。这样的授课及评价方式与当前培养应用型人才的目标显然是脱节的，需要在授课方式中体现出对实际应用部分的讲解，引领和鼓励学生进行实践应用，并对学生在实际应用中的表现进行考核。

二、解决问题的方法及改革措施

1.思想是行动的准则，要改革当前的教学模式，适应应用型本科教育的要求，首先要做的是要改变传统的教学理念。包括学校、教师、甚至社会和学生的认识，都要做相应的转变，这样的改革才是彻底的、根的，而不是肤浅表面的。只有这几方面统一了认识，才能共同努力，解决问题。传统的教学更强调知识的理论性而相对轻视应用性，不太考虑社会的具体需求，这会造成学生的应用与创新能力和意识不强，与社会需求脱节，这也是国家和院校开始大力提倡培养应用型本科人才的原因所在，强调的是要学以致用。学校与教师应该认识到传统的教学模式并不适应新的教学目标的需求，必须做出调整，而不是墨守成规。学校应该积极地联系社会，了解社会的需求，调整教学模式，使得培养的学生适应社会需求。学生也要自觉提高对自己的要求，不仅要掌握知识的概念、理论和方法，答好试卷，还要追求在实际问题中一试身手，培养应用意识，提高创新能力。经济统计学专业的设置是为了适应当前经济社会发展的需要，培养目标是具有扎实的数学功底和深厚的经济背景，且能够将数学知识灵活应用于解决实际的经济问题的综合性、应用型、创新性的经管类人才。这就为课程的设置和教学的目标提出了要求。特别是传统的基础性课程，要转变观念，适应新的需求。原来的课程设置以概念习题为主，强调数学思维，相对淡化应用性，与解决实际问题还是有很大距离的。学校和教师认识到这些问题，才能努力做出调整，真正做到应用型本科教育。2.在提高了认识水平之后，需要行之有效的方法来达到目标。结合一线教学的经验与体会，提出以下几点具体措施：（1）出版以应用为导向的，适合经济应用型专业的概率论教材。这项工作需要及早提上日程，而教材的撰写可能会需要数学教师与具有经济应用背景的教师合作完成。要在教材的内容和习题中都加入需要用概率知识解决的与当前的经济发展息息相关的实际问题。要完成这样一本优秀的教材其实并非易事，但其意义却是深远的，可以说是经济应用型专业教学改革的第一步，也是关键的一步。（2）在课程的教学过程中，改变教师的“一言堂”模式。可以引入一些“案例”，或“项目”，让学生组成兴趣小组，利用掌握的知识，确实参与到实际问题的处理中，这样既能巩固对知识点的理解，又学以致用，提高学生解决实际问题的能力。相应地，对学生的考评方式也要做调整，从完全的试卷成绩，转变为“试卷+项目考核”的模式。（3）对课程的改革还会遇到很多实际困难，首先是课时数的限制，强调课程的应用性，实际上是提高了对教学的要求，因为应用的前提是扎实地掌握基础知识，也就是说教师和学生对于课程要有更多的投入。另外，教师会受到自身专业的限制，而这种跨学科的问题无疑会提高教学的难度，加大了改革失败的风险。本人的建议是除了正常的概率论课程外，学校可以开设选修课、提高班或假期课程等，作为正常概率论课程的补充，教学形式相对更为自由，特色是应用与创新。而教师的选择可以是“数学+经济”的模式，互为补充，相得益彰。（4）最后要指出的是，不论是传统教学模式还是以应用为导向的教学模式，培养和提高学生的概率思维模式，都是概率论课程的重要培养目标。美国数学家哈尔莫斯曾指出：“定理、证明、概念、定义、理论、公式、方法中的任何一个都不是数学的心脏，只有问题是数学的心脏”。概率思维表现为不断地提出概率问题，分析问题和解决问题。随着科学与实践的不断发展，概率论与其他学科以及实际问题不断地交叉渗透。培养学生的概率思维模式，是要让学生在遇到理论和实际问题时，能够发现潜藏在实际问题中的概率问题，并运用适当的概率理论和方法来解决问题。

参考文献：

[1]徐静.概率论教学中思维品质的培养[J].大学数学,2011,27(05):200-202.

[2]秦新强,赵凤群,赵康,王敏.大学数学实践教学改革的探索[J].中国大学教学,2012,(11):16-17.

[3]张美娟.统计学专业数学基础课程改革的研究[J].教育教学论坛,2015,(40):99-101.

第2篇：统计学概率论范文

关键词：概率论与数理统计；教学设计；实践教学

概率论与数理统计课程是工科数学的重要基础课之一，该课程的基础是概率论，而重点的应用部分是数理统计，学习概率论与数理统计可以培养学生的统计分析能力和实际问题解决的能力.在学生的后续课程中作用重大，而且对于实际问题的解决提供了很好的方法.根据独立学院的办学宗旨，还有学院的特色及学科的不同，我们有针对性的改革了教学体系，培养学生的开放性思维，教学过程坚持“实用型”.在内容深度上，我们的原则是“淡化理论、注重实用”.在内容构架体系上，我们的出发点是实用性和针对性的教学，教学目的就是解决实际问题，今后重点培养学生的数学应用能力.在教学方法上，通过分析问题来建立数学模型.基于以上我总结的经验，得到一些较适用的教学方法，想推荐给大家，下面就给出三个方面进行探讨与讨论，分别包括概率论与数理统计的教学内容及方法、教学设计、教学实验.

1理出课程的重难点，给出恰当的解决方法

概率论与数理统计课程的重点是：随机事件和概率、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、数理统计.难点是：抽象的概念（随机变量的定义，分布函数的定义等）、理论的推导（如全概公式与贝叶斯公式）、解题的方法与技巧（如二维随机变量的边缘分布）、严密的逻辑性（如随机变量矩、协方差和相关系数，要以随机变量的期望、方差为基础）等.解决办法：多以实际例子及概念产生的背景作为铺垫，引出概念，让学生对概念的理解更深入透彻；减少理论推导，多分析解题思路；重点讲解和训练一般的解题技巧和方法；要求学生多做练习，加强基础知识的训练，牢固掌握概率论的基本知识为后面的数理统计服务等.课堂上对学生的学习状态随时关注，根据学习状态确定习题量及其难度.教材内容要取舍得当，根据学生的学习情况调整教学内容，课堂氛围也很重要，教师要调动好课堂气氛.

2巧妙地设计教学环节

教学环节的设计是很重要的，能直接影响我们的教学效果.判断我们上每一节课是否成功，是取决于学生能够接受多少新知识，那么我们就要保证教学环节的流畅、自然.

2.1上好每一章的第一节课

每一学期的第一节课很重要，一个老师上好第一节课可以带领学生入门，能够吸引学生的注意力，激发学生的学习兴趣，充分调动学习的积极性.对于每一章的第一节课也同样重要，首先老师介绍一下这一章要学的所有知识，简单概括本章的重点与难点，还有这一章与前后章节的联系及在这一本书中的地位，学习本章内容所要用到的学习方法，还有本章知识的实际应用等等.上每一章第一节的时候让学生了解这一章要学习的内容，引起学生的学习兴趣.

2.2讲解新知识要生动有趣，贴切实际生活

在17世纪，英国一个叫梅莱的贵族有“一夜暴富与一夜沦为乞丐”的故事，他的两次结果，给出了概率的起源问题.例如我们常用的手机，从收到短信开始计时到收到下一条短信，这其中的等待时间；还有我们任意时刻等待短信的时间；这都是服从指数分布的.还有经常逛商场会遇到抽奖活动，但是顾客的抽奖结果多是“谢谢参与”，这就是古典概型.涉猎高手和小朋友同时射击，听到枪响兔子倒下，我们看到猎人的枪和孩子的枪都冒烟了，那到底是谁射中的兔子？这个问题就是小概率事件原理.这些实例都需要学生对现象进行细致的观察，把生活中的这些问题模型化，从而获取新认识，如果我们能以上面的实例来讲解，从而引出指数分布，古典概型，小概率原理，那么新的概念、定理、公式就更容易理解，学生也更容易接受.采取这样的方式教学，学生的好奇心就很快被教师调动起来，教师也更容易讲授新的知识，学生也能比较容易地理解并掌握新的知识.例如社会保险在我们现实生活中总会提及，我们也都有这样的疑问：保险公司和投保人之间谁是最大的受益者呢？假如n个人向某保险公司购买人身意外保险（按保期一年算），假定投保人在一年内发生意外的概率是0.01，问（1）该保险公司赔付的概率是多少？（2）n多大时以上赔付的概率超过二分之一呢？分析：设“一个人一年内是否发生意外”是一次随机试验，现有n个人参加了这次保险，那么上面的问题就是一个n重的贝努里概型，且假定每个人在一年内发生意外的概率为P=0.01.设Ai={第i个投保人出现意外}，i=1,2,…,n；B={保险公司赔付}，又B=A1+A2+…+An，再根据德摩根率，有P(B)=1-p(B)=1-p(A1A2…An)=1-p(A1)p(A2)…p(An)=1-(1-0.01)n=1-0.99np(B)=1-0.99n≥0.5，有0.99n≤0.5，n≥lg0.5lg0.99≈684.16.由此可见，“概率很小的事件在一次试验中几乎是不发生的”，但是大规模的重复试验发生的概率几乎是1，所以保险公司虽说是会有赔付，但是保险公司还是“受益匪浅”的，基本上是不会亏本的.

3增加实践教学环节

随着计算机的普及还有各种数学软件的开发利用，就有必要在概率论与数理统计课程教学中增加实验教学环节.在概率论与数理统计课程的教学中引入数学实验，对学生的学习兴趣提高有所帮助，而且学生学习数学知识的效率也会提高，帮助学生应用数学知识解决实际问题，培养学生的动手能力.

3.1用数学实验思想，优化教学内容

“数学实验”就是从问题出发，借助计算机，通过学习者亲自设计与动手操作，学习、探索和发现数学规律或运用现有的数学知识分析和解决实际问题的过程.换言之，数学实验就是学习者自主探索数学知识及其实际应用的实践过程.数学实验的目的，就是在数学的学习过程中，通过数学实验改善学生的学习方式和学习过程，从而帮助学生在自主探索和合作交流的过程中理解和掌握基本的数学知识与技能、数学思想和方法，并获得广泛的数学活动经验，有效提高数学学习的能力.

3.2增加数学实验内容，激发学习的创造性

在教学中可讲解简单的例子，让学生发挥想象，自己建立数学模型，利用SPSS软件对此模型求解，再观察分析给出计算结果，这样不仅让学生对课程感兴趣也体现了学生的创造性.随意开设数学实验，给学生锻炼的机会，对于培养学生的创造性是非常有效的.

3.3利用数学软件，提高学生的计算能力

概率论与数理统计中的计算问题可以用数学软件SPSS求解，计算机的发展提供了便利，对于过于繁杂的计算用计算机计算是方便快捷的.将数学实验国家精品课的适当的内容穿插在本课程教学中，以习题课的形式介绍，引导有兴趣的学生自己去尝试.课程组每年定期举办数学建模培训班，利用各种教学软件演示概率论与数理统计的应用方法，在整个教学过程贯穿数学建模的思想与方法.融合数学知识强调应用能力的培养，我独立学院的学生在全国大学生数学建模竞赛活动中取得了优异的成绩，这是难能可贵的.

4结束语

本文从三方面探究了工科概率论与数理统计课程在独立学院的教学方法，通过我对教学方法的探索和改革，对于激发学生学习该课程的兴趣有所帮助，体现该课程的价值让学生充分认识到，让学生自己主动学习.以上三个方面的教学方法，应用在独立学院的概率论与数理统计的课堂教学中，取得了较为不错的教学效果.首先增加了学生学习概率论与数理统计的积极性，其次对于活跃课堂气氛有很大的帮助，再次学生不反感学习概率论与数理统计这门课程，最后也是最重要的一点考核通过率有很大的提高.通过以上改革完善了概率论与数理统计的教学，当然今后教学工作中还有更多新的方法，有待我们进一步实践和探索，不断的完善和提高.

参考文献：

〔1〕秦川．概率论与数理统计（第二版）[M]．长沙：湖南教育出版社，2013.

〔2〕宗序平．概率论与数理统计（第三版）[M]．北京：机械工业出版社，2011.

〔3〕陶伟．概率论与数理统计习题全解[M]．北京：国家行政学院出版社，2008.

〔4〕刘洋，张国辉．工科概率论与数理统计教学方法探究[J]．牡丹江师范学院学报：自然科学版，2013(4).

第3篇：统计学概率论范文

关键词:医学统计学;概率论;本科生;教学改革

一、课程背景

医学统计学是一门以概率论与数理统计为基础，为解决医学实际问题而对医学数据资料的收集、整理、分析、推断进行研究的一门学科［1］。该门课程的特点在于应用概率论等数学知识与医学实际科学问题结合。其主要目标是在随机偶然事件中找出其中潜在的必然性，即随机事件的客观规律性。例如，判断某种新疗法是否对疾病具有显著疗效;不同年龄的病人对某种药物的反应是否一致等问题。医学统计学在20世纪20年代后逐渐成为一门学科，近几十年由于电子计算机的飞速发展，极大地促进了医学统计学在医学研究领域中的应用。目前医学统计学在医学研究与数据分析领域得到极广的应用。可以说，没有医学统计，就没有医学科学研究。统计在医学研究领域已经成为一种基础技能，因此目前国内高校大多数医学相关专业都开设了医学统计学课程。对于学生来说，掌握医学统计这项重要技能对于今后的工作或者继续深造都至关重要。所有统计都是基于概率论基础的，统计推断的基本思想是基于小概率事件在单次试验中不可能发生的原则。采用类似反证法的思想，首先假定0假设，然后基于概率论计算事件的发生概率，如果该事件是小概率事件，则认为对应显著性水平上0假设不成立。该过程设计较多的概率论知识，而医学相关专业学生缺乏概率论学习的系统性，难以理解统计学基础原理部分。根据学生学习情况反馈，医学统计学在医学类相关专业学生中属于学习较为困难的科目［2］。因此，相对于统计学与数理统计等专业课程，医学统计学更多地侧重于统计方法的介绍，着重了解各种现有统计方法，如T检验、F检验，相关分析等的适用范围与具体操作。

二、教学问题分析

那么概率论等数学基础的缺失对于学生学习医学统计学是否会造成影响呢?为解决这个问题，我们设计了一项教学试验进行验证，试验流程如右图所示。试验对象为贵州大学医学院护理学专业大二学生，共49人。在第一次教学课程时发放概率论试卷，对学生当前概率论知识水平进行简单测试，为保证试验的双盲，对试卷进行封存处理。在所有教学课程完毕，期末成绩出来之后对概率论试卷进行批改。然后统计学生的概率论知识水平，这里采用偏相关分析概率论分数与医学统计学分数是否存在显著相关，其余非数学类课程平均成绩作为协变量放入用于排除学生个体因素，例如学习努力程度等的干扰。统计分析后发现医学院护理学学生医学统计学分数与概率论分数呈显著正相关(p＜0．05)。值得注意的是，医学统计学试卷分为理论部分与上机操作部分，学生概率论分数与上机操作部分总分也呈显著正相关(p＜0．05)。这部分试验结果显示学生本身的概率论基础知识水平会极大地影响后续医学统计学课程的学习效果，值得注意的是概率论基础知识水平不仅影响了医学统计学理论课程的学习，在看似不相关的上机实践操作中也产生了显著影响。这可能与学生理论学习过程中由于基础知识不足而对本门课的学习信心产生了影响有关。

三、教学改革方案

基于目前医学统计学教学存在的问题，现提出以下三个方面的教学改革措施:教学内容、教学模式、考核方式。

(一)教学内容1．增强基础数学内容教学从本门课的教学数据分析上可以看出，概率论等基础数学知识水平对医学统计学的学习具有显著影响。但是医学相关专业的课程安排有其特殊性，课程较多。在此基础上增加概率论等数学基础课程会进一步加重学生学习负担，导致整体学习效果的下降。因此，本论文提出在医学统计学教学过程中应进一步加强数学基础内容的教学，如古典概率、概率密度函数、大数定律、中心极限定律等内容，在相关课程开始之前安排对于基础数学内容的教学。2．理论教学深入浅出，增强学生学习信心从教学数据的分析中，我们同时发现医学统计学实践操作部分的学习效果也与学生数学基础水平相关。而实践操作部分教学内容实际是不需要数学基础知识的。这提示学生数学基础水平的欠缺可能导致了对医学统计学理论知识学习的畏难情绪，从而对整门课程学习的信心不足，导致对全部课程学习效果的降低。因此，本文提出在医学统计学教学过程中对理论教学内容的进一步淡化，但该部分的淡化并不意味着对理论推导过程的不重视，而是对理论知识的深入浅出，尽可能地用通俗易懂的实例来进行教学，而不是大段的公式推导，例如，统计推断的过程可以采用和数学定理推导中的反证法进行类比的方式，如下表所示，而不强调统计推断的数学推导过程。让学生简单理解其思想即可，不强求学生完全理解其背后的数学原理。

(二)教学模式理论实践结合。针对学生反映的理论学习困难的问题，本文提出理论与实践结合的教学模式。医学统计学数学理论性较强，但同时具有较强的实践性。在理论与实践相结合的教学模式下，让学生明白理论如何应用于实践。将教学地点从教室转变到机房，每次教学前半学时进行理论课程教学，后半学时进行上机操作，保证每节课的教学流程都是从理论到实践。例如，单样本T检验的教学，前半课时进行T分布、T检验，以及单样本T检验的理论教学，后半学时提出实际医学问题，如护理学学生进行医学统计学学习时脉搏频率与标准脉搏频率是否存在显著差异。让学生明白如何应用统计学原理解决医学实际问题，提升学生学习兴趣，增强学生教学参与度。

(三)考核方式1．淡化对统计学理论的考核医学统计学具有其特殊的课程背景，学习该门课程的主要目的是为了解决学生今后工作科研过程中的实际问题，那么在进行考核时更应该强调对统计学方法的应用，同时淡化对统计学理论的考核。对于学生而言，其考核要点应该侧重于统计学方法的适用问题，即该方法能够用于解决哪一类的医学实际问题;统计学方法的适用条件，例如，双样本T检验需要两组样本数据呈正态分布;统计学软件的使用，例如，对SPSS或者R软件的应用等。让学生学习完该门课程后能够直面工作科研中遇到的实际医学问题。2．考核学生“提出问题”的能力传统医学统计学课程主要提升学生解决问题的能力，然而在实际教学过程中这种解决问题的能力被过度强调。学生对于所学知识的应用是一种被动式的，遇到实际问题的时候才会去思考到底用哪种统计学方法，对知识应用的场景有限。为此本文提出锻炼学生“提出问题”的能力，让学生在进行知识学习之后进一步思考所学知识该怎么运用，能够解决哪些实际问题。在作业考核时不再限定学生的作业题目，例如，在学习完双样本T检验课程之后，布置作业提出3个能够采用双样本T检验解决的实际医学问题，自行收集或者编造数据，然后采用统计学软件中的双样本T检验分析问题。让学生对于知识的应用由原来的“被动式”变为“主动式”，自行寻找知识应用的场景，并且培养学生“提出问题”的能力同时能够锻炼学生的创新思维。在今后的科研工作中，学生能融会自己所学的各类知识解决实际问题。综上所述，医学统计学课程有其特殊的教学背景，对于医学相关专业学生，其复杂的数学理论基础是学习过程中的一大难点，本文从不同方面提出了部分改革方案，但仍存在考虑不足的情况，在今后的教学实践中再逐渐完善并提出更加可行的方案。

参考文献:

［1］贾月辉，祁艳波，韩云峰，谢志平，葛杰．基于“应用与实践能力”培养的《医学统计学》教学实践［J］．继续医学教育，2020，34(03):30-31．

［2］冯旭，李宏革，潘秀丹，彭欣，王会新．临床医学专业本科生医学统计学学习现状及需求调查［J］．卫生职业教育，2020，38(03):113-114．

第4篇：统计学概率论范文

关键词:数据挖掘;概率论;数理统计;统计学

0引言

概率论与数理统计是数据统计中采用的技术，但其在数据挖掘中也具有十分重要的作用。数据挖掘作为一门新兴科学，它是从大量、不完全、离散等特征的数据中，对其进行整理，提取隐含在这些数据中有意义、新颖、具有统一特征、有用的数据，为人们的决策提供数据支持服务，是分析解决各类实际问题的可靠手段。数据挖掘主要是采用计算机技术、高级算法来实现对复杂数据、非线性结构的数据进行处理，来探究数据之间的内在联系，进而发现数据内部存在的规律，为用户提供信息决策服务。

1统计学与数据挖掘的关系

统计学主要是研究数据统计原理与方法的科学，包括数理统计与概率论等主要内容，主要是研究数据的搜集、整理与分析，并结合数据整理的资源，对事物进行整体的推断，主要利用数据统计与概率论的原理对数据中的各个属性进行统计与分析，进而找出数据自己的规律，在统计学的分析方法中主要有方差分析、相关分析、主成分分析与回归分析等方法。数据挖掘主要是对大量的数据进行分析、总结、深度挖掘，进而找出数据之间的规律，并将这些新规律运用到现实中，例如对学生的学习成绩进行挖掘分析，进而找出学生在学习过程中存在的问题，进而能够形成学生的学习轨迹。1)统计学与数据挖掘的手段与目标相同，都是在庞杂的数据中提取数据的结构特征，分析数据之间存在的内在联系与特征。2)数据挖掘是统计学发展的一个重要方向，它也为统计学的发展提供了一个全新的研究方法与数据处理的方法，而且数据挖掘比统计学传统的数据分析方法更具有代表性。3)数据挖掘并不仅是统计学分析的重要内容，而在统计学的思想与数据处理的方法中也得到了广泛的应用，例如运用到数据库技术、智能处理技术、机器学习等技术。4)统计学与概率论作为数据挖掘的一种成熟的、应用广泛的技术，将会促进数据挖掘向更深层次的范围发展，提高数据挖掘的效率。

2统计学在数据挖掘中的应用

2．1概率分析网(PLN)

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是数据挖掘算法中常用的方法之一，它是由一系列称为数据节点组成的网状结构，形成一个复杂的数据组成形式，通过调整各个网络节点，采用输入、输出的权－值的非线性数据处理方式，达到对数据进行分析的目的。在数据挖掘时，往往会出现一些定量数据与定性数据、质的数据与量的数据等混合在一起，以及一些数据缺失的情况，这就需要采用统计学中的相关数据处理技术与数据挖掘技术结合在一起，共同探究大量数据中存在的规律。概率分析网(PLN)在数据挖掘中的应用，主要体现在解决数据的模式识别、非线性回归的数据优化处理等数据运用与处理等方面，可以对一些复杂的数据进行处理，对分析定性数据与定量数据具有十分重要的作用。PLN网络主要基于概率逻辑的神经网络基础上，并采用复杂数据计算的方式，同时它也是在传统权－阈值神经网络(BP学习算法)的基础上而提出的算法，在数据处理的过程中，它的学习速度比相同问题的BP算法的学习速度快百倍，而且准确率也比较高，充分说明概率分析网络(PLN)在一些性能上总是比权－阈值网络的计算性能要快。在具体应用中，由于神经网络节点构造的特殊性，也具有很强的随机性，在具体的运用中具有多种可变性，需要采用多种数据分析工具进行处理，例如马尔科夫链(Markov)等工具对PLN网络中的数据进行定量分析，对大量的非线性数据进行统一分析与综合，然后通过研究神经网络各个状态之间的数据转移概率与数据收敛的情况来分析数据之间的内在联系，进而确定数据变化的规律，还可以在不确定数据网络转移矩阵变化的状态下，采用统计模拟工具对数据进行分析，求出数据的平均收敛补长的变异结果，进而分析出数据的变化规律。

2．2贝叶斯网络在数据挖掘中的运用

一个完整的数据挖掘过程，需要对数据进行清理、转换、可视化处理等一系列的过程，然后通过检验分析数据挖掘的结果是否正确，在这个过程中，就需要用到决策树、人工神经网络、贝叶斯算法等算法，来分析这些数据之间存在的内在联系与逻辑关系，然后通过数据挖掘技术，将其结果可视化的展示出来。在早期，贝叶斯网络就成功地应用于专家系统与机器学习中，解决不同结构中数据之间的连接问题，成为表示不确定性专家知识与数据推理的一种数据变化方法，特别是随着贝叶斯网络在机器学习中的运用与研究，而概率论、数理统计与数据挖掘之间紧密的联系，是贝叶斯网络成为人们研究机器学习的重要数据处理方法，而且贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无环图，能够快速地对大数据进行分析，总结出大量数据之间的逻辑关系，采用贝叶斯网络的数据无序图，可以将数据的概率图模型与变量之间的关系结合在一起，便于运用联合概率分布(物理的或贝叶斯的)的方式处理这些复杂数据之间的逻辑关系，并采用多种逻辑算法，进而能够应用贝叶斯定理的学习与统计判断功能，达到对无序数据的预测、分析与聚类处理等数据挖掘任务。当样本数据不安全或者不确定时，或者数据中存在着质的数据与量的数据等不确定性数据，除了少数特例外，在采用贝叶斯法处理数据时，一般要借助于近似方法，探究不同数据内在的联系，来完成数据处理的过程。

2．3概率进化算法(PMEA)在数据挖掘中的应用

遗传算法(GeneticAnalysis，GA)是数据挖掘算法中常用的一种方法，也是在一些数据处理中经常用到的一种算法，它对数据的处理主要是基于人工选择和交叉、变异、重组等数据处理优化的方法，来完成数据挖掘的过程，GA通过对大量的非线性的数据构造块中的数据进行清洗、处理，然后进行选择和重组操作，形成新的数据块结构，然后通过遗传、再生和混合来形成更好的数据块，直到完成数据结构的优化，进而得出数据的最优解，但是在实际操作的过程中，由于数据的重组常常导致数据块被破坏，采用传统的算法就不能有效地对数据进行处理，导致遗传算法达到了局部优化或者早熟，不能有效地完成数据处理，这种数据块的破坏称为连锁(Linkage)问题。为了解决这个问题，就需要从优选的数据集合中提取有效的信息来代替数据重组，并提出数据的概率分布来确定新的解法，进而实现了算法的连锁学习，如果将这种解决方法运用到数据挖掘中，就能够解决一系列复杂的问题，这就是概率进化算法(PMEA)的形成思想与理论依据，还可以采用压缩遗传算法运用到概率进化算法中，扩展数据的解析模型，以降低算法的复杂性，提高数据处理的效率。但是，如何有效地将数据处理中存在问题的预先知识引入到PMEA算法中，解决数据连锁学习过程中存在的问题，使得数据挖掘的结果更加快速与精确，是概率进化算法的关键问题。同时，在概率进化算法中如何有效地选择数据群体的参数，如群体的规模、数据的选择机制与比例等，都是概率进化算法需要处理的热点问题之一。

3数据挖掘为数理统计与概率论提供了新的研究方向

数理统计与概率论的发展往往都是来自于实际数据处理的需要，也是结合人们的需求，来探究大量数据之间的规律。随着当前社会海量数据的发展，数据挖掘成为处理当前海量数据的重要手段，也是复杂数据有效处理的方式之一，当待处理的数据单位已经以GB或TB为单位进行计算时，而且数据也会变得更加复杂，如果采用现有的数据集统计分析的方法来处理数据，处理的效率就会比较低下，不仅现有的数据统计方法不能满足数据处理的要求，不能提高数据处理的效率，在统计理论的研究方面，也不能满足要求。主要原因数据处理过程中的基础“总体”和“样本”的选择在发生变化，是否能满足数据处理的要求为前提，重要原因是在海量的数据面前很难对数据的样本与总体进行准确的定义，而且数据的变化也是多样性的，大样本的数据渐近性质是否与提前的预测相同，如果数据量选择太大，传统的统计方法就很难真实地反映出数据的特征，而且统计假设检验使用的小概率原理不能适合大数据样本的应用。由于假定的小概率事件在具体的数据测试中是够能够满足要求，主要原因是处理数据的样本较小，但是如果数据量增加到一定的范围后，数据在处理中出现的多变性就比较多。因此，采用数据挖掘技术就能够很好地解决这一问题。在统计学中加入数据挖掘的研究，将会有效促进统计学的发展，对数据挖掘与统计方法的结合进行研究，可以有效提高数据挖掘的准确型，使统计方法适应数据量的变化，也能够提高数据处理的效果。

4结语

在信息化、数字化、网络化、智能化高速发展的今天，传统数理统计分析单独应用的范围会变得狭窄，大数据、人工智能等技术需要的是对海量大数据的综合处理和挖掘能力。数理统计与概率论在数据挖掘中的应用，对数据挖掘的发展具有十分重要的作用，它对处理数据、分析数据的效果也十分明显。将数据统计与概率论的思想融入到数据挖掘中，有利于指导实际数据挖掘工作，提升数据挖掘的精确度，也能够提高数据挖掘质量，为未来的数据挖掘提供了新的思路。

参考文献:

［1］林琳．浅议在数据挖掘中应用抽样技术［1］．江苏统计，2014(6)．

［2］牛力．数据挖掘中的统计分析技术应用研究［J］．广西师范大学学报，2015(12)．

［3］何清华，肖人彬，师汉民．蚂蚁算法在机构同构判定中的实现［J］．模式识别与人工智能，2016(4)．

第5篇：统计学概率论范文

关键词：概率统计系列课程；教学设计；专业实习；应用能力

高等教育的核心是培养学生的实践能力和创新意识。在概率论与数理统计系列课程的教学过程中，我们从改革课程体系、教学计划、教学方法、考试方法及人才培养模式等方面进行了深入的研究和全面的实践。

1建立概率论与数理统计系列课程新体系

该系列课程包括数学与应用数学专业8门课和统计学专业22门课。数学与应用数学专业按主干课、必修课、选修课建立三维立体的课程体系结构。主干课概率论旨在加强基本理论；必修课数理统计注重基本技能训练，另外6门选修课以基本理论和应用为主，分为2个模块：模块一（包含多元分析、回归分析、统计分析与软件、试验设计等）重点培养学生的实际应用能力；模块二（包含测度论、随机过程等）主要为继续深造夯实理论基础。统计学专业按三个方向（一般统计、经济统计和生物统计）构建课程体系形成三个模块。

2推进教学改革，探索课堂教学的新模式、新手段

课堂教学新模式即引导学生大胆质疑、深入探索的讨论式[1]。有的教学内容按照“提出问题和质疑—进行观察和实验—收集整理资料—提出假设和猜想—进行统计推断—得到合理统计结论”这一过程组织教学。这样使学生不是仅停留在承认和接受科学的结论，而是再现已知知识的思维过程，但又不是简单重复。该教学模式得到学生的充分肯定。在采取无记名问卷调查中，有92%的学生认为这种方法教学效果好。学生高琼认为：“这种教学方法最重要的是教会我们获得知识的方法，而不仅仅是知识本身，这就是授之以鱼和授之以渔的区别。”教学手段采用多媒体辅助教学软件，受到学生的普遍欢迎。

3实施教学、科研、专业实习三位一体的人才培养模式

在强化基础理论、拓宽知识面的基础上，一是突出“学以致用”，培养和提高学生的应用能力和创新意识，把组织学生开展科研活动贯穿教学全过程。如指导学生撰写课程论文，召开学生课程论文报告会，调动学生学习和开展科研的积极性。大二、大三年级就有四分之一的学生申请科研立项，一改过去数学专业科研立项较少的状况。学生在国内期刊上发表的专业论文篇数增多，其中，有不少学生获得在校大学生优秀科研成果奖。由于学生科研突出，学校增加了毕业年级保送研究生名额，毕业年级有不少学生被评为学校“科研之星”，课题负责人被评为学校“科研园丁”，报考及被录取为概率论与数理统计专业和社会经济统计专业的研究生人数都有大幅度提高。二是培养过程突出实践性，注重统计基本技能训练，使课堂教学与专业实习紧密结合，与工厂、企业广泛联系，建立统计学专业的实习基地，与一些大型企事业单位签订专业实习基地协议，建立实践教学体系。

4改革考试方法，注意考查学生分析问题和解决问题的能力

根据不同课程的特点，除闭卷考试外，有的课程还采用开卷考试的方法，由学生自己选题，联系实际以论文形式做出解答。学生的选题涉及工业、农业、经济、教育、体育等各个方面。有的学生深有感触地说：“认真写一篇课程论文得到的收获胜过参加一次闭卷考试，因为写论文把所学知识用活了。”一些学生深有感触，认为：“用论文代替考试是一种很好的方法，过去在复习备考时总是想老师会考哪些题目、哪些定理、哪些公式，而写论文时，则会主动去查阅相关知识来完成此篇论文，同样是考试，学生对待的方法却不同，一种是被动，一种则是主动。”

5积极建设非师范统计学专业，进一步完善统计学专业教学计划

在概率论与数理统计系列课程教学中，我们更加明确了“学习知识、培养能力、激励创新、提高素质”的人才成长规律，按照“厚基础、宽口径、重素质”的原则制订了统计学专业教学计划，正确处理基础知识和实际应用之间的关系，及时组织统计专业青年教师讨论班，克服专业教师知识面不足的困难，切实保证本科生教学质量。与此同时，我们将建立的统计学专业概率论与数理统计课程体系与结构，也在数学与应用数学本科专业教学计划中进行推广和应用，都取得了良好的教学效果。

6编写教材，制作多媒体辅助教学软件，加强统计应用研究

我们积极编写一部分概率论与数理统计系列课程教材，制作了“概率论与数理统计”多媒体辅助教学软件，应用计算机知识和多媒体辅助教学软件，使得传统教学无法完成的统计实验得到实现，解决了教材中许多无法计算的难题，减少了推导时间，使学生能有更多的精力学习数理统计的基本知识和原理。为了本科统计学专业教学研究的需要，我们在进行统计理论研究时，加强了统计应用的研究。在培养学生应用能力的同时，教师在应用方面的科研能力也得到很大提高，成效显著。

7努力开展非师范统计学专业实习的探讨与实践

高等教育的核心是培养学生的应用能力和创新意识[2]。专业实习是非师范本科专业人才培养计划的主要教学环节。通过专业实习巩固和拓宽所学的专业知识，培养学生的社会实践能力和综合应用能力。

7.1统计学专业实习面临的困难

首先，实习单位难找。政府部门缩编，企事业单位“减员增效”等措施客观上增加了实习接收单位的难度。其次，实习基地挂牌难。统计学专业的实习单位很少有师范专业的毕业生，实习单位有的同志对师范院校办统计学专业持怀疑态度，实习基地挂牌程序复杂、要求高。为了搞好专业实习，必须克服所面临的困难，调整专业实习原则和实习方式。

7.2实习基地建设遵循的原则

第一，有效性。学生通过专业实习将课堂上学到的理论知识用于解决实际问题，即在培养学生的实践能力方面是有效的。第二，互惠互利性。要充分利用我校的科技、教学、人才、文化、信息、资源等优势，帮助实习基地培养建设人才。第三，系统性。实习基地能将课堂上学习到的主要理论知识和方法应用于实践，形成综合的统计应用能力。第四，充分性。目前，我国的统计还没有引起企事业的足够重视，因此，选择实习基地要充分利用我们的专业知识优势为实习单位做出贡献。

7.3专业实习方式的探索

（1）结合横向的科研项目，开展专业实习。（2）结合实习单位任务开展专业实习。（3）利用专业优势开展专业实习。（4）选题整合进行分组。根据联系的实习单位和任务，实习带队教师给出选题原则，由学生自主选题，按选题方向相近的原则进行分组。在小组内充分讨论，形成小组的选题和技术路线。（5）拟订实习方案。无论在企业或事业单位进行实习，都要拟定实习方案。指导教师对方案的可行性、完整性、现代统计方法的可用性、科学性等方面要进行严格审查，对涉及的调查问卷更要从严把关，务求完整。（6）撰写实习报告。在小组成员共享实习成果的基础上，要求学生个人独立进行统计分析，鼓励学生运用统计软件上机实践，鼓励学生发表自己独特的见解。最后，指导教师根据选题的理论意义和实用价值、统计方法的科学性，以及统计结论的合理性、内容的逻辑性、文字流畅程度和实习表现等方面综合给出学生的实习成绩。

7.4对深化专业实习的几点意见

（1）建立统计实验室。学校本科教学水平有力推动了统计专业设施建设，学校划拨专项资金建立统计实验室。学生积极参与学校科研立项，利用统计实验室开展课题研究。（2）为专业必修课程如抽样调查、方差分析、试验设计、多元统计分析、实用回归分析等设置“课程设计”“课程论文”等内容，要求学生运用相应课程中的理论和方法解决实际问题与课程中特定的模拟问题[3]。（3）重视“统计分析软件”课程和实验，使学生在系统掌握统计理论和方法的基础上，了解统计电子化的现状，提高学生灵活地运用这些软件解决实习问题的能力。建立概率论与数理统计系列课程新体系，不断推进教学改革，探索课堂教学的新模式、新手段。实施教学、科研、专业实习三位一体的人才培养模式，把组织学生开展科研活动贯穿教学全过程。使课堂教学与专业实习紧密结合，指导学生撰写课程论文，召开课程论文报告会，调动和激发了学生学习和科研的积极性，培养和锻炼了学生分析问题和解决问题的实际能力。综上所述，概率论与数理统计系列课程的教学，对学生应用能力的培养和提高起到十分重要的作用。

参考文献

[1]王道俊,郭文安.教育学[M].北京:人民教育出版社,2016.

[2]谢安邦.高等教育学[M].北京:高等教育出版社,1999.