概率统计学习指导精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇概率统计学习指导，期待它们能激发您的灵感。

篇1

教材是教师教学和学生学习的主要依据,是体现教学内容和教学要求的知识载体,贯穿整个教学过程。国内现有《生物统计学》及相关教材有20余种,每本教材都有自己的特点和针对领域,有的还附有相关统计软件知识的介绍和应用[2～4]。河南师范大学生命科学学院是较早开设生物统计学课程的高校之一。开设之初是选修课,没有固定的教材,教师将主要讲授内容以讲义的形式发给学生,重点介绍常用的统计学原理和生物统计学的方法,所选案例亦是生物学试验中常见的。随着培养方案的完善和专业设置的调整,1997年该课程调整为全院必修课。目前,是我院生物科学专业的专业必修课,是生物技术专业和水产养殖专业的专业限选课。在多年的教学过程中,随着生物学的发展和统计软件的应用,该课程的教材也从讲义到科学出版社四版《生物统计学》及其配套的《生物统计学学习指导》[1,5～8]。笔者就四版教材建设中的体会与实践进行分析。

1《生物统计学》(第一版)

统计学是以概率论为基础的,因而生物统计学必然与抽象复杂的数学知识相联系。生物统计学的理论性和实践性均较强,而且涉及的内容、公式和抽象概念较多,需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,但由于生物学科的特点,生物统计学相对应于概率论与数理统计是“拿来主义”,一般不过多讨论其数学原理,而是在简单介绍统计原理的基础上重点介绍具体分析方法的应用。教学组在多年教学实践工作的基础上,1997年在科学出版社出版的《生物统计学》[5]就充分体现了这个特点。书中内容主要侧重于各种统计方法的应用,在统计原理方面,一般只作概念上的介绍和公式的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,其目的主要是为让读者不但对统计学原理有较全面的了解,更重要的是结合实例了解和掌握各种常用统计方法。在内容的编排上,全书共分十二章,概括起来主要有五个方面:第一章至第三章介绍统计和概率的基础知识,包括生物统计学的概念和内容、数据的搜集与整理、平均数和变异数的计算、概率和概率分布等;第四章、第五章介绍统计推断,包括样本平均数的检验、样本频数的检验、方差同质性检验、非参数检验和检验;第六章至第九章介绍统计分析方法,主要内容有方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多元回归与相关分析、逐步回归分析、多项式回归、协方差分析;第十章、第十一章介绍抽样与试验设计,主要包括抽样误差估计、抽样方法、抽样方案制订及常见的试验设计如对比设计、随机区组设计、正交设计及其相应的统计分析方法;第十二章对多元统计分析进行了简单介绍。每章都附有一定数量的思考练习题,供读者参考。

2《生物统计学》(第二版)

根据教学安排和生物统计学应用的需要,在教材使用反馈意见的基础上《生物统计学》(第二版)[6]于2000年在科学出版社出版。与第一版相比,各章节做了大幅度调整,将全书分为十四章,补充了拉丁方设计和裂区设计两种试验设计方法,将抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析放在了可直线化的非线性回归分析之后进行介绍,使章节编排体系更符合读者学习的要求。第一章至第三章分是基础理论,包括概论、试验资料的整理与特征数的计算及概率与概率分布。第四章至第六章介绍了具体的统计分析方法,分别是统计推断、检验和方差分析。第七章、第八章主要介绍试验设计的相关内容,包括抽样原理与方法、常用试验设计及统计分析。前面所涉及的统计分析内容主要是针对一个变量而言,之后的章节则主要介绍两个及多个变量的分析方法,第九章、第十章是关于一元回归和相关的内容,分别是直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析。第十一章至第十四章介绍了协方差分析、多元回归与多元相关分析、多项式回归分析和多元统计分析简介。书中增加了对全文关键词汇和术语的索引,并在书后附上了各章部分思考练习题的答案。在例题上进行了重新编排,以使所选例题更能反映本章的内容且便于读者的学习和理解。

3《生物统计学》(第三版)

为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养的要示,在第一版、第二版的基础上,对教材内容重新进行了编排、审核并增加了部分内容,于2005年在科学出版社出版《生物统计学》(第三版)[7],并被列为21世纪高等院校生物科学系列教材。与之前相比,此版教材突出了以下3个特点:(1)内容丰富:增加了平衡不完全区组设计、倒数函数曲线、通径分析等内容;(2)编排科学:全书分解为十六章,各章节的安排更加注重了内容的循序渐进,并在每章之首增加了本章提要,总结该章节的主要内容,并列出了难点和重点;(3)针对性强:内容突出了本教材主要作为生物学专业教材这个重点,所选例题均为均为生物学试验中的案例。另外,随着计算机统计软件的发展和应用,统计软件是在统计学研究中必不可少的应用工具。目前的统计学软件,相关的统计分析方法及术语多以英文形式给出,只有掌握了相关术语的英文表达,才能更好地应用软件,否则只会导致统计分析的误用。在此版的修订中,对主要概念和术语增加了英文标注,并重新编排了中英文对照索引,以便于学习和检索。此版还对统计分析中学生易引起歧义的内容进行了修订,例如,方差分析是统计学常用的分析方法之一,对方差分析基本原理的理解是正确运用方差分析的前提。在教学中,要求学生正确理解方差分析中的处理数和组内重复数的含义和统计学意义。原来的教材中,例题中的处理数k和每处理下的重复数n的数量值是一样的,这样学生学习起来容易产生混淆,在这次修订中对例题进行了更换,以使学生很容易掌握n、k的含义及特征。

4《生物统计学》(第四版)

为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养对生物统计学教材的要求,在本书前三版的基础上,按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则对全书内容重新进行了精简和编排,于2008年出版《生物统计学》(第四版)[1],并被教育部列为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。与前三版相比,本书具有以下特点:(1)突出以本科教学为重点,注重与多数高校生物类专业目前生物统计教学要求的适应,精简了多元统计分析等部分较深的内容和平衡不完全区组设计、拉丁方设计、非参数检验等不常用的内容,将全书缩编为十四章。教材内容更侧重于各种统计方法的应用,而对复杂的统计原理只做概念上的介绍和公式的简单推导,目的是让读者在全面了解统计学原理的基础上,结合实例了解和掌握各种常用统计方法。(2)根据生命科学研究的发展和要求不断进行补充和调整教材内容,在内容结构安排方面,对全书各章节进行了部分调整,将直线回归与相关分析、可直线性的非线性回归分析放在抽样原理与方法和试验设计的前面,以使本书更加系统,便于本课程基本内容的教学。生物统计学分为统计分析和试验设计两大部分内容。此版教材在介绍统计学的基本理论之后,全面介绍各种常用的统计分析方法,然后是试验设计的内容。各章节安排循序渐进,具有一定的深度和广度。(3)更换和调整了部分例题和习题,对部分表达不甚清晰的部分进行了修订。在选用例题时,选择生物学各个分支典型例子,并着重突出生物专业及相关专业教材的重点。同时在各章后附上重新编排思考练习题,教材最后附上中英对照索引,以便于学习和检索。(4)为了进一步帮助读者理解和学习此版教材的内容,提高学生自学能力,配合本书编写了《生物统计学学习指导》一书,以利于学生加强课后实践练习,实现《生物统计学》教材的立体化。

5《生物统计学学习指导》

生物统计学是一门实用性很强的工具性课程。学习生物统计学需要举一反三,既要对生物统计学的基本概念、基本内容有较熟悉的理解和掌握,也要通过例题学习了解不同统计问题的解题思路和解题方法,更要通过习题练习来熟练掌握这些方法。因此,编写一本与《生物统计学》教材配套的学习指导书就显得十分必要。由于课时的限制,课堂讲授仅限于基本的统计问题和部分扩展性知识,用于介绍和解析各种统计方法的例题也只能选择少部分经典例,这就不可避免地会使一些问题得不到细致分析,部分内容的叙述和公式推导也不够深入。此外,前版教材虽然在书后附有各章习题的答案,但也仅是简单的参考答案,而没有详细的解题分析和解题过程。

篇2

【关键词】 数形结合；高职；概率统计；妙用

一、数形结合思想在高职概率统计学习中的重要作用

在现代高职院校的教学中，数学课程是学习其他所有课程的基础. 在数学课程教学的过程中，教师应根据学生的认知能力和接收能力进行教学. 但是由于数学课程中，多数是公式和概念，特别是对于概率统计问题的学习，学生学习起来比较困难，且枯燥乏味，而将数形结合思想在学习中的应用后，学生的思维逻辑得到了培养. 数形结合思想作为高职学院中一种重要的学习方式. 其能将抽象的数学形式和数量关系与具体的图像结合在一起，将形象思维和抽象思维结合运用，通过“形”来表明数量的关系，通过“数”对形的本质进行描述. 运用这种思想不仅可以让概率统计课程由复杂变得简单，由抽象变得具体. 数形结合思想不仅使代数的优势得到充分的发挥，而且使图形的直观性得到充分的利用，从不同的角度进行深入的分析，对学生的思维方式的养成有很大的帮助.

二、数形结合思想在高职概率统计学习中的妙用

（一）文氏图在高职概率统计学习中的妙用

在概率论中，随机事件可使用集合的方式表示，同时因事件间的运算和关系与集合间的运算和关系较为相似，所以可以运行文氏图的方式对事件关系进行理解，能够让事件关系清晰明了，有利于问题的分析，将概率事件更加简单化，利用文氏图的方式对事件的概率进行计算比推导公式计算的方式更简单和直观，并且不容易出现错误.

例1 在某高校宿舍住着若干名同学，其中一人是杭州人，一人是辽宁人，两人的北方人，其中两人主修社会心理学，三人主修政治法律学，假如在该宿舍中涉及了以上介绍的所有同学，那么该宿舍最多可能有几个人？最少可能有几个人？

（三）概率密度曲线的妙用

随机变量的连续型概率密度函数是对这个随机变量的输出值在某一个确定的取值点范围内的可能性函数进行描述. 而随机变量的某范围内取值概率即是该密度函数在此范围内的积分. 因此，利用随机变量的概率密度函数图像，能够知晓随机变量取值特点及规律. 在随机变量连续型概率问题解决过程中，利用其概率密度函数曲线，并运用数形结合思想，则能将抽象的问题形象化. 如：在概率分布中，正态分布是其中的重点内容，多数概率问题都能够通过正态分布方式进行解决，在随机变量值正态分布中，多利用分析概率密度函数图像的方式进行计算.

例5 假设相互独立存在的两个随机变量分别为x，y，且，x∈N（0，1），y∈N（0，1）试求p（x + y ≤ 1）.

分析 因随机变量x，y相互独立，且x，y均呈正态分布，因此，x + y亦呈正态分布，即x + y∈（μ，σ2），但用积分计算p（x + y） ≤ 1则更烦琐. 而运用概率密度曲线的正态分布及归一性的轴对性性质，该问题的解决将变得较为简单.

三、数形结合思想在高职概率统计学习中直觉思维影响

人的直觉思维可以对突然出现在脑中的事物、问题、现象、关系等迅速的反映，进而对其本质进行整体的判断，直觉思维经常被运用到日常的生活、工作、学习中，其具备直接性、迅捷性、本能性等特征. 而数形结合的思想就充分运用此种思维，使学生的逻辑思维与直觉思维被充分的调动. 学生在审题后，能够按照题中的已知条件大致判断问题所涉及的相关知识结构和要点，第一时间就可以判断出能够运用数形结合的思想进行解题. 在我国的高职院校教育中，其教学理念就较为重视培养学生的逻辑思维，还包括培养学生对数学概念的清晰度，以及严密的逻辑推理，而对于培养学生直觉思维方面重视不足. 所以，在数形结合思想中，直觉思维的应用程度受到影响. 通常来讲，越是活跃的直觉思维在掌握和运用数形结合思想方面越灵活.

在数学知识的学习中，数形结合思想是较为常用的，但是很多学生对此思想存在一定的误解，将数形结合思想认为是抽象和枯燥的学习方式. 因此，学生在学习数学的过程中，通常学生都会把数和形区分开来，只是死记公式，对公式的推导过程不能理解，存在严重的数形脱节的情况. 所以，在数形结合思想应用于概率统计学习中时，学生会产生反感的心理. 而实际上，数形结合思想既有教学方式的作用，又有美育的效果. 教师在应用数形结合思想教授学生概率统计知识的过程中，应从其本质出发，变革教学方法，选取其中含有典型的数学美特征的问题进行教学，并从学生最为熟知的知识内容开始，进行多方面的结合，使学生对数形结合思想教学的美感体验进一步增强，在教学的过程中，教师应注意教学时机和教学环境的选择，应在适宜的情况下逐渐渗透数形结合思想.

结 语

在高职院校中，数形结合思想在概率统计学习的应用收到良好的效果. 数形结合思想方式作为一种学习的工具，在几何概型、概率密度曲线等数学问题中，相比于以往的几何方式，该思想在解决其较难的问题时收到奇效. 因为利用数形结合思想能够跨越数学中的障碍，使看似复杂的数学知识变得简单，学生易于接收. 但是，在数形结合思想的运用过程中，应注意结合具体的事例，从中领会不同的解决办法，使学生积极主动的投身于新型的思维模式中，以培养学生的逻辑思维能力.

【参考文献】

篇3

摘要：本文根据讲授统计学课程中所总结出的经验，针对非统计学专业统计学课程存在的问题提出了统计学教学改革的几点建议，以期能够提高统计学课程的教学质量。

关键词 ：统计学；实验教学；案例教学；多媒体教学

一、前言

在不列颠百科全书中，统计学的定义是一门关于社会经济活动数量表现和数量关系的方法论科学，是收集、分析、表述、解释数据的科学。它通过汇总的大量数据来探索规律，提高我们对事物的认识。统计学是教育部规定的财经类专业学生必修的专业核心课之一，统计学成为培养学生掌握经济学基本理论和方法，夯实数学与经济学基础，熟练地运用计算机分析、处理统计数据，提高学生综合素质的一门重要课程。在现实生活中，统计学应用相当广泛，以致于我们可以将统计学的范围扩展为能够用数据表示的现象。但是目前在非统计学专业的《统计学》教学中出现了很多问题，本文根据统计学课程在非统计学专业中的教学现状进行了分析，针对出现的问题给出相应的解决方法，希望能够给《统计学》课程教学质量的提高提供一些建议。

二、教学中存在的问题

1.课程安排不合理

根据全国的非统计学专业的《统计学》课程设计的调查中发现，某些高校，在课程安排结构上存在不合理现象。例如某些高校，《概率论》与《统计学》安排在统一学期，或者《统计学》安排在《概率论》之前，还有些高校将《西方经济学》安排在《统计学》之后。而《概率论》课程中的内容是学习《统计学》的基础内容，《西方经济学》课程的内容是理解《统计学》课程的前提。

2.课程教学模式不合理，学生难以理解

《统计学》课程本身就有很多抽象的概念及数学公式，这些概念及公式是统计学知识的基础内容。但是，对于大多数非统计学专业的学生来讲，数学功底较差，学习统计学就有着很大难度。另外教师在讲授课程中，由于不注重教学方法，使得本身数学不好的同学对统计学的学习产生恐惧和厌烦感。另外，尽管统计学的应用可以说贯穿各行各业、方方面面，与我们的生活息息相关。但是老师在课堂教学并没有让同学们感受到这一点，所举示例都远离学生们的学习工作生活，学生们自然对这个数学要求高、抽象思维强的课程毫无兴趣，结果就是不想学习，最终结局导致统计学课程没有学好，更谈不上分析实际问题。

三、针对非统计学专业统计学课程中存在问题的建议

1.合理安排课程

根据各个学校的自身情况及《统计学》课程的教学特点，合理安排与《统计学》相关课程的先后顺序，例如《概率论》安排在《统计学》之前，《西方经济学》安排在《统计学》之前等。

2.多媒体教学在《统计学》教学中的合理使用

根据对我校学生的调查发现，学生对多媒体教学信息资源丰富性的满意程度，结果显示58.0%的学生对本校多媒体教学信息资源丰富性现状满意，说明大多数学生认为多媒体内容、形式、学习资源，整体效果的信息丰富性方面比较好，所以在《统计学》的教学中可以合理的使用多媒体教学。

3.开展案例教学与实验教学相结合的教学方式

统计学是理论与实践相结合的课程，而学生们在学习了统计学中的很多理论之后，却不知道自己学习的理论在什么情况下使用、怎么样使用才能够解决实际问题，因此开展案例教学与实验教学相结合的教学方式非常有必要。

统计学教师在传授统计学课程的过程当中，应当先注意将案例与教学目标进行有机的结合，唯有理论与实际相结合才能够更好的激发学生们的学习积极性，从而加强学生们对于统计学公式的理解能力，促进统计学课程的教学质量与教学效率。统计学的案例教学可以根据教学内容来指导学生们针对自己感兴趣的日常身边实际问题进行实践活动的组织。例如说：在学习指数的过程中，可以指导学生们可以在高校校园当中调查学校食堂内饭菜的价格，编制高校食堂饭菜价格指数；或者在学习市场调查中，可以对大学生的手机月消费情况进行调查来得到大学生手机消费情况；再或者讲授回归分析中，可以指导学生收集班上同学父亲身高和同学的身高，来计算在班级上的同学父亲身高与子女身高的回归线等等。

从教学实际考虑，统计学实验教学可以利用统计软件进行数据分析，根据统计软件包中的工具对统计学方法进行操作。通过这些训练，能够更好地帮助学生们将统计理论用到实际问题，提高动手能力。目前在高校讲授的统计分析软件主要有SAS、spss、Eviews 和STATA等，但是这些都是相对专业的统计分析软件，非统计学专业的学生在他们的课程中是接触不到的。很多高校也不会为了《统计学》一门课程再重新开一门统计软件课程，所以实验教学中可以考虑使用EXCEL软件，这个被大家熟悉的且功能强大的办公软件。EXCEL 操作比较简洁，功能实用，易学易懂，便于掌握，对于非统计专业的人员进行数据处理和分析非常合适，完全可以满足一般统计分析的需要。在统计学的实验教学中就可以将实例教学中得到的数据使用EXCEL软件，得到分析结果。

四、结论

本文分析了统计学的教学中存在着课程安排不合理、课程教学模式不合理等问题，并针对这些实际问题提出了一些改革建议，例如在教学中实施案例教学与实验教学相结合，配合多媒体教学模式。现代社会“数据的增加呈指数型，数据分析的增加呈二次式”。当大量数据充斥在我们的周围，如果不采用合适的方法去加以整理分析，那数据只能是一种意识空间的浪费，更不用提以此来拉动经济发展和社会进步了。因此，统计学教育工作者通过合理的教学改革方法将枯燥、抽象的统计学理论更加让学生们接受、理解，培养学生们的分析处理实际问题的能力尤为重要。

参考文献：

[1]唐志. 统计学课程考核方式改革的理论与实践[J]. 高教论坛,2011,11:17-19.

[2]袁卫.机遇与挑战———写在统计学成为一级学科之际[J].统计研究,2011,11:3-10.

[3]曾五一,肖红叶,庞皓,朱建平. 经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J]. 统计研究,2010,02:3-6.

[4]张朝晖.经管类专业统计学课程教学改革探讨———以莆田学院为例[J]. 科技和产业,2010,12:109-112.

[5]吴启富.中国统计学课程建设发展沿革及存在问题[J].统计与决策,2012,03:48-50.

[6]张永林,郑宝成,于建德. 论基于SPSS的统计学课程改革[J]. 吉林省教育学院学报(中旬),2012,01:49-50.

篇4

关键词： 大数据； 大统计学；创新；教学模式；

中图分类号： C829. 2

《概率论与数理统计》是研究随机现象客观规律的一门学科，由于其理论知识的抽象性和思维方法的独特性常常造成学生理解和接受上的困难！特别是在大数据与大众创新双重背景下，随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大数据中总结出一些经验规律从而为相关的决策提供一些理论依据[4]。因此积极探索概率统计的创新教学模式[2，3]，显得尤为必要！

一、明确教学目标―是教学创新的源泉

高校概率统计学科教学， 对于培养和发展学生的数学素质具有极为特殊的重要作用！在教学中， 我们把教学目标定位在培养和发展学生随机数学素质，体现在重点培养学生四种思维能力：一是随机性思维，即以随机数学解释客观世界的偶然性（随机性）现象的思维。二是公理化思维， 即突出精确性、形式化和符号化。三是模型化思维， 通过建模来刻画事物本质，是该学科应用的基本方式。四是“大统计学”思维，即认识大数据、收集大数据与分析大数据的思维[4]。

二、整合重组教学内容-使创新建立在优化的知识结构上

创新能力的培养， 总是依托一定的知识来承载。知识是创新的源泉，创新是知识的转化与整合。根据创新教育特点， 紧紧围绕培养学生随机性数学素质和创新能力需要， 精选教学内容，坚持整体优化， 着眼发挥知识结构的整体功效， 注重知识之间的相互联系， 选择多方面、多类型的知识，形成创新的知识体系。因此， 可把课程内容整合成三大类知识：一是核心理论知识。主要包括概率论知识、统计学知识、“现代统计分析方法与应用随机过程等理论知识。二是方法性知识。主要指不确定性分析、随机分析、统计推断和大数据技术等方法。三是应用性、前沿性知识。这些知识的学习对培养学生的创新精神和创新能力不无裨益。

三、优化教学过程-体现在创新教学方法上

为了优化教学过程，我们尝试教学方法与手段的多样化， 使讲授、操作和实践相结合， 教学时倡导学生将动手实践、自主探索与合作交流等作为主要学习方式，使学习过程变为一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程。经过尝试，初步取得了成效。

（一） 注重数学思想和方法的教学-选讲概率统计史料[1]。引导学生认识其发展历史，激发其学习的动力！比如通过选讲概率统计学家泊松、贝努利、高斯、贝叶斯等对概率统计的贡献，培养学生的创新意识和重新发现“概率统计”的能力，增强其学习兴趣和自信心。

（二）采用案例教学法[3]培养学生的创新思维能力。如选用古典概率公式解决“鞋子配对

收稿日期：

基金项目：国家自然科学基金（11461061）和重庆师范大学博士启动基金项目（15XLB013）资助.作者简介：康元宝（1973-），男，甘肃泾川人，讲师，博士，主要从事随机分析和数学教育育研究.

问题”与“概率与密码问题”等，又如运用“统计估计”思想与“假设检验”方法解决“先尝后买产品的促销问题”、“吸烟与患癌症的相关性”；以及用中心极限定理解决“保险公司盈利与亏损的问题”等等。促使学生养成科学创新思维的习惯。

（三）结合实际，培养学生利用概率统计建模能力。从理论的掌握到应用不是一件容易的事情，学生创新能力的培养是一项艰巨的任务。在教学中， 我建议通过成立概率统计学习兴趣小组，培养学生创新能力。每周活动1― 2 次，经过指导他们学习的方法，并使之充分认识概率统计的实用性，进而培养其创新能力。如鼓励学生通过建模来解决一些实际问题。如分析学生学习成绩与性别的关系，考察入学成绩与在校成绩的相关性等；还可拿出一些相应的全国大学生数学建模题让学生探讨研究，如2014 年A 题的城市表层土壤重金属污染分析问题，可用统计分析等方法解决。这样更能够增强学生的应用意识，培养学生的创新能力！

四、转变评价观念――实施科学的考核评价

评价是教学过程中非常重要的环节。但过去常常把“考试”作为衡量学生学习结果的工具， “一考定终身”。因此， 出现了教学过程中“教”和“学”的目的似乎纯粹是为了“考”的奇怪现象！ 这是应试教育的典型特征与悲剧！ 我们在概率统计创新教学中，需要转变评价观念， 坚持“考”为教学服务、为培养创新人才服务， 把考试作为实现教学目标的重要手段， 积极改革教学评价方式， 实施科学的考核评价。彻底改变唯分数论的教学评价体系！实行平时考核与期终考试相结合， 加强平时考核检查力度。最后通过成绩分析和反馈改进教学。如对成绩分布情况进行分析， 看是否符合正态分布，利用方差分析判断学生的学体水平和发展趋势。经过对每道题的得分情况进行统计分析， 评价学生对每个知识点的掌握情况和运用能力， 找出薄弱环节， 以便对原教学设计进行调整和改进。再对试题和试卷的信度、效度、难度、区分度等进行全面的分析， 利用最小二乘回归方法检验本次考试的质量， 提出改进措施， 以利于科学的考评！此外，也可通^贯彻如下教学创新模式：注重培养学生自主创新、多向发展和学以致用！

参考文献

[1]. 徐传胜. 运用实际问题改进《概率统计》教学[J] ，数学教育学报， 2000 ， 9 （4） ： 91～94.

[2]. 张志勇：关于实施创新教育的几个问题[J]， 《教育研究》， 2000 年第3期.

篇5

一、数学概率统计中融入建模思想的意义

教学传统的概率论与数学理论统计课程，可以简单概括为：数学知识+例子+测试+解决问题，这个模型可以使学生掌握基础知识，并且在一定程度上可以提高计算的能力，学生也学会了用知识来解决家庭作业和测试。但是也不难看到，采用这种方式的教学与实际脱节，学生学习书本知识，但并不知道实际当中结合这些专业知识的办法，这不仅与素质教育的目标之间的冲突加剧，也大大削弱了学生主动学习这门课程的自主性，从而影响了教学效果。数学建模的引导思想可以培养学生学习理论知识来解决实际问题的能力。新课标下的教学课程不仅是对学生进行教育的问题，还是当前素质教育和教学改革的需求。

二、数学概率统计学中建模思想融入应用

数理统计和概率论这门课程对于老师来讲，担负的责任是非常重的，教师将该课程教好是至关重要的，让学生通过学习这门课程可以达到掌握概率统计学习方法和现实应用能力的目的。

1.教学内容中建模思想的渗透

“概率统计”是一个实践和理论学科并重的重要学科，在日新月异的变革中已经成为数学学科的一个主要组成部分，并发挥着无可替代的作用。根据该课程的特点，结合现代科学做检查和组织，以便新鲜元素融入数学概率统计当中，或者一个有着有趣的应用标题的教学内容，结合科学的方法与相关技术与概率和统计知识相连接。学生结合“概率统计”以往所学知识能够构筑数学模型，同一时间对于“概率统计”的知识也产生了兴趣。此外，还可以促进学生学习习惯的改变，变被动为主动，从根本上提高学习效率。将数学建模思想融入于数学概率统计当中，没有摒除传统知识。通常，在学习研究的情况下，可以亲身体验使用概率和统计数学知识建模的全过程，以加深认识和理解概率论与数理统计的相关知识，促进学生学习兴趣的提升和良好学习习惯的养成。从另一个角度来看，学生努力学习数学概率统计知识的同时，能够真正实现用知识解决问题，因为学习数学概率统计是一个重要和复杂的过程，在不影响遵循教学大纲的情况下使用各种手段，可以提高学生数学建模的基本能力，从根本上反映了数学建模思想。

2.教学方法中建模思想的渗透