概率考点解读

“概率”问题作为中考的必考内容,围绕的是对课标中所涉及内容的考查,考点设置为生活中的情境问题,要求学生能理解并分清生活中的随机事件,能计算一些简单事件发生的概率,在历年中考都占有十分重要的地位,分值在每份试卷中占15％左右,有些地方甚至更高.     

频率与概率

人们经过长期的实践发现，虽然随机事件在某次试验中可能出现也可能不出现，但在大量的重复试验中却呈现出明显的规律性：频率的稳定性，即一个随机事件出现的频率总在某个固定的常数附近摆动．对这种规律有一个认识过程．     

初中概率教学“鸡肋说”的根源分析——兼谈一个教学案例的启示

19世纪法国著名数学家拉普拉斯说:生活中最重要的问题,其中绝大多数在实质上只是概率的问题.然而现实却是初中概率教学一直备受冷落,有的教师甚至说这部分内容如同鸡肋,弃之可惜,食之无味.这种状况是怎样造成的?作为教师的我们又该如何改变概率教学无奈的现状?本文就此与大家一起探讨.     

模拟实验估计概率

利用稳定的实验频率估计概率大小是求概率的一种有效的途径和方法,但常会碰到找不到相应的实物进行实验,或实施实物实验较困难的情况,此时就要借助替代物进行模拟实验.     

概率初步

随机事件频率与概率 中考要求 理解和概率相关的概念:频数、频率、必然事件、不可能事件、随机事件、概率等,并会计算简单事件的概率. 在具体情境中理解概率的意义,会利用列表法、画树状图法计算简单事件的概率,并能运用计算的结果作出估计、判断、决策,以解决一些实际问题.     

求解概率的常用方法解析

数学课程标准把概率作为新增加的学习内容以后,近几年的中考试题中出现了大量与概率有关的题目,这类问题紧密联系生产生活实际,生动有趣,但题型千变万化,解题思路灵活多样.解答有关概率的问题     

概率计算中易混淆问题的教法研究

首先从具体实例提出了物品检验概率计算中一类易混淆问题.然后从理论上证明了无放回逐次抽取中两种概率计算方法的合理性,其定理证明过程充分揭示了这类检验方法与其它相关抽取方式之间的关系并强调了最根本的分析问题思路.最后,研究了文中所得到的一般性结论的适用范围,从而使得这类易混淆问题的讲解变得清晰条理.     

无失效数据失效概率的估计

本文对无失效数据(ti,ni),在时刻ti的失效概率pi=p{T＜ti}的先验分布为不完全Beta分布Beta(pi-1,λi;1,b)时,给出了pi的多层Bayes估计,从而可以得到无失效数据可靠度的估计.     

大数据条件下概率统计教学的两点思考

本文借助"概率元"工具讨论了高维、分量类型不一致的随机变量的分布描述方法,借助"随机模拟"技术和贝叶斯方法讨论了过程数据的处理方法,希望借此给当下统计教学一些补充,突出统计学在大数据时代的地位.     

状态概率的E-Bayes估计与多层Bayes估计

在文献[1]中提出了参数估计的一种方法--E-Bayes估计并给出了状态概率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计公式、预测模型及其在证券投资中应用,本文在此基础上将给出状态概率的多层Bayes估计、状态概率的E-Bayes估计的性质--E-Bayes估计,多层Bayes估计的关系.最后,给出模拟算例.     

质点的随机游动的概率计算及在竞赛和博彩中的应用

利用文献[1]中对质点的随机游动的概率计算的结果,对文献[1,2,3,4]中人与人之间的竞赛和博彩的概率问题给出不同的计算思考方法,得到完全相同的结果.于是指出了一般文献中介绍的人与人之间的竞赛和博彩中的赢得概率等效于质点随机向左或向右移动的概率.     

无失效数据失效概率的Bayes估计

本文对无失效数据(ti,ni)在ti 时刻的失效概率pi= P｛T< ti｝的先验密度的核为(1- pi)k时,给出了pi 的Bayes估计和多层Bayes估计,由此可以得到无失效数据可靠度的估计.最后,结合实际问题进行了计算.     

失效概率的E-Bayes估计及其性质

该文提出了参数的一种新估计方法----- E-Bayes估计法. 在无失效数据情形, 给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计, 并给出了失效概率的E-Bayes估计的性质----- E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系.最后, 给出了模拟算例, 结果表明该文提出的E-Bayes估计法可行且便于应用.     

理解试验,理解概率

概率与概率统计是新课程的一大亮点,是体现数学应用价值的极好素材.然而,笔者在教学中发现,很多学生只注重概率中的数量计算,对概率的源头——试验缺乏足够的重视和正确的理解,往往导致似是而非的结果.事实上,理解试验应该是理解概率的基础与前提.这是因为,试验是获得随机事件概     

随机事件的概率

[教学目标] 1.了解随机事件发生的不确定性和频率的稳定性,进一步认识随机现象,了解概率的意义; 2.通过经历数学实验,观察、发现随机事件的统计规律性,了解通过大量重复试验,用频率估计概率的方法;     

条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”的关系剖析

在解答条件概率问题的过程中,厘清条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”是关键一环,解题者往往对条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”之间的关系分析不到位,认识不明晰,导致问题的关系不清,解答产生意想不到的错误．下文对条件概率中的“条件”与事件发生的“条件”的常见关系举例剖析,供读者参考．     

独立同分布随机变量加权和的概率估计

设{ξ_i}_i=1ⁿ为独立同分布的随机变量,且P(ξ_i=1)=P(ξ_i=-1)=1/2.设a=(a₁,…,a_n)为与{ξⁱ}_i=1ⁿ独立的服从超球面S^n-1={(a₁,…,a_n)∈Rⁿ|∑_i-1ⁿ a_i²=1}上均匀分布的随机变量,该文用极坐标变换得到了P(|∑_i=1ⁿ a_iξ_i|≤1)的表达式.当n<7时,该文通过直接计算得到此概率值大于等于1/2;当n≥8时,该文通过R软件也得到了此概率值大于等于1/2.特别地,n=3,4时,借助于贝塔函数,该文直接证明了该概率值大于等于1/2.     

威布尔分布无失效数据失效概率的估计

通过讨论威布尔分布函数形状参数m的大小,给出各检测时刻失效概率pi的相互关系作为先验信息,得到pi(i=1,2,…,n)的Bayes估计,并且试验数据显示此种方法是可行的.     

试谈条件概率的教学

条件概率是概率论的最重要的概念之一.然而执教过这部分内容的教师,都有这样的感受:"条件概率"这一概念比较抽象,学生理解比较困难,遇到实际问题一做就错.如何突破这一难点?下面结合笔者的教学实践,谈谈对条件概率教学的一些建议.1结合条件概率的正例,让学生充分领略概念内     

双随机环境下一维选举模型生存概率界的估计

本文用随机环境中随机游动的知识讨论了双随机环境中一维选举模型 ,给出了该模型生存概率界的估计 .