众文网1.哪位有概率论与数理统计的论文
是2篇？各一份还是什么？ 概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科（如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等）的基础，因此学好这一学科是十分重要的。
“概率论与数理统计”的学习应注重的是概念的理解，而这正是广大学生所疏忽的，在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。对于涉及随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件。
如函数y=f(x)，当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难，如果套用确定性的思维方法就会出错。
由于基本概念没有搞懂，即使是十分简单的题目也难以得分。从而造成低分多的现象。
另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算。因而如果概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案，这正是高分较多的原因。
根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来，而应按照概率统计自身的特点提出学习方法，才能取得“事半功倍”的效果。下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议。
一、学习“概率论”要注意以下几个要点 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。
正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件，可以计算其概率，但这毕竟是局部的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画？随机变量X（即从样本空间到实轴的单值实函数）的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。 此外若对一切实数集合B，知道P(X∈B)。
那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。所以我们只须求出随机变量X的分布P(X∈B)。
就对随机试验进行了全面的刻画。它的研究成了概率论的研究中心课题。
故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑。类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会。
2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。而它的取值是不确定的，随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P(X∈B)，即随机变量X的分布。
只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解。又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果P(A)。
P(B)>0，则A,B独立则一定相容。类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂。
3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定义都易求得。计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫-∞∞ f(x,y)dy，事件B的概率P((X,Y)∈B）=∫∫Bf(x,y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x,y)通常是分段函数，真正的积分限并不再是（-∞，∞）或B，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握。
4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。
这样往往能“事半功倍”。二、学习“数理统计”要注意以下几个要点？ 1. 由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。
了解数理统计能解决那些实际问题。对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。
例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到① 如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣？这样，针对①按不同的统计思想可推出矩估计和极大似然估计，而针对②又可分为无偏估计、有效估计、相合估计，因为不同的估计名称有。
2.概率在生活中的应用
网友：给你一篇参考一下：概率在生活中的应用由于新课程强调数学教育的基础性、现实性、大众性，重视素质教育与中考、高考的兼容性，概率统计在社会现实中具有很高的应用价值.在复习中要关注生活背景、社会现实、经济建设、科技发展等各个方面，并从中提炼出具有社会价值的数学应用背景。
应注意培养学生善于从普通语言中捕捉信息、将普通语言转化为数学语言的能力，使学生能以数学语言为工具进行数学思维与数学交流。有关概率的知识在生活中应用非常广泛。
第一部分： 概念 重难点 （1）了解必然发生的事件、不可能发生的事件、随机事件的特点. （2）在具体情境中了解概率的意义 一点就透 （1）有关概率的注意事项：a.概率是随机事件发生的可能性的大小的数量反映. b.概率是事件在大量重复试验中频率逐渐稳定到的值，即可以用大量重复试验中事件发生的频率去估计得到事件发生的概率，但二者不能简单地等同. （2）频率与概率的区别与联系：从定义可以得到二者的联系， 可用大量重复试验中事件发生频率来估计事件发生的概率.另一方面，大量重复试验中事件发生的频率稳定在某个常数（事件发生的概率）附近，说明概率是个定值，而频率随不同试验次数而有所不同，是概率的近似值，二者不能简单地等同. 生活中来 你能指出下列事件中哪些是必然发生的，哪些是不可能发生的，哪些是随机事件吗？ 1.通常加热到 100°C 时，水沸腾； 2.姚明在罚球线上投篮一次，命中； 3.掷一次骰子，向上的一面是6点； 4.度量三角形的内角和，结果是360°； 5. 经过城市中某一有交通信号灯的路口，遇到红灯； 6.某射击运动员射击一次，命中靶心； 7.太阳东升西落； 8.人离开水可以正常生活100天； 9.正月十五雪打灯； 10.宇宙飞船的速度比飞机快. 第二部分： 列举法求概率 重难点 学会用列表法、画树形图法计算概率，并通过比较概率大小作出合理的决策. 第三部分： 利用频率估计概率 疑难分析 （1）当试验的可能结果不是有限个，或各种结果发生的可能性不相等时，一般用统计频率的方法来估计概率.（2）利用频率估计概率的数学依据是大数定律：当试验次数很大时，随机事件A出现的频率，稳定地在某个数值P附近摆动.这个稳定值P，叫做随机事件A的概率，并记为P(A)=P.(3)利用频率估计出的概率是近似值. 经典一例 例： 某商场设立了一个可以自由转动的转盘（如图），并规定：顾客购物10元以上能获得一次转动转盘的机会，当转盘停止时，指针落在哪一区域就可以获得相应的奖品，下表是活动进行中的一组统计数据： （1） 计算并完成表格： 转动转盘的次数n 100 150 200 500 800 1000 落在“铅笔”的次数m 68 111 136 345 546 701 落在“铅笔”的频率 （2） 请估计，当 很大时，频率将会接近多少？ （3） 转动该转盘一次，获得铅笔的概率约是多少？ （4） 在该转盘中，标有“铅笔”区域的扇形的圆心角大约是多少？（精确到1°） 解答：（1）0.68、0.74、0.68、0.69、0.6825、0.701; (2)0.69; (3)0.69; (4)0.69*360°≈248°. 评注：（1）试验的次数越多，所得的频率越能反映概率的大小；（2）频数分布表、扇形图、条形图、直方图都能较好地反映频数、频率的分布情况，我们可以利用它们所提供的信息估计概率. 第四部分：概率在考证历史中的应用——考证《红楼梦》作者 数学思维的价值在于创意。复旦大学数学系 李贤平 教授关于红楼梦作者的工作一直引起我的关注。
自从胡适作《红楼梦考证》以来，都认为曹雪芹作前80回，后40回为高鹗所续。《红楼梦》的作者是谁，当然由红学家来考证。
但是我们是否可以用数学方法进行研究，并得出一些新的结果来？1987年， 李贤平 教授做了。一般认为，每个人使用某些词的习惯是特有的。
于是李 教授用 陈大康 先生对每个回目所用的47个虚字（之，其，或，亦……，呀，吗，咧，罢……；的，着，是，在，……；可，便，就，但，……，儿等）出现的次数（频率），作为《红楼梦》各个回目的数字标志，然后用数学方法进行比较分析，看看哪些回目出自同一人的手笔。最 后李 教授得出了许多新结果： 前80回与后40回之间有交叉。
前80回是曹雪芹据《石头记》写成，中间插入《风月宝鉴》，还有一些别的增加成分。 后40回是曹雪芹亲友将曹雪芹的草稿整理而成，宝黛故事为一人所写，贾府衰败情景当为另一人所写。
在平时的生活中，应要求学生多关心国家大事，了解信息社会，讲究联系实际，重视概率统计在生产、生活及科学中的应用，并加强对学生进行偶然性与必然性的对立统一观点的教育. 具体还是自己还根据实际情况来写。
3.关于概率论方面的小论文3000字以上
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正如钟开莱 1 974年所说 ：“在过去半个世纪中 ，概率论从一个较小的、孤立的课题发展为一个与数学许多其它分支相互影响、内容宽广而深 。
概率论发展的每一步都凝结着数学家的心血 ，正是一代又一代数学家的辛勤努力才有了概率论的今天 。
2。 概率论与数理统计教学探索 被引次数：3次 陈晓红 文献来自：南京航空航天大学学报（社会科学版） 2005年 第02期 贯彻到概率论与数理统计课程的教学过程中，便是 从事这门课程教学的每位教师应该研究的问题。
因 此，在概率论与数理统计的教学过程中笔者在以下 几方面做了一些努力。 一、深挖概念定理内涵，强调基本方法 在概念、定理的教学中 。
3。 基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法 被引次数：17次 石中盘 韩卫 文献来自：计算机工程 2002年 第01期 基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法@石中盘$燕山大学信息科学与工程学院！秦皇岛066004 @韩卫$燕山大学信息科学与工程学院 。
概率论与数理统计。第二版，北京：高等教育出版社，1989河北省教委科学技术发展基金资助项目 。
4。 由两道概率论习题引发的讨论 被引次数：5次 刘杨 王虹 张正 文献来自：数学通报 2004年 第06期 由两道概率论习题引发的讨论@刘杨$首都师范大学数学系2001级！100037 @王虹$首都师范大学数学系2001级 。
① 题目选自《概率论和数量统计》，科学出版社，2000年8月 1 首都师范大学数学系组编。概率论和数理统计 。
5。 概率论与数理统计教学改革的探讨 被引次数：3次 陈建兰 吴明 孙伟良 文献来自：杭州电子科技大学学报（社科版） 2005年 第02期 概率论与数理统计从研究必然问题到处理随机问题，其理论和方法的应用，几乎遍及所有科学技术领域、工农业生产和国民经济的各个部门中。
因此概率论与数理统计的教学显得非常重要，但对大多数初学者来说学习起来会感到困难，特别 。
6。
“概率论与数理统计”教法初探 被引次数：2次 郑勋烨 刘慧芳 邢永丽 文献来自：中国地质教育 2005年 第03期 概率论与数理统计既有纯粹数学的抽象性、严格性和演绎性等共性，又有自身的随机性、灵活性和实验性等特征。 如何在有限学时内使学生领略理论精髓、夯实基础知识、熟练应用技能、发展创新思维，是值得长期深入探索的课题。
笔者在 。
7。
应用概率论提高CCD尺寸测量的分辨力 被引次数：5次 郭彦珍 尹国鑫 文献来自：仪器仪表学报 1988年 第02期 可使被测工件、光源或CCD之一蕾线阵方向往复运动来实现·图8图9应用概率论提高CCD尺寸测量的分辨力@郭彦珍$陕西机械学院 @尹国鑫$陕西机械学院CCD 尺寸测量直接采用脉冲计数法的主要缺点是分辨力差。 本文提出一种基于概率论的动态多周期采样平均测量法，可以使测量分辨力提高 。
8。 新倮纳隧道地质超前预报中概率论的应用 被引次数：5次 汪琦 李忠 文献来自：铁道建筑技术 2000年 第06期 充分地把概率论、隧道施工地质学理论与隧道施工有机的结合在一起 ，去解决隧道施工中的一些难题 ，是一条行之有效的好办法。
新倮纳隧道地质超前预报中概率论的应用@汪琦$石家庄铁路工程学校 。
概率论与数理统计 。
北京 ：高等教育出版社 ，1990 。
9。
《概率论》教学浅析 被引次数：1次 刘光 文献来自：重庆工业高等专科学校学报 2004年 第05期 导致概率论基础教学中常出现下列教学问题：（1）对研究对象的思想、理念、过程与方法不够清楚 。 。
是概率论教学的首要任务。
1概率研究对象的模型概率论研究大量随机现象，它的复杂性和不确定性的行为结果是通过大量随机试验E的结果来描述的，我们称E的可能。
4.生活中的概率问题,2000字论文
概率论在生活中所涉及的领域相当广泛，本文通过对生活中几个概率问题：事件概率与试验的先后次序的关系、疾病诊断中概率，赌博中的概率的分析，合理解释了其中的原因，也为我们日常生活提供启示.作者： 王洪春 作者单位： 重庆师范大学数学与计算机科学学院，重庆，400047 刊名： 世界华商经济年鉴·高校教育研究 英文刊名： WORLD CHINESE ENTREPRENEUR ECONOMIC YEARBOOK·GAOXIAO JIAOYU YANJIU 年，卷（期）： 2009 ""(6) 分类号： TL364+.5 关键词： 概率 赌博 公平度 机标分类号： O21 F23 机标关键词： 日常生活事件概率疾病诊断合理解释概率问题概率论试验启示关系分析赌博次序 基金项目： 重庆市教委科学技术研究项目 DOI： 参考文献（8条） 生活中的概率 祝国强.杭国明.腾海英 数理诊断中的Bayes条件概率模型 [期刊论文] -数理医药学杂志2005(03) 郭静.徐勇勇.何大卫 临床实验中的条件概率期中分析方法 [期刊论文] -中国卫生统计2001(05) 复旦大学 概率论 1986 张琦 赌本大小与输赢的关系 2000(03) 温忠麟 博彩的公平度 1999(03) 王妍 概率统计在实际问题中的应用举例 [期刊论文] -中国传媒大学学报（自然科学版）2007(01) 孙景艳 多元统计在水资源利用方面的应用 [期刊论文] -重庆师范大学学报（自然科学版）2007(02)。
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6.概率与数理统计方向论文选题
概率论与数理统计硕士毕业论文
新课改背景下的师专“概率论与数理统计”教学研究 基于概率论及数理统计对间歇式能源功率平滑输出的研究 信息技术与本科概率统计课程整合的实验研究 本科概率论试验课程设计初探
基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究 随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理 AQSI序列的强极限定理
几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性 现代经济计量学建立简史 任意随机变量序列的相关定理
新建电气化铁路电能质量影响预测研究 鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性 ND序列若干收敛性质的研究
证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究 相依随机变量序列部分和收敛速度
行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性 数值计算的统计确认研究与初步应用 基于证据理论的足球比赛结果预测方法 城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘 节理化岩体边坡稳定性研究 随机变分不等式及其应用
基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估
基于路径的加权地域通信网可靠性研究 LNQD样本近邻估计的大样本性质 20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究
我国股票市场与宏观经济之间的协整分析 一类Copula函数及其相关问题研究 乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析 协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用 2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议 贝儿康有限公司激励设计研究 云模型在系统可靠性中的应用研究
离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计 输电线微风振动与疲劳寿命
电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究 变分不等式及变分包含解的存在性与算法 隧道测量误差控制方案的研究 塔式起重机臂架可靠性分析软件开发
分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用 房地产行业企业所得税纳税评估实证研究 具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现 PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用 基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析 一些带有偏序结构的完全码
7.谁有概率统计应用方面的论文
论文>工业技术>一般工业技术>工程基础科学>工程数学>概率论、数理统计的应用论文下属分类：运筹学的应用|工程控制论|可靠性理论|·《可重构装配线建模、平衡及调度研究》·《粒子群算法的改进与应用研究》·《压力容器用钢疲劳可靠性研究》·《稳健设计及其在工业中的应用》·《基于概率的结构动力拓扑优化设计研究》·《基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究》·《复杂系统可靠性工程相关理论及技术研究》·《故障部件不可修复如新的线形相邻n中连续k系统的可靠性分析》·《基于目标和空间正交分解的布局启发式算法的研究》·《考虑失效相关时不可修复工程系统的可靠性分析》·《多维数值积分的数论方法及其在结构可靠度分析中的应用》·《三维位势场快速多极边界元法》·《大规模动态过程优化的拟序贯算法研究》·《不确定性结构的分析方法研究》·《非线性结构随机分析数值模拟的方法研究》。
8.求有关随机变量及其分布的论文 需要2000字左右
论随机变量函数的分布 数学论文 论随机变量函数的分布 摘要 概率论是从随机变量的分布出发研究随机现象的统计规律的，因此关于随机变量的分布是概率论中的核心内容，而随机变量函数的分布又是这一核心内容的拓展与深化.对于随机变量函数的分布，本文论述了它的重要作用，提炼了它的知识结构，系统地论述了随机变量的各种变换.在此基础上，讨论了各分布之间的变换关系及性质，并给出了若干应用.这对于概率论知识结构的掌握和应用具有一定的参考价值. 关键词：随机变量函数；分布函数；分布密度；卷积公式. By Random Variable Function Distribution ABSTRACT Probability theory starting from the distribution of random variables in the statistical study of random phenomena, and therefore on ution of random variables probability theory is the core content and function of the distribution of random variables is the core content to expand and deepen. Regarding the random variable function distribution, this article elaborated its vital role, has refined its knowledge structure, systematically elaborated random variable each kind of transformation. in this foundation, discussed between each distribution transformation relations and the nature, and produced certain application. this to have the certain reference value regarding theory of probability knowledge structure grasping with the application. Key word: Random variable function;distribution function;density of distribution;Convolution formula 目录 中文题目…………………………………………………………………………（1） 中文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 英文题目…………………………………………………………………………（1） 英文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 前言………………………………………………………………………………（2） 正文………………………………………………………………………………（4） §1有关随机变量函数的分布的知识结构图……………………………（4） §2随机变量的常用变换…………………………………………………（4） §3应用举例………………………………………………………………（21） §4小结……………………………………………………………………（28） 参考文献…………………………………………………………………………（29） 致谢………………………………………………………………………………（30） 【包括：毕业论文、任务书】 【说明：论文中有些数学符号是编辑器编辑而成，网页上无法显示或者显示格式错误，给您带来不便请谅解。】
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