众文网1.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
2.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。
3.如何对一份数据进行分析 论文 知乎
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先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
一份好的分析报告，有以下一些要点：
首先，要有一个好的框架
跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0;
第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程
不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性
这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化
这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七，好的分析报告一定要有逻辑性
通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也
4.写毕业论文,我是数学专业,但是必须写与经济有关的的论文,且与
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》。
5.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。
6.求写一篇应用统计学导论课的心得体会
统计学的历史与今天——《 社会统计学与数理统计学的统一》理论
统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
据权威统计学史记载，从17世纪开始就有了“政治算术”、“国势学”，即初级的社会统计学，起源于英国、德国。几乎同时在意大利出现了“赌博数学”，即初级的概率论。直到19世纪，由于概率论出现了大数定理和误差理论，才形成了初级的数理统计学。
也就是说，社会统计学的形成早于数理统计学两个世纪。
由于社会统计学广泛地用于经济和政治，所以得到各国历届政府的极大重视，并得到系统的发展。而数理统计在20世纪40年代以后，由于概率论的发展，而得到飞速发展。经过近400年的变迁，目前世界上已形成社会统计学和数理统计学两大体系。两体系争论不休，难分伯仲。
王见定教授经过30年的学习与研究，发现了社会统计学与数理统计学的联系与区别。它们的关系与著名牛顿力学与相对论力学关系非常相似。
相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况下是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便。如果硬套相对论力学，则是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。社会统计学在描写变量时使用，数理统计学在描写随机变量时使用。
我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值的概率为1时，随机变量就变成了变量。
变量与随机变量的联系与区别搞清楚了，社会统计学与数理统计学的关系就搞清楚了。以后，在描述变量时，大胆地使用社会统计学；在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀。
近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是以美国为代表的发达国家，几乎认为统计学就是数理统计学。实际上，这是一个极大的误区。王见定教授的研究已经说明了数理统计学永远“吃不掉”社会统计学，今后的日子，将是社会统计学与数理统计学的共存与互补。
7.好写的经济统计学专业毕业论文题目
43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究。
8.哪里可以找到关于概率论与数理统计的论文
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