概率论与数理统计总结论文 第1篇
关键词：数学研究性学习，课堂教学，优化策略
数学研究性学习应当是项目驱动或任务驱动的，数学知识的习得、理解与应用都是镶嵌在一种真实的、或近乎真实的项目活动与任务活动之中的，它真正关注学生在数学学习中的兴趣，关注学生已有的知识背景、生活经验对于学习的影响，促进学生在研究中获得对于数学的个人化的真实理解，并把学生各方面素质的发展与培养作为首要目标。《概率论与数理统计》课程，在处理问题的思想方法上，与学生己学过的其它数学课程有很大的差异，学生学起来感到难以掌握。要使学生在教学计划内学好这门课程，在教学过程中教师要注意这门课程的特殊性，对教学内容合理取舍，突出重点，降低难点，科学优化教学内容。
一、课堂教学中以实用为原则，突出“用概率统计”能力的培养
在教学过程中使学生实现由知识向能力的转化，这就需要选择具有丰富现实背景的学习材料，从现实生活中找素材，让学生边学边提出解决问题的思路和设想，引导学生运用所学的知识解决实际问题，以实际情况为背景，对客观现象进行深入的分析，找出其存在的问题、根源，并策划出解决问题的方案，从而增强学生利用概率统计解决实际问题的“欲望”，促使他们更好地认识现实世界，对现实世界中的许多事情形成看法，同时也满足他们了解这个丰富多彩的现实世界的好奇心。
例如在讲数学期望概念时，紧紧抓住期望的实质及它的实际意义，用大家常见的在街头用随机摸球进行赌博为例，提出如果多次重复地摸球，决定赌博成败的关键是什么?它的规律性是什么?这样，就能紧紧抓住学生的注意力，然后再讲数学期望概念在产品检验及保险行业的应用。这样就能使学生真正理解数学期望的概念，并自觉运用到生活中去。免费论文参考网。又如在讲正态分布时，先用许多例子讲正态分布在教育评估、工业企业质量管理及误差分析等方面的应用，然后讲正态分布的特点，实际中什么样的现象可以用正态分布描述，这样就能使学生认识到正态分布的重要性和广泛的应用性，从而提高学生的学习积极性，强化学生的应用意识。
二、课堂教学中淡化演绎逻辑推理，突出数学思想
对概率统计的教学内容，要突破传统从概念到定理，从定理到证明的传统教学模式，不要过分拘泥于定理的严格证明。如果这样做，一是会耗费大量的课堂教学时间，使得教学任务难以完成；还会使学生陷入追求纯数学推理，忽视了概率统计的实际意义，从而影响了学生从总体角度去把握概率统计的基本思想；二是因为概率统计许多复杂的理论问题，用数学分析、高等代数的基础是难以完全搞清楚的，对学生过高的理论要求是不切实际的，也是不必要的。免费论文参考网。
笔者认为在概率论部分的教学中，对离散型随机变量的内容，因理论上比较简单，要尽可能讲的严谨些，使学生对概率的基本概念和公式有一个明晰的理解和掌握。对连续型随机变量，因其在理论上相当复杂，应适当降低严谨性的要求，代之以从直觉上把握。重视类比推理数学思想的应用，把离散型随机变量的某些规律性结论类推到连续型的随机变量。另外，要突出强调随机变量分布函数的重要性，把这一概念讲深讲透。因概率、期望和方差计算都依赖于分布，了解了分布就掌握了随机变量的规律。在数理统计部分的教学中，要特别注意统计是应用性极强的一门学科，要重视人们直觉的感受及经验的合理性，以及如何把人们常用的直觉处理问题的思想方法上升到数学理论的高度，用统计方法来处理。对统计部分的教学应以突出统计基本思想，培养学生解决实际问题的能力为主，重视学生直观能力的培养。
三、课堂教学中注重设计教学问题，培养学生数学建模能力
在概率论与数理统计这门课中到处可见数学模型的影子。自然界有许多现象表面上看起来差异很大，但其实质是一样的，数学模型就是这类事物共同本质的抽象。“数学建模”是指根据生产、生活中遇到的实际问题的特点和规律，抽象和提炼出一个数学问题，用数学的工具，包括计算机、信息查询等手段来求解，并将结果经解释验证后用于解决实际，指导生产生活的过程。在概率统计课中有许多数学模型，如n重贝努里模型，正态分布的模型。对这类模型，不应简单地给出它的结果，而应注重模型的建立，模型的应用范围，以及如何把实际问题转化为有关的数学模型去解决。进行探究概率统计课堂教学设计时，教学问题设计是关键。免费论文参考网。
例如：某学校有10000名学生，每天打开水的人较多，开水房经常出现排长队的现象，应设置多少个水龙头才能解决这种现象？
分析：首先假设每个学生占用1个水龙头的概率为p，同一时间打水的学生数为X，每个学生对于水龙头有两种情况：占用水龙头和不占用水龙头. 因为每个学生使用水龙头相互独立，故X～B（10000，p）. 这样学生自然就知道使用中心极限定理解决该问题.
数学建模的引入，会提高学生解决实际问题的能力，提高其分析和解决带有实际意义的日常生活和生产中的数学问题的兴趣，较快形成数学意识.
四、课堂教学中为学生提供自主学习的空间，开展师生互动教学
概率论与数理统计总结论文 第2篇
教学内容、手段、方法的陈旧反映出教育思想的落后，转变教育思想和更新教育观念是进行一切改革的先导。传统的数学教育理念重视教学过程的理论性，严谨性，逻辑性。但对于学生应用数学的理论和方法解决实际问题能力的培养从教和学两个侧面有所忽视。
现在，有一种流行的教育教学方法称为“案例教学”。“案例教学”就是通过实际问题的描述、假设、建模与求解，演示理论与方法的应用过程。数学上，这样的教学方式就是所谓的‘问题解决’的数学建模的思想。这种方法不拘泥于对理论和方法的阐述，更注重对理论与方法的实际应用过程的展示：包括问题的描述、所涉及的变量及其相互关系、问题的假设与简化、问题的数学模型的建立与求解。
但是，《概率论与数理统计》这门课程不同于以往学习的确定性数学，对于第一次接触这门课程的学生，理解起来会很困难，更不用说去利用它去进行统计数据的采集、整理、处理、分析等。因此，单从这点考虑，我们就有必要对其教学方法、手段等进行改革。从本门课程的应用目的角度来考虑，也必须进行改革，以增加实践性教学环节，培养学生应用概率论与数理统计的理论和方法解决实际问题的能力。
从培养学生利用数学的理论和方法、基于统计数据，建立和求解数学模型的能力的角度看，这完全符合现代大众化高等教育的目的，也符合我校的办学指导思想。
《概率论与数理统计》是其它随机数学的理论和方法的基础，这些课程是：多元统计分析、时间序列分析、随机过程，基于支持向量机的现代非参数统计学习方法等，为了这些知识和方法的学习与应用，我们也必须改变教学方式，为学生打下坚实继续学习的基础。
概率论与数理统计总结论文 第3篇
论文摘要:从教学内容、教学安排、教学形式、以及对该课程的考核方法等方面对《概率论与数理统计》的教学进行了研究和探讨。
《概率论与数理统计》是研究随机现象客观规律的一门学科，是全国高等院校数学以及各工科专业的一门重要的基础课程，也是全国硕士研究生入学数学考试的一个重要组成部分。该课程处理问题的思想方法与学生已学过的其他数学课程有很大的差异，因而学生学起来感到难以掌握。大多数学生感到基本概念难懂，易混淆、内容抽象复杂，难以理解、解题不得法、不善于利用所学的数学知识和数学方法分析解决实际问题。为此，笔者从教学安排、教学内容、教学形式和考核方法4个方面对《概率论与数理统计》的教学进行了研究和探讨。
1 教学内容和安排
《概率论与数理统计》的内容以及教师授课一般都存在着重理论轻实践、重知识轻能力的倾向，缺少该课程本身的特色及特有的思想方法，课程的内容长期不变，课程设置简单，一般只局限于一套指定的教材。《概率论与数理统计》课程 内容主要包括 3大类 ：①理论知识 。也就是构成本学科理论体系的最基本 、最关键的知识，主要包括随机事件及其运算、条件概率、随机变量、数字特征、极限定理、抽样分布 、参数估计 、假设检验等理论知识，这些是学 习该课程必须要掌握的最重要 的理论知识。②思维方法 。指的是该学科研究的基本方法，主要包括不确定性分析、条件分析、公理推断、统计分析、相关分析 、方差分析与回归分析等方法 ，这些大多蕴涵在学科理论体系中，过去往往不被重视，但实际上对于学生知识的转化与整合具有十分重要的作用。③应用方面。《概率论与数理统计》在社会生活各个领域应用十分广泛，有大量的成功实例 。
因此，在课程设置上，不能只局限于一套指定的教材，应该在一个统一 的教学基本要求 的基础上 ，教材建设应向着一纲多本和立体化建设的方向发展 。在教学进度表中应明确规定该 门课程的讲授时数 、实验时数、讨论时数、自学时数 (在以前基础上适 当增加学时数)，这样分配教学时间，旨在突 出学生的主体地位，促使学生主动参与，积极思考。
2 教学形式
1)开设数学实验课教学时可以采用 以下几个实验 ：在校门 口，观察每 30s钟通过汽车的数量，检验其是否服从 Poisson分布；统计每学期各课程考试成绩，看是否符合正态分布，并标准化而后排 出名次；调查某个院里的同学每月生活费用的分布情况 ，给出一定置信水平的置信区间；随机数的生成等等。通过开设实验课 ，可以使学生深刻理解数学的本质和原貌 ，体味生活中的数学 ，增强学生兴趣 ，培养学生的实际操作能力和应用能力。
2)引进 多媒体教学多媒体教学与传统的教学法相比有着不可比拟的优势。一方面，多媒体的动画演示 ，生动形象，可以将一些抽象的内容直观地反映出来，使学生更容易理解，同时增强了教学趣味性。如在学习正态分布时，可以指导学生运用 Matlab软件编写程序，在图形窗 口观察正态分布的概率密度函数和概率分布函数随参数变化的规律 ，从而得出正态分布的性质。另一方面，由于概率统计例题字数较多，抄题很费时间。制作多媒体课件，教师有更多的精力对内容进行详细地分析和讲解，增加与学生的互动，增加课堂信息量。对于教材中的重点、难点、复习课 、习题课等都可制作成多媒体课件形式，配以适当的粉笔教学，这样既能延续一贯的听课方式，发挥教师的主导作用，又能充分体现学生的认知主体作用。比如在概率部分 ，把几个重要的离散型随机变量、连续型随机变量的分布率、概率密度、期望、方差等列成表格；在统计部分 ，将正态总体均值和方差的置信区间，假设检验问题的拒绝域列成表格形式，其中所涉及到的重要统计量的分布密度 函数用 图形表示 出来。这样，学生觉得一目了然，通过让学生先了解图形的特点，再结合分位数的有关知识，找出其中的规律，理解它们的含义及联系，加深了学生对概念的理解及方法的运用，以便更容易记住和求出置信 区间和假设检验问题的拒绝域。这样，不仅使学生对概念的理解更深刻、透彻，也培养了学生运用计算机解决实际问题的能力。
3)案例教学，重视理论联系实际 《概率论与数理统计》是从实际生产中产生的一门应用性学科，它来源于实际又服务于实际。因此，采取案例教学法，重视理论联系实际，可以使教学过程充满活力，学生在课堂上能接触到大量的实际问题，可以提高学生综合分析和解决实际问题的能力。如讲授随机现象时，用抛硬币、元件寿命、某时段内经过某路口的车辆数等例来说明它们所共同具有的特点；讲数学期望概念时，用常见的街头用随机摸球为例，提出如果多次重复地摸球，决定成败的关键是什么，它的规律性是什么等问题，然后再讲数学期望概念在产品检验及保险行业的应用，就能使学生真正理解数学期望的概念并能自觉运用到生活中去；又如讲授正态分布时，先举例说明正态分布在考试、教育评估、企业质量管理等方面的应用 ，然后结合概率密度图形讲正态分布的特点和性质，让同学们总结实际中什么样的现象可以用正态分布来描述 ，这样能使学生认识到正态分布的重要性及其应用的广泛性，从而提高学生的学习积极性，强化学生的应用意识。
另外，也可选择一些具有实际背景的典型的案例，例如概率与密码问题、敏感问题的调查、血液检验问题等等。通过对典型案例的处理，使学生经历较系统的数据处理全过程，在此过程中学习一些数据处理的方法，并运用所学知识和方法去解决实际问题。
3 考核方法
考试是一种教学评价手段。现在学生把考试本身当作追求的目标，而放弃了自身的发展愿望，出现了教学中“教”和“学”的目的似乎是为了“考”的奇怪现象。有些院校概率统计课程只有理论课，没有实验课，其考试形式是期末一张试卷定乾坤，虽然有平时成绩，主要以作业和考勤为主，占的比率比较小 (一般占2O)，并且学生的作业并不能真实地反映学生学习的好坏，使得教师无法真正地了解每个学生的学习情况，公平合理地给出平时成绩。而这种单一的闭卷考试也很难反映出学生的真实水平。
所以，我们首先要加强平时考查和考试，每次课后要留有作业、思考题，学完每一章后要安排小测验，在概率论部分学完后进行一次大测验 。其次注重科学研究，每个学生都要有平时论文，学期论文，以此来检查学生掌握知识情况和应用能力．此外还有实验成绩。最后是期末考试，以 A、B卷方式，采取闭卷形式进行考试。将这 4个方面给予适 当的权重，以均分作为学生该门课程的成绩。成绩不及格者．学习态度好的可以允许补考。否则予以重修。分数统计完后，对成绩分布情况进行分析，通过总体分布符合正态分布程度和方差大小判断班级的总体水平，并对每道题的得分情况进行分析，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，以便对原教学计划进行调整和改进。总之，通过科学的考核评价和反馈，促进教学质黾不断改进和提高。
[参考文献]
概率论与数理统计总结论文 第4篇
1.教学课堂中注重实例的讲解
概率论以及数学统计这门课程具有较强的实践性，因此，在教学课程上，教师需要在教学的基本内容中加入更多的实例教学，帮助学生理解这门学科的基本知识点，加深学生对基本理论的记忆。例如：在讲概率学中最基本的加法公式时，加入数学建模的基本思想，利用俗语“三个臭皮匠”的相关内容作为教学实例。俗语中有三个臭皮匠的想法能够比的上一个诸葛亮，意思就是说多个人共同合作的效果比较大，可以将这种实际中的问题引入到数学概率论的教学中，从科学的概率论中证明这种想法是否正确。首先需要根据具体的问题建立相应的数学模型，想要证明三个臭皮匠能否胜过诸葛亮，这个问题主要是讨论多个人与一个人在解决问题的能力上是否存在较大的差别，在概率论中计算解决问题的概率。用c表示问题中诸葛亮解决问题的能力，ai表示其中（ii=1，2，3）个臭皮匠解决问题的能力，每一个臭皮匠单独解决问题存在的概率是P（a1）=，P（a2）=，P（a3）=，诸葛亮解决问题存在的概率是P（c）=，事件b表示顺利解决问题，那么诸葛亮顺利解决问题的概率P（b）=P（c）=，三个臭皮匠能够顺利解决问题的概率是P（b）=P（a1）+P（a2）+P（a3）。按照概率论中的基本加法公式得P（b）=P（a1+a2+a3）=P（a1）+P（a2）+P（a3）-P（a1a2）-P（a2a3）-P（a1a3）+P（a1a2a3）解得P（b）=。因此，得出结论三个臭皮匠顺利解决问题存在的准确概率大于90%，这种概率大于诸葛亮独自顺利解决问题的概率，提出的问题被证实。在解决这一问题过程中，大部分学生都能够在数学建模找到学习的乐趣，在轻松的课堂氛围中学到了基本的概率学知识。这种教学方式更贴近学生的生活，有效的提高了学生学习概率论以及数学统计这一课程的兴趣，培养学生积极主动的学习。
2.课设数学教学的实验课
一般情况下，数学的实验课程都需要结合数学建模的基本思想，将各种数学软件作为教学的平台，模拟相应的实验环境。随着科学技术的不断发展，计算机软件应用到教学中已经越来越普遍，一般概率论以及数学统计中的计算都可以利用先进的计算机软件进行计算。教学中经常使用的教学软件有SPSS以及MABTE等，对于一些数据量非常大的教学案例，比如数据模拟技术等问题，都能够利用各种软件进行准确的处理。在数学实验的教学课程中，学生能够真实的体会到数学建模的整个过程，提高学生的实际应用能力，促进学生自发的主动探索概率论以及数学统计的相关知识内容。通过专业软件的学习和应用，增强学生实际动手以及解决问题的能力。
3.利用新的教学方法
传统数学说教式的教学方法并不能取得较高的教学效果，这种传统的教学也已经无法满足现代教学的基本要求。在概率论以及数学统计的教学中融入数学建模的基本思想并采用新的教学方法，能够有效的提高课堂教学效果。将讲述教学与课堂讨论相互结合，在讲述基本概念时穿插各种讨论的环节，能够激发学生主动思考。启发式教学法，通过已经掌握的知识对新的知识内容进行启发，引导学生发现问题解决问题，自觉探索新的知识。案例教学法，实践教学证明，这也是在概率论中融入数学建模基本思想最有效的教学方法。在学习新的知识概念时，首先引入适当的教学案例，并且，案例的选择要新颖具有针对性，从浅到深，教学的内容从具体到抽象，对学生起到良好的启发作用。学生在学习的过程中改变了以往被动学习的状态，开始主动探索，案例的教学贴近学生的生活学生更容易接受。这种教学方法加深了学生对概率论相关知识的理解，发散思维，并利用概率论以及数学统计的基本内容解决现实中的实际问题，激发了学生的学习兴趣，同时提高了学生解决实际问题的综合能力。在运用各种新的教学方法时，应该更加注重学生的参与性，只有参与到教学活动中，才能够真正理解知识的内涵。
4.有效的学习方式
对于概率论以及数学统计的相关内容在教学的过程中不能只是照本宣科，而数学建模的基本思想并没有固定不变的模式，需要多种技能的相互结合，综合利用。在实际的教学中，教师不应该一味的参照课本的内容进行教学，而是引导学生学会走出课本自主解决现实中的各种问题，鼓励学生查阅相关的资料背景，提高学生自主学习的能力。在教学前，教师首先补充一些启发式的数学知识，传授教学中新的观念以及新的学习方法，拓展学生的知识面。在进行课后的习题练习时，教师需要适当的引入一部分条件并不充分的问题，改变以往课后训练的模式，注重培养学生自己动手，自己思考，在得到基本数据后，建立数学模型的能力。还可以在教学中加入专题讨论的内容，鼓励学生能够勇敢的表达自己的想法和见解，促进学生之间的讨论和交流。改变以往教师传授知识，学生被动接受的学习方式，学会自主学习，自主探究，勇于提出自己的看法并通过理论知识的学习验证自己的想法。有效的学习方式能够调动学生学习的积极性，加深对知识的理解。
5.将数学建模的基本思想融入课后习题中
课后作业的练习是巩固课堂所学知识的重要环节，也是教学内容中不可忽视的过程。概率论统计课程内容具有较强的实用性，针对这一特点，在教学中组织学生更多的参与各种社会实践活动，重在实际应用所学的知识。对于课后习题的布置，可以将数学建模的思想融入其中，并让这种思想真正的解决现实中的各种问题，在实践中学会应用，不仅能够巩固课堂学到的理论知识，还能够提高学生的实践能力。例如：课后的习题可以布置为测量男女同学的身高，并用概率统计学的相关知识分析身高存在的各种差异，或者是分析中午不同时间段食堂的拥挤程度，根据实际情况提出解决方案，或者是分析某种水果具体的销售情况与季节变化存在的内在关系等。在解决课后习题时，学生可以进行分组，利用团队的合作共同完成作业的任务，通过实践活动完成训练。在学生完成作业的过程中，不仅领会到了数学建模的基本思想，还能够将概率统计的相关知识应用到实际的问题中，并通过科学的统计和分析解决实际问题，培养了学生自主探究以及实际操作的综合能力。
二、总结
概率论与数理统计总结论文 第5篇
概率统计在小学数学教学中有其不可或缺的教育地位和独有的教育价值。在教学实践中，教师可通过典型的教学案例和有针对性的教学设计，通过学生的自主学习和综合实践，帮助学生掌握概率统计这一认识世界的工具，提高处理信息的能力;加深学生对数学思想方法的理解和掌握;提高学生的思维品质和思维水平，帮助学生建立良好的科学品质和辩证唯物主义观念。
《义务教育数学课程标准(实验稿)》首次将“统计观念”作为义务教育阶段数学课程的重要目标之一，并将统计与概率作为数学教学的四个领域之一。《义务教育数学课程标准(2011版)》还将原来的“统计观念”提高为“数据分析观念”，在过程性和应用性等方面对小学数学概率统计的教学提出了更高的要求。虽然小学数学中概率统计的内容相对偏少，难度相对较低，但作为小学数学教学的四个领域之一，概率统计有其不可忽视的教育价值和教育地位。
一、掌握认识世界的工具，提高处理信息的能力
在报纸、电视等媒体中，经常会出现“某台风使沿海地区受灾面积达60%”，“本月房产价格环比上涨4%”，“这场足球赛，巴西队赢的可能性比较大”，“到这家商场买家电更划算”等语言，这些都运用了大量的统计数据和概率统计术语。生活已经先于数学课程将概率统计知识推到了学生面前，学生也了解基本的、简单的概率统计知识，但学生真正理解了这些数学知识吗?比如例子中的三个百分数60%、4%、80%，它们各自有什么意义，有区别和联系吗?解答这些问题就需要进行系统的学习，这也是概率统计的教育价值和目的所在。
现实生活中还存在大量的数据或者需要通过数据处理才能解决的问题。面对这些数据，为了更好地认识世界，人们就要学会处理各种信息并分析和判断。《义务教育数学课程标准(2011版)》提出了“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵的信息;了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法。”
【例1】 学校要发校服，那我们班需要大号、中号、小号的校服各多少套?
首先引导学生经历这样一个思维过程：
(1)大号、中号、小号的校服各自对应的身高是多少?
(2)我们班每个同学的身高是多少?
(3)身高在各对应范围内的同学人数是多少?
(4)如何统计全班同学的身高?
(5)如何又快又准地处理统计结果?
(1)(2)(3)是让学生意识到需要进行调查统计，(4)(5)则是需要学生收集、分析和处理数据，让学生在讨论过程中选择合适的方法，如统计表、条形图或饼图等。
概率统计是认识和理解随机现象的钥匙，掌握概率统计方法，通过数据的收集、整理和分析，可以使我们对事物的判断与选择尽可能正确，可以使我们在生活和工作中少犯错误，赢得主动。因此， “概率统计是一门可以使人变聪明的技术”，是使人能够更好地了解和把握社会现象的一门学科。
二、体会概率思想方法，加深对数学的整体理解
数学是研究空间形式和数量关系的学科。除概率论与数理统计外，数学的其余分支研究的都是确定性现象。正因为概率统计不同于研究必然现象的其他数学分支，并且在理论和思想方法上具有独特性，它的教育价值也越来越被人们认可。
【例2】 一个布袋里有3个红球和1个黄球。我们一共摸20次球，每次摸后都放回，游戏规则：如果摸到红球的次数多，就算女生赢，如果摸到黄球的次数多，就算男生赢。
(1)这个游戏公平吗?为什么?
(2)女生一定会赢吗?
(3)怎样才能让男生赢的可能性相对更大?又怎样才能让女生赢的可能性相对更大?
问题(1)基于生活常识，学生基本都认为游戏不公平，因为红球个数较多，所以女生赢的可能性更大，这也正是概率思想的核心，即单一试验的偶然性与大量重复试验所体现的必然性。问题(2)的提出能促使一部分学生思考：女生一定会赢吗?事实上，在不少课堂试验中均出现这种“意外”情况：男生赢了。这是因为某一事件发生的可能性虽然大，但并不能遮盖或替代另一小概率事件发生的可能性。问题(3)需要更深层次的知识，可以让学生课后进行多次试验，摸球次数分别为1、10、20、50、100……可以发现，摸球次数越少，男生赢的可能性相对更大，反之女生赢的可能性相对更大。
三、拓展思维方式、提升思维水平
概率统计的思维方式能够拓展学生的思维广度，打破原有思维方式对学生的束缚，进而全面提升学生的思维水平，因此它是人们不可缺少的思维模式。
统计方法是一种实证主义方法，是归纳与演绎的有机结合，它通过大量的随机试验从偶然性中发现规律性、必然性。探究过程中采用的统计归纳、逻辑演绎等具有或然性特征，但这种或然性又具有一定的概率保证，也就是在一定概率程度上对命题进行“证明”。
例如概率统计中著名的“蒲丰投针问题”，即通过对随机试验及其数据的观察、分析、处理，求出圆周率π的近似值。这一实验法开创了用偶然性方法去攻克确定性问题的先河，将必然数学与或然数学联系在了一起。
虽然在小学阶段无法学习复杂的“蒲丰投针问题”，但依然可以运用这种思想方法设计一些概率统计问题，从而达到提升学生思维水平的目的。
【例3】 一个不透明的袋中装有4个红球和1个白球共5个球(事先不告诉学生具体的白球与红球数目，只告诉他们袋中球的颜色为白色和红色)，让学生通过足够多次有放回的摸球，统计摸出白球与红球的`数量及各自所占比例，由此估计袋中白球与红球数目的情况。
该问题的解决可以分为以下几个层次。
(1)学生已有的经验是“知道袋中球的颜色和数目的情况下，摸到哪种颜色球的概率较大，具体是多少”。本题可由已有的经验出发，引导学生思考、讨论“在不看和不数袋子里球的颜色的前提下，如何估计袋中白球与红球数量的情况”，启发学生想到可以通过摸球得到数据，进一步由数据进行估计。
(2)通过大量有放回的摸球试验，学生发现每次摸出的球的颜色不确定，初步感受数据的随机性。如果进行足够多的试验，进一步统计摸出的白球与红球的数量，就可以估计袋中是白球多还是红球多，在随机性的基础上体会规律性。
(3)在(2)的基础上，随着试验次数的增加，发现摸出白球的次数与摸出红球的次数的比趋于稳定，学生可以估计出袋中白球数量和红球数量的比，进一步体会规律性。估计出了袋中白球数量和红球数量的比，并知道了袋中两种颜色球的总数，就可以估计白球和红球各自的数量。
当然，小学生无法用概率的方法进行准确、科学的推断和预测，只能是一些猜想，属于没有证明的合情推理。概率推理作为一种合情推理，是与代数推理、几何推理同样重要的一种推理形式。波利亚说过，合情推理是与逻辑推理一样重要的推理，是更具创造性的推理。因此，经过长期的概率统计学习，学生的合情推理能力自然可以得到相应的提高。
四、培养良好的科学品质和辩证唯物主义观念
概率统计是在解决各种实际问题中发展起来的，其解决问题的方法和结果的呈现方式也较为特别，对于学生科学品质的培养和辩证唯物主义思想的形成有巨大的帮助。
从概率统计的角度去观察、探索和解释现实生活或科学领域中的随机事件，能够对现实世界中的很多事情形成自己的看法，有助于培养学生的探索精神。因此概率统计的学习不能沿用传统的记忆和机械的解题训练方法，同时，概率统计的随机性使得解决问题的模式具有多样性和不重复性，需要不断创建新模式来解决新问题，有益于学生创新精神的培养和创造能力的提高。科学应用信息作出正确决策是概率统计的主要任务，概率统计能教会学生合理运用规律作出正确的决策，培养自身的决策能力和决策意识。解决概率统计问题时，常常需要多人共同参与，解决问题的过程就是分工协作、相互配合的过程，这也有利于培养学生的合作精神。概率统计告诉我们，事物的偶然中蕴含必然，必然中又带有偶然，这一辩证关系是事物的固有属性，也是我们思考和研究问题所必须持有的思想观念。
【例4】 在可能性的教学中，可以设计如下问题：
(1)在一个布袋中有1个红球和1个白球，从中任意摸一个球，摸到红球与白球的可能性相等吗?
(2)如果袋中有2个红球和1个白球，从中任意摸一个球，摸到红球与白球的可能性相等吗?
(3)如果袋中有9个红球和1个白球，从中任意摸一个球，能摸到白球吗?
(4)如果袋中有99个红球和1个白球，从中任意摸一个球，能摸到白球吗?
(5)如果袋中有999个红球和1个白球，从中任意摸一个球，能摸到白球吗?
(6)如果袋中有无数个红球和1个白球(假设袋子无限大)，从中任意摸一个球，能摸到白球吗?
从简单的问题出发，通过数据的变化，不断激发学生的思维。学生在思考、讨论甚至激烈的辩论中得出正确答案。当袋中有99个红球和1个白球时，学生还能肯定地说“能摸到白球”，当袋中有999个红球和1个白球时，学生已经对自己的答案(能摸到白球)产生怀疑，这时教师的引导和对概念的辨析就能加深学生对可能性这一概念的理解。
对于小学生来说，统计与概率这一领域的内容是充满趣味和吸引力的。概率实验的过程就是对思维挑战的过程，也是一个非常有趣的过程：亲自动手收集、处理及呈现数据是一个活动性很强并且充满挑战和乐趣的过程。统计与概率涉及整数、分数、比值等基础知识，需要运用计算、推理等基本能力，蕴含了分类、归纳、数形结合等数学思想方法，学习新知的同时还要能运用旧知，自然就能提高学生发现问题、解决问题的能力。学好概率统计，还有助于培养学生以随机观念来认识和理解世界，形成正确的世界观和方法论。概率统计在生活和数学中扮演着重要的角色，充分认识概率统计课程的教育价值，发挥它的育人功能，必能促进学生综合素质的提高。
概率论与数理统计总结论文 第6篇
首先确定合理的教学学时，经过大家集思广益，制定了相应的教学大纲，使教学改革有法可依。为了达到上述改革目标，我们对教材的内容进行必要的增加和删减。由于，《概率论与数理统计》课程是大学生接触的第一门研究随机现象及其规律的数学学科，不同于以往的确定性数学，学生理解起来是相当困难的。为此，考虑到实际课时和课程的难度，在课堂教学中，借助于多媒体技术和计算机编程技术，增加了对一些随机现象的直观演示。删除掉一些陈旧的知识，比如关于一些定理的证明，或者保留这些证明，作为自学内容，提供给有能力学习的学生。这也起到因材施教的目的。经过多年的实践，编写了自己的教材《概率论与数理统计》（陕西师范大学出版社出版），该教材是国家面向21世纪规划教材。
为了达到培养学生利用计算机和数学软件，以及应用概率论与数理统计的理论和方法解决实际问题的能力，我们在自己编写的教材中，首次引入了SAS(Statistical Analysis Systems)高级程序设计语言。
为了使得课堂教学生动、有趣、直观以及指导学生的学习，我们研制开发了多媒体课件，并编写了与本门课程配套的课程学习指导教材。
为了达到培养学生的收集数据、整理数据、建立数学模型、利用相关的理论与方法解决实际问题的能力之目的，我们增加实践性教学环节。从1997级开始，我们在全国首次开设了《概率论与数理统计》的实验教学环节，并且编写相应实验教学大纲和实验指导书，使实验课有纲可循，有事可做而不流于形式。
为了培养学生的综合应用随机数学解决实际问题的能力，我们构建了以《概率论与数理统计》为核心的课程群，包括《多元统计分析》、《时间序列分析》、《教育测量与统计学》、《随机过程》、《数学模型与数学实验》、《数学软件》等选修课程，大大丰富了学生随机数学的理论与方法解决实际问题的数据处理与分析的能力及数学建模能力。
为了开拓学生的视野，在学年论文和毕业论文中，我们加强指导，向学生介绍了一种现代非参数统计学习方法：《基于支持向量机的统计学习方法》，将这种方法用于相关关系的学习中。
为了达到培养学生学习《概率论与数理统计》课程及其课程群的学习及其解决实际问题的能力，我们连续多年组织了对我校参加全国大学生数学建模竞赛的学生的培训工作，特别是随机数学解决实际问题能力的培养。
由于我们改革教学的内容，增加了实验教学环节，并注重学生平时能力的培养，所以我们改革考核方式：学生平时作业及考勤占总成绩的20%，实验占20%，课程考试占60%。
为了传承我们的改革成果，我们注意在改革中积累经验，培养人才，使我们的改革有了传承、继续推进的后备人才，形成本门课程及其课程群的年龄、学历层次和职称结构合理的教师队伍，有博士1个，硕士3个，学士5个；教授1个，副教授6个，讲师2个。
概率论与数理统计总结论文 第7篇
现实案例和学生的生活环境有着密切的联系。学生对所处环境进行评价与研究，从而透彻的理解各个案例，探寻问题的根源，最终联系所学的概率论与数理统计知识来获得问题的解决办法。这一教学方式和生活息息相关，能够在很大程度上刺激学生的主动探索热情，增强他们的实践观念，帮助他们获得学以致用的成就感。就拿二项分布与正态分布而言，它们就能够解释多种生活实践中的现象，包括硬币的抛掷概率等，有着非常强的现实意义。这些案例能够激发学生主动投入到实践探索过程中去，在翻阅资料，搜集信息，并结合概率论与数理统计有关理论的过程中透析案例并寻求解决办法。不仅如此，保险理赔、公交车是否准时以及商业用电等都是学生在生活工作中随处可见的实际案例，学生通过了解、分析这些问题，探析其本质，从而逐渐增强自身的概率论与数理统计应用观念，并提升数学能力。
概率论与数理统计总结论文 第8篇
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
二、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本(n<50)的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本(n≥50)采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本(n≥50)时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有(无)统计学意义”。
三、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。
2.选用检验方法错误。
四、结论表述中的统计学应用
概率论与数理统计总结论文 第9篇
总而言之，概率论与数理统计教学过程中，教师不应将教学目标定位使学生掌握有限的概率论与数理统计解题方法，而应考虑帮助学生在学习这一学科的各个环节中开拓学生的思考方式与视野。同时，还要使学生感受到这一学科在实践当中的使用价值，从而有效增强学生分析与解决问题的技能。只要教师在教学中实施精心教育，那么学生的自身素质必然会有所提高，也会为学生的就业打下良好的基础。
参考文献:
[1]姜启源.数学模[M].北京:高等教育出版社，1993
[2]肖鹏，杜燕飞.概率论与数理统计教学改革的几点思考[J].数学教学研究2009,28(1):60一61
概率论与数理统计总结论文 第10篇
摘要：软件工程在计算机技术取得进展后也飞速发展， 但是项目进行中仍会在人为和环境因素的作用下遇到风险。以人工智能的几个应用融入到软件风险管理中， 会产生不可小觑的作用。
关键词：软件风险； 人工智能； 融入；
1、软件风险管理
计算机技术已经历经六十余载的历程， 取得了突飞猛进的进步发展。计算机的多领域运用推动社会各行各业换代升级， 改变人们的衣食住行。计算机软件系统是信息化的不可或缺的部分。软件工程 （Software Engineering） 在软件开发中有重要地位。“软件工程”在Fritz Bauer、Boehm、IEEE和《软件工程术语》等代表性定义中概括讲为：“指导软件开发和维护的工程性学科， 它以计算机科学理论和其他相关科学的理论为指导， 采用工程化的概念、原理、技术和方法进行软件的开发和维护， 把经过时间考验且证明是正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来， 以较少的代价获得高质量的软件并维护它。”但是软件和生物一样会经历孕育、诞生、成熟、衰亡的生存期历程， 包括软件定义、软件开发和运行维护管理三个过程。
就如从古至今没有几个人一生一帆风顺， 软件的生存期过程也可能出现影响软件目标或是可能造成重大损失的事件， 即为软件风险。风险是过程中可能发生的事， 这个可能性用风险概率描述。降低软件风险发生的可能性， 使这个概率接近于0, 对加快开发进度、降低预算、避免严重后果并减少损失有莫大的帮助。
2、基于人工智能减少风险概率的想法
人工智能 （Artificial Intelligence, AI） 主要研究用人工的方法和技术， 模仿、延伸和扩展人的智能， 实现机器智能。人工智能的长期目标是实现人类水平的人工智能， 实现机器智能。当前， 几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论技术。以人工智能中的`几种应用融入软件风险管理的评估、控制等实施步骤， 可提高风险管理的效率。
基于专家系统领域
专家系统 （Expert System） 是顾名思义基于知识的系统， 依靠人类专家的知识建立体系结构， 存储问题求解所需的知识， 根据人工智能问题求解技术， 模拟人类专家求解问题时的求解过程求解所涉及领域的各种问题， 达到具有与专家同等解决问题能力的水平。在对风险识别阶段， 从项目的具体情况入手找出可能会存在的风险。一些软件项目或是因为对自身的情况挖掘不足， 停在理解， 或是缺乏经验过于乐观， 便为未预料到的情况埋下了隐患。若是以来自软件工程领域的专家的知识背景参与到识别风险中， 可为决策提供专业性建议。人工智能的专家系统将风险问题与多位专家专业性知识共同组成的知识库中各个规则的条件进行匹配， 并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中， 得到最终的分析结果。专家系统能够将自身的推理过程为用户解释清楚， 使用户在询问中理解自己的过程， 会比多数软件开放者独自的思考结果更加可靠。
基于数据挖掘
数据挖掘 （Data Mining） 能从大量数据中通过算法搜索挖掘出隐藏于其中的深层次的、未知的、有潜在价值的信息知识。在风险识别以后需要进行分析何时何处风险会发生， 会产生怎么样的后果。风险分析常采用成本模型、判定分析、网络分析等方法， 数据挖掘可以为这些分析方法提供更多的数据方面的支持。虽然传统统计分析技术基于完善的数学理论和高超的技巧， 预测的准确度也可以达到人们的预期要求， 但是对使用者也提出了与之难度相对应的高要求。数据挖掘是一次延伸扩展， 在降低对使用者的门槛的同时， 也通过数据评估后的相应的数据库更简单便捷得到相应的功能。步骤的简便化换来的是使用者的低操作失误率， 这样便提高风险分析的准确率。
基于语义Web
语义Web （Semantic Web） 以让Web上的信息能够快速被机器所理解， 从而实现Web信息的自动处理， 以适应Web信息资源的快速增长， 更好地为人类服务为目的。软件工程中的开发者目前要解决的问题数量庞大， 用户对软件的质量和开发周期的要求更加苛刻， 软件开发人员多数面临开发期长、成本高、质量不达标的问题， 这是一个领域共同的问题。软件开发人员在通过网络搜寻与软件风险相关联的事物时， 牵扯了语义Web一方面的应用“互联网信息发布与搜索”, 通过对内容的标注与分析从而克服了关键词查询的歧义性， 提高了查询的精度。语义Web给人的是一个所有数据“无缝”式连接的网络， 一个滴水不漏的网络。
基于机器人领域
机器人 （Robot） 是一种具备和生物相似的智能能力， 具有高度灵活性的自动化机器。工业机器人按照人的规定的程序工作， 自身不能对程序调整， 软件的批量生产的流水线一般由这种类型的机器人实施。在风险控制阶段， 一些可能会对人体造成未知伤害的操作可有初级和高级智能机器人 （具有感觉， 识别， 推理和判断能力， 区别在于是否能根据外界环境， 在一定范围内自行修改程序） 实施。项目的风险经常依赖于外部因素发生， 需要跟踪监控， 定期对风险进行重新评估， 这个步骤便可交给智能机器处理， 节省工作人员的时间。
基于模式识别技术
模式识别 （Pattern Recognition） 是用数学、物理和技术的方法实现对模式的自动处理、描述、分类和解释。通过遥感图像识别软件在实际运作时的异常表现点， 为风险评估提供部分依据。指纹识别应用于开发人员的日常工作中， 便于监督每位成员的操作， 也有助于后期落实到具体人员的责任， 督促每位参与者谨慎研究， 减少人为造成风险。语音识别加快软件开发过程中的信息处理， 加快软件开发进度。
3、结束语
在众多项目实践中获得的风险管理经验和教训， 软件工程项目中的风险是客观存在的， 不可能完全避免的。人工智能的研究仍在不断进行， 一旦人工智能在软件工程领域的应用得到飞跃性突破， 软件风险概率必然会有所下降， 软件工程项目的发展会更加顺畅。
参考文献
[1]郑人杰， 马素霞， 殷人昆。软件工程概论[M].北京：机械工业出版社， 2014 （02） :314-323.
概率论与数理统计总结论文 第11篇
1推行“相似板块”式教学
由近及远，从未知到已知的思维过程.例如，在学习一维随机变量之后，讲述二维随机变量时，就可利用其相似之处，加以说明讲解，而对高维随机变量的定义性质则可引导学生通过分析并与前面一维、二维的知识进行比较从而得出结论.分析、比较与得出结论的过程，能够让学生学会思考，激发学生的求知欲望，既提高了学生解决实际问题的能力，也加深了其对相关理论的理解.再比如，在教学改革过程中，采用联系对比的方法，通过对频率与概率，条件概率与交事件的概率，事件的互不相容、对立和相互独立性，一维随机变量与多维随机变量，参数的估计区间与假设检验的拒绝域等基本概念、方法的联系对比，分析、概括它们之间的区别和特点，从而加深学生们对这些概念的.理解和记忆。
2推行“由简到繁”的教学方法
人们认识事物总是从简单到复杂，从肤浅到深入.我们在教学改革过程中应注意贯彻这种由简到繁，由表及里的教学改革方法.如在讲授大数定律及中心极限定理时，我们先介绍条件最强，适用面最窄的定理，然后放宽条件，得到适用面较宽的定理，再次减弱条件得到能够一般应用的定理.这样不仅可以使学生学到课程所讲授的知识，而且使学生认识到科学的研究工作正是从简单到复杂、从特殊到一般的过程，使学生认识和学会这种科学研究的方法，在他们以后的学习和工作中，必会受益匪浅。
3注重统计文化的渗透
从本质上看统计文化是统计人与统计学科的生存、发展方式.统计文化在宏观上包括统计史、统计哲学、统计科学、统计美学等,从微观上看它包括统计思想(思维)、统计的精神和方法、统计群体_同的价值观,以及统计与其它各科的交叉等.显然在教学改革中统计文化的渗透意义极大,教师可以在教学改革中引进有关概率理论的起源的一些经典的案例,例如在讲解数学期望时引用“分赌本问题”的例子.同时增加与经济生活贴近的例子,如:库存与收益问题、有关彩票中奖率问题、隐私问题的调查以及一些常见的有关概率计算问题的例子，同时可以结合教学内容增加一些关于概率统计在应用中的趣文趣事,概率统计学家的生平简介(如帕斯卡、费马、伯努里、拉普拉斯、泊松、高斯、皮尔逊等),使该课程增加一些人文气氛，对学生进行统计文化的熏陶。
4正确处理各种教学方法之间的关系
概率论与数理统计既有很强的理论性，又注重应用性，学生只有对基本理论和基本方法理解之后，才能尝试应用.启发式教学强调让学生先思考，但是不能把所有的问题都让学生自己解决，原因在于概率论与数理统计中有些内容是非常抽象和复杂的，这些知识如果完全由学生自学来完成，效果不佳，可能会对学生的学习积极性产生消极的影响。因此，教师应该把握各种教学方法的有利时机，针对不同的教学改革内容，采用合适的教学方法，旨在引导学生积极思维，不断开发学生的潜能，不能只流于形式。
5结语
总之，随着社会和时代的不断向前发展，培养具有系统的专业理论，较强的应用能力和实践能力，较强的社会和市场适应能力的应用型和复合型人才，势必需要转变学生的学习方式，转变教师的教育观念和教学方法，转变学校的办学理念和教育管理体制，这就要求学校建立全新的课程理念，逐步完善和重新整合学校的课程体系，最终实现教学质量的显著提升。
概率论与数理统计总结论文 第12篇
一、教学内容中融入应用题目，从根本上体现数学建模的思想
“概率统计”是一门具有实践性与理论性的重要学科，在不断发展的过程中已经成为数学科目不可或缺的组成部分，并且对此起到重要的作用。在根据课程的相关特点中，利用现代科学进行审视与组织，从而使数学概率统计中融入新鲜元素，在教学内容上引入有趣的应用题目，并且要对科学方法以及相关技术、概率统计知识进行联系。学生在运用“概率统计”知识的基础上们能够建立数学模式，对“概率统计”的知识也会产生兴趣爱好。除此之外，还能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。将数学建模的思想积极融入到数学概率统计之中，能够在不打破传统知识的同时，应用案例进行解决。通常情况下，学习通过对案例的学习，能够亲自体验在使用概率统计知识进行数学建模的整个过程，从而加深对概率统计知识的认知与理解，促进学生的学习兴趣与学习习惯。从另一个角度而言，学生在努力学习数学概率知识的同时，能够真正做到“学以致用”，由于数学概率统计是一门重要且复杂的课程，在不影响到教学大纲的情况下利用多种手段进行教学，可以增强学生数学建模的基本能力，从根本上体现数学建模的思想。
二、教学方法得以改进，促进开放式学习方式的形成
（一）改变传统教学模式，探索新型教育方式通过实践证明，传统的教学模式与方式无法适应社会的需要，不能满足现代化的教学要求，因此无法在传统教育模式中取得满意的教学效果。通过将数学建模融入到数学概率统计之中，可以在传统的教学模式中融入新鲜元素，并且结合相关案例，采用启发式教学模式进行教学，实现由浅入深、由难到易，使学生掌握数学概率统计的基本概念以及相关方法，从而对数学学习产生兴趣，变被动学习为主动学习，从根本上加深学生对数学概率统计知识与建模思想的认识与理解。
（二）改变传统学习方式，建立开放型学习形式在数学概率统计的教学内容上，认可教师不可以按照传统的教学模式作为基本模式，不能按照教科书进行照本宣科。众所周知，数学建模是没有固定模式的，在进行数学建模时，要积极利用各种方式、各种技巧，因此，教师在对学生传授相关知识的同时，要积极引导学生如何学习，如何正确的使用建模技巧，并且要让学生对问题发生的背景以及过程进行探索，从根本上提高学生的自主创新能力。除此之外，在对习题进行处理时，学生也不能局限于比较充分的问题上，要不断引用条件不充分的问题进行研究，并且要自己动手对材料、信息，对数据进行分析，建模，并且还要对较为抽象的问题进行具体化，从而增强自身对学习的兴趣与能力。此外，教师要不断开展讨论课，让学生积极发表自己的建议，对问题的见解进行回答，加强与同学之间的交流与学习，从而使学生在开放型学习环境中不断成长。
三、改善教材中的理论学习，加强实践学习
在学生的实践活动之中，为了能够使学生对知识有所了解，那么教材僬侥设计有关学生训练的习题。一般而言，数学概率统计中的教材在教学内容的处理上过于理论化，对习题的次序与搭配却不符合学生的基本特点，甚至有部分教材在设计的习题中难度过高，从而导致学生在学习中遇到困难，对数学概率统计与数学建模失去兴趣。从实际角度而言，数学概率统计作为数学教材，习题是非常重要的，大量的习题可以锻炼学习的逻辑性与思维型，因此，在对数学教材进行编写时要按照由浅入深的基本原则，对练习题进行分门别类的编写，从而满足不同层次与不同对象的基本需求。在现有的数学概率统计习题之中，还需增加比较有趣、与生活有关的系统，并且该类习题要对数学建模的思想进行体现。与此同时，在教材中还应该添加应用性强的概率案件与统计案件，比如像数据的统计、数据的拟合等，让学生能够学会数学建模，在丰富学生课余知识的同时，也在一定程度上提高了学生的应用能力。
四、结语
数学概率统计作为一门实用性较强的学科，在数理统计的题目中，很多学生为了获取良好的成绩，从而对内容死记硬背，这种情况会导致学生的学习兴趣得到下降，无法从根本上促进学生的创新能力与应用能力。与此同时，在数学概率统计中融入数学建模思想，使数学概率的学习具备实践性与理论性。除此之外，在数学概率理论中融入建模思想与建模案例，在一定程度上促进概率统计课程的创新性改革，从根本上促进其发展。