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      對概率論中“數(shù)學(xué)期望”概念的教學(xué)思考

      2017-04-18 18:25:42吳秀才
      關(guān)鍵詞:教學(xué)方法

      吳秀才

      【摘要】數(shù)學(xué)期望是隨機變量的一個重要數(shù)字特征,在概率論這門課中占有非常重要的地位,是一個比較抽象的概念,學(xué)生們掌握起來有些困難,本文根據(jù)本節(jié)安排的位置,結(jié)合學(xué)生們的理解力及多年的教學(xué)經(jīng)驗,從引入的教學(xué)方法到對離散型隨機變量“數(shù)學(xué)期望”概念的深刻理解以及如何引申至連續(xù)型隨機變量的數(shù)學(xué)期望概念三個方面,談一下作者的教學(xué)方法.

      【關(guān)鍵詞】數(shù)字特征;數(shù)學(xué)期望;教學(xué)方法

      課題《三本院校公共數(shù)學(xué)課堂有效性研究》,課題編號:SKL-2016-1426.

      一、引入的教學(xué)方法

      一節(jié)課的引入至關(guān)重要,它是一節(jié)課主要內(nèi)容的形象表達,能夠幫助學(xué)生更快更精準(zhǔn)地進入本節(jié)課的學(xué)習(xí),通過對本節(jié)的教學(xué)研究,從以下幾個方面來談.

      (一)引入隨機變量數(shù)字特征的原因

      數(shù)字特征是用數(shù)字描述隨機變量的某一方面的性質(zhì).學(xué)習(xí)了隨機變量的分布,我們知道隨機變量分布函數(shù)能夠全面地描述隨機變量的各種特性,那為什么還要引入數(shù)字特征的概念呢?應(yīng)從兩方面給學(xué)生分析原因,一方面,在實際問題中,往往不需要去全面考察隨機變量的變化情況,而只需知道隨機變量的某些特征就夠了,比如,在考察某班的學(xué)習(xí)成績時,只要知道平均分和描述分散程度的標(biāo)準(zhǔn)差就可以對此班的學(xué)習(xí)情況做出比較客觀的判斷了;另一方面,由于分布函數(shù)并非容易求,在此可舉一個前面求分布函數(shù)的例子,讓學(xué)生體會分布函數(shù)的求法不是那么容易,所以只得退而求其次,研究隨機變量的數(shù)字特征.

      (二)本章簡介

      在一章開頭,給學(xué)生介紹一章的內(nèi)容概要尤為重要,這樣能夠使學(xué)生對本章知識網(wǎng)絡(luò)有個整體認(rèn)識,并能使學(xué)生帶著問題學(xué)習(xí),勾起學(xué)習(xí)興趣.數(shù)字特征這一章主要從以下方面講解:(1)反映隨機變量的集中位置的數(shù)字特征——數(shù)學(xué)期望;(2)反映隨機變量離散程度的數(shù)字特征——方差;(3)反映兩個隨機變量相關(guān)程度的數(shù)字特征——協(xié)方差、相關(guān)系數(shù).

      (三)引例分析

      引例在一節(jié)課中起著關(guān)鍵作用,可以承上啟下,使學(xué)生在復(fù)習(xí)鞏固知識的過程中懂得一些新知識,明白一些新道理,引例為學(xué)習(xí)新知識做一些引導(dǎo)、鋪墊,從而較順利地使學(xué)生將新知識“植入”自己的思想.在此,我選擇賭金分配問題、射擊技術(shù)高低評價問題及權(quán)重分析問題三個引例來引出“數(shù)學(xué)期望”的概念.

      1.權(quán)重分析問題

      設(shè)隨機變量X的概率分布列為

      X100200

      fn0.010.99

      求X的平均值.

      分析:如果這樣計算X=12(100+200)=150顯然不合理,由此讓學(xué)生感覺權(quán)重問題應(yīng)該這樣算X=100×0.01+200×0.99=199.

      2.賭金分配問題

      關(guān)于賭金分配問題是數(shù)學(xué)期望誕生的歷史背景,可以跟學(xué)生們講問題的由來,就是1654年,一個名叫梅累的騎士就“兩個賭徒的賭金分配問題”求教于帕斯卡,而后帕斯卡與費馬通信討論這一問題,從而建立了概率論的第一個基本概念——數(shù)學(xué)期望.這個著名的賭金分配問題如下:

      甲、乙兩人賭博,各拿出50元的賭金,條件約定為五局三勝制.假定已賭三局,甲勝2局輸1局.此時由于不可抗拒的因素賭局被迫終止,問賭資如何分配?

      與學(xué)生共同分析以下幾種分配方案:① 各自拿各自的50元;② 甲拿全部賭金;③ 甲、乙按2∶1分配;④ 列舉剩余兩局的勝負可能結(jié)果得出甲有34贏的可能性,乙有14贏的可能性,于是賭金按3∶1分配.很顯然,前三種分配方案都不合理,最終歸結(jié)為第四種尋求理論均值.

      用X表示甲獲得賭金數(shù),則可列概率分布表:

      X0100

      pk14

      34

      X=0×14+100×34=75.

      教師在講課時亦可對此例稍做改動,如改成“中途不得不停止的乒乓球比賽獎品分配”,以吸引學(xué)生的注意力,加深學(xué)生對概率論與數(shù)理統(tǒng)計這門課解決實際問題的印象.

      3.射擊技術(shù)高低評價問題

      下面是射手甲和乙在過去的100次射擊中的成績,其中隨機變量X和Y是命中環(huán)數(shù),pk為統(tǒng)計頻率,考察兩個射手的射擊技術(shù)的高低.

      X8910

      pk0.30.10.6

      Y8910

      pk0.20.50.3

      分析:從表格明顯看出兩人技術(shù)都不錯,因為都在8環(huán)以上,那就考察理論平均環(huán)數(shù):

      X甲=1100(8×30+9×10+10×60)=9.3,

      X乙=1100(8×20+9×50+10×30)=9.1.

      繼而將上面算式換成

      X甲=8×0.3+9×0.1+10×0.6=9.3,

      X乙=8×0.2+9×0.5+10×0.3=9.1

      得結(jié)論:從理論均值角度來講,甲的水平高.在此跟學(xué)生們指出理論平均值實際等于隨機變量取值與其相應(yīng)概率乘積之和,也就是以概率為權(quán)的加權(quán)平均.

      二、離散型隨機變量“數(shù)學(xué)期望”定義的深刻理解

      定義:設(shè)離散型隨機變量X的分布律為P{X=xi}=pk,k=1,2,…,若正項級數(shù)∑∞i=1|xi|pk收斂,則稱級數(shù)∑∞i=1xipk為隨機變量X的數(shù)學(xué)期望,記為E(X)=∑∞i=1xipk.

      注解1:數(shù)學(xué)期望又叫均值,簡稱期望.

      注解2:數(shù)學(xué)期望是一個確定的常數(shù),不是隨機的,離散型隨機變量的數(shù)學(xué)期望是一個絕對收斂的無窮級數(shù)的和,如果隨機變量X取值有限,期望E(X)就是一個加權(quán)平均值.

      注解3:不是所有隨機變量的數(shù)學(xué)期望都一定存在,在這里必須提出注意的是滿足正項級數(shù)∑∞i=1|xi|pk收斂,即∑∞i=1xipk絕對收斂,有的隨機變量的數(shù)學(xué)期望是不存在的,例如,PXi=(-1)k2kk=12k,絕對收斂是為保證級數(shù)的和唯一,離散型隨機變量分布律中pk地位相同,先寫這一項還是那一項對級數(shù)的和不產(chǎn)生影響,而絕對收斂級數(shù)滿足重排各項后其和不變,條件收斂保證不了這一點.

      例如,∑∞n=1(-1)n-11n=1-12+13-14+…是條件收斂,

      現(xiàn)將級數(shù)中的一些項做如下調(diào)整:

      根據(jù)收斂級數(shù)滿足結(jié)合律,給上面級數(shù)加括號:

      由此說明條件收斂的級數(shù)在更改各項順序后其和會改變.在此,也許學(xué)生們感覺求期望要先經(jīng)過判斷才可求,所以,教師可以聲明,實際作業(yè)中讓求期望就直接求,可以不必在判斷上下很大功夫.

      注解4:期望值是隨機變量取值的平均值,反映了隨機變量取值的集中位置,并不等同于常識中的“期望”,也許與隨機變量取值的每個結(jié)果都不相同,換言之,“期望值”并不一定包含于隨機變量取值的集合中,例如,擲一顆六面的骰子,已知各面朝上是等可能的,求擲的點數(shù)的數(shù)學(xué)期望.

      由定義計算E(X)=1×16+2×16+3×16+4×16+5×16+6×16=3.5,顯然骰子的任何一面不可能是35.

      三、關(guān)于如何引申到連續(xù)型隨機變量的數(shù)學(xué)期望定義

      對連續(xù)型隨機變量的取值是整個區(qū)間,并且取每個單點值時的概率都為0,因此,不能直接利用上述離散型隨機變量數(shù)學(xué)期望的定義計算,但可以將取值區(qū)間無限細分,將連續(xù)型隨機變量離散化,運用定積分的思想引申.設(shè)某一連續(xù)型隨機變量X的取值區(qū)間為(-∞,+∞),則將其任意分割成n份,并記第i個子區(qū)間為[xi-1,xi](記λ=max{Δxi}),在此區(qū)間上概率近似為f(ξi)Δxi(其中f(x)為密度函數(shù)),從而每個小區(qū)間上的數(shù)學(xué)期望近似為xif(ξi)Δxi,繼而將上述近似期望值求和后再取極限,即得E(X)=limλ→0∑ni=1xif(ξi)Δxi=∫+∞-∞xf(x)dx,由此得連續(xù)型隨機變量的數(shù)學(xué)期望的定義為:設(shè)連續(xù)型隨機變量X的概率密度函數(shù)為f(x),如果積分∫+∞-∞xf(x)dx絕對收斂,則此積分的值為連續(xù)型隨機變量X的數(shù)學(xué)期望.

      四、結(jié)束語

      一節(jié)新授課的成功與否取決于恰到好處的引入和對新概念的注解,講好新概念的引入和注解能夠幫助學(xué)生們透徹理解并接受新概念,不僅僅是概率論中“數(shù)學(xué)期望”這樣非常重要而又抽象的概念需要在引入和注解上精講,對于任意一個數(shù)學(xué)概念在講之前都應(yīng)該規(guī)劃好如何引入才能使學(xué)生容易理解,又如何對定義進行深層次的注解才能使學(xué)生很快接受,我想這是作為教師應(yīng)該深入探討的問題.

      【參考文獻】

      [1]曹小玲.淺談概率論中“數(shù)學(xué)期望”概念的講解[J].教育教學(xué)論壇,2014(45):199-200.

      [2]孫偉.論數(shù)學(xué)期望定義中“絕對收斂”[J].哈爾濱金融高等??茖W(xué)校學(xué)報,2008(3):71-72.

      [3]謝永欽.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].第2版.北京:北京郵電大學(xué)出版社,2013:89-98.

      [4]同濟大學(xué)數(shù)學(xué)系.高等數(shù)學(xué)[M].第7版.北京:高等教育出版社,2014:265-266.

      [5]段麗凌.淺析數(shù)學(xué)期望在經(jīng)濟生活中的應(yīng)用[J].商場現(xiàn)代化,2008(536):71-72.

      [6]謝國瑞.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,2002.

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