统计与概率教案模板

推荐第1篇：统计与概率教案

小学六年级数学总复习〖统计与概率〗 复习建议

一、统计

统计知识在生产和生活中，特别是进行科学研究时，应用非常广泛。小学阶段，学习内容是统计学中最初步的知识，它包括单式、复式统计表和条形、折线、扇形统计图的用途、结构及绘制方法等问题。在这里我谈谈自己对在《统计与概率》的认识，以求抛砖引玉。 复习内容：

1、数据的收集 整理 统计图表

2、对图表进行分析，解决问题。

3、条形(单式，复式)，折线(单式，复式)，扇形统计图的特点及选择方法。

4、统计图的选用与制作。复习目标:

1、通过复习已学过的统计的初步知识，加深学生对统计的意义及其应用的理解。

2、培养学生会看、会分析、会制作简单统计图表的能力和综合运用统计知识解决实际问题的能力。

3、通过复习使学生进一步感受、了解数学在生活中的实际应用，以提高学生学数学、用数学的意识。复习重难点： 重点：

1、体会统计在实际生活中的应用，发展统计观念。

2、用自己的语言描各种统计图的特点。难点：

用自己的语言描述各种统计图的特点。 复习要点：

1、统计表：把统计数据填写在一定的表格内，用来反映情况 说明问题。

种类：单式统计表、复式统计表、百分数统计表。

2、统计图：用点、线、面积等来表示相关的量之间的数量关系的图形。

分类: （1） 条形统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画 成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来。 优点：很容易看出来各种数量的多少。

注意：画条形统计图时，直条的宽窄必须相同。复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区分开，并在制图日期下面注明图列。

（2）折线统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次联系起来。

优点：不但可以表示数量的多少而且能够清楚表示出数量增减变化的情况。

注意：折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。

（3）扇形统计图：用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。 优点：很清楚的表示出各部分同总数之间的关系。 例

一、填空、选择、判断题各一例。

1、常用的统计图有 条形 统计图， 折线 统计图和 扇形 统计图。

2、为了清楚地表示出数量的多少，常用（ A ）统计图，为了表示出数量的增减变化情况，用（ B ）统计图比较合适，而（ C ）统计图却能清楚地表示出部分量与总体的关系。 A.条形统计图 B.折线统计图 C.扇形统计图

3、用统计表表示的数量不能用统计图表示。（ ） 例

二、下面是淘淘一天的活动情况统计图。（1）算出淘淘各种活动占用的时间。

（2）你对淘淘关于时间的安排有何看法？你能提出什么建议？

二、概率

表示一个事件发生的可能性大小的数，叫做该事件的概率。它是随机事件出现的可能性的量度，同时也是概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实列。但如果意见事情发生的概率是1/n ，不是指n次事件里必有一次发生该事件，而是指此事件发生的概率接近于1/n这个数值。 复习内容：

可能性的大小。（语言描述，分数表示，预测），根据要求设计方案。 复习目标:

1、通过复习使学生能进一步熟练地判断简单事件发生的可能性。

2、通过复习使学生能熟练地用分数表示事件发生的概率，并且会用概率的思维去观察、分析和解释生活中的现象。复习重难点： 重点：

体验不确定现象，复习如何计算事件发生的可能性。 难点：

体验不确定现象，复习如何计算事件发生的可能性。 复习要点：

1、可能性分为能确定的和不能确定的两种。 事件发生的可能的结果数

2、可能性大小的求法:可能性大小= 所有可能的结果总数 ，即可能性就是用一定能出现的次数与可能出现所有次数的最简整数比。 例

一、填空、选择、判断题各一例。

1、箱子里装有大小相同的4个白球，1个黄球，任意摸出1个，摸到黄球的可能性是 1/5 。

2、某地的天气预报中说：“明天的降水概率中80%。”根据这个预报，下面说法正确的是（ ）

A 明天一定下雨 B 明天不可能下雨 C 明天下雨的可能性很大

3、掷硬币10次，恰好出现5次正面朝上，5次反面朝上。（ ） 例

二、试一试。

桌子上摆着9张卡片，分别写着2-10这几个数，如果摸到单数小明赢，如果摸到双数红的赢。

① 这个游戏公平吗？ ②小明一定会输吗？

③怎样增加一张或减少一张卡片使游戏公平

三、近年考试题的考点及分值情况： 2009年: 这部分知识在总分12分。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，统计图的概念，分值1分；

3、解决问题1道，统计的综合应用，分值9分。2010年：这部分知识在总分3分。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，可能性，分值1分；

2011年：这部分知识在总分9分。

1、判断题2道，统计图的概念和可能性，分值2分；

2、选择题1道，可能性，分值1分；

3、填空题1道，可能性，分值1分；

4、解决问题1道，对复式统计表进行分析，解决问题分值5分。

四、复习建议：

小学数学“统计与概率”领域包含四个方面的基本内容:收集、整理和描述数据,包括整理调查数据、绘制统计图表等;处理数据;从数据中提取信息并进行简单的判断与预测;简单随机事件及其发生的概率。复习的一般任务大体上包括以下几个方面:查漏补缺,展开认知矫正;系统梳理,优化认知结构;综合训练,提高学习能力;激发探究,拓展学习空间。因而,本领域的复习需要帮助学生进一步澄清概念、掌握方法,以提高学生分析数据、提取信息、进行预测和决策的能力,并通过学习进一步深化统计活动体验,为后续的中学数学学习奠定扎实的基础。 以上都是我个人的观点，还有汗多不全面和不妥之处，望各位老师加以指正，谢谢大家！

五、今年考点及分值预测： 这部分知识在总分9分左右。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，统计图，分值1分；

3、解决问题1道，统计的综合应用，分值6分。

六、附检测题一套： 小学六年级数学总复习资料 〖统计与概率〗检测题 班级： 姓名： 评价等级 优 良 达标 待达标 在相应等级上划“√”

一、填空题：

1、抛出一枚硬币，落下后有（ ）种结果。出现反而的可能性有（ ）

2、李明和高飞下跳棋，他们用掷骰子的方式决定谁走几步，骰子各面分别写着

1、

2、

3、

4、

5、6，抛出每个数字的可能性是（ ）。

3、一个装满白球的盒子里，（ ）摸出红球，（ ）摸出白球。

4、商业大厦电梯的载重限额是1250千克，那么电梯最多可以运送（ ）个75千克的人而不超载。

5、医生想用统计图记录病人24小时的体温变化情况，他选用（ ）统计图比较合适。

6、要表示本校三至六年级各年级的人数，用（ ）统计图表示比较合适。

7、根据统计图填空

东风机械厂2001年全年产值统计图

⑴平均每个季度产值（

）万元。 ⑵全年平均每月产值约（

）万元。 ⑶第四季度比第一季度增产（

）%。 ⑷第三季度比第四季度少产（

）%。 ⑸下半年的产值占全年产值的（

）%。

8、完成统计表。

东新村总收入和村办企业收入统计表 2004年3月制 项目 金额（元）

年度 全村总收入 其中村办企业 收入 村办企业收入占总收入的百分数 2001年 750万 420万 2002年 875万 530万 2003年 1800万 1439万 合计

9、小明从家去相距4千米远的图书馆看书和借书。从所给的折线图中可以看出小明在图书馆呆了（ ）分钟，去时平均速度是每小时（ ）千米，返回时平均速度是每小时（ ）千米。

10、下面是2006年4月某地三个药店中西药销售情况统计图，请看图填空。（1）这是（

）统计图。

（2）中药销售额最多的是（

），最少的是（

）。 （3）西药销售额最多的是（

），最少的是（

）。 （4）康复药店中西药销售总额是（

）万元。

（5）东方药店西药销售额比风华药店销售额多（

）%。

11、下面是程苏六年级第一学期四次数学平时成绩和数学期末测试成绩统计图。

⑴程苏四次平时成绩的平均分是（ ）分。

⑵数学学期成绩是这样算的：平时成绩的平均分×60%＋期末测验成绩×40%。程苏六年级第一学期的数学学期成绩是（ ）分。

二、判断题。正确的在（ ）打“√”，错误的在（ ）打“×” 。

1、体检时学生的体重记录是一份原始数据单。（ ）

2、为了清楚地表示各个课外兴趣小组人数的多少，选用扇形统计图比较合适。（ ）

3、掷硬币10次，恰好出现5次正面朝上，5次反面朝上。（ ）

4、画线条统计图时，应该注意直条的宽窄必须一样。（ ）

5、小明的身高是1.4米，在平均水深1.2米的游泳池中游泳没有危险。（ ）

三、选择题。新-课-标 -第-一-网

1、省疾控中心为做好甲型H1N1流感防控工作，每天都进行疫情统计。既反映出每天患病人数，又反映出疫情变化的情况和趋势，他们应选用（ ）统计图。 A 条形 B 折线 C 扇形

2、下面的信息资料中，适合用扇形统计图表示的是（ ） A 学校各年纪的人数 B 6月份气温变化情况 C 学校各年纪学生人数占学生总数的情况

3、六

（一）班同学到社区参加公益活动，社区主任问班长出勤的情况，班长说：“我们班共有50人，没有全部到齐，但大部分来了。”出勤率可能是（ ）。 A 50% B 48% C 96%

4、某地的天气预报中说：“明天的降水概率中80%。”根据这个预报，下面说法正确的是（ ）

A 明天一定下雨 B 明天不可能下雨 C 明天下雨的可能性很大

四、解决问题。

1、由

2、

3、

5、6这四个数字组成任意三位数，这个三位数末尾是5的可能性是多少？

2、下面记录的是某班一次数学测验的成绩。将整理数据的结果填写在表格里。 甲组：98 76 80 94 88 94 75 96 87 95 98 58 100 100 95 53 92 乙组：78 92 97 82 85 89 96 79 96 95 92 86 80 94 89 84 76 分数 100 90~99 80~89 70~79 60~69 60以下 甲组 乙组

你认为本次测验甲组和乙组哪个情况要好一些？写出你的理由？

3、李军、张明、陆强、王宏四人参加100米跑和推铅球两项体育测验，成绩在下面表中。

李军 张明 陆强 王宏

100米跑 17秒 15秒 16秒 19秒 推铅球 6米 4米 9米 7米

根据他们两项测试的成绩排一排名次，把各的姓名填入下表

第一名 第二名 第三名 第四名 100米跑 推铅球

综合两项测试的名次，谁的成绩最好？你是怎样想的？

4、下表是“十一”黄金周期间，我国龙丰景区每天游客人数变化情况。（数字前的“十”和“一”号分别表示当天比前一天多和少的人数）

日期 10月1日 10月2日 10月3日 10月4日 10月5日 10月6日 10月7日 人数

变化 +160 +80 +40 —40 —80 +20 —30

（1）若9月30日的游客人数为A，请用含有字母A的式子表示10月2日的游客人数。

（2）请判断哪一天人数最多？哪一天人数最少？它们相差多少人？ （3）假定9月30日游客人数为120人，请在上表第三行填出每天的人数。

5、下表是某菜场1—12月份每500克西红柿售价情况统计表： 月 份 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 十一 十二

售 价（元） 2.00 3.50 3.00 2.00 1.50 1.00 1.50 1.00 1.00 2.00 2.50 3.00 请根据上表中的数据，制成折线统计图，并回答问题：

某菜场1—12月份西红柿售价情况统计图 2005年6月制 单位：元

4.00 3.50 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0

推荐第2篇：统计与概率教案

第1课时 统计与概率（1）

【教学内容】 统计表。

【教学目标】

使学生进一步认识统计的意义，进一步认识统计表，掌握整理数据、编制统计表的方法，学会进行简单统计。 【重点难点】

让学生系统掌握统计的基础知识和基本技能。 【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】 1.揭示课题

提问：在小学阶段，我们学过哪些统计知识？为什么要做统计工作？ 2.引入课题

在日常生活和生产实践中，经常需要对一些数据进行分析、比较，这样就需要进行统计。在进行统计时，又经常要用统

计表、统计图，并且常常进行平均数的计算。今天我们开始复习简单的统计，这节课先复习如何设计调查表，并进行调

查统计。

【整理归纳】

收集数据，制作统计表。

教师：我们班要和希望小学六（2）班建立“手拉手”班级，你想向“手拉手”的同学介绍哪些情况？ 学生可能回答： （1）身高、体重 （2）姓名、性别 （3）兴趣爱好

为了清楚记录你的情况，同学们设计了一个个人情况调查表。 课件展示：

为了帮助和分析全班的数据，同学们又设计了一种统计表。 六（2）班学生最喜欢的学科统计表

组织学生完善调查表，怎样调查？怎样记录数据?调查中要注意什么问题？ 组织学生议一议，相互交流。 指名学生汇报，再集体评议。

组织学生在全班范围内以小组形式展开调查，先由每个小组整理数据，再由每个小组向全班汇报。 填好统计表。 【课堂作业】

教材第96页例3。 【课堂小结】

通过本节课的学习，你有什么收获？ 【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第1课时 统计与概率（1） （1）统计表

（2）统计图：折线统计图 条形统计图 扇形统计图

第2课时 统计与概率（2）

【教学内容】

统计与概率（2）。 【教学目标】

1.使学生初步掌握把原始数据分类整理的统计方法 2.渗透统计意识。 【重点难点】

能根据统计图提供的信息，做出正确的判断或简单预测。 【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】

上节课我们复习了如何设计调查表，今天我们来一起整理一下制作统计图的相关知识。

【归纳整理】 统计图

1.你学过几种统计图？分别叫什么统计图？各有什么特征？ 条形统计图（清楚表示各种数量多少） 折线统计图（清楚表示数量的变化情况） 扇形统计图（清楚表示各种数量的占有率） 教师：结合刚才的数据例子，议一议什么类型的数据用什么样的统计图表示更合适？

组织学生议一议，相互交流。 2.教学例4 课件出示教材第97页例4。

（1）从统计图中你能得到哪些信息？ 小组交流。 重点汇报。

如：从扇形统计图可以看出，男、女生占全班人数的百分率； 从条形统计图可以看出，男、女生分别喜欢的运动项目的人数；

从折线统计图可以看出，同学们对自己的综合表现满意人数的情况变化趋势。 （2）还可以通过什么手段收集数据？ 组织学生议一议，并相互交流。

如：问卷调查，查阅资料，实验活动等。

（3）做一项调查统计工作的主要步骤是什么？ 组织学生议一议，并相互交流。

指名学生汇报，并集体订正，使学生明确并板书： a.确定调查的主题及需要调查的数据； b.设计调查表或统计表； c.确定调查的方法； d.进行调查，予以记录； e.整理和描述数据；

f.根据统计图表分析数据，作出判断和决策。 【课堂作业】

教材第98页练习二十一第

2、3题。【课堂小结】

通过本节课的学习，你有什么收获？ 【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第2课时 统计与概率（2）

做一项调查统计工作的主要步骤： ①确定调查的主题及需要调查的数据； ②设计调查表或统计表； ③确定调查的方法； ④进行调查，予以记录； ⑤整理和描述数据；

⑥根据统计图表分析数据，作出判断和决策。

第3课时 统计与概率（3）

【教学内容】

平均数、中位数和众数的整理和复习。 【教学目标】

1.使学生加深对平均数、中位数和众数的认识。体会三个统计量的不同特征和使用范围。

2.使学生经历解决问题的过程，发展初步的推理能力和综合应用意识。3.灵活运用数学知识解决实际问题，激发学生的学习兴趣。 【重点难点】

进一步认识平均数、中位数和众数，体会三个统计量的不同特征和使用范围。 【教学准备】 多媒体课件。

【情境导入】

教师：CCTV-3举行青年歌手大奖赛，一歌手演唱完毕，评委亮出的分数是： 9.87,9.65,9.84,9.78,9.75,9.72,9.90,9.83，要求去掉一个最高分，一个最低分，那么该选手的最后得分是多少？

学生独立思考，然后组织学生议一议，然后互相交流。 指名学生汇报解题思路。 由此引出课题：

平均数、中位数、众数 【复习回顾】 1.复习近平均数

教师：什么是平均数？它有什么用处？ 组织学生议一议，并相互交流。

指名学生汇报，并组织学生集体评议。使学生明确：平均数能直观、简明地反映一组数据的一般情况，用它可以进行不

同数据的比较，看出组与组之间的差别。 课件展示教材第97页例5两个统计表。

①提问：从上面的统计表中你能获取哪些信息？ 学生思考后回答

②小组合作学习。（课件出示思考的问题） a.在上面两组数据中，平均数是多少？

b.不用计算，你能发现上面两组数据的平均数大小吗？ c.用什么统计量表示上面两组数据的一般水平比较合适？ ③小组汇报。

第一组数据：平均数是（1.40＋1.43×3＋1.46×5＋1.49×10＋1.52×12＋1.55×6＋1.58×3）÷（1+3+5+10+12+6+3

）≈1.50（m）

第二组数据：平均数是（30×2+33×4+36×5+39×12+42×10+45×4+48×3）÷40=39.6（kg）

④用什么统计量表示上面两组数据的一般水平比较合适？为什么？ 组织学生议一议，相互交流。

学生汇报：上面数据的一般水平用平均数比较合适。因为它与这组数据中的每个数据都有关系。 2.复习中位数、众数

（1）教师：什么是中位数？什么是众数？它们各有什么特征？ 组织学生议一议，并相互交流。 指名学生汇报。

使学生明白:在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置上

的一个数（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。

（2）课件展示教材第97页例5的两个统计表，提问：你能说说这两组数据的中位数和众数吗？

学生认真观察统计表，思考并回答。 指名学生汇报，并进行集体评议。 【归纳小结】

1.教师：不用计算，你能发现上面每组数据的平均数、中位数、众数之间的大小关系吗？

组织学生议一议，并相互交流。 指名学生汇报并进行集体评议。

2.教师：用什么统计量表示两组数据的一般水平比较合适？ 组织学生议一议，并相互交流。指名学生汇报。 师生共同评议。师根据学生的回答进行板书。 【课堂作业】

教材第98页练习二十一第

4、5题，学生独立完成，集体订正。答案：

第4题：（1）不合理，因为从进货量和销售量的差来看，尺码是

35、

39、40三种型号的鞋剩货有些多。

（2）建议下次进货时适当降低

35、

39、40三种型号鞋的进货量，根据销货量的排名来看，每种型号的鞋的进货量的比

例总体上不会有大的变化。 第5题：（1）平均数：（9.8+9.7×2＋9.6×4＋9.5＋9.4×2+9.1）÷11≈9.55（分）（2）有道理，因为平均数与一组

数据中的每个数据都有关系，但它易受极端数据的影响，所以为了减小这种影响，在评分时就采取“去掉一个最高分和

一个最低分”，再计算平均数的方法，这样做是合理的。平均分：（9.7×2+9.6×4+9.5+9.4×2）÷9≈9.57（分） 【课堂小结】

通过这节课的学习活动，你有什么收获？学生谈谈学到的知识及掌握的方法。

【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第3课时 统计与概率（3）

平均数：能较充分的反映一组数据的“平均水平”，但它容易受极端值的影响。

中位数：部分数据的变动对中位数没有影响

众数：一组数据的众数可能不止一个，也可能没有。

第4课时 统计与概率（4）

【教学内容】

可能性的整理与复习。 【教学目标】 1.使学生加深认识事件发生的可能性和游戏规则的公平性，会求简单事件发生的可能性，并会对事件发生的可能性作出

预测。

2.培养学生依据数据和事件分析并解决问题，作出判断、预测和决策的能力。3.使学生体验到用数学知识可以解决生活中的实际问题，激发学生的学习兴趣。 【重点难点】

认识事件发生的可能性和游戏规则的公平性，会求简单事件发生的可能性，并会对事件发生的可能性作出预测，掌握用

分数表示可能性大小的方法。 【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】

1.教师出示情境图。表哥：我想看足球比赛。 表弟：我想看动画片。 表妹：我想看电视剧。

教师：3个人只有一台电视，他们都想看自己喜欢的节目，那么如何决定看什么节目呢？必须想出一个每个人都能接受

的公平的办法来决定看什么节目。

提问：你能想出什么公平的办法确定谁有权决定看什么节目吗？ 学生：抽签、掷骰子。 2.揭示课题。

教师：同学们想出的方法都不错。这节课我们来复习可能性的有关知识。（板书课题）

【复习讲授】

1.教师：说一说学过哪些有关可能性的知识。（板书：一定、可能、不可能）

2.教师：在我们的生活中，同样有些事情是一定会发生的，有些事情是可能发生的，还有些事情是不可能发生的。下面

举出了几个生活中的例子，请用“一定”“可能”或“不可能”来判断这些事例的可能性。 课件展示：

（1）我从出生到现在没吃一点东西。 （2）吃饭时，有人用左手拿筷子。 （3）世界上每天都有人出生。 组织学生独立思考，并相互交流。 指名学生汇报，并进行集体评议。 3.解决问题，延伸拓展

（1）教师：用“一定”“不可能”“可能”各说一句话，在小组内讨论交流。 指名学生汇报并进行集体评议。 （2）课件展示买彩票的片段。

组织学生看完这些片段，提问：你有什么想法吗？

你想对买彩票的爸爸、妈妈、叔叔、阿姨说点什么呢？ 【课堂作业】 1.填空。 （1）袋子里放了10个白球、5个黄球和2个红球，这些球除颜色外其它均一样，若从袋子里摸出一个球来，则摸到（

）色球的可能性最大，摸到（ ）色球的可能性最小。

（2）一个盒子里装有数量相同的红、白两种颜色的球，每个球除了颜色外都相同，摸到红球甲胜，摸到白球乙胜，若

摸球前先将盒子里的球摇匀，则甲、乙获胜的机会（ ）。 2.选择。

（1）用

1、

2、3三个数字组成一个三位数，组成偶数的可能性为（ ）。A.B.C.D.（2）一名运动员连续射靶10次，其中两次命中十环，两次命中九环，六次命中八环，针对某次射击，下列说法正确的

是（ ）。

A.命中十环的可能性最大 B.命中九环的可能性最大 C.命中八环的可能性最大 D.以上可能性均等

3.有一个均匀的正十二面体的骰子，其中1个面标有“1”，2个面标有“2”，3个面标有“3”，2个面标有“4”，1个

面标有“5”，其余面标有“6”，将这个骰子掷出。 （1）“6”朝上的可能性占百分之几？ （2）哪些数字朝上的可能性一样？ 答案：

1.（1）白 红 （2）相等 2.（1）A （2）D 3.（1）25％ （2）标有“1”和“5”，标有“2”与“4”，标有“3”和“6”的可能性一样。 【课堂小结】

通过这节课的学习，你有哪些收获？学生畅谈学到的知识和掌握的方法。 【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第4课时统计与概率（4）

一定 可能 不可能 必然发生 可能发生 不会发生

推荐第3篇：复习教案统计与概率

统计与概率 第1课时

教材内容

1．本节课复习的是教材114页6题及相关习题。

2．6题以我国城市空气质量为素材，让学生根据扇形统计图所提供的信息解决实际问题，在这里，“273个城市空气质量达到二级标准”是一个多余信息，要求学生在解决问题时学会选择有效的信息。在此基础上，让学生通过调查、记录、查询等手段了解所在城市的空气质量状况，提出改善空气质量的建议。教材117页17题主要复习根据统计图中部分量与总量之间的关系，灵活选用乘法或除法解决问题。

3．教材通过复习，帮助学生进一步体会扇形统计图能清楚地反映各部分数量同总量之间关系的特点，并能根据给出的信息解决一些问题，提高分析信息、解决问题的能力。 教学目标 知识与技能

1．进一步认识扇形统计图，能对统计图提供的信息进行分析解读。 2．灵活运用统计知识进行相关的计算或解决问题，加深对所学知识的理解。 过程与方法

1．经历整理和复习知识的过程，培养学生观察、思考、总结的能力，渗透比较思想。

2．通过复习，提高学生收集信息、处理信息、解决问题的能力。 情感、态度与价值观

1．引导学生将数学知识与现实生活相结合，解决一些实际问题，感受数学的实用价值，激发学生的学习兴趣。

2．通过小组合作学习，鼓励学生乐于合作、善于交流、敢于表达。 重点难点

重点：巩固所学的统计知识，提高解决问题的能力。 难点：根据统计图准确分析数据。

课前准备

教师准备 PPT课件

教学过程

⊙谈话导入

1．我们一共学过哪几种统计图？

（条形统计图、折线统计图、扇形统计图） 这几种统计图分别具有什么特点？ （1）小组内交流。 （2）学生汇报。

生1：条形统计图的特点是很容易比较各种数量的多少。

生2：折线统计图的特点是不但可以表示数量的多少，还可以清楚地看出数量的增减变化情况。

生3：扇形统计图的特点是能清楚地表示各部分数量与总数之间的关系。 2．什么是扇形统计图？

（扇形统计图用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分比）

设计意图：在复习扇形统计图意义的基础上，复习学过的统计图的种类及特点，在对比中进一步加深对扇形统计图的了解。

⊙复习用扇形统计图知识解决问题 1．根据扇形统计图解决问题。 （课件出示教材114页6题）

我国城市空气质量正逐步提高，在2010年监测的330个城市中，有273个城市空气质量达到二级标准。监测城市的空气质量情况如下图所示。

（1）空气质量达到三级标准的城市有多少个？

（2）了解你所在城市的空气质量，讨论一下如何提高空气质量。 2．解决问题。 （1）解决问题（1）。

①思考：题中的有效信息有哪些？无用信息有哪些？ ②汇报。

生1：题中“有273个城市空气质量达到二级标准”是无用信息。 生2：对于问题（1）而言，题中“330个城市”和“16.1%”是有效信息。 ③根据统计图算出空气质量达到三级标准的城市有多少个。 330×16.1%≈53（个） （2）解决问题（2）。

①组内交流：说一说你所在城市的空气质量问题。 ②全班交流：如何提高空气质量？ 生1：要改善取暖工程。 生2：加强环保意识。

生3：严禁开私家车，统一乘坐公交车，这样避免二氧化碳大量排放。 生4：减少工厂废气排放。

设计意图：根据从扇形统计图中获取的信息进行相关的计算，进一步培养学生获取信息、解决问题的能力。

⊙巩固练习

1．小红收集的各种邮票统计如上图。

（1）小红收集的风景邮票、人物邮票和建筑邮票数量的比是（

）。 （2）小红收集的（

）邮票数量最多。

（3）小红共收集了200张邮票，其中风景邮票有（

）张。 2．完成教材117页17题。 ⊙课堂总结

通过这节课的复习，你有什么收获？ ⊙布置作业

查资料，进一步了解扇形统计图的应用范围。

推荐第4篇：第四章统计与概率教案

第四章 统计与概率 §4.1 50年的变化（二课时）

学习目标: 经历数据的收集、整理，描述与分析的过程，进一步发展统计意识和数据处理能力．通过具体情境，认识一些人为的数据及其表示方式可能给人造成一些误导，提高学生对数据的认识，判断和应用能力．

学习重点、难点: 把握统计图的特点，尤其是折线统计图，其为对应点的连线，数值与点有关，条形统计图两个比较时，单位长度要一致等，便可掌握本节的要求．扇形统计图只能知道各部分所占的比例． 学习方法: 活动——交流.学习过程:

一、例题分析：

【例1】 一文具店老板购进了一批不同价格的书包，它们的售价分别为10元、20元、30元、40元、50元；7天中各种规格书包的销售量依次为6个、17个、15个、9个、3个．这批书包售价的平均数、众数和中位数分别是多少？

【例2】 2002年8月，某书店各类图书销售情况如图1． （1）8月份书店售出各类图书的众数是

．

（2）这个月数学书与自然科学书销售量的比是多少？

（3）数学、自然科学、文化艺术、社会百科各类图书的频数大约是

．

二、课内练习：

课后练习:

作业：

小结： 教后记：

§4.2 哪种方式更合算

学习目标: 发展合作交流的意识和能力，体会如何评判某件事情是否合理，并学会利用它对现实生活中的一些现象进行评判．

学习重点: 学会对某些事情做出评判，这是学习概率的目的．学习是为了应用，帮助人们解决生活中的问题，这有很好的现实应用价值．在学习中注意从实验中积累经验，寻找方法，获得体验，从而提炼出数学上的理论解释． 学习难点：

理解掌握“转盘平均获益”的理论计算方法，对此也可以联想加权平均数的算法，转盘转出各种颜色的概率是可以直接得到的结论，而与对应的金额的乘积的和，与其获益，其不同概率的大小，可理解为权，金额为数据，计算平均数． 学习方法: 实验——引导法.学习过程:

一、例题分析：

【例1】 某商场为了吸引顾客，设立了一个可以自由转动的转盘（如图4-2-2），并规定：顾客每购买100元的商品，就能获得一次转动转盘的机会．如果转盘停止后，指针正好对准红色、黄色、绿色区域，那么顾客就可以分别获得100元、50元、20元的购物券，凭购物券可以在该商场继续购物．顾客每转动一次转盘可平均获利多少元？

【例2】 某商店举办有奖销售活动，办法如下：凡购货满100元者得奖券一张，多购多得，每10000张奖券为一个开奖单位，设特等奖1个，一等奖50个，二等奖100个，那么买100元商品的中奖概率应该是（ ）

150100151A．10000 B．10000

C．10000

D．10000

【例3】 某电视台综艺节目接到热线电话3000个，现要从中抽取“幸运观众”10名，张华同学打通了一次热线电话，那么他成为“幸运观众”的概率为 ．

【例4】 有一个屋的地面是用黑、白、红三种颜色的地转镶嵌而成，其中三种地砖镶嵌的面积比是7：25：1，现在屋内顶棚上有一鸟，随意飞行，若小鸟飞落在地面上，则落在每种地砖上的概率各是多少？

【例5】 某福利彩票中心发行200000张福利彩票，每张价值2元，其中特等奖1名，一等奖10名，二等奖100名，三等奖500名，小明购买了三张彩票，中奖的概率是多少？

二、课堂练习：

课后练习:

作业：

小结： 教后记：

§4.3 游戏公平吗

学习目标: 体会如何评判某件事情是否“合算”，并学会对一些游戏活动的公平性作出评判． 学习重点: 本节重点是不仅对一些游戏活动的公平性作出评判，还要会合理的设计得分规则，使游戏公平．在生活中我们不仅要会评判事件，还要做出决策，对事件进行合理的设计，因而有很好的实用价值，也是我们在概率学习内容中的一个重要方面．对此只要能计算出双方获胜的概率，合理设计分数即可． 学习难点：

本节中，游戏获胜的概率可通过列表方法求得，如何设计得分规则是本节的难点．只要计算出双方的概率，如双方获胜概率为n1mn2mn1m，

n2m，则得分规则只需满足a=·b即可，即其获胜后的得分分别为a、b，则游戏公平．

学习方法: 实验——引导法.学习过程:

一、例题分析：

【例1】 某一家庭有两个孩子，请问这两个孩子是一个男孩一个女孩的概率是多少？你是怎样知道的．

【例2】 在掷骰子的游戏中，当两枚骰子的和为质数时，小明得1分，否则小刚得1分．你认为该游戏对谁有利？如果当两枚骰子的点数之和大于7时，小刚得1分，否则小明得1分呢？

【例3】 乘火车从A站出发，沿途经过3个车站方可到达B站，那么在A、B两站之间需要安排 种不同的车票．

二、课内练习：

1．小东和小明设计了两个掷骰子的游戏，每个游戏每次都是掷两枚骰子． 游戏一：和为7或者8，则小东得1分；和是其他数字，小明得1分． 游戏二：和能够被3整除，小东得3分；和不能被3整除，小明得1分． 这两个游戏公平吗？说说你的理由；若不公平，你能将它们改为公平吗？ 2．小明和小芳用如下转盘图进行配紫色游戏，分别转动两个转盘，若配成紫色则小明得1分，否则小芳得1分，这个游戏对双方公平吗？如果你认为不公平，如何修改得分规则才能使游戏对双方公平？

课后练习:

作业：

小结： 教后记：

推荐第5篇：概率统计教案1

第一章

概率论的基本概念

1.确定性现象: 在一定条件下必然发生的现象.2.统计规律性: 在个别试验或观察中可以出现这样的结果，也可以出现那样的结果，但在大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性.3.随机现象: 在个别试验中其结果呈现

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第1页

共51页----- 出不确定性，在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象.§1.1 随机试验 1.随机试验: ①可以在相同条件下重复进行；

②每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；

③进行一次试验之前不能确定哪一个结

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第2页

共51页----- 果会出现.§1.2 样本空间、随机事件

1.随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S.2.随机试验E的每个结果称为样本点.例1.写出下列随机试验的样本空间.①考察某一储蓄所一天内的储款户数.

S0 , 1 , 2 , .

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第3页

共51页----- ②10件产品中有3件是次品，每次从中任取一件(取后不放回)，直到将3件次品都取出，记录抽取的次数.

S3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10.③在②中取后放回，记录抽取的次数.

S3 , 4 , 5 , .④一口袋中有5个红球、4个白球、3个蓝球，从中任取4个，观察它们具有哪

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第4页

共51页----- 几种颜色.S={(红)，(白)，(红、白)，(红、蓝)，(白、蓝)，(红、白、蓝)}.3.样本空间S的子集称为随机事件，简称事件.4.对于事件A，每次试验中，当且仅当这一子集中的一个样本点出现时称事件A发生.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第5页

共51页----- 5.由一个样本点组成集合称为基本事件.6.在每次试验中总是发生的事件称为必然事件，即样本空间S.7.在每次试验中都不发生的事件称为不可能事件，即空集.例2.抛掷两枚骰子，考察它们所出的点数.写出这一随机试验的样本空间及下列

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第6页

共51页----- 随机事件.①“两枚骰子点数之和为5”.②“两枚骰子点数之和为2”.③“两枚骰子点数之和为1”.④“两枚骰子点数之和不超过12”.解: 对两枚骰子编号为

1、2.用(I , J)表示第1枚骰子出I点，第2枚骰子出J点.S={(1, 1)，(1, 2)，(1, 3)，(1, 4)，(1, 5)，

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第7页

共51页----- (1, 6)，(2, 1)，(2, 2)，(2, 3)，(2, 4)，(2, 5)，(2, 6)，(3, 1)，(3, 2)，(3, 3)，(3, 4)，(3, 5)，(3, 6)，(4, 1)，(4, 2)，(4, 3)，(4, 4)，(4, 5)，(4, 6)，(5, 1)，(5, 2)(5, 4)，(5, 5)，(5, 6)，(6, 1)，3)，(6, 4)，(6, 5)，(6, 6)}.① {(1, 4)，(2, 3)，(3, 2)，②{(1, 1) }.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第8页

共51页-----

，(6, 2)(5, 3)，，(6, (4, 1)}.

③Ø.④S.8.事件间的关系与运算: ①事件A发生必导致事件B发生，称事件B包含事件A，记为AB.②事件AB{xxA或xB}称为事件A与事件B的和事件.当且仅当A与B至少有一个发生时，事件AB发生.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第9页

共51页----- k1Ak为n个事件A 1，A2，…，An的和事件.Ak为可列个事件A 1，A2，…的和事件.nk1③事件AB{xxA且xB}称为事件A与事件B的积事件.当且仅当A与B同时发生时，事件AB发生.AB也记作AB.k1Ak为n个事件A 1，A2，…，An的积事件.n

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第10页

共51页----- k1Ak为可列个事件A 1，A2，… 的积事件.AB{xxA且xB} ④事件

称为事件A与事件B的差事件.当且仅当A发生、B不发生时，事件AB发生.⑤若AB，则称事件A与事件B是互不相容的，或互斥的.即事件A与事件B不

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第11页

共51页----- 能同时发生.⑥若ABS且AB，则称事件A与事件B互为逆事件，或互为对立事件.即对每次试验，事件A与事件B中必有一个发生，且仅有一个发生.A的对立事件记为A，即ASA.9.事件的运算定律: ①交换律:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第12页

共51页----- ABBA，ABBA.②结合律: A(BC)(AB)C， A(BC)(AB)C.③分配律: A(BC)(AB)(AC)， A(BC)(AB)(AC).④德∙摩根律:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第13页

共51页----- ABB A，ABBA.§1.3 频率与概率 1.在相同条件下，进行了n次试验，事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数.nA比值称为事件A发生的频率，记为fn(A).n2.频率的基本性质: ①0fn(A)1.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第14页

共51页----- ②fn(S)1.③若A 1，A2，…，Ak是两两互不相容的事件，则

.fn(AA)f(A)f(A)1kn1nk3.当重复试验的次数n逐渐增大时，频率fn(A)呈现出稳定性，逐渐稳定于某个常数，这种统计规律性称为频率稳定性.

4.设E是随机试验，S是它的样本空间.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第15页

共51页----- 对于E的每一事件A赋于一个实数，记为p(A)，称为事件A的概率，且关系p满足下列条件:

①非负性: p(A)0.

②规范性: p(S)1.

③可列可加性: 设A 1，A2，…是两两互不相容的事件，则

P(A1A2)P(A1)P(A2).

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第16页

共51页----- 5.概率的性质: ①p()0.

②(有限可加性)设A 1，A2，…An是两两互不相容的事件，则 P(AAn)P(A)P(An).1

1③若AB，则

P(BA)P(B)P(A)，P(B)P(A).

④p(A)1p(A).

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第17页

共51页-----

⑤p(A)1.

⑥(加法公式) P(AB)P(A)P(B)P(AB)， P(ABC)P(A)P(B)P(C) P(AB)P(AC)P(BC)P(ABC).§1.4 等可能概型(古典概型) 1.具有以下两个特点的试验称为古典概型.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第18页

共51页----- ①试验的样本空间只包含有限个元素.②试验中每个基本事件发生的可能性相同.2.古典概型中事件概率的计算公式: 样本空间S{e1 , e2 ,  , en}， 事件A{ei , ei ,  , ei}，

12kk

P(A).n

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第19页

共51页----- 例1.抛掷两枚均匀的硬币，求一个出正面，一个出反面的概率.解: S={(正，正)，(正，反)，(反，正)，(反，反)}.A={(正，反)，(反，正)}.例2.抛掷两枚均匀的骰子，求点数之和不超过4的概率.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第20页

共51页-----

21p(A).42解:

S={(1，1)，(1，2)，(1，3)，(1，4)，(1，5)，…，(6，6)}.A={(1，1)，(1，2)，(1，3)，(2，1)，(2，2)，(3，1)}.

61p(A).366例3.从一批由45件正品，5件次品组成的产品中任取3件产品.求恰有一件次品的概率.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第21页

共51页-----

CC解: p(A)30.253.C50例4.袋中有5个白球3个黑球.从中按

15245下列方式取出3个球，分别求3个球都是白球的概率.

①同时取.

②不放回，每次取一个.

③放回，每次取一个.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第22页

共51页----- 解: ①p(A)C3053CC30.179.8②p(B)A35A30.179.

8③p(A)53830.244.例5.某班有23名同学，求至少有同学生日相同的概率 (假定1年为天).

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第23页

共51页-----

名

2365(23)!C493.解: p(A)230.(365)p(A)1p(A)0.507.

23365例6.从一副扑克牌(52张)中任取4张牌，求这4张牌花色各不相同的概率.

14(C13)解: p(A)40.105.

C52例7.甲项目和乙项目将按时完成的概率为0.75和0.90，甲、乙项目至少有一

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第24页

共51页----- 个项目将按时完成的概率为0.99.求下列事件的概率.

①两项目都按时完成.

②只有一个项目按时完成.

③两项目都没有按时完成.

B表解: 设用A表示“甲项目按时完成”、示“乙项目按时完成”，则p(A)0.75，p(B)0.90， p(AB)0.99.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第25页

共51页----- ①p(AB)P(A)p(B)p(AB)

0.750.90.99 0.66.②

p[(AB)(AB)]p(AB)p(AB)

0.990.66 0.33.③p(AB)p(AB)

1p(AB)

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第26页

共51页-----

10.99 0.01.例8.将一枚骰子连续掷5次，求下列各事件的概率.①“5次出现的点数都是3”.②“5次出现的点数全不相同”.③“5次出现的点数2次1点，2次3点，1次5点”.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第27页

共51页----- ④“5次出现的点数最大是3点”.⑤“5次出现的点数既有奇数点，又有偶数点”.§1.5 条件概率

例1.抛掷一枚均匀的骰子.设A表示“出现的点数不大于3”，B表示“出现偶数点”，求: ①“出现偶数点”的概率.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第28页

共51页----- ②已知“出现的点数不大于3”的条件下，“出现偶数点”的概率.解: S={1，2，3，4，5，6}， A={1，2，3}， B={2，4，6}.

31①p(B).62②用“BA”表示已知事件A发生的条件下，事件B发生.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第29页

共51页----- AB{2}，

1P(AB)16p(BA).

33P(A)6

1.设A、B是两个事件，且p(A)0，称

P(AB) p(BA)P(A)为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第30页

共51页-----

例2.一批零件100个，其中次品10个，正品90个.从中连续抽取两次，做非回臵式抽样.求: ①第一次取到正品的概率.②第一次取到正品的条件下第二次取到正品的概率.解: 设A表示“第一次取到正品”，B表示“第二次取到正品”.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第31页

共51页-----

909①p(A).10010289C90②p(AB)2，

C100110P(AB)89.p(BA)P(A)992.乘法定理: 设p(A)0，则

p(AB)p(BA)p(A).设p(AB)0，则

p(ABC)p(CAB)p(BA)p(A).

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第32页

共51页----- 例3.一批零件100个，次品率为10%.从中接连取零件，每次任取一个，取后不放回.求第三次才取到正品的概率.解: 设用A i表示“第i次取到正品”(i1 , 2 , 3).由于次品率为10%，所以次品10个，正品90个.P(A 1 A 2A 3)P(A 1)P(A 2 A 1)P(A 3A 1 A 2)

10990 1009998

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第33页

共51页-----

0.0083.3.样本空间的一个划分: ①

BiBj , ij , i , j1 , 2 ,  , n.②B1B2BnS.称B1 , B2 ,  , Bn为样本空间的一个划分(或完备事件组).4.全概率公式: 若B1，B2，…，Bn为样本

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第34页

共51页----- 空间的一个划分，且P(Bi)0 (i1 , 2 ,  , n)，A为某一事件，则 P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2)

P(A Bn)P(Bn).5.贝叶斯公式: 若B1，B2，…，Bn为样本空间的一个划分，A为某一事件，且P(A)0，P(Bi)0 (i1 , 2 ,  , n)，则

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第35页

共51页-----

， P(BiA)nP(ABj)P(Bj)j1P(ABi)P(Bi)(i1 , 2 ,  , n).例4.两台机床加工同样的零件.第一台出现废品的概率是0.03，第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件堆放在一起.已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍，从中任取一个零件，求:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第36页

共51页----- ①这个零件不是废品的概率.②如果已知取出的这个零件不是废品，那么，它是第一台机床生产的概率.解: 设用A表示“此零件不是废品”，用Bi表示“此零件由第i台机床加工”(i1 , 则

P(B21 1)3， P(B 2)3， P(A B 1)0.97，P(A B 2)0.98.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第37页

共51页-----

2)，①

P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2)

210.970.98 330.973.②

P(AB1)P(B1) P(B1A)P(AB1)P(B1)P(AB2)P(B2)

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第38页

共51页-----

20.973 210.970.98330.664.例5.有5个盒子，分别编号

1、

2、

3、

4、5.第1及第2号盒子各有5个球，其中3个白球，2个红球.第3及第4号盒子也各有5个球，其中1个白球，4个红

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第39页

共51页----- 球.第5号盒子有4个白球，1个红球.现随机地选一个盒子并从中任取一球，求: ①它是白球的概率.②如果已知取出的是红球， 那么，它是来自第5号盒子的概率.解: 设用A表示“任取一球是白球”，用

，用Bi表示“第A表示“任取一球是红球”i个盒子被选中” (i1 , 2 , 3 , 4 , 5)，则

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第40页

共51页-----

1P(B 1)P(B2)P(B3)P(B4)P(B5)， 53P(A B 1)P(A B 2)， 51P(A B 3)P(A B 4)， 54P(A B 5)， 52P(A B 1)P(AB 2)， 54P(A B 3)P(A B 4)，

5-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第41页

共51页-----

1P(A B 5).5①P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2) P(A B3)P(B3)P(A B4)P(B4) P(A B5)P(B5) 3131111141 555555555512.25

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第42页

共51页----- ②P(B5A)P(ABi)P(Bi)i15P(AB5)P(B5)

1155 1(22441)5555551.136.先验概率: P(Bi).7.后验概率: P(BiA).

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第43页

共51页----- 例6.有一个袋内装有3个白球，2个黑球.有甲、乙、丙三人依次在袋内各摸一球.求: ①在有放回情况下，甲、乙、丙各摸到黑球的概率.②在不放回情况下，甲、乙、丙各摸到黑球的概率.解: 设用A、B、C分别表示“甲、乙、

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第44页

共51页----- 丙摸到黑球”，用A、B、C分别表示“甲、乙、丙摸到白球”.

2①P(A)P(B)P(C).52②P(A).5P(B)P(BA)P(A)P(BA)P(A)

1223 45452.

5-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第45页

共51页----- P(C)P(CAB)P(AB)P(CAB)P(AB)

P(CAB)P(AB)P(CAB)P(AB) P(CAB)P(BA)P(A)

P(CAB)P(BA)P(A) P(CAB)P(BA)P(A) P(CAB)P(BA)P(A)

121321232230 453453453452.5

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第46页

共51页----- §1.6 独立性

1.设A与B是两事件，如果 p(AB)p(A)p(B)，

则称A与B相互独立，简称A与B独立.2.设A与B是两事件，且p(A)0，如果A与B相互独立，则

p(BA)p(B).3.设A与B相互独立，则下列各对事件也

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第47页

共51页----- 相互独立.

A与B，A与B，A与B.证: P(A)P(B)P(A)[1P(B)]

P(A)P(A)P(B)

P(A)P(AB)

(AAB) P(AAB) P(AB)，

所以A与B相互独立.同理可证A与B，A与B相互独立.

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第48页

共51页----- 4.设A、B、C是三个事件，如果

p(AB)p(A)p(B)， p(AC)p(A)p(C)， p(BC)p(B)p(C)，

p(ABC)p(A)p(B)p(C)，

则称A、B、C相互独立.例1.用一支步枪射击一只小鸟，击中的概率为0.2 .问3支步枪同时彼此独立地

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第49页

共51页----- 射击，击中小鸟的概率.

解: 设用A i表示“第i支步枪击中小鸟”

，则 (i1 , 2 , 3)，用B表示“小鸟被击中”

P(B)P(A 1A 2A 3)

1P(A 1A 2A 3) 1P(A 1 A 2 A 3)

1P(A 1)P(A 2)P(A 3) 10.80.80.8

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第50页

共51页-----

推荐第6篇：概率统计教案5

第五章 大数定律及中心极限定理

§5.1 大数定律

1.设Y1 , Y2 ,  , Yn , 是一个

a是一个常数.随机变量序列，若对于任意正数，有

limP{Ya}1， nn则称序列Y1 , Y2 ,  , Yn , 依概

P 率收敛于a，记为Yna.2.契比雪夫大数定理: 设随机变量X1 , X2 ,  , Xn , 相互独立，且

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第1页

共6页----- E(Xk)，D(Xk)

2(k1 , 2 ,  )，

n1则序列XXk依概率收敛nk1 P 于，即Xn.3.伯努利大数定理: 设nA是n次独立重复试验中事件A发生的次数.p是A在每次试验中发生的概率，则对于任意正数，有

nAlimP{p}1.nn4.辛钦大数定理: 设随机

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第2页

共6页----- 变量X1 , X2 ,  , Xn , 相互独立，服从同一分布，且

E(Xk)(k1 , 2 ,  )，

n1则序列XXk依概率收敛nk1 P 于，即Xn.§5.2 中心极限定理 1.独立同分布的中心极限定理: 设随机变量

X1 , X2 ,  , Xn , 

相互独立，服从同一分布，且

2E(Xk) , D(Xk)0

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第3页

共6页-----

(k1 , 2 ,  ).令XkE(Xk)Xknk1k1k1Yn，YnnnD(Xk)k1nnn的分布函数为Fn(x)，则对于任意x，有

Xnk1klimF(x)limPx nnnnt x12edt

22

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第4页

共6页-----

n(x)，

nXkn近似地k1或者说

~ N(0 , 1)，

nXk~ N(n , n) k1近似地X N(0 , 1)，

~n2n近似地X~ N( , n)．

2近似地2.棣莫弗—拉普拉斯定理: 设随机变量n (n1 , 2 ,  )服从参数为n，p (0p1)的二项分布，则对于任意x，有

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第5页

共6页----- nnpx1edt limPxn2np(1p)(x)，近似地nnp或者说 ~ N(0 , 1)

np(1p)2t 2

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第6页

共6页-----

推荐第7篇：概率统计教案2

第三章 多维随机变量及其分布

一、教材说明

本章内容包括：多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数，随机变量的独立性概念，条件分布与条件期望。本章仿照一维随机变量的研究思路和方法。

1、教学目的与教学要求 本章的教学目的是：

（1）使学生掌握多维随机变量的概念及其联合分布，理解并掌握边际分布和随机变量 的独立性概念；

（2）使学生掌握多维随机变量函数的分布，理解并掌握多维随机变量的特征数； （3）使学生理解和掌握条件分布与条件期望。 本章的教学要求是： （1）深刻理解多维随机变量及其联合分布的概念，会熟练地求多维离散随机变量的联合分布列和多维连续随机变量的联合密度函数，并熟练掌握几种常见的多维分布；

（2）深刻理解并掌握边际分布的概念，能熟练求解边际分布列和边际密度函数；理解随机变量的独立性定义，掌握随机变量的独立性的判定方法； （3）熟练掌握多维随机变量的几种函数的分布的求法，会用变量变换法求解、证明题目； （4）理解并掌握多维随机变量的数学期望和方差的概念及性质，掌握随机变量不相关与独立性的关系； （5）深刻理解条件分布与条件期望，能熟练求解条件分布与条件期望并会用条件分布与条件期望的性质求解、证明题目。

2、本章的重点与难点

本章的重点是多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布及条件分布、多维随机变量的特征数，难点是多维随机变量函数的分布及条件分布的求法。

二、教学内容

本章共分多维随机变量及其联合分布、边际分布与随机变量的独立性、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数、条件分布与条件期望等5节来讲述本章的基本内容。

3.1 多维随机变量及其联合分布

一、多维随机变量

定义3.1.1 如果X1(),X2(),,Xn()是定义在同一个样本空间{}上的n个随机变量，则称X()(X1(),...,Xn())为n维随机变量或随机向量。

二、联合分布函数

1、定义3.1.2 对任意n个实数x1,x2,,xn，则n个事件{X1x1},{X2x2},,{Xnxn}同时发生的概率 F(x1,x2,,xn)P{X1x1,X2x2,,Xnxn}

称为n维随机变量(X1,X2,,Xn)的联合分布函数。

- 12

n!n2p1n1p2prnr,

n1!n2!nr!这个联合分布列称为r项分布，又称为多项分布，记为M(n,p1,p2,,pr).

例3.1.4 一批产品共有100件，其中一等品60件，二等品30件，三等品10件。从这批产品中有放回地任取3件，以X和Y分别表示取出的3件产品中一等品、二等品的件数，求二维随机变量(X,Y)的联合分布列。

分析 略。

解 略。

2、多维超几何分布

多维超几何分布的描述：袋中有N只球，其中有Ni只i号球，i1,2,,r。记NN1N2Nr，从中任意取出n只，若记Xi为取出的n只球中i号球的个数，i1,2,,r，则

N1N2NrnnnP(X1n1,X2n2,Xrnr)12r.

Nn其中n1n2nrn。

例3.1.5 将例3.1.4改成不放回抽样，即从这批产品中不放回地任取3件，以X和Y分别表示取出的3件产品中一等品、二等品的件数，求二维随机变量(X,Y)的联合分布列。

解

略。

3、多维均匀分布

设D为R中的一个有界区域，其度量为SD，如果多维随机变量(X1,X2,,Xn)的联合密度函数为 n1,(x1,x2,,xn)D, p(x1,x2,,xn)SD0,其他则称(X1,X2,,Xn)服从D上的多维均匀分布，记为(X1,X2,,Xn)~U（D).

例3.1.6 设D为平面上以原点为圆心以r为半径的圆，(X,Y)服从D上的二维均匀分布，其密度函数为

12222,xyr, p(x,y)r2220,xyr.

试求概率P(X).

解 略。

4、二元正态分布

如果二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为

1212(x1)2(x1)(y2)(y2)21exp{[2]},x,y22(12)1212212r2p(x,y)2则称(X,Y)服从二维正态分布，记为(X,Y)~N(1,2,12,2,).其中五个参数的取值范围分别是：1,2;1,20;11.

以后将指出：1,2分别是X与Y的均值，12,22分别是X与Y的方差，是X与Y的相关系数。

2例3.1.7 设二维随机变量(X,Y)~N(1,2,12,2,).求(X,Y)落在区域D{(x,y):(x1)2212(x1)(y2)12(y2)2222}内的概率。

解 略。

注 凡是与正态分布有关的计算一般需要作变换简化计算。

3.2 边际分布与随机变量的独立性

一、边际分布函数

1、二维随机变量(X,Y)中

X的边际分布

FX(x)P(Xx)P(XY的边际分布

FY(y)F(,y )x,Y)limF(x,y)yF(x, 

2、在三维随机变量(X,Y,Z)的联合分布函数F(x,y,z)中，用类似的方法可得到更多的边际分布函数。

例3.2.1设二维随机变量(X,Y)的联合分布函数为

1exeyexyxy,x0,y0, F(x,y)0,其他这个分布被称为二维指数分布，求其边际分布。

解 略。

注 X与Y的边际分布都是一维指数分布，且与参数0无关。不同的0对应不

- 5

p(x1,x2,,xn)pi(xi)

i1n则称X1,X2,,Xn相互独立。

例3.2.7设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为

8xy,0xy1, p(x,y)0,其他.问X与Y是否相互独立？

分析 为判断X与Y是否相互独立，只需看边际密度函数之积是否等于联合密度函数。 解 略。

3.3 多维随机变量函数的分布

一、多维离散随机变量函数的分布

以二维为例讨论，设二维随机变量(X,Y)的取值为(xi,yj),Zf(X,Y), 随机变量

Z的取值为zk.令Ck{(xi,yj):f(xi,yj)zk}，则

P(Zzk)P(f(xi,yj)zk)P((xi,yj)Ck)(xi,yj)Ckpij.

例3.3.2（泊松分布的可加性）设X~P(1),Y~P(2), 且X与Y相互独立。证明

ZXY~P(12).

证明：略。

注 证明过程用到离散场合下的卷积公式，这里卷积指“寻求两个独立随机变量和的分布运算”，对有限个独立泊松变量有

P(1)P(2)P(n)P(12n).

例3.3.3（二项分布的可加性）设X~b(n,p),Y~b(m,p),且X与Y相互独立。证明ZXY~b(mn,p).

证明 略。

注（1）该性质可以推广到有限个场合

b(n1,p)b(n2,p)b(nk,p)b(n1n2nk,p)

（2）特别当n1n2nk1时，b(1,p)b(1,p)b(1,p)b(n,p) 这表明，服从二项分布b(n,p)的随机变量可以分解成n个相互独立的0-1分布的随机

变量之和。

二、最大值与最小值的分布

例3.3.4（最大值分布）设X1,X2,,Xn是相互独立的n个随机变量，若

Ymax(X1,X2,Xn).设在以下情况下求Y的分布：

（1）Xi~Fi(x),i1,2,,n;

（2）Xi同分布，即Xi~F(x),i1,2,,n;

（3）Xi为连续随机变量，且Xi同分布，即Xi的密度函数为p(x),i1,2,,n;

（4）Xi~Exp(),i1,2,,n.

解 略。

注 这道题的解法体现了求最大值分布的一般思路。

例3.3.5（最小值分布）设X1,X2,,Xn是相互独立的n个随机变量；若Ymin(X1,X2,Xn)，试在以下情况下求Y的分布：

（1）Xi~Fi(x),i1,2,,n;

（2）Xi同分布，即Xi~F(x),i1,2,,n;

（3）Xi为连续随机变量，且Xi同分布，即Xi的密度函数为p(x),i1,2,,n;

（4）Xi~Exp(),i1,2,,n.

解 略。

注 这道例题的解法体现了求最小值分布的一般思路。

三、连续场合的卷积公式

定理3.3.1设X与Y是两个相互独立的连续随机变量，其密度函数分别为pX(x)、pY(y)，则其和ZXY的密度函数为

pZ(z)pX(zy)pY(y)dy.

证明 略。

本定理的结果就是连续场合下的卷积公式。

例3.3.6（正态分布的可加性）设X~N(1,1),Y~N(2,2),且X与Y相互独立。证明ZXY~N(12,12).证明 略

2222

注 任意n个相互独立的正态变量的非零线性组合仍是正态变量。

四、变量变换法

1、变量变换法

设(X,Y)的联合密度函数为p(x,y)，函数ug1(x,y),有连续偏导数，且存在唯一

vg(x,y).2xx(u,v),的反函数，其变换的雅可比行列式

yy(u,v)x(x,y)uJ(u,v)xv若yuyv1(u,v)(x,y)uxvxuyvy0.1Ug1(X,Y) 则(U,V)的联合密度函数为

Vg2(X,Y),p(u,v)p(x(u,v),y(u,v))J.

这个方法实际上就是二重积分的变量变换法，其证明可参阅数学分析教科书。 例3.3.9设X与Y独立同分布，都服从正态分布N(,2)，记试求(U,V)的联合密度函数。U与V是否相互独立？

解 略。

2、增补变量法

增补变量法实质上是变换法的一种应用：为了求出二维连续随机变量(X,Y)的函数

UXY,

VXY.Ug(X,Y)的密度函数，增补一个新的随机变量Vh(X,Y)，一般令VX或VY。先用变换法求出(U,V)的联合密度函数p(u,v) ，再对p(u,v)关于v积分，从而得出关于U的边际密度函数。

例3.3.10（积的公式） 设X与Y相互独立，其密度函数分别为 pX(x)和pY(y).则UXY的密度函数为pU(u)证 略。

pX(uv)pY(v)1dv.v例3.3.11（商的公式） 设X与Y相互独立，其密度函数分别为pX(x)和pY(y)，则UXY的密度函数为pU(u)

pX(uv)pY(v)vdv.

- 910111213

例3.5.5设(X,Y)服从G{(x,y):x2y21}上的均匀分布，试求给定Yy条件下X的条件密度函数p(x|y)。

解 略。

3、连续场合的全概率公式和贝叶斯公式 全概率公式的密度函数形式

pY(y)pX(x)p(y|x)dx,pX(x)pY(y)p(x|y)dy.

pY(y)p(x|y)贝叶斯公式的密度函数形式

p(x|y)pX(x)p(y|x)pX(x)p(y|x)dx,p(y|x)pY(y)p(x|y)dy.

注 由边际分布和条件分布就可以得到联合分布。

二、条件数学期望

1、定义3.5.4 条件分布的数学期望（若存在）称为条件数学期望，其定义如下：

xiP(Xxi|Yy),(X,Y)为二维离散随机变量；E(X|Yy)i

(X,Y)为二维连续随机变量。xp(x|y)dx，yjP(Yyj|Xx),(X,Y)为二维离散随机变量；jE(Y|Xx)

(X,Y)为二维连续随机变量。yp(y|x)dy，注 (1)条件数学期望具有数学期望的一切性质。

(2)条件数学期望E(X|Y)可以看成是随机变量Y的函数，其本身也是一个随机变量。

2、定理3.5.1 （重期望公式）设(X,Y)是二维随机变量，且E(X)存在，则

E(X)E(E(X|Y))。

证明 略。

注 重期望公式的具体使用如下

（1） 如果Y是一个离散随机变量，E(X)（2） 如果Y是一个连续随机变量，E(X)E(X|yy)P(Yy);

jjjE(X|Yy)pY(y)dy.

例3.5.10 （随机个随机变量和的数学期望）设X1,X2,,Xn是一列独立同分布的随机变量，随机变量N只取正整数值，且与{Xn}独立。证明

E(Xi)E(X1)E(N).

i1N

第四章 大数定律与中心极限定理

一、教材说明

本章内容包括特征函数及其性质，常用的几个大数定律，随机变量序列的两种收敛性的定义及其有关性质，中心极限定理。大数定律涉及的是一种依概率收敛，中心极限定理涉及按分布收敛。这些极限定理不仅是概率论研究的中心议题，而且在数理统计中有广泛的应用。

1、教学目的与教学要求 本章的教学目的是：

（1）使学生掌握特征函数的定义和常用分布的特征函数；

（2）使学生深刻理解和掌握大数定律及与之相关的两种收敛性概念，会熟练运用几个大数定律证明题目；

（3）使学生理解并熟练掌握独立同分布下的中心极限定理。 本章的教学要求是：

（1）理解并会求常用分布的特征函数；

（2）深刻理解并掌握大数定律，能熟练应用大数定律证明题目；

（3）理解并掌握依概率收敛和按分布收敛的定义，并会用其性质证明相应的题目； （4）深刻理解与掌握中心极限定理，并要对之熟练应用。

2、重点与难点

本章的重点是大数定律与中心极限定理，难点是用特征函数的性质证明题目，大数定律和中心极限定理的应用。

二、教学内容

本章共分特征函数、大数定律、随机变量序列的两种收敛性，中心极限定理等4节来讲述本章的基本内容。

4.1特征函数

一、特征函数的定义

1.定义4.1.1 设X是一个随机变量，称(t)=E(e)，- ∞

itXitX注 因为e1，所以E(e)总是存在的，即任一随机变量的特征函数总是存在的。

itX

2.特征函数的求法

（1）当离散随机变量X的分布列为Pk= P（X= xk)，k = 1，2，…，则X的特征函数为

φ(t)=ek1itxkPk，- ∞

（2）当连续随机变量X的密度函数为p(x)，则X的特征函数为

φ(t)=eitxP(x)dx，- ∞

例4.1.1 常用分布的特征函数

(1) 单点分布：P(X= a) = 1，其特征函数为φ(t) = eita。 (2) 0 –1分布：P(X= x) =px(1

证明 略。

定理4.1.1 （一致连续性）随机变量X的特征函数φ(t)在(- ∞ ，+ ∞)上一致连续。 定理4.1.2 （非负定性）随机变量X的特征函数φ(t)是非负定的。 定理4.1.4 （唯一性定理）随机变量的分布函数由其特征函数唯一决定。 例4.1.3 试利用特征函数的方法求伽玛分布Ga(α，λ)的数学期望和方差。 解 因为Ga(α，λ)的特征函数φ(t) = φ(t) = ‘

‘iii(1)1；φ(0) = (1it)，

’‘’1)i2it；φ(t) = ((1)2；φ(0) = 2(1)2，

所以由性质4.1.5得

E(X)\'(0)i;Var(X)\'\'(0)(\'(0))22.4.2大数定律

一、何谓大数定律（大数定律的一般提法）

定义4.2.1设{Xn}为随机变量序列，若对任意的0,有

1n1nlimPXiE(Xi)1.(4.2.5) nni1ni1则称{Xn}服从大数定律。

二、切比雪夫大数定律

定理4.2.2（切比雪夫大数定律）设{Xn}为一列两两不相关的随机变量序列，若每个Xi的方差存在，且有共同的上界，即Var(Xi)c,i1,2,,则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。

利用切比雪夫不等式就可证明。此处略。

推论（定理4.2.1：伯努利大数定律）设n为n重伯努利试验中事件A发生的次数，P为每次试验中A出现的概率，则对任意的0，有

limPnp1.nn分析 n服从二项分布，因此可以把n表示成n个相互独立同分布、都服从0–1分布的随机变量的和。

三、马尔可夫大数定律

定理4.2.3（马尔可夫大数定律）对随机变量序列{Xn}，若马尔可夫条件n1Var(Xi)0成立，则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。 n2i1证明 利用切比雪夫不等式就可证得。

例4.2.3 设{Xn}为一同分布、方差存在的随机变量序列，且Xn仅与Xn1和Xn1相关，而与其他的Xi不相关，试问该随机变量序列{Xn}是否服从大数定律？

解 可证对{Xn}，马尔可夫条件成立，故由马尔可夫大数定律可得{Xn}服从大数定律。

四、辛钦大数定律

定理4.2.4 （辛钦大数定律）设{Xn}为一独立同分布的随机变量序列，若Xn的数学期望存在，则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。

4.3随机变量序列的两种收敛性

一、依概率收敛

1.定义4.3.1（依概率收敛）设{Xn}为一随机变量序列，Y为一随机变量。如果对于任意的0，有

nlimPYnY1.

P则称{Xn}依概率收敛于Y，记做YnY。

1n1nP注 随机变量序列{Xn}服从大数定律XiE(Xi)0。

ni1ni12.依概率收敛的四则运算

定理4.3.1 设{Xn}，{Yn}是两个随机变量序列，a，b是两个常数。如果

PP{Xn}a，{Yn}b，

则有(1) XnYnab;(3) XnYnab( b0).ab;(2) XnYn

二、按分布收敛、弱收敛 PPP

1.定义4.3.2 设{Fn(x)}是随机变量序列{Xn}的分布函数列，F(x)为X的分布函数。若对F(x)的任一连续点x，都有limFn(X)=F(x)，则称{Fn(x)}弱收敛于F(x)，记做

nFn(X)F(x)。也称{Xn}按分布收敛于X，记做XnlX。

2.依概率收敛与按分布收敛间的关系

P(1)定理4.3.2 XnXXnlX。

P(2)定理4.3.3 若c为常数，则XncXnlc

两个定理的证明均略。

三、判断弱收敛的方法

定理4.3.4 分布函数序列{Fn(x)}弱收敛于分布函数F(X)的充要条件是{Fn(x)}的特征函数序列{φn(t)}收敛于F(x)的特征函数φ(t)。

这个定理的证明只涉及数学分析的一些结果，参阅教材后文献[1]。 例4.3.3 若X~P()，证明

1XlimPx2解 用定理4.3.4。此处略。

xedt.

t224.4中心极限定理

一、中心极限定理概述

研究独立随机变量和的极限分布为正态分布的命题。

二、独立同分布下的中心极限定理

定理4.4.1（林德贝格-勒维中心极限定理）设{Xn}是独立同分布的随机变量序列，且E(Xi),Var(Xi)0.记

2Yn*则对任意实数y，有

X1X2Xnnn.

1* limPYy(y)nn2

yedt.

t22- 2021 -

推荐第8篇：统计与概率 教学设计 教案

教学准备

1. 教学目标

知识与技能：掌握整理数据、编制统计表、绘制统计图。 过程与方法：比较不同统计图的特点及不同统计图的画法。 情感态度与价值观：通过对统计知识的整理和复习，提高统计意识。

2. 教学重点/难点

教学重点：运用统计图解决实际生活中的问题。 教学难点：能根据实际情况选择合适的统计图。

3. 教学用具

课件

4. 标签

教学过程

（一）、引入新课：

统计在我们的生活中有着广泛的应用，例如，公司要了解一种产品的销售情况，就需要了解顾客群体，需求状况等数据，统计就是帮助人们整理和分析数据的知识方法。这节课我们就一起来复习统计的初步知识。

1.总体回顾。

师：我们以前都学过哪些统计的知识? （1）组织学生独立回答.（2）教师做适当评价和补充。

学生可能的回答有：我们学过简单的统计表，还有统计图。统计表里分为单式统计表和复式统计表。统计图里分为条形统计图、折线统计图和扇形统计图，引导学生说一说上述统计图表的优缺点。

2.学生自主整理。师：同学们说的很全面，我们以前学习了这么多关于统计的知识，现在就请同学们用你们喜欢的方法，把这些知识进行系统的整理下。

（1）独立整理

（2）组内交流。（教师巡视指导，参与小组活动）

（3）交流汇报。（师多找几个小组汇报，在对比中引导学生完善知识结构，优化整理方法，并完善板书。）

3.师：谁知道统计知识有什么用处？ （1）找不同学生独立回答.（1）教师做适当评价和补充。

在日常生活、生产和科学研究中，经常需要用到统计知识。例如，为了了解学生的身体发育情况，经常要测量学生的身高和体重，把测量得到的数据进行收集和整理，再制成统计表或统计图进行分析。又如，工厂要了解每天、每周、每月、或者每年的生产进度或产量，就需要进行统计；要了解本单位的工作效率，产品的质量，计算产品的合格率等，也需要进行统计。”(教师还可以帮助学生结合本地区的实际，再举出一些例子，说明统计知识的用处。)

（二）、重点复习，强化提高。1.出示例1中的各统计图表：

（1）师：同学们，下面是对六（1）班同学进行调配所搜集的几项数据，分别用统计表和统计图表示。第一幅是六（1）班男、女生人数统计表，第二幅是什么统计图？你能从中得到什么信息？

①组织学生认真读题分析。.②教师做相应的补充和评价。 师：扇形统计图有什么优缺点？ 学生回答，教师总结完善。

扇形统计图可以直观地反映各部分占总体的百分比，但不能反映部分的具体数量。 （2）第三幅图是什么统计图？你能得到什么信息？ ①组织学生认真读题分析。.②教师做相应的补充和评价 师：条形统计图有什么优缺点？ 学生回答，教师总结完善。

条形统计图可以直观反映各部分的数量，也可直观比较各部分的多少，但不能看出各部分总体的百分比。

（3）第四幅图是一个折线统计图，折线统计图有什么优点？ 学生回答，教师总结完善。

折线统计图最大的优点是能反映事物发展变化的趋势。 （4）从第四幅图中你能得到哪些信息？

观察折线统计图，独立思考，交流自己发现的信息，汇报。 师：条形统计图有什么优缺点？ 学生回答，教师总结完善。

折线统计图能直观地表示出数据的变化情况。

（5）师：除了问卷调查收集数据外，还可以通过什么手段收集数据？ ①小组交流讨论。.②组织学生以小组为单位汇报。 学生回答，教师总结完善。

除了问卷调查收集数据外，还可以通过实地调查，在各种媒体收集现成的数据，在各种统计公报中收集现成的统计图表等。

（6）师：同学们想一想，我们做一项调查统计工作的主要步骤是什么？ ①小组交流讨论。.②组织学生以小组为单位汇报。 学生回答，教师总结完善。

① 确定调查的主题及需要调查的数据。

② 根据调查的主题和数据设计调查表（用于问卷调查）或统计表（用于收集现成数据）。

③ 确定调查的方法。是实地调查、测量，还是问卷调查，或是收集各种媒 体上的信息。

④ 进行调查，确定数据记录的方法。明确把数据记录在调查表上还是记录在统计表上。 ⑤ 整理和描述数据，对数据进行分类，选择适当的统计图表表示数据。 ⑥ 根据统计图表分析数据，做出判断和决策。

（三）、复习知识点

1、统计表

（1）统计表的意义：

把统计数据写在一定格式的表格内，用来反映情况、说明问题，这样的表格叫统计表。 （2）统计表的特点：

把相关联的数量，分门别类，依次排列，这样就可以把数量间的关系及变化情况表示出来，便于分析比较。

（3）统计表的结构：

表外部分包括总标题、单位说明和制表日期；表内部分包括表头、横标目、纵标目和数据四个方面。

（4）统计表的种类：

分单式统计表、复式统计表和百分数统计表。 （5）统计表的制作步骤： 1）收集整理数据，确定标题； 2）根据统计的目的和内容设计表格格式及横目、纵目的各个项目，横栏、纵栏各需几格，每格的 长度等；

3）把核对过的数据填入表格中的相应栏目； 4）检查，写上日期、填表人等。

把收集到的数据经过分类、整理后，填在一定格式的表格内，用来反映情况，说明问题，这种表格叫做统计表。统计表一般分为单式统计表和复式统计表。

2、统计图

（1）条形统计图 （2）条形统计图特征：

用一个长度单位表示一定的数量，根据数量多少画出长短不同的线条，然后把这些线条按一定的顺序排列起来。

（3）条形统计图优点： 很容易看出各种数量的多少。 （4）条形统计图的注意事项：

画条形统计图时，直条的宽窄必须相同；取一个单位长度表示数量的多少要根据具体情况而确定；复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区别开，并在制图日期下面注明图例。

（5）条形统计图的制作：

1） 画好横轴和纵轴（横轴等距离安排条形的位置，画纵轴时先一个合适的单位长度表示一定的数量）；

2） 画直条，直条的宽度，长短按数量大小确定； 3） 在直条上端分别注明数据；

4） 写好统计图的名称，注明单位、图例及制图日期。

3、折线统计图 （1）折线统计图特征：

用一个长度单位表示一定的数量，根据数量多少画出长短不同的线条，然后把这些线条按一定的顺序排列起来。

（2）折线统计图的优点：

不仅可表示数量的多少，而且能清楚地表示出数量增减变化的情况。 （3）折线统计图的注意事项：

折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间时，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。

（4）折线统计图的制作：

1） 画好横轴和纵轴（横轴等距离安排条形的位置，画纵轴时先一个合适的单位长度表示一定的数量）；

2） 画直条，直条的宽度，长短按数量大小确定； 3） 在直条上端分别注明数据；

4） 写好统计图的名称，注明单位、图例及制图日期。

4、扇形统计图 （1）扇形统计图特征：

用整个圆表示总数（单位“1”），用圆内各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几，扇形统计图中各部分的百分比之和是单位“1”。

（2）扇形统计图优点：

可以很清楚地表示出部分数量与总数之间的关系。 （3）扇形统计图的注意事项： 各部分的百分比之和是“1”。 （4）扇形统计图的制作：

1） 求出各部分量占总量的百分比；

2） 用360度乘以相应百分比，得出扇形统计图中各部分所对扇形的圆心角度数； 3） 画一个半径适当的圆，根据圆心角度数画出对应扇形，分别在各个扇形中标出对应部分的名称和百分比；

4） 写好统计图的名称及制图日期。

5、统计特征量 （1）平均数

是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。平均数是表示一组数据集中趋势的量数，它是反映数据集中趋势的一项指标。

（2）中位数

指将一组数据按大小顺序排列起来，以排在正中间位置上的那一个数叫这组数的中位数，用Me表示。当一组数据的个数为奇数时，取正中间的一个为中位数，当一组数据的个数为偶数时，取正中间的两个数的平均数为中位数。

（3）众 数

一组数据中出现次数最多的数值，叫众数，有时众数在一组数中有好几个。用M表示。代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）。

（4） 统计特征量知识点小结：

平均数较稳定可靠，波动性比中位数小，但计算较繁，受极端数据影响较大；中位数可靠性较小，但不受极端数据影响，计算简便；众数作代表数的可靠性也较小，但计算简便，不受极端数据影响，在需找出频繁出现的数时，常用众数。

（5）分析数据

在统计中，用（平均数 ）作为一组数据的代表比较稳定可靠，它与这组数据中的每一个数都有关系，对这组数据所包含的信息的反映也是充分，但容易受极端数据的影响。用（ 中位数 ）或（ 众数 ）作为一组数据的代表，可靠性比较差，但它们通常不受极端数据的影响，并且算法简便。当一组数据中个别数据变动较大时，适合选择（ 中位数 ）或（ 众数 ）来表示这组数据的集中趋势。

（四）、拓展应用

1、下图是某汽车公司去年汽车生产量和销售量的情况。（图见课件）

（1）该公司去年全年总体经营情况很好，产量和销量不断增长，第四季度增长幅度较快，而且出现了销量大于产量的良好势头。

（2）该公司在未来的一段时间内将有良好的发展。

2、六（2）班同学血型情况（图见课件） （1）从图中你能得到哪些信息？ （2）该班有50人，各种各有多少人？ （1）从图中可以看出该班AB型人数只有4人

28%＝14（人） B型：50×24%＝12（人） （2）A型：50× AB型：50×8%＝4（人） O型：50×40%＝20（人） 3.六（1）班同学身高、体重情况统计表

（1）在上面两组数据中，平均数、中位数和众数各是什么？ 身高：

3+1.46×5+1.49×10+1.52×12+1.55×6+1.58×3) ÷40平均数：(1.4+1.43×=60.17 ÷40 ≈1.50(m)

中位数：就是第20、21名之间的身高。所以中位数是1.52。众数：1.52。 体重：

2+33×4+36×5+39×12+42×10+45×4+48×3) ÷40平均数：(30×=1584 ÷40 =39.6(kg) 中位数：就是第20、21名之间的体重。所以中位数是39。 众数：39。

（五）、课堂检测

1.学校举办英语百词听写竞赛，五（1）班和五（2）班参赛选手的成绩如下： 五（1）班：88 87 88 87 85 96 98 90 87 91 93 99 87 95 88 92 94 88 87 88 五（2）班：82 96 87 89 94 95 83 99 92 84 93 97 85 98 99 88 91 90 81 80 这组数据的众数各是多少？你发现了什么？ 五（1）班：87和88， 五（2）班没有

我注意到了：在一组数据中，众数可能不止一个，也可能没有众数。

2、六（1）班同学身高、体重情况如图表。

（1）在上面两组数据中，平均数、中位数和众数各是多少？

（2）不用计算，你能发现上面两组数据的平均数、中位数和众数之间的大小关系吗？ （3）用什么统计量表示上面两组数据的一般水平比较合适？

（2）答：平均数有时比众数大。有时比众数小。 （3）答：用平均数表示比较合适。因为它与这组数据中的每个数据都有关系。

3、在某市举行的青年歌手大奖赛中，11位评委给一位歌手的打分如下。9.8 9.7 9.7 9.6 9.6 9.6 9.6 9.5 9.4 9.4 9.1 （1）这组数据的平均数、中位数和众数各是多少？

（2）如果按照“去掉一个最高分，去掉一个最低分，再计算平均分”的评分方法来计算，平均分的多少？你认为这样做是否有道理？为什么？

（3）因为平均数它与一组数据中的每个数据都有关系，它易受极端数据的影响，所以为了减少这种影响，在评分时就采取去掉一个最高分和一个最低分，再计算平均数，这样做是合理的。

课堂小结

今天我们集中学习了小学阶段统计与概率的知识，主要有统计表、条形统计图、折线统计图和扇形统计图，平均数、中位数和众数等等。通过统计与概率的学习，帮助了我们认识人、自然和社会；在面对大量数据和不确定情境中制定较为合理的决策，形成数学分析的意识，提高解决问题的能力。

课后习题

P98：练习二十一

板书

单式统计表、统 计 表 复式统计表

百分数统计表。 条形统计图 统 计 图 折线统计图

扇形统计图平均数 统计特征量 中位数

众 数

推荐第9篇：统计与概率总结

“统计与概率”课题实施总结

一年多来，我校课题组全体成员解放思想，勇于创新，以推进素质教育为出发点，认真学习相关理论，围绕《统计与概率》课堂教学改革和课题的实验工作，认真分析课堂案例，调查研究，收集材料，努力探究《统计与概率》课堂教学的有效模式，对照课题实验方案，顺利地完成了各项教育教学任务和课题研究的阶段工作。下面就这近一年来的课题研究工作总结如下。

一、做好课题研究的准备工作。

1、在课题实施之前，我们积极主动的收集和学习相关知识和理论，我们深入课堂，了解、分析我校《统计与概率的教学现状，找出教学中存在的各种问题，确定本课题的研究内容。

（1）关于小学数学统计与概率部分教学现状、存在问题的调查研究；

（2）对于人教版小学数学教材关于统计与概率部分内容的分布、与原有教材对比变化、教学难点及其编写特点的分析研究；

（3）在统计知识教学中，强化学生数据的收集、记录和整理能力的培养，促进学生关于数据的分析、处理并由此作出解释、推断与决策的能力，对数据和统计信息有良好的判断能力的教学策略改进，加强目标设定与目标达成的实验研究；

（4）培养小学生用数据表示可能性的大小并对事件作出合理推断和预测的能力的教法研究；（5）在统计和概率部分教学中，创设教学情境，促进教学有效性的研究；

（6）进行统计与概率部分的课堂教学有效模式的研究。

2、落实好课题组人员，成员如下：

组 长：陈 丽

副 组 长：陈万江 吴学峰

核 心 成 员：马玉凤 王立波 李天凤 陈维 李玉静 孙晓慧 薛丽华

二、加强对课题组的管理，进一步发挥课题的作用。

1、严格按计划实施研究，积极开展课题研究活动。

课题立项之后，我们集中大家认真学习了《统计与概率》课题研究方案，制定了课题的研究计划，对组内教师合理分工，在管理上做到定计划、定时间、定地点、定内容，让实验老师们深刻理解了《人教版小学数学教材“统计与概率”课堂教学有效性研究》课题中研究项目的主要内容和意义，进一步增强科研能力，树立科研信心每次的校本教研既有骨干教师的教学论坛，也有年青教师的课堂展示，有理论学习，也有实际的课堂点评。

2、优化听课制度，促进课题实验

学校教导处规定，每周的周三各备课组进行集体备课，下一周的周一课题组成员走进课堂听课，一方面是为课题组成员搭建相互交流的平台，另一方面也是验证前一周集体备课设计方案的可行性，这样有利于及时、灵活地掌握课题实施情况和课堂教学情况，有效地促进教师上课改课、上优质课，从而真正地把课题理念落实到每一节课堂教学之中；同时，课题组还要求听课者带着一定的目的从多个角度进行听课，并对收集到的事实材料进行多角度诠释、解读和分析，有针对性地提出讨论的问题和改进的建议。听课制度的优化，有效地避免形式主义的听课、评课活动，对促进课题研究和实验起到了很大的作用。

三、课题研究的实施过程

课题申报后，课题组成员就着手调查我校《统计与概率》的教学现状以及存在的问题。

1、人教版小学数学各册教材使用中，关于统计与可能性部分教学问题及其改进策略的调查研究。

教学现状：课堂教学多数“照本宣科”，教学目标定位不准，教师和学生都不很重视这一领域的教和学。原因有如下几点：一是教师专业知识不能适应新课程的教学需要；二是《统计与概率》这一领域里的可学习和参考的案例较少，教师看得不多，所以课堂改革的水平提高不快；三是在小学阶段，关于《统计与概率》的考试内容相对较少，且难度不大，所以教师和学生重视不够。

存在问题：统计教学中，教师只按教材帮助学生收集、整理数据，而忽视了对数据的分析和运用；概率教学中比较突出的问题是重结果、轻过程，没有把学生随机意识的培养放在重要的位置。比如，有一个老师在执教二年级《可能性》一课时，没有充分地让学生感受确定现象和不确定现象，而是把训练的重点放在让学生用“一定”“可能”和“不可能”的说话训练上，把数学课当作了语文课来上。再如，有一个老师在执教《用分数表示可能性的大小》时，始终把重点放在学生的计算训练上，而忽视了学生对事件发生的可能性从感性描述到定量刻画的过程训练上。

改进策略：（1）加强教师的专业知识的学习和培训。要求课题组的成员认真学习新课标并深刻领会其主要精神，同时督促教师学习《统计与概率》的相关理论，聘请教学骨干做专题讲座，提高教师的理论素养；（2）定期召开研讨会，选择有典型的课例进行会课或教学比赛，有的是采取同课异构的形式进行多层次的研究；（3）围绕某一难点进行针对性讨论，反复研究，取得了较为显著的成效。如，在教学《等可能性》时，多数教师都遇到了一个较为棘手的问题：当袋子里放有相同数量的黄球和白球，启发学生猜想：从中任意摸40次，摸到黄球和白球的可能性怎样？学生很容易猜想并认可结果：摸到黄球和白球的可能性相等。可是，学生实验后，立刻质疑并迅速推翻自己的猜想。此时教师无所适从，只好自圆其说：同学们，当实验的次数越多，摸到黄球的次数和摸到白球的次数就越接近。针对上述存在的问题，我们开展了一次又一次的研究，最终按照“现实情境—猜想—实验—验证猜想—分析原因”的步骤，紧紧抓住“任意”关键词，培养学生的随机意识，让学生真切地感到：袋子里放有相同数量的黄球和白球，任意去摸若干次，摸到黄球的可能性和白球的可能性相等，但结果是随机的，即摸到黄球的次数和白球的次数不一定相等。

2、创设教学情境对于小学统计与概率教学效果的作用与影响的研究。

良好的教学情境，能使学生积极主动地、充满自信的参与到学习之中，使学生的认知活动与情感活动有机地结合，从而促进学生非智力因素的发展和健康人格的形成。比如我们在研究一年级下册第98页的《统计》这一内容时，就历经了“没有教学情境—一创设有教学情境——创设有效的教学情境”的过程，研究中我们发现教学效果差异较大。

„„反复的实践和研究使我们深深地体会到：教学情境对教学效果的影响较大。只有创设有效的教学情境，创设贴近学生生活实际的教学情境，才能把学生真正地带入到具体的情境中去，使学生对数学产生一种亲近感，使学生感到数学是活生生的，感受到数学源于生活，生活中处处有数学。

3、“统计与概率”有效教学模式研究

课题研究之前，多数教师反映《统计与概率》的教学有着一定的困难，教学时也只是“照本宣科”，根本谈不上有效和优化。为此，我们通过典型引路，反复研究，不断实践，在数次的实践中摸索了“统计与概率”的教学模式：创设情境――猜想探究――验证概括――实践运用。

“创设情境”旨在把学生带入到具体的生活情境中，一方面是为了帮助学生借助已有的生活经验自主探究新知，另一方面也可以让学生初步感悟统计与概率在生活中的作用，从而调动学生学习数学的兴趣；“猜想探究”

2 就是先鼓励学生大胆猜想结果，然后引领学生探究新知，这样可以充分发挥学生的主体作用，把学习的主动权交个学生，让学生真正成为学习的主人，在具体的学习过程中锻炼学生的学习能力，同时也能让学生体验自主探究新知的快乐；“验证概括”就是运用多种手段帮助学生验证自己的猜想，从而使学生获得成就感，增强学生学习的自信心，同时把刚刚获得的新知高度、凝练地概括出一般的规律，培养学生分析问题的能力和严谨的思维品质“实践运用”就是将所学的知识运用于实际，体现了数学源于生活、服务生活的思想。

通过改革实验，我们高兴地发现课堂成效发生了较为显著的变化。课堂的教学结构完整了，教学板块清晰了教学目标定位准确而又全面，教师经过了迷茫无奈－有条有理－精心设计教学环节的过程。学生从被动学习－主动探究，学习方式的转变，使课堂气氛活跃了许多，也大大提高了课堂教学效率。

四、课题研究的成效

1、对课题研究的意义的理解和认识。

21世纪的数学课程改革，把《统计与概率》作为一个单独的领域，进入小学数学课程，这是一个重大的举措具有里程碑的意义。因为在信息社会，收集、整理、描述、展示和解释数据，根据情报作出决定和预测，已成为公民日益重要的技能。加强《统计与概率》课题的研究，可以强化学生数据的收集、记录和整理能力的培养，提高学生分析、处理数据并由此作出解释、推断与决策的能力。

2、重视学生学习过程的研究，把学习的主动权还给了学生

新课标明确指出：学生是数学学习的主人，教师是数学学习的组织者、引导者与合作者。所以我们在数学课题的研究中，非常关注学生学习过程的研究，注重在具体的情境中对随机现象的体验，而不是单纯地只获取结论结合学生生活的实际，精心创设教学情境，使学生主动地投入到学习的状态，提出关键的问题；搜集、整理数据分析数据，作出推测，并用一种别人信服的方式交流信息。不仅让学生亲身经历统计与实验的过程，而且还让学生在实践中自我感悟信息的价值。根据获取的信息作出合理的推断，培养学生分析问题和解决问题的能力。

3、营造教研氛围，提高研究实效

我们以课题研究为契机，开展形式多样的教研活动，旨在增强教师的教科研意识，营造良好的教研氛围，丰富教师的科研素养，提高课堂教学效率。一年来，我们召开了《统计与概率》的专题研讨会，举行了课题研讨会课比赛，开展了教师百花奖比赛、课堂教学擂台赛等全校性教学教研活动，收到了较好的效果，得到了老师们的认可，兄弟学校的积极参与，社会的肯定。每次活动，我们坚持“实践、思考、再实践、再思考”的基本方法，确立一个研究主题，本着“学有所获，研有所果”的原则，发动每个教师全程参与，45周岁以下的教师必须参与课堂展示或设计，年老的教师参与课堂点评，实实在在的教研活动，不仅调动了校内教师的教研热情，也吸引了区内兄弟学校老师的加盟，他们积极参与了我们的课题研究。

五、今后的思考

虽然在课题的前期研究过程中，我们取得了初步的成效，但我们深知我们的课题研究工作还有许多不尽如人意的地方。为了进一步做好下一阶段课题的研究工作，我们想从以下几个方面力求突破：

1、细化分工，明确职责。根据课题的研究内容和前期的研究进展，我们决定对后期的研究工作作一些适当的调整，更加细化分工，各负其责，确保课题的研究工作顺利进行。通过课堂教学研究，提高学生收集、整理数据的能力，重点培养学生推断与决策的能力，体会数学的价值。以课堂教学为主阵地，重点研究概率教学，培养学生的随机意识，提高学生分析问题和预测未来的能力。

2、加强理论学习，提高研究水平。前期的研究工作我们主要把精力放在课堂教学研究上，了解《统计与概率》的教学现状、教学困惑，寻找课堂教学的有效模式，应该说在实际层面探讨的比较多。接下来的课题研究工作我们

3 将在关注课堂教学的同时，重视理论学习，把目光聚焦在理论层面的研究上，遵循理论结合实际的原则，用理论丰富研究成果。

3、全面总结经验，推广研究成果。2010年下半年我们打算召开一次“课题经验总结暨成果展示会”，旨在进一步加强和深入课题的研究工作，提升我们课题的研究水平，同时通过总结、展示，来推广我们的研究成果，改进和优化今后的课堂教学。

推荐第10篇：概率与统计教学大纲

《概率论和数理统计》教学大纲

学时： 48

学分：

3

一、课程的目的和任务

概率论与数理统计是研究随机现象的客观规律的一门数学学科。随着现代科学技术的发展，它已经被广泛应用于科学技术、工农业生产和国民经济建设的各个领域中。目前，概率论与数理统计已经成为我国高等院校理工科及经济类各专业一门必修的基础理论课之一。通过本课程的学习使学生掌握处理随机现象的基本思想和方法培养学生应用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。

二、课程的基本要求

通过本课程的学习，使学生掌握概率论与数理统计的基本理论、基本概念及基本方法。从而使学生应用概率统计的原理和方法解决随机现象中的实际问题的能力得到培养和提高。为科研和生产打下必要的基础。

三、与其它课程的联系和分工

在学习本课程之前必须学习《高等数学》课程。本课程是数学学科的一门重要的分支同时也是数学中的其它分支如《模糊数学》等的基础理论课。对于理工科以及经济类的专业它是自动控制、通信中的信号分析以及经济管理中的统计决策、经济预测、质量控制等相关课程的基础理论课。

四、教学形式与学时分配：

章节 内容 课堂教学时数 一 随机事件及其概率10 二 随机变量及其分布 8 三 多维随机变量 10 四 随机变量的数字特征8 五 大数定律及中心极限定理 2 六 样本及抽样分布定理 6 七 参数估计 6 八 假设检验 6

五、本课程的性质及适应对象： 全校理工科及经济类各专业必修。

教学大纲内容

第一章 随机事件及其概率

1． 理解随机事件及样本空间的概念，掌握随机事件间的关系及运算。 2． 了解概率的统计定义及公理化定义。理解古典概率和几何概率的定义。会计算古典概率和几何概率。 3． 掌握概率的基本性质，会应用这些性质进行概率计算。

4． 理解条件概率的概念，掌握乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式。会用这些公式进行概率计算。

5． 理解事件的独立性概念，掌握用事件独立性进行概率计算理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。 教学提示：本章介绍了概率论和数理统计的研究对象和任务，这一章的重点是关于计算概率的一系列定理和公式，如概率加法定理、概率乘法定理、全概率公式、贝叶斯公式等。

第二章 随机变量及其分布

1.理解随机变量及其概率分布的概念。理解分布函数的概念及性质；会计算与随机变量有关的概率。

2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布、泊松(Poion)分布及其应用。

3.理解连续型随机变量及其概率密度概念，掌握概率密度与分布函数之间的关系；掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用。 4.会求离散型随机变量的函数的概率分布；会求连续型随机变量的函数的概率密度和分布函数。 教学提示：本章首先引入了随机变量的概念，随机变量的本质就是随机试验的结果的数量化。在介绍两种类型的随机变量的概念后重点应放在如何利用随机变量解决实际问题以及几种常用的随机变量及其分布上。

第三章 多维随机变量及其分布

1.理解二维随机变量的概念、性质、及其两种基本形式：离散型二维随机变量的联合概率分布、边缘及条件分布；连续型二维随机变量的联合概率密度、边缘密度及条件密度。会利用二维随机变量的概率分布求有关事件的概率。

2.理解随机变量独立性概念，掌握离散型及连续型随机变量独立的条件。3.了解二维均匀分布和二维正态分布；掌握二维随机变量的函数的概率分布的求法；熟练掌握两个随机变量之和的概率分布的求法。 教学提示：本章的难点在于求二维随机变量的边缘分布。尤其是对于连续型随机变量当联合分布函数（或联合概率密度函数）是分块定义的时候，如何由联合分布求相应的边缘分布则是重点。其次利用随机变量的独立性根据边缘分布求联合分布也是较为重要的内容之一。

第四章 随机变量的数字特征

1． 理解数学期望和方差的概念。掌握它们的性质和计算方法。

2． 掌握0-1分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的数学期望和方差。

3． 会根据随机变量的X的概率分布求其函数的数学期望；会根据随机变量的联合概率分布求其函数的数学期望。

4． 了解相关系数和协方差的概念，掌握它的性质与计算。了解独立性和不相关之间的关系。 教学提示：应着重讲清随机变量的数学期望及方差的定义、性质及其计算法，而随机变量函数的数学期望的计算方法尤为重要。因方差的计算方法及数学期望的性质等都是根据这一点得出得。对于几种常见分布的数字特征应要求熟记。

第五章 大数定律及中心极限定理 1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律及辛钦大数定律的条件及结论，理解其直观意义。

2.掌握棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理、列维-林德贝格中心极限定理的结论和应用条件，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。教学提示：大数定律是概率论中有关阐明大量随机现象平均结果的稳定性的一系列定理，它是频率稳定性的定量描述，同时也是引入概率的统计定义的理论基础。而中心极限定理则说明了独立随机变量和的极限分布是正态分布这样一个重要的结论。而应用中心极限定理近似计算独立同分布随机变量和取值的概率则是本章的重点。

第六章 样本及抽样分布

1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值与样本矩及样本方差的概念。

2.掌握正态总体的抽样分布，了解产生变量、t变量和F变量的典型模式；理解标准正态分布、分布、t分布、F分布的分位数，会查相应的数值表。 教学提示：在引出样本的概念之前可阐明抽样的意义。对于样本应着重指出表征总体的随机变量X与表征样本的n维随机向量之间的关系。关于正态总体的样本均值、样本方差的抽样分布则是本章的重点。

第七章 参数估计

1.理解参数的点估计、估计量与估计值的概念。2.掌握矩估计法和最大似然估计法。

3.掌握估计量的无偏性，了解估计量的有效性和一致性（相合性）概念。4.了解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。 教学提示：在介绍点估计的概念以后。对于矩估计法和极大似然估计法的重点应放在阐明构造未知参数的矩估计量和极大似然估计量的原理上。关于正态总体的均值和方差的置信区间主要根据抽样分布定理结合标准正态分布、分布，分布以及分布的分位数来构造的。

第八章 假设检验

1.理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误。

2.掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。3.了解拟合检验。 教学提示：本章的重点是阐明假设检验的基本思想，可结合实例讲解有关正态总体的均值和方差的假设检验主要是确定原假设和备择假设、构造检验统计量和决定拒绝域这三个关键性的步骤这样才能做到思路清楚。

选用教材：

《概率论与数理统计》，大连理工大学数学科学学院，冯敬海，王晓光，鲁大伟编，高等教育出版社。

第11篇：专题二 统计与概率教案4

专题二 统计与概率（2）

【教学目标】：

1、计算和分析材料中的数据

2、用树状图、列表法计算简单事件的概率 【教学重点】：用树状图、列表法计算简单事件的概率 【教学难点】：用树状图、列表法计算简单事件的概率 【教学过程】：

一、知识点回顾：

1、描述数据常用的统计图：、、

2、方差公式：

2、一般的，在一次实验中，可能出现的结果有n种，并且它们发生的可能性 ，

事件A包含其中的m种结果，那么事件A发生的概率为P（A）=

二、典型例题：

中招考点：条形统计图、扇形统计图分析、计算数据

1、学习成为商城人的时尚，义乌市新图书馆的启用，吸引了大批读者．有关部门统计了2011年10月至2012年3月期间到市图书馆的读者的职业分布情况，统计图如下：

（1）在统计的这段时间内，共有 万人到市图书馆阅读，其中商人所占百分比是 ，并将条形统计图补充完整

（2）若今年4月到市图书馆的读者共28000名，估计其中约有多少名职工？

中招考点：用树状图、列表法计算简单事件的概率

2、为了解学生的艺术特长发展情况，某校音乐组决定围绕“在舞蹈、乐器、声乐、戏曲、其它活动项目中，你最喜欢哪一项活动（每人只限一项）”的问题，在全校范围内随机抽取部分学生进行问卷调查，并将调查结果绘制成如下两幅不完整的统计图．

请你根据统计图解答下列问题：

（1）在这次调查中一共抽查了 名学生，其中，喜欢“舞蹈”活动项目的人数占抽查总人数的百分比为 ，喜欢“戏曲”活动项目的人数是 人；

（2）若在“舞蹈、乐器、声乐、戏曲”活动项目任选两项设立课外兴趣小组，请用列表或画树状图的方法求恰好选中“舞蹈、声乐”这两项活动的概率．

中招考点：用树状图、列表法计算简单事件的概率

3、西宁市教育局自实施新课程改革后，学生的自主学习、合作交流能力有很大提高．张老师为了了解所教班级学生自主学习、合作交流的具体情况，对本班部分学生进行了为期半个月的跟踪调查，将调查结果分成四类，A：特别好；B：好；C：一般；D：较差；并将调查结果绘制成以下不完整的统计图，请你根据统计图解答下列问题：

（1）本次调查中，张老师一共调查了 名同学； （2）将上面的条形统计图补充完整；

（3）为了共同进步，张老师想从被调查的A类和D类学生分别选取一位同学进行“一帮一”互助学习，请用列表法或画树形图的方法列出所有等可能的结果，并求出所选两位同学恰好是一位男同学和一位女同学的概率．

三、当堂检测：

1、中招考点：方差公式：说明与检测P78第3题

2、中招考点：求简单事件的概率：说明与检测P79第

6、7题

3、中招考点：分析、计算统计图中的数据：说明与检测P81第13题

四、延伸拓展：

1、高中招生指标到校是我市中考招生制度改革的一项重要措施．某初级中学对该校近四年指标到校保送生人数进行了统计，制成了如下两幅不完整的统计图：

（1）该校近四年保送生人数的极差是 ．请将折线统计图补充完整；

（2）该校2009年指标到校保送生中只有1位女同学，学校打算从中随机选出2位同学了解他们进人高中阶段的学习情况．请用列表法或画树状图的方法，求出所选两位同学恰好是1位男同学和1位女同学的概率．

五、课后作业

1、见学案

第12篇：概率统计第五章教案（优秀）

1 第五章：大数定律和中心极限定理

1、引言：在刚开始我们提到事件发生的频率具有稳定性，随着试验次数的增加，事件发生的频率逐渐稳定于某个常数，在实践中，人们还认识到测量值的算术平均值也具有稳定性，这种稳定性就是本章所要讨论的大数定律的客观背景；中心极限定理则从理论上证明了在客观世界上所遇到的许多随机变量的和是服从正态分布或近似服从正态分布的.

§5.1大 数 定 律

5.1.1切比雪夫不等式

2、切比雪夫不等式：对于任何具有有限方差的随机变量X，都有PXEXDX2，其中为任一正数.不等式

DX也可写成：PXEX12.证明：设随机变量X为离散型随机变量，其概率分布律为PXxp，k1,2,，则

kkPXEXxkEX122按概率的定义XEXPXxk

第一次放大XEXxkEXpk22

2 求和范围放大按概率的定义xkEXpk XEX21212xk1kEXpk2

按方差的定义DX2.若随机变量X为连续型随机变量，且概率密度函数为fx，则：

PXEXxEX122按概率的定义xEX2fxdx

第一次放大积分范围放大xEXxEXfxdx2

xEXfxdx 按方差的定义DX2122

3、结论：切比雪夫不等式具体地用随机变量X的数学期望EX和方差DX来估算随机变量X的概率分布，具体地用方差估算了随机变量X取值时以

3 的数学期望EX为中心的分散程度.

4、例如：若X~N，，则 X

2 PXEX1

DX22，即PX12.

28PX310.8889； 当3时有239215当4时有PX4142160.9375； 224PX510.9600.当5时有2525而实际计算得：PX30.9974，这与用切比雪夫不等式估算的结果不矛盾.

5、例1：已知正常男性成人的血液中，每一毫升的白细胞数平均是7300，均方差是700，利用切比雪夫不等式估计每毫升含白细胞数在5200~9400之间的概率.

4 解：设随机变量X表示正常男性成人的血液中每一毫升

的白细胞数，则EX7300，DX700

2P5200X9400PX73002100

PXEX2100

1DX27002810.8889.221009

6、例

12：在每次试验中事件A以概率2发生，是否可以用大于等于0.975的概率确信，在1000 次试验中，事件A出现的次数在400与600范围内？

6 解：设在1000 次试验中，事件A出现的次数为X，则

7、例

X~B1000,12，EXnp100012500，

DXnpq100011212250；

P400X600PX500100PXEX100

1250100212501000010.0250.975.所以可以用大于等于0.975的概率确信，在1000 次试验中，事件A出现的次数在400与600范围内

3：设电站供电网有10000盏电灯，夜晚每盏灯开灯的概率均为0.7，假设灯的开、关是相互独立的，估计夜晚同时开着的灯数在6800到7200盏之间的概率（见课本P124的例1）.

7 解：设随机变量X表示夜晚同时开着的灯的数量，

由于每盏灯只有两个可能结果，而且灯的开、关是相互独立的，X~B10000,0.7，若用贝努里公式计算应为

P6800X72007199k6801kC100000.7k10.710000k，计算量很大，不易计算.下面用切比雪夫不等式来估算：

EXnp100000.77000，

DXnpq100000.710.72100；

P6800X7200PX7000200

PXEX2002100210011220040000

10.05250.9475.此题说明：虽然10000盏灯，但是只要供应7200盏灯的电力就能以不低于94.75%的概率保证够用.

8 5.1.2伯努利大数定律：

8、定理1（伯努利大数定律）：设是n重伯努利试验中事件A出现的次数，而p是事件A在每次试验中出现的

nnlimPp1 概率，则对于任意0，都有证明：设随机变量

nnX1,第i次试验中事件A出现i0,第i次试验中事件A不出现，i1,2,,n

Xi服从参数为p的两点01分布，EXip，DXipq，其中q1p，i1,2,,n，

nX1,X2,,Xn相互独立，且nXii1，

n从而EnXiEi11nnnEX1niEXini1ni1 1nnp1i1nnpp， nXiDnDi11nnnX1n2Di2DXnii1ni1 1npqnpq122npqi1nn， PDnnnEnnn12 pqPnnp1n21pqn2 则 由切比雪夫不等式得：即： 9

npqlimPplim11 n两边取极限得：nn2n

9、注意：

1伯努利大数定律的实际意义：

nn表示n次试验中事件A

出现的频率，当次数n很大时，事件A出现的频率与事件A出现的概率p的偏差小于任意正数的可能性很大，概率几乎达到1100%.2从伯努利大数定律可知：若事件A的概率很小，事件A出现的频率也很小，或者说事件A很少发生.从而得出小概率事件的实际不可能性原理“概率很小的随机事件在个别（或一次）试验中是不可能发生的”.3确定事件概率的方法：频率

nn与概率p的偏差任意小的概率接近1100%，那么我们就可以通过做试验来确定事件的频率，并把它作为随机事件发生的概率的估计，这种方法称为参数估计，它是数理统计主要的研究课题之一.

10、序列Y,Y,,Y,依概率收敛于a（定义）：设Y,Y,,Y,是一个相互独立的随机变量序列，a是一个常数，若对12n12n于任意正数，有limPYnna1，则称随机变量序列Y1,Y2,,Yn,依概率收敛于a.

11、重新叙述伯努利大数定律：设是n次伯努利试验中事件A出现的次数，而p是事件A在每次试验中出现

n

10 的概率，则频率

nn依概率收敛于概率p.5.1.3切比雪夫大数定律：

11、引言：人们在实践中还发现，除了频率具有稳定性以外，大量观察值的平均值也具有稳定性，这就是切比雪夫大数定律.

12、定理2（切比雪夫大数定律）： 设随机变量X,X,,X,相互独立，每一随机变量分别有数学期望EX,EX,,EX,和有限方差DX,DX,,DX,，且有公共上界c，即DXc,DXc,,DXc,则对于任意0，有12n12n12n12n1n1nlimPXiEXi1 nni1ni1 1n1n1nXiEXiEXi； 证明：Eni1ni1ni11n1nX1,X2,,Xn1DXi2DXi2ni1ni1相互独立n12nnccc2； nni1nDX

ii1n由切比雪夫不等式得：

1nDXninn111PXiEXi1i 2nni1i1 11

1n1nXiEXi即：Pnni1i11ncDXini1cn112122n

作为事件的概率都应有0p1，

1nc1n12PXiEXi1 nnni1i1取极限得：

1nc1nlim12limPXiEXilim1nni1nnni1n

1n1n1limPXEX1ii即：n nni1i11n1nPXiEXi1.所以：limnni1ni1

13、切比雪夫大数定律的实际意义：相互独立的随机变量的算术平均值

1nXXini1与数学期望的算术平均值1nEXi的差在n充分大时是一个无穷小量，这也意ni1味着在n充分大时，经算术平均后得到的随机变量1nXXi的值将比较紧密地聚集在EXni1的附近.

14、推论（由切比雪夫大数定律可得）：设随机变量X,X,,X,服从同一分布，并且有（相同的）数学期望a及方差，则对于任意正数0，有12n21nliPmXinni1a.

112

15、推论（切比雪夫大数定律的）的实际意义：假如我们要测量某一物理量a，在不变的条件下重复进行n次，得n个测量值X,X,,X，显然它们可以看成是n个相互独立的随机变量，具有相同的分布，并且有数学期望a，由推论可知，当n充分大时，n次测量结果

12nX1X2Xn的平均值可作为a的近似值：an，由此发生的误差可以任意小；这就是关于算术平均值的法则的理论依据.

13 §5.2中 心 极 限 定 理

1、引言：正态分布在随机变量的一切可能的分布中占有特别重要的地位，实践中我们遇到的大量的随机变量都是服从正态分布的；在某些条件下，即使原来并不服从正态分布的一些独立的随机变量，它们的和的分布，当随机变量的个数无限增加时，也是趋于正态分布的.假如所研究的随机变量是由大量的相互独立的随机因素的综合影响所形成的，而其中每一个别因素在总的影响中所起的作用都是微小的，这种随机变量往往近似服从正态分布，在概率论中有关论证随机变量的和的极限的分布是正态分布的一类定理称为中心极限定理.5.2.1独立同分布的中心极限定理

2、定理1（独立同分布中心极限定理）：设随机变量X,X,,X,相互独立，服从同一分布，且具有有限的数学期望和方差EX，DX0i1,2,，则随机变量12ni2inXEXiii1Yni1nDXii1nXi1ninn（这是随机变量X经标

ii1n准化后得到的随机变量）的分布函数Fx对任意的x,，都有

n

nXini1limFnxlimPxnnn

nXix1t2i1limPxe2dtn.n2证明略

3、说明：

1假设被研究的随机变量可以表示为大量独立的随机变量的和，其中每一个随机变量对于总和的作用都很微小，则可以认为这个随机变量总和实际上是服从正态分布的；实际上只要n足够大，便可认为随机变量总和是服从正态分布的.nXiEXii1i1Ynn2DXii1nXi1ninnn，当n很大时，近似服从标准正态分布N0,1，从而有

2X~Nn,nii1

15 5.2.2棣音同弟莫弗-拉普拉斯DeMoiverLaplace中心极限定理：

4、定理2：设随机变量n1,2,服从参数为n,p0p1的二项分布，则对于任意区间a,b，恒有

nlimPant2bnnp12bedt.a2np1p证明：由于服从二项分布的随机变量可视为n个相互独立、服从同一参数p0p1的01分布的随机变量X,X,,X之和，

n12n即nXi，其中EXip，Di1nXipq，

i1,2,,n，q1p，

故由独立同分布中心极限定理可得：

nXint2x12i1nnplimPxlimPxedtnn， n2npq即n~Nn,npq， 于是对于任意a,b有

limPant2bnnp12bedta.2np1p

5、说明：棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理表明：正态分

16 布是二项分布的极限分布，当n充分大时，服从二项分布的随机变量的概率计算可以转化为正态随机变量的概率计算.

nanpnnpbnpbnpanpPanbP

npqnpqnpqnpqnpq

6、例1：设电站供电网有10000盏电灯，夜晚每盏灯开灯的概率均为0.7，假设灯的开、关是相互独立的，估计夜晚同时开着的灯数在6800到7200盏之间的概率（此题在本章讲稿的第三页已用切比雪夫不等式估算过）.

18 解：n~Bn,pB10000,0.7，Ennp100000.77000，

Dnnpq100000.70.32100， Dn210045.8258，

P6800n7200Pn7000200

7000nPDn Dn200n7000200P4.364445.825845.8258

4.36444.3644

4.364414.3644

24.3644120.99999510.99999.即亮灯数介于6800~7200之间的概率为0.99999.

7、例２：某计算器进行加法计算时，把每个加数取为最接近于它的整数来计算，设所有取整误差是相互独立的随机变量，并且都在0.5,0.5上服从均匀分布.求：（1）1200个数相加时，误差总和的绝对值小于10的概率.（2）多少个数相加可使误差总和的绝对值小于10的概率大于0.9？

20 ii解：设X表示第i个数相加时的误差，则X服从区间0.5,0.5上的均匀分布， 即X~U0.5,0.5，

i其密度函数为：

10.50.5,0.5x0.51,0.5x0.5fx其它0,0,其它2，

0.50.50.50.51EX0DX从而有i，i；21212120012001200EXiEXi00

i1i1i112001112001200DXiDXi1200100；

12i112i1i1（1）由于大量随机变量的和的分布是近似服从正态

分布的，

1200Xi01200标准化10i1PXi10P1100100i1 查标准正态分布表11111211

20.841310.6826.（2）设需n个数相加可使误差总和的绝对值小于10的概

率大于0.9.则

21

nXin0n标准化10203i1PXi10Pnn i1nDXi12203203203210.9nn n20310.90.95n， 2

查标准正态分布表得：1.6450.9

5203203从而有n1.645n1.645443.4289.n443

2（即不要多于443个数相加可使误差总和的绝对值小于10的概率大于0.9）.

8、例3：每发炮弹命中目标的概率为0.01，求500发炮弹至少命中5发的概率.

22 解：用随机变量X表示500发炮弹命中目标的炮弹数，则X~B500,0.01，

EXnp5000.015，

DXnpq5000.010.994.95

DX4.952.223；

方法一：用二项分布来计算

kPX5C5000.01k10.01k54500500k

k1C5000.01k0.99500kk0012C5000.99500C5000.010.99499C5000.0120.9949813C0.0130.99497C40.0140.994965005000.56039.方法二：当n很大，p很小时的二项分布，可近似用泊松分布来计算X~Pnp.

4kePX51PX41 k!k01k045000.01k!ke5000.01

5ke510.5595.k!k04方法三：用中心极限定理计算.

23 1，第i发炮弹击中目标设Xi0，第i发炮弹未击中目标

Xi近似服从正态分布 则Xi1500XEX5EXPX5P

DXDX标准化55000.01XEXP

5000.010.99DXXEXXEX1P0P0 DXDX1010.50.5.

第13篇：统计与概率复习课

《统计与概率复习课》教学设计

胡桂芬

一、教学目标

（一）知识与技能

让学生经历收集数据、整理数据、分析数据的活动，使他们在解决问题的整个过程中进一步巩固所学的统计知识，培养梳理知识结构的能力。

（二）过程与方法

通过整理、分类、制图、观察、比较、分析信息，形成统计观念，进而形成依据数据和事实来分析和解决问题的方法。

（三）情感态度和价值观

使学生进一步体会数学与生活的紧密联系，形成尊重事实、用数据说话的态度，形成科学的世界观与方法论。

二、教学重难点

能根据收集的数据制成合适的统计表和统计图。

三、教学准备 多媒体课件，作业纸。

四、教学过程

（一）谈话引入，复习旧知

教师：同学们，今天这节课，我们一起来复习统计与概率的知识。首先，请大家回忆一下，在小学阶段我们学过哪些统计与概率的知识？学生独立完成后，教师继续引导：同桌之间互相交流和补充，然后想一想，可以怎样对这些知识进行分类整理？

汇报讨论、交流结果，师板书。 教师：谁能简要地说一说，怎样求平均数？ 预设：平均数=总数量÷总份数。

教师：这三种统计图各有什么特点？适合在什么情况下使用呢？ 预设：条形统计图便于直观了解数据的大小及不同数据的差异。折线统计图便于直观了解数据的变化趋势。扇形统计图能清楚地反映各部分与整体之间的关系。

【设计意图】通过“独立思考──互补交流──分类整理”的过程，让学生从整体上复习有关统计的知识，并借助树形图形成知识结构。

（二）整理数据，自主探究 1．收集整理数据，制作统计图表。

教师：同学们，这是你们上节课集体智慧设计的个人情况调查表，现在学校想了解咱们六（2）同学的整体情况，大家想想下面我们该怎么做？

预设：将调查表上的信息整理分类、统计制成统计图表。 教师：同学们，你们课前已经填好了个人情况调查表，这是数学课代表将你们要整理的项目条收集起来了，请六个组长将你们组感兴趣的项目拿去，先整理分类，再用合适的统计图表进行统计。动手之前，请看学习要求。

学生开始按课前分好的小组收集项目条，教师巡视并帮助有困难的小组进行数据整理。

【设计意图】本环节中各小组都有各自的分工，便于学生经历数据收集和整理的过程，并利用统计表进行简单的分析。

说明：教学设计中接下来将选用教材提供的数据。在实际教学中，教师应充分利用学生实际调查所得的数据展开教学。

2．求统计量和分析。

教师：经过大家的共同努力，各小组的统计表和统计图已经整理好了，请负责统计身高情况和负责统计体重情况的小组到前面来展示你们的成果。

学生1：我们小组整理的是全班同学的身高情况，制成的统计表是这样的。

教师：观察这张统计表，你们有什么发现？ 预设：身高是1.52米的同学人数最多，身高是1.40米的人数最少。

学生2：我们小组整理的是全班同学的体重情况，从表中可以知道，体重是39千克的人数最多，体重是30千克的人数最少。

教师：现在请男生算出咱们班的平均身高，女生算出咱们班的平均体重。用什么数据能代表全班同学的身高、体重？

学生先独立练习，再小组讨论，教师指导小组合作学习。 教师：哪个小组来交流一下你们的学习成果？

学生3：平均身高是1.50425米。我认为用平均数能代表全班同学的身高情况。

学生4：平均体重是39.6千克。我认为平均数可以代表全班同学的体重情况。

教师：同学们合作学习的效率非常高。老师这里还有个问题，你能很快解答吗？

如果把全班同学编号，随意抽取一名学生，该生体重在36千克及以下的可能性大？还是在39千克及以上的可能性大？

预设：在39千克及以上的可能性大。因为体重在39千克及以上的人数比体重在36千克及以下的人数更多。

教师：你能提出类似的问题让小组同学解答吗？

【设计意图】用统计表表示全班同学的身高和体重分布情况，然后完成三个任务：计算平均数；讨论用什么数据能代表全班同学的身高和体重情况；依据数据判断哪个现象出现的可能性大。整个过程以小组合作和交流汇报的形式展开，激发学生学习的积极性和主动性。

3．制作统计图并进行分析。 教师：我们已经了解了咱们班身高和体重的情况，下面请负责统计咱们班男女生人数的小组展示你们的成果。

预设：我们先用统计表统计了男女生的人数，我们又想反映男女生人数分别占总人数的百分之几，所以又用扇形统计图进行了统计。

教师：你们真有自己的思想，能根据实际情况的需要选择合适的统计图进行统计，下面请用统计图统计你们小组负责的项目的组长来展示你们的成果。

学生5：为了反映男女生最喜欢的运动的人数的多少和人数的差别，我们小组将六（1）班同学最喜欢的运动项目做成了复式条形统计图（课件出示）。

教师：观察这个统计图，你得到了哪些信息？

预设：六（1）班同学最喜欢的运动项目中，男生喜欢足球的人数最多，女生喜欢跳绳的人数最多。 学生6：为了反映同学们对自己一到六年级综合表现满意情况的变化趋势，选用的是折线统计图（课件出示）。

教师：从这张统计图中，你能获得怎样的信息？

预设：六（1）班同学对各年级综合表现满意情况总体呈现上升趋势。

教师追问：想一想，这说明了什么？

预设：说明随着年级的升高，同学们对自己各方面表现的评价也越来越好。

【设计意图】从教师提供的素材引入，让学生在讨论和交流的前提下，制作合适的统计图表示各组统计的数据，充分体现了这部分知识的应用价值。后续的分析紧紧围绕各种统计图的特点，体现尊重事实、用数据分析实际情况的思想。

（三）练习巩固，加深理解

1．学生独立完成练习二十一第1题。 根据所要描述的情况，填写合适的统计图。

（1）描述六（2）班同学身高分组的分布情况，用___________。 （2）描述从一年级到六年级的平均身高变化情况，用___________。 （3）描述身高组别人数占全班人数的百分比情况，用___________。 指名回答，集体订正。

2．完成练习二十一第2题。

下面是某汽车公司去年汽车生产量和销售量情况。

（1）该公司去年全年的生产和销量情况如何？ （2）该公司的发展前景怎样？ （3）你还能提出哪些问题？

四、课堂总结，小议收获

教师：这节课复习了什么内容？用平均数表示一组数据时要注意什么？怎样根据实际情况恰当地选择统计图？

五、课外作业，实践应用

想一想：除了通过问卷调查收集数据外，还可以通过什么手段收集数据？请自主选择一个调查项目开展实践。

第14篇：概率统计复习资料

广东海洋大学寸金学院 2012—2013 学年第 二 学期

概率统计复习资料：

第一章：事件的关系与运算，概率的性质，古典概型，条件概率的概念与性质，

乘法公式，事件的独立性。

例题：1.1、1.

3、1.4；习题一：

4、

6、

13、

23、30、33等。

第二章：离散型随机变量的分布律，两点分布，二项分布，泊松分布，分布函数

的定义与性质，密度函数，均匀分布，指数分布，正态分布。

例题：2.10、2.13；习题二：

4、

15、

21、22等。

第三章：离散型随机变量的联合分布律、边缘分布律、条件分布与独立性，连续

型随机变量的联合分布函数。

例题：3.1、3.

6、3.9；习题三：13等。

第四章：期望、方差的性质与计算，协方差与相关系数的性质。

例题：4.

12、2.13；习题四：

1、

5、7等。

相互独立的随机变量X与Y具有的性质，例如：DXYDXDY

EXYEXEY，EXYEXEY

第五章：切比雪夫不等式。

设随机变量X的均值EX、方差DX2，由切比雪夫不等式知P(X3)

第六章：总体、样本、简单随机抽样的概念，常用的统计量，单正态总体的抽样分布。

第七章：矩估计、极大使然估计的计算，无偏性、区间估计的定义。 例题：7.1、7.2；习题七：

2、3等。

第八章：单正态总体期望的假设检验

例题：8.2、8.3；习题八：2等。

试题类型：

一、单项选择题： 每小题2分，共20分；

二、填空题：每小题3分，共15分；

三、计算题：5个小题，共57分 ；

四、证明题共8分。

第15篇：三年级数学下册《统计与概率》备课教案

三年级数学下册《统计与概率》备课教

案

教学设计：

复习目标：

．再次经历整理、分析数据的过程。使学生巩固绘制简单的统计图表和用画“正”字记录数据的方法。并能看懂简单的统计图表，对数据进行简单的分析推断。

2．再次经历操作实验的具体过程，从中体验某些事件发生的可能性的大小。能对某些事情发生的结果作出推测和简单判断，并作出适当的解释，培养学生的分析推理能力。

3．感受动手实验是获得科学结论的一种有效方法，激发学生学习的积极性，进一步发展与他人合作的意识与能力。

复习重难点：

统计图表的绘制方法；如何对某些事情的结果做正确的推测和判断。

教具、学具准备：

各学习小组准备一个色子，两个袋子：（一个袋子装有一个红球和一个黄球；另一个口袋装有8个红球、2个黄球。）

教学过程：

一、揭示课题

我们已经学过一些统计和可能性的知识。今天我们来把学到的统计和可能性的一些知识进行一下整理和复习。板书课题。

二、创设情境：

同学们：人的眼睛重要吗？你能用一句话来形容一下眼睛的重要性吗？对，人的眼睛就是我们心灵的窗户，我们要好好的保护自己眼睛，可是身边的同学总有不注意保护自己眼睛的，下面请看我这里是一份关于患近视眼的资料。

三、复习统计相关内容

．出示第1题：光明小学XX年一至六年级近视情况统计表。

①从表中你能一眼看出哪个年级患近视人数最多吗？为了更清楚的表示我们还可以怎么办？学生绘制统计图，并回答后面的问题。

②展示学生作业，并谈谈绘制统计图的时候应该注意什么问题？

③根据统计图或者统计表你获取了哪些信息？你想到了什么？你想对光明小学的同学们或对我们班的同学说什么？

④你还能提出什么数学问题？

2．出示第2题：三（1）班同学1分钟跳绳成绩单。

①我们应该怎样来整理这些数据呢？小组交流。

小学三年级全科目教案习题汇总语文数学英语

②小组汇报整理的方法和步骤。（分组——画“正”字记录数据——绘制统计图——根据统计图表分析。）

③学生用画“正”字的方法记录数据，并完成统计图和回答后面的问题。

④交流讨论：在整理数据我们用到了什么方法？要注意什么？在绘制统计表的时候呢？在绘制统计图的时候呢？在分析的时候我们用到了那些知识？

3．出示第3题：

①学生独立完成

②在这个题目中你复习了什么知识？应该注意什么问题？（求平均数）

③你还能提出什么样的数学问题？

四、复习可能性相关的内容

．

抛色子游戏

①猜测：在日常生活中，我们经常会碰到跟“可能性”有关的事情，老师这儿也有一个色子，现在如果把这个色子抛向桌面，（抛小正方体）朝上的数字可能是几呢？那么这几种情况的可能性又是怎样的呢？请你们猜猜，如果抛20次，1朝上可能有多少次？2呢？3呢？那

1、

2、3向上的可能性到底是怎样的呢？

②验证：下面就请大家按照每两人一组，一位同学抛，另一位同学负责记录，一共抛20次。开始！（出现统计表）

③交流验证结果：请大家观察这些数据，谁来说说

1、

2、3朝上的次数怎样？那这说明了

1、

2、3这三个数字朝上的可能性是怎样的？（指多名学生回答）

④结论：经过刚才的研究，大家一致认为抛到

1、

2、3的可能性是相等的，不仅学到了数学知识，而且还掌握了不少研究数学知识的方法。老师真为你们感到高兴！

2．摸球游戏：

①学生猜测：在一个红球和一个黄球的袋子里拿一个球可能是什么球？在8个红球和2个黄球的袋子里拿一个球，拿出什么颜色的球可能性大？

②学生操作验证

③交流验证结果

④结论：哪种多，可能性就大。

五、全课小结：

从以上的学习中你复习到了什么知识？

二度备课：

反思：

第16篇：概率统计教学改革探索与实践

概率统计教学改革探索与实践

段滋明 陈美蓉

中国矿业大学理学院，江苏，徐州 221116

摘要：概率统计是研究随机现象统计规律性的一门课程，应用极其广泛。分析了目前教学中存在的主要问题，从教学理念、教学内容、教学方式及考核形式等方面对课程的教学改革进行了探讨，指出了应加强学生应用能力和创新能力的培养。

关键词：概率统计，教学改革，创新教育

概率统计是高校理工科各专业开设的一门重要的数学基础课程，主要从数量方面研究随机现象的统计规律，其理论与方法已广泛地应用于许多科学领域和国民经济各个部门，它在科学技术与人类实践活动中都发挥了独特的作用。通过概率统计课程的学习，学生能掌握基本的研究随机现象的思维方式，对培养学生的数学思维能力、科学创新精神和理论联系实践能力等方面有着不可替代的作用。因此探索与实践概率统计的教学改革非常重要。 1 目前教学中存在的不足 1）教学方式相对滞后

作为全校工科专业重要的基础课，概率统计的教学基本上采取统一教学内容、统一进度、统一辅导答疑、统一考试的方式进行。过于统一的要求限制了教师在教学活动中的自主性和灵活性，教学的目的往往只针对最后的统一考试，教学过程中只是简单地把知识灌输给学生， 强调对解题能力的训练，忽视了学生对知识理解和应用的掌握，忽视了对学生创新能力的培养。课堂讲授中，经常先复习已学过的内容，再讲授新的内容，整堂课中学生一直处于被动学习的状态，调度不起学生学习的热情。这样的教学方式不仅不能挖掘学生的学习能力，反而使得教学效果越来越差。另外，在概率统计的课堂教学中，许多教师长期以来一直采取板书的教学形式，没有及时的使用多媒体等现代化的教学手段。即使已经使用多媒体等工具的教师，也往往只是把教学内容简单地组织在幻灯片上面，解放了课堂的板书而已，没有体现出现代化教育手段的优越性。

2）教学效果逐渐下降

随着数十年来高校的持续扩招，我国高等教育的培养目标已经由精英教育转变为大众化教育。招生规模的急剧扩大以及地区教育的差异，使得学生整体质量普遍下降，个人素质层次不齐，他们的学习基础和接受新知识的能力相比以前的同学有所下降，这就给大学的教学活动特别是作为基础课的概率统计的教学增加了一定的难度。一些基础较差的学生，对数学课程本有畏惧心理，又难以适应大学的生活，对所学概率统计知识不能深入的理解，只是掌握一些固定的解题套路，甚至有些同学平时根本不听课，快到考试了才找寻一些模拟题进行考前冲刺，教学效果可想而知。另一方面，高校的扩招也导致了师资的匮乏，教师队伍的建设跟不上学生数量的增加速度，在应对扩招而进行的师资队伍建设中，教师的质量也出现不同程度的下降。特别是对于概率统计这样的全校性基础课程来讲，所需要的教师也是很多的，一些刚走出校门的本科生被迫直接走上了讲台，没有时间进行充分的教学准备活动，教学质量也就得不到充分的保证。 2 教学改革的探索与实践

1）改革教学理念，强调数学思维和创新精神的培养 随着我国高等教育由精英教育进入到大众化教育阶段，许多教学理念和指导思想也需要做相应的改变，以适应大众化的教育变化。之前的以培养社会精英、研究型人才的教育目标，以及将教学内容讲深、讲透、层层理论分析的教育指导思想应转变为以普及高等教育、提高社会的科学技术水平为教育目标，教学上应以知识的普及，兼顾一定的理论和实践应用性，以培养学生的数学思维，培养学以致用的创新精神为指导思想，这样才能适应当前的教育形势。

2）改革教学内容，体现应用能力的培养

概率统计是非常重要的一门基础课，已在许多领域发挥了重要作用。尤其是随着近代数学的极大发展，使数学深入到科学、技术、经济等各个领域，对经济和社会生活都产生了深远的影响。现代科学技术对概率统计知识的需求发生了很大变化，现代数学观点、思想方法在现代科技中占的比例越来越大，因此，概率统计知识结构也必须有一个较大的更新。

教学大纲是规范教学工作、保证教学质量的首要环节。因此首当其冲的是要对教学大纲作必要的调整。大纲的修订要有针对性，如根据不同专业的特点和相关学科发展要求，确定教学目标是什么，应达到什么样的要求等。其次，在教材的选择方面，要根据不同专业的特点选用合适的教材。应选择那些既有基本知识点，又有实际应用介绍，既注重学生抽象思维和逻辑推理能力的培养，又注重解决实际问题技能训练的教材。要打破统一大纲、统一教材的限制，根据不同专业特点编写不同的教学大纲和教案、选用不同的教材，从而在教学上既能突出基础，又加强针对性，体现应用性。 3）改革教学方式，探索新的教学模式

目前过于统一的要求限制了教师对新的教学方式的摸索及尝试，不少教师仍在采用传统的“满堂灌”的教学方式，无视学生的表现和教学效果。所以，必须改革现有的教学方法，让课堂教学收到明显的教学效果。通过多年的教学实践，我们逐渐探索出一些行之有效的教学方法。比如我们采用启发式的的教学模式，由实际案例的引入到概率统计概念、模型、方法的陈述，由直观到抽象，使学生由浅入深循序渐进的掌握概率统计知识。同时不能只局限于书本知识的传授，还应注意启发学生知识的外延性，努力培养学生开阔的思维和创新的精神。在教学中还要强化知识的应用性，将数学建模融于概率统计的教学当中，多介绍用概率统计知识解决实际问题特别是重大社会或经济问题的案例，让学生在数学建模中切实体会到应用数学知识解决实际问题的益处，体会到概率统计知识的重要性，提高他们的学习兴趣，切实培养学生的数学应用能力和创新能力。

另外，针对学生数学基础不

一、个人素质层次不齐的状况，可以采用分层教学法。将学生依据个人基础及专业要求划分成多个层次，每个层次都制定有针对性的教学目标、采取合适的教学方法，切实提高教学效率。在教学手段的选择上，要充分利用现代教育技术的优点。将传统的黑板加粉笔的教学方法与多媒体教学相结合，将一些抽象的概念、理论等通过图表、动画、视频等多媒体资源生动地表现出来，使学生易于理解和掌握，提高学习兴趣，提高课堂效率。

4）改革考核形式，加强实践能力的训练

课程的考核评价方式是课程教学思路的体现，是学生学习内容、学习方法的风向标，是教学中重要的一个环节。如何探讨一种适合层次教学、能全面体现学生创新能力的考核评价方式非常重要。实践中应采取多种方式相结合的考核形式。将传统的单一闭卷考试方式改为闭卷与开卷相补充、平时考核与期末考试相结合的灵活多样的考试方式。闭卷考试主要考查学生对概率统计基本概念、基本理论的掌握程度； 开卷考试则可以设计一些与教学相关的、应用性的综合型案例，采用数学建模的形式，让学生完全自主的运用所学知识去分析、讨论和解决实际问题。平时考核的方式也有多种形式，包括基本内容的作业训练、学习小结及撰写课题小论文等。课题小论文是教师在教学过程中设计一些小课题，通过学生对这些课题的分析、讨论、总结及撰写论文的过程，达到调动学生学习主动性、促进自主学习的目的。多样的考核形式，既增强了教师教学的灵活性，又能让学生真正体会到学习的乐趣，增加学习的积极性，真正培养了学生的应用能力和创新思维，达到了明显的教学效果。

参考文献

1.曹学锋,孙幸荣,浅谈师范院校概率统计教学改革,中国成人教育,2008(3):169-170.2.周圣武,李金玉,周长新,概率论与数理统计(第二版),煤炭工业出版社,2007.

资 助：中国矿业大学青年教师教学改革资助计划项目（项目名称：体现矿业特色，培养创新精神——运筹学系列课程创新教学研究，2010-2012）

作者简介：段滋明，中国矿业大学理学院教师，讲师，主要从事运筹学、概率统计的教学与科研工作。

地 址：江苏徐州中国矿业大学（南湖校区）理学院 221116 联系电话：13775885921 电子邮箱：zmduan@cumt.edu.cn

第17篇：统计初步与概率初步知识点总结

第五章统计初步与概率初步

考点

一、平均数（3分）

1、平均数的概念

（1）平均数：一般地，如果有n个数x1,x2,,xn,那么，x

均数，x读作“x拔”。

（2）加权平均数：如果n个数中，1(x1x2xn)叫做这n个数的平nx1出现f1次，x2出现f2次，„，xk出现fk次（这里f1f2fkn），那么，根据平均数的定义，这n个数的平均数可以表示为

xx1f1x2f2xkfk，这样求得的平均数x叫做加权平均数，其中f1,f2,,fk叫做权。 n

2、平均数的计算方法

（1）定义法

当所给数据x1,x2,,xn,比较分散时，一般选用定义公式：x

（2）加权平均数法： 当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：x1(x1x2xn) nx1f1x2f2xkfk，其中n

f1f2fkn。

（3）新数据法：

当所给数据都在某一常数a的上下波动时，一般选用简化公式：xx\'a。

其中，常数a通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，x\'1x1a，x\'2x2a，„，x\'nxna。x\'1(x\'1x\'2x\'n)是新数据的平均数（通常把x1,x2,,xn,叫做原数据，x\'1,x\'2,,x\'n,叫做n

新数据）。

考点

二、统计学中的几个基本概念（4分）

1、总体

所有考察对象的全体叫做总体。

2、个体

总体中每一个考察对象叫做个体。

3、样本

从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。

4、样本容量

样本中个体的数目叫做样本容量。

5、样本平均数

样本中所有个体的平均数叫做样本平均数。

6、总体平均数

总体中所有个体的平均数叫做总体平均数，在统计中，通常用样本平均数估计总体平均数。 考点

三、众数、中位数（3~5分）

1、众数

在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。

2、中位数

将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。

考点

四、方差（3分）

1、方差的概念

在一组数据x1,x2,,xn,中，各数据与它们的平均数x的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差。通常用“s2”表示，即

1s2[(x1x)2(x2x)2(xnx)2]n

2、方差的计算

（1）基本公式：

1s2[(x1x)2(x2x)2(xnx)2] n

（2）简化计算公式（Ⅰ）：

221212222[(x1x2xn)nx]也可写成s2[(x12x2xn)]x nns2

此公式的记忆方法是：方差等于原数据平方的平均数减去平均数的平方。

（3）简化计算公式（Ⅱ）：

2122s2[(x\'1x\'2x\')nx\'] 2nn

当一组数据中的数据较大时，可以依照简化平均数的计算方法，将每个数据同时减去一个与它们的平均数接近的常数a，得到一组新数据x\'1x1a，x\'2x2a，„，x\'nxna，那么，

2122s2[(x\'1x\'2x\')]x\' 2nn

此公式的记忆方法是：方差等于新数据平方的平均数减去新数据平均数的平方。

（4）新数据法：

原数据x1,x2,,xn,的方差与新数据x\'1x1a，x\'2x2a，„，x\'nxna的方差相等，也就是说，根据方差的基本公式，求得x\'1,x\'2,,x\'n,的方差就等于原数据的方差。

3、标准差

方差的算数平方根叫做这组数据的标准差，用“s”表示，即

ss21[(x1x)2(x2x)2(xnx)2] n

考点

五、频率分布（6分）

1、频率分布的意义

在许多问题中，只知道平均数和方差还不够，还需要知道样本中数据在各个小范围所占的比例的大小，这就需要研究如何对一组数据进行整理，以便得到它的频率分布。

2、研究频率分布的一般步骤及有关概念

（1）研究样本的频率分布的一般步骤是：

①计算极差（最大值与最小值的差）

②决定组距与组数

③决定分点

④列频率分布表

⑤画频率分布直方图

（2）频率分布的有关概念

①极差：最大值与最小值的差

②频数：落在各个小组内的数据的个数

③频率：每一小组的频数与数据总数（样本容量n）的比值叫做这一小组的频率。

考点

六、确定事件和随机事件（3分）

1、确定事件

必然发生的事件：在一定的条件下重复进行试验时，在每次试验中必然会发生的事件。

不可能发生的事件：有的事件在每次试验中都不会发生，这样的事件叫做不可能的事件。

2、随机事件：

在一定条件下，可能发生也可能不放声的事件，称为随机事件。

考点

七、随机事件发生的可能性（3分）

一般地，随机事件发生的可能性是有大小的，不同的随机事件发生的可能性的大小有可能不同。 对随机事件发生的可能性的大小，我们利用反复试验所获取一定的经验数据可以预测它们发生机会的大小。要评判一些游戏规则对参与游戏者是否公平，就是看它们发生的可能性是否一样。所谓判断事件可能性是否相同，就是要看各事件发生的可能性的大小是否一样，用数据来说明问题。 考点

八、概率的意义与表示方法（5~6分）

1、概率的意义 n一般地，在大量重复试验中，如果事件A发生的频率会稳定在某个常数p附近，那么这个常数pm就叫做事件A的概率。

2、事件和概率的表示方法

一般地，事件用英文大写字母A，B，C，„，表示事件A的概率p，可记为P（A）=P

考点

九、确定事件和随机事件的概率之间的关系（3分）

1、确定事件概率

（1）当A是必然发生的事件时，P（A）=1

（2）当A是不可能发生的事件时，P（A）=0

考点

十、古典概型（3分）

1、古典概型的定义

某个试验若具有：①在一次试验中，可能出现的结构有有限多个；②在一次试验中，各种结果发生的可能性相等。我们把具有这两个特点的试验称为古典概型。

2、古典概型的概率的求法

一般地，如果在一次试验中，有n种可能的结果，并且它们发生的可能性都相等，事件A包含其中的m中结果，那么事件A发生的概率为P（A）=m n

考点十

一、列表法求概率（10分）

1、列表法

用列出表格的方法来分析和求解某些事件的概率的方法叫做列表法。

2、列表法的应用场合

当一次试验要设计两个因素， 并且可能出现的结果数目较多时，为不重不漏地列出所有可能的结果，通常采用列表法。

考点十

二、树状图法求概率（10分）

1、树状图法

就是通过列树状图列出某事件的所有可能的结果，求出其概率的方法叫做树状图法。

2、运用树状图法求概率的条件

当一次试验要设计三个或更多的因素时，用列表法就不方便了，为了不重不漏地列出所有可能的结果，通常采用树状图法求概率。

考点十

三、利用频率估计概率（8分）

1、利用频率估计概率

在同样条件下，做大量的重复试验，利用一个随机事件发生的频率逐渐稳定到某个常数，可以估计这个事件发生的概率。

2、在统计学中，常用较为简单的试验方法代替实际操作中复杂的试验来完成概率估计，这样的试验称为模拟实验。

3、随机数

在随机事件中，需要用大量重复试验产生一串随机的数据来开展统计工作。把这些随机产生的数据称为随机数。

第18篇：概率统计教学评估汇报

凝聚实干，齐创辉煌

——2008-2009学年度概率统计教学评估汇报材料

这一年，是奋斗的一年，也是收获颇丰的一年。因为我们始终相信：付出与收获是成正比的。在庄老师的悉心指导下，我们耕耘了，所以我们收获了。静下心，细梳理。我们本学期的概率论与数理统计课程确实收获颇丰。

一、课程注重理论学习，灌输概率思维。

观念是行动的指南。老师讲课思路清晰，引领到位，不流于形式，注重实效。深入了解学生思想，与学生们一同交流、研讨，了解学生需要，教学工作目标明确，针对性强，效果好。特别是突出“实”、“新”、“活”的特点。“实”是说讲课实实在在，不走过场；“新”是说努力为学生们提供先进的课程信息，引领教学；“活”是说不拘泥形式，学生们缺什么，关心什么，讲什么。老师授课无论从内容的选择上，还是方法的运用上，都具体实用。

二、学习注重过程，讲求实效。

教学，主要是过程性管理。任何一次讲课，都要考虑它的实效性，对不同层次的学生采取不同的授课方式及要求。不管是哪种类型的学生，老师都能坚持听完学生想法，接纳改进意见和建议，给学生自行改正的时间，随后再次上课时重点检查、指导。这样的教学方式特别有利于学生成长。庄老师上完课后，都会进行课程延伸和答疑。答疑问题包括针对学生作业暴露出的问题，以及学生自己的想法见解。这种集讲课、互动、答疑为一体的讲课方式，使得概率课程的学习不是浮于表面，而是深度的教学研究。因此，特别有利于学生的专业发展，也特别有利于学生个人成长。

课程进度，从章节难点要点的确定，到具体问题解决，一步一个脚印，踏踏实实；时间分配恰到好处，让学生即积极学习知识，又不至于压力力过大，在轻松和快乐中学习知识。课程顺利完结，而且获得的评价也特别高。因此，我们是在过程中耕耘，在过程中问鼎收获。

三、老师搭建平台，尽展学生风采。

可以说，每个人都具有强烈的自我发展与提高的欲望和自我超越的能力。每一位学生都希望自己在学习过程中成为一个优秀者、成功者。庄老师紧紧抓住这一心理，为满足学生自我超越的需要，为他们展示才华搭建平台，争取给每一个学生展示的机会。从课堂到课外，从讲课到作业，庄老师都很认真的对待同学们的成果，鼓励大家各抒己见，一旦有好的想法构思，都会予以鼓励、正确引导，所以课堂气氛很是活跃。

总之，在教学活动中，庄老师抓住教学本质，突出一个“研”字；抓住计划措施落实，突出一个“实”字；抓培养全班同学，不落一个，突出一个“优”字，在三“字”上下功夫，实现了我班概率统计课程教学的成功。

在概率统计课程的学习过程中我们也有深刻的认识。“人人学有价值的数学，人人都能获得必要的数学，不同的人在数学上得到不同的发展”，这是新世纪数学课程的基本理念。贯彻课改的新理念，结合庄老师带来的学习实践,我深深感到：善于培养大家的内在动机，使学生喜爱学习，师生互动，才是教学成功的法宝。尤其是概率统计的学习，学生对跟教学相关的生活实例表现出浓厚的兴趣，真正体验到了学习数学的乐趣和价值。 概率统计教学中，应着重注意以下三点：

一、教师应通过日常生活中的大量实例，使学生更好地理解随机事件发生的不确定性及频率的相对稳定性，帮助学生澄清在日常生活中对身边所发生的一些问题存在的错误认识。比如我们经常会遇到以下问题：

天气预报这样表达：“明日有雨的概率为60％”，这个60％意味什么？应鼓励学生发表自己的看法。对这句话有很多错误的理解，比如“明天有 的时间下雨”“明天有 的地区下雨”等等。最后教师归纳概括：考察历史上的天气记录，如果和明天在气压、云层、温度等天气条件方面大致相同的天数是100天，其中有60天降雨了；不能从概率的统计定义解释即用频率近似作为概率，因这一事件不能进行大量重复实验。

如何理解“虽然预报今天济南的降水概率是70％，北京的降水概率是90％，但是济南今天降雨了，北京没降雨”这一现象？从概率的角度解释，“今天降雨”是一个随机事件，今天济南的降水概率是70％，北京的降水概率是90％，只是说明今天北京降雨的可能性比济南大，并不表示今天北京一定下雨。如果济南今天降雨了而北京没降雨，即可能性较小的事件发生了而可能性较大的事件却没有发生，正是随机事件发生的不确定性的体现。

二、教师应让学生通过实例理解古典概型的特征：每一个实验结果出现的等可能性，让学生初步学会把一些实际问题转化古典概型，从而通过正确合理的推断来认识日常生活中遇到的事情。譬如抽签的公平性问题。

人们常用抽签的方法决定一件事情，先抽还是后抽（后抽人不知道先抽人抽出的结果），对各人来说是公平的吗？例如在10张彩票中，有2张奖票，先有甲后有乙各抽一张，看谁能中奖。教师事先准备好口袋和球，让学生分组进行摸球来模拟试验，汇总全班的数据后，得出直观上的认识。

三、教师在统计教学中应通过对一些典型案例的处理，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幷运用所学知识和方法去解决实际问题。本章中有几处学生感到疑惑的地方，可通过鼓励学生查阅相关内容的现实例子，课上交流讨论，寓解疑于趣味之中。

在学习概率统计课程中，庄老师是这样教我们的，我们确实从中受益匪浅。在感激庄老师的精心教导之余更愿意更多的人找到学习概率统计的方法，并享受到其中的乐趣。所以谨以此文献给我们敬爱的庄老师，及襄院的广大师生。

第19篇：下 概率统计B

武汉大学2011--2012第二学期概率统计B试题

（54学时A）

学院____________________专业______________学号____________姓名________________

一、（10分）若事件B和A独立，而且P(A)0.5,P(B)0.6

求 ⑴P(AB)；⑵P((AB)A)。

二、（10分）口袋里有4只红球，6只黑球，不放回摸球二次，一次一只，如果第二次摸到黑球，求第一次摸到黑球的概率。

三、（10分）随机变量X 服从二项分布B(5,0.5)；

⑴求 关于y的方程y22Xy10有实根的概率；

⑵对X进行2次独立观测，以Y表示上方程有实根的的次数，写出Y的分布函数。

四、（12分）若随机变量(X,Y)的联合概率密度为

6x0x1,xy1 ； f(x,y)其他0

⑴求随机变量X和Y的边缘概率密度fx(x);fy(y)；

⑵X和Y是否独立 ？（3）求ZXY的概率密度。

WXY,ZXY。

五、（12分）随机变量X,Y 独立而且服从相同的正态分布N(0,1)；

（1）求Cov(W,Z),说明W,Z是否独立。

1(W2Z2)服从2分布。并计算E(),D() k

六、（10分）若一批元件优等品率为0.8，取此元件10000个，试分别用切比雪夫不等式和(2)选取适当的参数k，使中心极限定理估计优等品数介于7800和8200之间的概率。

七、（12分）若随机变量X服从正态分布N(0,1)，X1,X2KXn是其样本，X1(X1X2...Xn)，YiXiX,i1,2...n n

求（1）YiXiX,i1,2...n的方差D(Yi)。 （2） Cov(Y1,Y2) 。

八、（12分）若随机变量X 服从区间(,1)的均匀分布，X1,X2KXn是其样本，求

1；2；并判别他们的无偏性。 （1）参数的矩估计（2）参数的极大似然估计

九、（12分）某班64位同学，概率论测验的平均分数为86.2，标准差4.8，若认为他们成

5 绩服从正态分布，平均成绩是否显著大于85？（0.0）

（t0.05(63)z0.051.65,t0.025(63)z0.0251.96）

第20篇：概率统计复习重点

概率统计复习重点：

1.全概率公式应用题。

练习题：有两只口袋，甲袋装有a只白球，b只黑球，乙袋中装有n只白球，m只黑球，

(1)从甲袋中任取1球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

(2)从甲袋中任取2球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

(3)从甲袋中任取3球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

2.一个正态总体方差的区间估计。两个正态总体的区间估计不考。

3.二维连续型随机变量联合概率密度函数及其性质，边缘概率密度函数的求法，判断两个

随机变量的独立性。

4.已知二维连续型随机变量的联合概率密度函数，求两个随机变量的数学期望，协方差。5.

6.

7.

8.一个正态总体均值的假设检验，方差未知。两个正态总体的假设检验不考。 切比雪夫不等式。 会求两随机变量的函数的相关系数。 样本方差与样本二阶中心矩的关系。

9.常见分布如均匀分布、正态分布、泊松分布的数学期望和方差；数学期望与方差的性质。

10.条件概率公式、加法公式。

11.矩估计、无偏估计。

概率统计复习重点：

1.全概率公式应用题。

练习题：有两只口袋，甲袋装有a只白球，b只黑球，乙袋中装有n只白球，m只黑球，

(1)从甲袋中任取1球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

(2)从甲袋中任取2球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

(3)从甲袋中任取3球放入乙袋，然后再从乙袋中任取1球，求最后从乙袋中取出的是白球的概率。

2.一个正态总体方差的区间估计。两个正态总体的区间估计不考。

3.二维连续型随机变量联合概率密度函数及其性质，边缘概率密度函数的求法，判断两个

随机变量的独立性。

4.已知二维连续型随机变量的联合概率密度函数，求两个随机变量的数学期望，协方差。

5.一个正态总体均值的假设检验，方差未知。两个正态总体的假设检验不考。

6.切比雪夫不等式。

7.会求两随机变量的函数的相关系数。

8.样本方差与样本二阶中心矩的关系。

9.常见分布如均匀分布、正态分布、泊松分布的数学期望和方差；数学期望与方差的性质。

10.条件概率公式、加法公式。

11.矩估计、无偏估计。

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