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    對(duì)中心極限定理的教學(xué)研究與思考

    2017-05-24 13:45:03李春娥蔣青松
    新教育時(shí)代·教師版 2016年40期
    關(guān)鍵詞:推廣應(yīng)用教學(xué)研究

    李春娥+蔣青松

    摘 要:中心極限定理是概率論的重要內(nèi)容之一,又是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中大樣本統(tǒng)計(jì)推斷的理論基礎(chǔ).文章通過貼近學(xué)生生活的例子引入中心極限定理,引導(dǎo)學(xué)生積極探索問題,解決問題,從而使學(xué)生深刻理解中心極限定理內(nèi)涵、并能靈活運(yùn)用中心極限定理解決生活中的問題.在教學(xué)中,應(yīng)著重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)和研究興趣,引導(dǎo)他們從學(xué)習(xí)知識(shí)到總結(jié)規(guī)律,進(jìn)而向應(yīng)用推廣進(jìn)行轉(zhuǎn)變.

    關(guān)鍵詞:中心極限定理 教學(xué)研究 總結(jié)規(guī)律 推廣應(yīng)用

    一、中心極限定理的引入

    在一定條件下,大量隨機(jī)變量序列之和的極限分布近似為正態(tài)分布的一系列定理,統(tǒng)稱為中心極限定理,但是為什么大量的隨機(jī)變量序列之和的極限分布近似正態(tài)分布?對(duì)學(xué)生而言,非常抽象和難以理解,那么怎么樣引入才能引起學(xué)習(xí)中心極限定理的興趣和深刻理解、掌握中心極限定理的實(shí)質(zhì)呢?下面以貼近實(shí)際生活的例子引入中心極限定理。

    引導(dǎo)學(xué)生思考問題:以某高校理工科學(xué)生的高等數(shù)學(xué)成績?yōu)殡S機(jī)變量,觀察全體學(xué)生的高等數(shù)學(xué)成績的分布情況,再思考該校自建校以來至今所有學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績之和的分布情況?提出問題以后,讓學(xué)生分組自由討論,然后小組代表回答問題,就學(xué)生回答的答案進(jìn)行分析,進(jìn)而引向中心極限定理。

    例:(預(yù)算問題)隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,越來越多的人參加數(shù)據(jù)分析師資格證書的考試,某大型咨詢公司今年有500名員工參加此資格證書考試,員工是否通過考試為一隨機(jī)變量,設(shè)每一名員工通過考試的概率為0.8。公司為了鼓勵(lì)員工積極提升自身素質(zhì),若員工通過考試,則給予1000元的獎(jiǎng)勵(lì)。試計(jì)算該公司要為這次考試至少做多少元的預(yù)算才能以0.95的概率保證通過考試的員工及時(shí)領(lǐng)到獎(jiǎng)勵(lì)?

    分析:以記500名員工中通過考試的數(shù)量,以表示該公司為此次考試準(zhǔn)備的預(yù)算額,另外,每個(gè)員工是否通過考試是相互獨(dú)立的,則由題意知求:P其中X:B(500,0.8),顯然直接用二項(xiàng)分布求Y,計(jì)算非常繁瑣,難以求出。在此可將隨機(jī)變量看作由500個(gè)兩點(diǎn)分布的和構(gòu)成,那么我們只須求出這些相互獨(dú)立的大量隨機(jī)變量的和服從什么分布,問題就得以解決。

    由以上分析知,解決問題的關(guān)鍵是求出大量隨機(jī)變量和的分布,為了得到大量隨機(jī)變量和的分布情況,引入中心極限定理。

    定理1(林德貝格—勒維中心極限定理)設(shè){Xn}是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量序列,且E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2≥0。

    則對(duì)任意實(shí)數(shù)y,有

    此定理也稱為獨(dú)立同分布的中心極限定理,即在隨機(jī)變量序列獨(dú)立同分布,數(shù)學(xué)期望和方差存在的條件下,只要充分大,的隨機(jī)變量之和就近似服從正態(tài)分布。

    由林德貝格—勒維中心極限定理,把二項(xiàng)分布看作n個(gè)兩點(diǎn)分布的和,易得二項(xiàng)分布可用正態(tài)分布近似,即棣莫弗—拉普拉斯定理。

    定理2設(shè)隨機(jī)變量ηn(n=1,2L)服從參數(shù)為n,p(0

    顯然,這是獨(dú)立同分布中心極限定理的特殊情況,當(dāng)n→∞時(shí),二項(xiàng)分布的極限分布是正態(tài)分布,即可用正態(tài)分布來近似地計(jì)算復(fù)雜的二項(xiàng)分布。

    以上兩個(gè)中心極限定理都是研究可列個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量和的分布,在一般條件下,當(dāng)獨(dú)立的隨機(jī)變量的個(gè)數(shù)增加時(shí),隨機(jī)變量和的極限分布近似服從正態(tài)分布,這為利用正態(tài)分布來解決隨機(jī)變量和的問題提供了理論依據(jù)。根據(jù)兩個(gè)中心極限定理,以上例題迎刃而解。

    思考題:若某高校為了鼓勵(lì)學(xué)生積極考研,對(duì)考上重點(diǎn)大學(xué)的學(xué)生給予2000元的獎(jiǎng)勵(lì),非重點(diǎn)大學(xué)的學(xué)生給予1000元的獎(jiǎng)勵(lì)。試通過對(duì)母校近幾年考研情況的調(diào)查,計(jì)算學(xué)校計(jì)財(cái)處每年至少做多少元的預(yù)算才能以0.99的概率保證考上研究生的同學(xué)及時(shí)領(lǐng)到獎(jiǎng)勵(lì)。

    二、對(duì)中心極限定理教學(xué)的思考

    中心極限定理是學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論基礎(chǔ),在大數(shù)據(jù)時(shí)代,中心極限定理的應(yīng)用無處不在。如何使學(xué)生深刻理解和靈活運(yùn)用中心極限定理這個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)呢?由于中心極限定理的應(yīng)用非常廣泛,引出定理后,強(qiáng)調(diào)其適用的條件和完美的結(jié)論,一般不給予證明,因?yàn)榇硕ɡ淼淖C明要用到特征函數(shù),但是大多數(shù)教材中沒有特征函數(shù)這一章節(jié),所以在這兒只強(qiáng)調(diào)應(yīng)用而不是證明。對(duì)于統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)生,教師可以從中心極限定理的歷史發(fā)展過程,結(jié)合軟件模擬大量隨機(jī)變量和的分布情況引入,并對(duì)中心極限定理進(jìn)行證明。

    三、總結(jié)

    中心極限定理在概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中是重要的基本理論之一,并且開啟了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí),在具體的教學(xué)實(shí)踐中,應(yīng)分析中心極限定理的特征和共性。積極引導(dǎo)學(xué)生思考,通過實(shí)例教學(xué)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。教學(xué)活動(dòng)以師生互動(dòng)為主體,對(duì)中心極限定理相關(guān)部分內(nèi)容的教學(xué),應(yīng)遵循學(xué)生學(xué)習(xí)認(rèn)知規(guī)律,循序漸進(jìn)地開展教學(xué)活動(dòng),延續(xù)“觀察分析→理解含義→理論證明→歸納總結(jié)→推廣應(yīng)用”這一過程開展相應(yīng)教學(xué)活動(dòng),力爭讓學(xué)生達(dá)到“學(xué)以致用”的目的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陳學(xué)慧,趙魯濤,張志剛.案例式中心極限定理教學(xué)研究[J].大學(xué)數(shù)學(xué).

    [2]茆詩松,程依明,濮曉龍.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程[M].北京:高等教育出版社.

    作者簡介

    李春娥(1985-),女,山東菏澤人,碩士,講師。研究方向:應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究。

    通訊作者*

    蔣青松(1981-),男,湖北潛江人,在讀博士,副教授,碩士生導(dǎo)師。研究方向:系統(tǒng)建模與分析及優(yōu)化,高等數(shù)學(xué)教學(xué)與研究。

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