OBE-BOPPPS教学模式在概率论课程中的应用——以中心极限定理为例

中心极限定理是概率论的重要内容,是重点也是难点。由于定理本身的抽象性和复杂性,学生容易产生畏难情绪从而很难准确深入理解该定理的实质,给教师的教学效果和学生的学习效果带来挑战。本文将OBE-BOPPPS教学模式应用于概率论课程中,以“中心极限定理”为例,探讨融合了OBE-BOPPPS教学模式的课堂教学设计。同时在教学实施中将课程思政有机融入课堂教学,课堂育人作用明显。

概率统计教学对学生思想的影响--以中心极限定理为例

思想教育对筑牢当代大学生的民族文化自信、价值自信有重要的意义,概率论与数理统计是一门蕴含丰富哲理的数学学科,概率论与数理统计教学可以和思想教育有机融合。本文结合概率论与数理统计课程特点,提出在教学过程中应注重学生思想的培养,以中心极限定理为载体,给出具体实例,详细分析了在概率论与数理统计教学中对学生实事求是观念、求实态度和公平合理理念的培养过程。通过阐释概率中蕴含的思想,增强学生应用概率论与数理统计知识解决实际问题的能力,提高教学质量,实现德育目标,达到知识传授与价值塑造的双层目标。

中心极限定理应用案例之教学设计——以四川工商学院为例

中心极限定理作为概率论与数理统计之间承前启后的一个重要纽带,在数理统计中是非常重要的一章内容。它不仅提供了计算独立随机变量之和近似概率的简单方法,而且有助于解释为什么很多自然群体的经验呈现正态分布曲线这一事实,因此中心极限定理的应用范围越来越广阔。但是这个定理对于学生来说过于抽象,难以理解和消化。本文以设置合适的停车位数量这一热点案例,融入思政元素,带领学生主动探索,深入理解中心极限定理,并能应用其解决生活实际问题,同时提高应用数学的意识和兴趣.

ρ^--混合序列几乎处处中心极限定理的注记

利用SHAO提供的几乎处处中心极限定理的必要条件:在中心极限定理成立的条件下,对任意的Lipschitz函数f,有ε0>0,Var∑ni=11ifσsii=O(log2-ε0n),研究了ρ--混合序列几乎处处中心极限定理,深化和改进了BROSAMLER的结论,并且把NA序列的几乎处处中心定理作为它的一个推论.

混合随机序列部分和乘积的中心极限定理(英文)

证明了一类ρ混合随机序列部分和乘积的中心极限定理和几乎处处中心极限定理.

强混合随机变量序列的一个几乎处处中心极限定理

研究了强混合随机变量序列的几乎处处中心极限定理。利用子序列等方法,获得了强混合随机变量序列几乎处处中心极限定理的一个较优结果。

相依序列加权和的几乎处处中心极限定理

该文讨论了非平稳负(正)相依序列加权和的几乎处处中心极限定理,改进并推广了相依序列几乎处处中心极限定理的相关结果.

弱相依序列最大值的几乎处处中心极限定理

设{εi}i^∞=1 为弱相依平稳随机变量序列，{un}为给定的实数序列，在条件D’（un）和D2（{uk,un}）之下，研究了弱相依序列最大值的几乎处处中心极限定理．

B值m相依随机元序列的中心极限定理

讨论B值m相依随机元序列的中心极限定理，给出其成立的一个充分条件，并研究空间型与B值m相依随机元序列中心极限定理的关系．

φ混合序列自正则加权和的中心极限定理

设{Xn,n≥1}为一严平稳φ混合随机变量序列,EX=0,V2n=∑ni=1Xi2,{an,i,1≤i≤n,n≥1}为一实数阵列,Sn=∑ni=1an,iXi.利用随机变量阵列的弱收敛定理,在较一般的条件下,证明了自正则加权和{Sn/Vn,n≥1}的中心极限定理,改进并推广了已有混合序列自正则化中心极限定理的相关结果.

一类统计量的乘积的渐近性质和几乎处处中心极限定理

设{X_n,-∞<n<∞}为独立同分布平方可积正值随机变量序列,u=EX_1,σ~2=VarX_1>0.记S_n=sum from X_i,T_n=T-n(X_1,…,X_n)是一统计量(或随机函数),可被表示为T_n=a_nS_n+R_n,其中a_n>0为常数序列,R_n为余项.该文证明若R_n=o(a_nn^(1/2))a.s.,则对统计量T_n的乘积的几乎处处中心极限定理成立,且给出了它的渐近分布和弱不变原理.并以U统计量,Von-Mises统计量,线性模型误差方差的估计等几个常见的统计量为例说明结果应用的广泛性.推广了以往文献中关于独立同分布随机变量和的乘积及U统计量乘积的相应结果.

随机元序列几乎处处中心极限定理的推广

讨论随机元序列和随机变量序列函数的几乎处处中心极限定理,推广了经典几乎处处中心极限定理中的权重,并改进了经典几乎处处中心极限定理的证明.

随机变量序列函数的几乎处处中心极限定理

该文证明了随机元序列的一个一般的几乎处处中心极限定理,并把这一结论应用于随机变量序列的函数.

LNQD序列几乎处处中心极限定理

讨论了LNQD序列几乎处处中心极限定理,推广了NA条件下的结果,获得了类似的结论。

圣彼得堡概率论学派的中心极限定理思想研究

至19世纪中叶,中心极限定理还仅为简单形式且无严格数学证明。圣彼得堡概率论学派充分认识到其重要性,率先对其展开了研究。1887年,切比雪夫用矩方法证明了中心极限定理,马尔可夫进一步完善了其证明,第一个给出中心极限定理的严格证明。李雅普诺夫用特征函数法再次证明了中心极限定理,并拓广了定理。他们师徒的论证引发了中心极限定理研究转向近代概率论,从而推进了概率论的发展进程。

部分和乘积的几乎处处中心极限定理

设{X_n,n≥1}是独立同分布正的随机变量序列,E(X_1)=μ>0,Var(X_1)=σ~2,变异系数γ=σ/μ.g是满足一定条件的无界可测函数,证明了其中F(·)是随机变量e^(2^(1/2)ξ)的分布函数,ξ是服从标准正态分布的随机变量.

U-统计量的几乎处处中心极限定理

本文得到了U-统计量的几乎处处中心极限定理(ASCLT).在EX1=0,EX2=1下,Berkes等[7]在一定条件下获得了i.i.d.随机变量序列部分和的函数型ASCLT。

NA序列中心极限定理的收敛速度(英文)

本文对NA（NegativelyAssociated）序列建立了中心极限定理的一致收敛速度，只要其三阶矩有限及描述NA序列协方差结构的一个系数u（n）被负指数序列所控制，而无需平稳性便获得了其收敛速度O（n(-1/2)logn）。

NA列的中心极限定理

讨论了有界NA列的渐近正态问题,利用截尾以及构造函数的方法,在Lebesgue条件下,得到了NA序列的中心极限定理并给出了证明。

关于“停走”生成器输出序列的中心极限定理

建立了“停走”生成器输出序列的概率模型 ,讨论了由这类序列构成的随机变量序列的概率分布、独立性、数学期望和方差等概率性质 ,在得到此类随机变量序列是强平稳的和