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帕斯卡分布展示的教學(xué)思想

2012-04-29 16:58:11葉利娟
關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)方法課程

葉利娟

【摘要】帕斯卡分布是概率統(tǒng)計中常見的典型分布之一,由其分布列特性可用多種方法計算其期望和方差,而每種方法在現(xiàn)代數(shù)學(xué)教學(xué)中都有不同作用.本文對這幾種作用分而論之.

【關(guān)鍵詞】帕斯卡(Pascal)分布;課程銜接;先修課程;隨機(jī)變量;數(shù)學(xué)期望;方差;幾何分布

【基金項(xiàng)目】國家自然科學(xué)基金(10961020)

【中圖分類號】G420

【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

引 言

在高等教育的數(shù)學(xué)教學(xué)中,尤其是高等數(shù)學(xué)的后續(xù)課程中,經(jīng)常有這樣的問題,當(dāng)教學(xué)中用到高等數(shù)學(xué)或線性代數(shù)的知識時很多同學(xué)不知其所以然,甚至是沒有任何印象;另一方面,很多學(xué)生覺得學(xué)數(shù)學(xué)沒有用,沒有興趣學(xué),對課程間的銜接關(guān)系認(rèn)識也十分淺.對于這一普遍問題,我認(rèn)為應(yīng)當(dāng)在高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)的后續(xù)數(shù)學(xué)類課程中適當(dāng)加強(qiáng)加深學(xué)生對這些基礎(chǔ)知識的理解和應(yīng)用,這樣能使其回憶起和深刻理解這一知識點(diǎn),并了解它的應(yīng)用.盡可能多地進(jìn)行這種展示,會使學(xué)生意識到不同數(shù)學(xué)課程之間的緊密銜接關(guān)系.在我所講授的概率統(tǒng)計課程中就存在這些問題,本文以帕斯卡(Pascal)分布數(shù)學(xué)期望及方差求法為例,對解決上述問題做一點(diǎn)探究.

一、內(nèi)容設(shè)計

帕斯卡(Pascal)分布是概率論中常見的典型分布,大部分概率統(tǒng)計教材中都會提到這一分布,它描述的是:設(shè)事件A在每次試驗(yàn)中發(fā)生的概率為p,進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn),直到事件A發(fā)生r次為止.隨機(jī)變量ξ表示需要進(jìn)行的試驗(yàn)總次數(shù),其分布列為P(ξ=k)=Cr-1k-1prqk-r,k=r,r+1,…,其中0

方法一 本部分用求離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的最基本也是最常用的方法求帕斯卡分布的數(shù)學(xué)期望和方差.由帕斯卡分布的分布列和數(shù)學(xué)期望定義可知其數(shù)學(xué)期望可表示為

E(ξ)=∑+∞k=rkCr-1k-1prqk-r=∑+∞k=rk(k-1)!(r-1)?。╧-r)!prqk-r

=r∑+∞k=rk!r!(k-r)!prqk-r=rp∑+∞k=rCrkpr+1qk-r.В1)

令l=k+1,上式可轉(zhuǎn)化為

rp∑+∞l=r+1Crl-1pr+1ql-1-r.

上式中的和仍是帕斯卡分布列的和,由分布列的規(guī)范性可知上式值為rp,即E(ξ)=rp.

由公式D(ξ)=E(ξ2)-E(ξ)2求方差,首先

E(ξ2)=∑+∞k=rk2Cr-1k-1prqk-r=∑+∞k=r[(k+1)-1]kCr-1k-1prqk-r=r∑+∞k=r(k+1)k(k-1)?。╮-1)?。╧-r)!prqk-r-∑+∞k=rkCr-1k-1prqk-r

=r∑+∞k=r(k+1)k!r!(k-r)!prqk-r-E(ξ)

=rp∑+∞k=r(k+1)Crkpr+1qk-r-rpl=k+1rp∑+∞l=r+1lCrl-1pr+1ql-1-r-rp=rp∑+∞l=r+1lCrl-1pr+1ql-1-r-rp=rpr+1p-rp.В2)

因此

D(ξ)=rpr+1p-rp-rp2=rqp2.

高等教育越來越普及,隨之而來的是學(xué)生的數(shù)學(xué)素養(yǎng)遠(yuǎn)不如從前,尤其是民族類院校的學(xué)生.我們在教學(xué)過程中需要解釋很多中學(xué)的知識點(diǎn),但是學(xué)生的運(yùn)算技巧及耐心程度仍然得不到有效訓(xùn)練和提高,而這種方法需要學(xué)生掌握一定技巧,并且運(yùn)算較為繁瑣,對有興趣的學(xué)生可以鼓勵他們嘗試這種方法.

方法二 利用冪級數(shù)的性質(zhì)求期望和方差.

引理 當(dāng)|x|<1時,等式1(1-x)m+1=∑+∞k=mCmkxk-m成立,其中m為非負(fù)整數(shù).

證明 利用冪級數(shù)在收斂區(qū)間內(nèi)可逐項(xiàng)求導(dǎo)的性質(zhì),對函數(shù)11-x及其冪級數(shù)∑+∞k=0xk逐項(xiàng)求m階導(dǎo)數(shù),有

m!(1-x)m+1=∑+∞k=mk(k-1)·…·(k-m+1)xk-m=m!∑+∞k=mCmkxk-m.

兩邊同除以m!,即得1(1-x)m+1=∑+∞k=mCmkxk-m.еけ.

由方法一中的(1)式,數(shù)學(xué)期望可表示為

E(ξ)=r∑+∞k=rk!r?。╧-r)!prqk-r=rpr∑+∞k=rCrkqk-r.

根據(jù)引理,令x=q,m=r,有∑+∞k=rCrkqk-r=1(1-q)r+1=1pr+1,代入上式,得

E(ξ)=rpr1pr+1=rp.

由方法一中的(2)式

E(ξ2)=r∑+∞k=r(k+1)k!r?。╧-r)!prqk-r-E(ξ)=r(r+1)pr∑+∞k=r(k+1)!(r+1)?。╧-r)!qk-r-E(ξ)=r(r+1)pr∑+∞k=rCr+1k+1qk-r-E(ξ).

與求數(shù)學(xué)期望類似,令x=q,m=r+1,把∑+∞k=rCr+1k+1qk-r=1(1-q)r+1+1=1pr+2代入上式,

E(ξ2)=r(r+1)pr1pr+2-E(ξ)=r(r+1)p2-rp.

同方法一即可求出方差.

在概率論的教學(xué)中,我比較明顯地意識到雖然作為高等數(shù)學(xué)的后續(xù)課程,但用到的高等數(shù)學(xué)知識點(diǎn)還是比較有限,尤其是稍深的知識點(diǎn),導(dǎo)致高等數(shù)學(xué)與概率統(tǒng)計聯(lián)系不夠緊密.學(xué)生對于無窮級數(shù)這部分內(nèi)容總是較為陌生,方法二用到收斂級數(shù)及其和函數(shù)性質(zhì),一方面可以幫助學(xué)生回憶級數(shù)這一部分內(nèi)容,另一方面也使學(xué)生學(xué)一點(diǎn)收斂級數(shù)的應(yīng)用.

方法三 將帕斯卡分布分解為若干幾何分布之和.

以隨機(jī)變量ξi表示事件A從第i-1次發(fā)生后算起到第i次發(fā)生所需進(jìn)行的試驗(yàn)次數(shù),i=1,2,…,r,則ξ=ξ1+ξ2+…+ξr.易知ξi都服從參數(shù)為p的幾何分布,所以E(ξi)=1p,D(ξi)=qp2,i=1,2,…r,從而E(ξ)=E(ξ1)+E(ξ2)+…+E(ξr)=rp,D(ξ)=D(ξ1)+D(ξ2)+…+D(ξr)=rqp2.

方法三利用數(shù)學(xué)期望及方差性質(zhì):隨機(jī)變量線性函數(shù)的數(shù)學(xué)期望等于相應(yīng)隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的線性函數(shù),獨(dú)立隨機(jī)變量和的方差等于各個隨機(jī)變量方差的和,把隨機(jī)變量分解為若干幾何分布隨機(jī)變量的和,根據(jù)幾何分布的數(shù)學(xué)期望和方差計算帕斯卡分布的數(shù)學(xué)期望和方差.從以上計算過程可以看出這種方法邏輯性強(qiáng),思路清晰,解題過程簡潔明了,說明了數(shù)學(xué)期望和方差的相關(guān)性質(zhì)在解決問題中的簡化作用.

二、優(yōu)點(diǎn)分析

大學(xué)數(shù)學(xué)的教學(xué)過程中,有類似作用的實(shí)例、問題有很多,我們可以適當(dāng)選取部分展示給學(xué)生.在展示過程中,我通常采取分組的方式,比如本例,把學(xué)生分為三組,一組學(xué)生用事先規(guī)定的方法解題,每組派代表在黑板上解題,允許本組其他學(xué)生做補(bǔ)充.首先,這種教學(xué)方式促進(jìn)了本課程與先修課程的銜接,使學(xué)生穩(wěn)步過渡.概率統(tǒng)計的先修課程有初等數(shù)學(xué)、高等數(shù)學(xué)等,通過這種方式有效地促進(jìn)了與先修課程的銜接,使學(xué)生切實(shí)把先修課程中相應(yīng)知識熟練牢固掌握,并順利過渡到概率統(tǒng)計本部分的學(xué)習(xí)中.其次,促進(jìn)探究教學(xué)的實(shí)施,提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和積極性.在給出這些方法之前,先對學(xué)生進(jìn)行分組引導(dǎo),讓學(xué)生充分地思考,自己先找方法.最后,鼓勵學(xué)生走上講臺,為學(xué)生個性發(fā)展搭建平臺,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)學(xué)生的自信心和主動精神.課堂上給出如此大的信息量,在傳統(tǒng)教學(xué)中是不可能實(shí)現(xiàn)的,但是現(xiàn)代教學(xué)給了我們實(shí)現(xiàn)它的工具,多媒體課件可以很方便地實(shí)現(xiàn).

【參考文獻(xiàn)】

[1] 繆銓生. 概率與統(tǒng)計[M]. 上海:華東師范大學(xué)出版社,2007.

[2] 沈恒范. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程[M]. 北京:高等教育出版社(第五版),2011.

[3] 高尚華. 數(shù)學(xué)分析下冊[M]. 高等教育出版社,2001.

[4] 符曉芳. 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望分解求法[J]. 瓊州大學(xué)學(xué)報,2005(5):19-20.

[5] 寧連華. 數(shù)學(xué)探究教學(xué)設(shè)計研究[J]. 數(shù)學(xué)教育學(xué)報,2006,15(4):39-41.

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