楊玲香 姚斌
摘要:本文根據概率統計課程的特點,給出了在課程教學中應用隨機模擬試驗進行研究性學習的一個案例,既加深了學生對書本知識的理解,也鍛煉了學生的應用能力。
關鍵詞:模擬試驗;概率統計;研究性學習
中圖分類號:G642.41 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2015)07-0167-02
概率論與數理統計是大學生必修的公共數學課之一,它是研究隨機現象統計規律性的一門學科,在現實生活中有著廣泛的應用。與其他數學學科不同的是,概率論與數理統計基本概念和思想的深入理解占有極大的比重,解題方法和技巧并不多。而作為概率統計主要研究對象的隨機現象又特別適合進行統計模擬。因此,筆者通過信息技術開展課程研究性學習,利用計算機及相應的編程軟件對隨機現象進行模擬,制作模擬試驗,讓學生親自動手實踐,可以將課程基礎知識直觀化,增加課程的趣味性,加深學生對基本概念的理解,取得良好的教學效果。
一、應用拋硬幣試驗講解概率的頻率定義
在講解隨機事件的概率這一節內容時,涉及到頻率的穩定性講解。課堂開始時,首先讓學生回憶中學物理上有關頻率的定義。同學們很快就異口同聲地說出:單位時間內振動的次數。接著,告訴同學們數學上也有關于頻率的定義,即在相同的條件下將試驗重復進行n次,在n次試驗中,事件A發生了fA次,fA稱為事件在這n次試驗中發生的頻數,而比值Rn(A)=fA/n (1) 就稱為事件A在這n次試驗中發生的頻率。
講解了這個概念以后,可以讓學生來觀察一個簡單的模擬試驗——拋硬幣試驗。在模擬之前,先讓學生想一想,如果拋一枚硬幣多次,觀察正反面出現的次數。那么,正面出現的概率應為多少?學生立馬就能通過直覺及中學所學的簡單概率知識就能答出:0.5。
接著,請某位同學運用拋硬幣試驗軟件進行模擬,讓學生從直觀上感受不同試驗次數時正面出現的頻率。
再接著,我說歷史上有很多著名的學者也都做過拋硬幣試驗。他們做的結果如表1。
顯然,這些學者所做的結果也體現了我們所得出的結論。
有了這些試驗結果做鋪墊,我自然地引出頻率穩定性的概念及概率的頻率定義:當試驗重復次數n很大時,頻率會穩定在某一常數附近,我們稱這個常數為頻率的穩定值,就是我們所求的概率。
頻率方法提供了概率的一個可供想象的具體值,并且在試驗重復次數較大時,可用于給出頻率的一個近似值。這個概念有兩個關鍵部分,一個是試驗的重復次數要足夠大,另一個是要得出頻率的穩定值。
概念里的試驗重復次數足夠大,這是一個很模糊的字眼,到底多少次是試驗次數足夠大,15000次算不算足夠大呢?如果設拋硬幣試驗的n=15000,統計正面出現的頻率,讓學生將這一試驗重復4次,記錄其結果如表2。
而把概率定義成頻率的穩定值,也就是通過頻率來估計概率,可即使在相同的條件下重復多次試驗,得到的頻率值都是不一樣的,這是由隨機性所決定的,但多次試驗時頻率具有一定的穩定性。
這個概念看似簡單,但背后卻隱藏著不少疑點,如果僅僅將概念在課堂上簡單一講便進入到后續內容,學生將會把這些問題遺忘,最終導致課程沒學到位。但這些疑點在本次課程中也無法從根本上解決。因此,課程內容講完后,我便給同學們留了一道家庭作業,就是希望同學們能夠通過所學的VB程序設計語言,自己開發驗證頻率穩定性的拋硬幣模擬試驗,并在實踐中思考概念的疑點。沒想到,在第二次上課時,就有兩組同學主動告訴我已完成了模擬試驗。兩組同學的拋硬幣試驗,雖然基本原理一樣,但有一個學生設計的相對比較簡單,主要是輸入次數,然后顯示正面出現的次數及頻率。另一位同學的界面就相對豐富一些,既包含了上述這些內容,還包含了柱狀圖,餅狀圖等基于統計學的一些表示方法。
一個簡單的模擬拋硬幣試驗在同學們的手中可以變得如此豐富多彩,也讓我看到了學生們的求知欲和渴求創新的火花。但是,對于概念的疑點,同學們似乎都沒有進行深層次的挖掘。
二、模擬試驗引出大數定律,解釋其理論依據
在講到大數定理這一節的時候,我帶領同學們重溫了概率的頻率定義,并請大家思考,這個概念的理論依據是什么?頻率與概率到底有什么關系呢?同學們表現的很沉默。
1000,10000,m=50。為了節省時間,我讓每組同學只做其中一種情況,最后由學習委員匯總大家的結果,后來,我請同學們觀察表中的結果是否有什么規律?很快就有同學說,隨著試驗次數的增大,在多次試驗中,正面出現的頻率與概率非常接近。我馬上接話:不錯,這一現象用數學的語言來描述其實就是著名的伯努利大數定律。
三、中心極限定理給出估計誤差
再次上課時,我便問同學們,上節課給大家布置的散點圖是否具有規律性?有同學說散點圖有點像正態分布的曲線。我接著說,同學們的理解是對的,下面我們就來介紹關于這一現象的棣莫佛—拉普拉斯中心極限定理:
這個關系式給出了用頻率估計概率的誤差。從這個誤差計算公式中可以看出,試驗次數n的大小決定著估計的誤差大小,隨著n的增大,誤差會逐漸減小。可用于解決用頻率估計概率的計算問題。所以在不同的實際問題中,試驗次數n不是固定的,應根據問題對精度的要求來確定n的最小取值。至此,這一概念的疑點才算是徹底解決了。
以往在講解大數定理和中心極限定理的內容時,我們雖然說這些內容是個概率統計的精華部分,但大多數學生都覺得這些只是些枯燥的定理。在講解上,由于學時的壓縮,只有2~4學時的時間。學生學過后都不知所以然,更不用說去解決課程前面遺留的問題。本文運用現代信息技術強大的計算功能,通過編制簡單模擬試驗開展研究性學習,把概率論的內容從教師的模擬、疑問,轉變為學生自己實踐驗證,再到后來的討論,引入新內容,前后聯系,課內與課外相結合,既解決了前面內容的疑問,又加深了后續內容理論基礎。也為學生學習統計學部分打下了堅實的基礎。
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