1、应用概率统计教学计划( 教案)课题 1 ：1.1 随机事件 一、教学目的：1、掌握样本空间、基本事件、随机事件的概念。2、掌握事件间的关系与运算。二、教学重点：事件之间的关系与运算。三、教学难点：样本空间的概念。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：0、概率论课程介绍：历史、内容、发展及应用。 （约 5 分钟）1、随机现象和随机试验。用科学与实践中的实例来分析（约 15 分钟） 。2、样本空间、基本事件的概念。 （约 10 分钟）3、随机事件的概念。 （约 10 分钟）4、事件之间的关系与运算。事件之间的关系与运算和集合之间的关
2、系与运算对照讲解。 （约 45 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 2 ： 1.2 随机事件的概率 ,1.3 概率的公理化定义及其性质 一、教学目的：1、掌握古典概率的定义及其计算。2、理解频率的定义及概率的统计定义。3、理解概率的公理化定义。4、掌握概率的性质与其在概率计算中的应用二、教学重点：概率的两个定义及古典概率的计算；概率的性质及其在概率计算中的应用。三、教学难点：古典概率的计算，概率的性质及其在概率计算中的应用。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：0、 回顾上堂课内容。 （约 5 分钟）1、 用试验
3、数据引入频率的定义和概率的统计定义。 （约 10 分钟）2、 通过实例引入概率的古典定义。讨论概率的性质。 （约 10 分钟）3、 古典概率的计算，例题分析。注意是否需要考虑次序的问题。 （约 20 分钟）4、 回顾概率的性质，给出概率的公理化定义。 （约 10 分钟）5、 在公理化体系之下，证明概率具备的一般性质。 （约 15 分钟）6、 利用概率的性质计算事件的概率,例题分析。 （约 15 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 3：1.4 条件概率与乘法公式 1.5 全概率公式和 Bayes 公式，一、教学目的：1、理解条件概率的含义。2、掌握概率的乘法公式。3、掌握全概率公
4、式和 Bayes 公式。二、教学重点：条件概率的定义，概率的乘法公式。三、教学难点：条件概率的定义，概率的乘法公式四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 用实例引入条件概率的定义。 （约 15 分钟）2、 例题分析。 （约 10 分钟）3、 概率的乘法公式和相应例题。 （约 15 分钟）4、 课堂练习。 （约 5 分钟）5、 通过对实例的分析来介绍全概率公式应用的背景。 （约 10 分钟）6、一般地证明全概率公式。 （约 5 分钟）7、全概率公式例题分析。 （约 10 分钟）8、Bayes 公式的引入与例题分析。 （约 15
5、 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 4：1.6 事件的独立性与独立试验概型 一、教学目的：1、掌握事件的相互独立性定义及其实际意义。2、理解 n 次重复试验的含义。3、掌握贝努里定理的应用。二、教学重点：1、事件的相互独立性定义及其实际意义。2、贝努里定理及其应用。 三、教学难点：贝努里定理及其应用。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：0、 上堂课内容回顾。 （约 5 分钟）1、 事件的相互独立性定义、充分必要条件。 （约 15 分钟）2、 事件相互独立性的推广。 （约 5 分钟）3、 例题分析。 （约 10
6、 分钟）4、 n 次重复独立试验的概念。 （约 5 分钟）5、 贝努里定理。 （约 10 分钟）6、 贝努里定理的应用。 （约 15 分钟）七、课题小结： 第一章复习和习题讲评 （ 约 25 分钟）八、作业：课题 5： 2.1 离散型随机变量的概率分布教学目的：1、掌握离散型随机变量概率分布的性质及其计算。2、掌握服从二项分布的随机变量概率计算。二、教学重点：离散型随机变量概率分布，二项分布的随机变量概率计算。三、教学难点：二项分布的随机变量概率计算。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 随机变量及离散型随机变量的定义。
7、（约 5 分钟）2、 离散型随机变量的概率分布及其性质。 （约 10 分钟）3、 几种特殊的离散型随机变量，例题分析。 （约 15 分钟）4、 二项分布及其应用。 （约 10 分钟）七、课题小结： （约 5 分钟）八、作业：课题 6：2.2 连续型随机变量及其概率密度 ；2.3正态分布。 一、教学目的：1、掌握连续型随机变量分布密度的概念及其性质。2、熟悉常见的连续型分布类型。3、掌握正态分布的概率计算方法。二、教学重点：1、连续型随机变量分布密度的概念及其性质。2、正态分布的概率计算方法。 三、教学难点：连续型随机变量分布密度的概念及其性质。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教
8、学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备六、教学过程：0、 上堂课内容回顾。 （约 5 分钟）1、 连续型随机变量的分布函数的定义及性质。 （约 15 分钟）2、 讨论分布密度函数的性质。 （约 15 分钟）3、 例题分析。 （约 20 分钟）4、 常见的连续型分布介绍。 （约 10 分钟）5、正态分布的定义及其性质。 （约 15 分钟）6、正态分布概率计算公式推导。 （约 15 分钟）7、正态分布概率表使用方法介绍。 （约 5 分钟）8、例题分析。 （约 15 分钟）七、课题小结与习题讲评（约 20 分钟）八、作业：课题 7： 2.4 随机变量函数的分布 一、教学目的：掌握随机变量函数分布的计
9、算方法。二、教学重点：随机变量函数分布密度的计算。三、教学难点：连续型随机变量函数分布密度的计算。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备六、教学过程：0、 随机变量分布密度与分布函数复习。 （约 5 分钟）1、 离散型随机变量函数分布密度的计算。 （约 20 分钟）2、 连续型随机变量函数分布密度的计算。 （约 35 分钟）3、 正态分布线性函数的正态性及其数字特征之关系。 （约 15 分钟）七、课题小结：第二章复习（约 15 分钟）八、作业：课题 8： 3.1 二维随机变量及其联合分布教学目的：1、 掌握二维随机变量的联合分布函数的定义与性质
10、。2、 掌握二维随机变量的联合分布密度定义及性质。二、教学重点：二维随机变量的联合分布函数与联合分布密度的性质。三、教学难点：二维随机变量的联合分布密度的计算。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 二维离散型随机变量。 （约 5 分钟）2、 二维离散型随机变量的联合分布列。 （约 20 分钟）3、 二维连续型随机变量。 （约 5 分钟）4、 二维连续型随机变量的联合分布密度。 （约 20 分钟）5、 应用及例题分析。 （约 25 分钟）6、 二维均匀分布与二维正态分布。 （约 10 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、
11、作业：课题 9 3.2 边缘分布与独立性； 3.3 两个随机变量函数的分布一、教学目的：掌握随机变量的联合分布与边缘分布的关系；掌握随机变量相互独立性的判别方法；了解两个随机变量的函数的分布。二、教学重点：随机变量相互独立性的判别方法。三、教学难点：随机变量相互独立性的判别方法。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：0、 上堂课内容回顾。 （约 5 分钟）1、 二维随机变量的边缘分布函数。 （约 10 分钟）2、 二维离散型随机变量的边缘分布。 （约 15 分钟）3、 二维连续型随机变量的边缘分布。 （约 25 分钟）4、 二维
12、随机变量相互独立性的判别方法。 （约 25 分钟）5、 二维正态分布联合密度与边缘密度之关系。 （约 10 分钟）6、 条件分布。 （约 15 分钟）7、 概念小结与例题讲解。 （约 25 分钟）8、 通过例题介绍两个随机变量的函数的分布。 （约 15 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、本章小结与习题讲评（约 30 分钟）九、作业课题 10： 4.1 随机变量的数学期望教学目的：1、 掌握数学期望的定义和重要性质。2、 掌握随机变量函数数学期望的计算方法。3、 熟知常见分布的数学期望。二、教学重点：数学期望的重要性质，随机变量函数数学期望的计算方法。三、教学难点：随机变量函数数学期望的计
13、算。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：0、 通过实例引入数学期望的概念。 （约 5 分钟）1、 数学期望的定义与相关例题。 （约 25 分钟）2、 随机变量函数数学期望的计算。 （约 15 分钟）3、 数学期望的性质与相关例题（约 25 分钟）4、 常见分布的数学期望。 （约 15 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 11： 4.2 随机变量的方差教学目的：1、掌握方差的定义和重要性质。2、掌握方差的计算方法。3、熟知常见分布的方差。二、教学重点：方差的重要性质，方差的计算方法。三、教学难点：方差的计算。四、
14、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：5、 通过实例引入方差的概念。 （约 5 分钟）6、 方差的定义与相关例题。 （约 25 分钟）7、 方差的性质与相关例题。 （约 25 分钟）8、 常见分布的方差。 （约 15 分钟）七、课题小结：本章小结与习题讲评（约 20 分钟）八、作业：课题 12： 期中考试（第七周）机动安排课题 13： 5.1 样本与统计量；5.2 数据的简单处理。教学目的：1、理解总体、样本、统计量等相关概念。2、掌握数据简单处理的方法。二、教学重点：总体、样本、统计量等相关概念。三、教学难点：总体、样本、统计量等
15、相关概念。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 本章内容简介。 （约 5 分钟）2、 总体与样本。 （约 20 分钟）3、 统计量的概念与常见统计量。 （约 20 分钟）4、 通过实例说明数据简单处理的步骤。 （约 20 分钟）5、 总结相关概念。 （约 5 分钟）6、 数据的简单处理上机操作讲解。 （约 15 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 14： 5.3 统计量的分布。教学目的：1、掌握常见统计量的分布类型（ 2UtF分 布 ， 分 布 ， 分 布 ， 分 布 ）2、学会判断统计量的分布类型。3、掌
16、握分位数的概念及其简单应用。二、教学重点：常见统计量的分布类型，分位数的概念及其简单应用。三、教学难点：判断统计量的分布类型；分位数的概念。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 上节课复习与本节内容简介（约 5 分钟）2、 正态总体样本平均值的分布。 （约 10 分钟）3、 分位数的概念。 （约 15 分钟）4、 （约 20 分钟）tF分 布 ， 分 布 ， 分 布 。5、 例题讲解与课堂练习（约 25 分钟）七、课题小结：本章小结（约 15 分钟）八、作业：课题 15： 6.1 参数的点估计教学目的：1、掌握利用总体均值
17、和方差的点估计量求一般参数点估计量的方法；2、掌握矩法估计法；3、了解极大似然估计的方法。二、教学重点：求一般参数点估计量，矩法估计法。三、教学难点：极大似然估计法。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 本章内容简介。 （约 5 分钟）2、 样本数字特征法求参数点估计量 。 （约 15 分钟）3、 矩法估计法的基本概念。 （约 5 分钟）4、 矩法估计例题讲解。 （约 20 分钟）5、 极大似然估计简介。 （约 20 分钟）6、 课堂练习。 （约 20 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 16： 6.2，6
18、.3 估计量的评选标准，区间估计教学目的：1、掌握评选估计量的标准无偏性和有效性；2、掌握区间估计的基本思想；3、会求正态总体均值和方差的置信区间。二、教学重点：区间估计的基本思想，求正态总体均值和方差的置信区间。三、教学难点：区间估计的基本思想。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 上节课复习与本节内容简介（约 5 分钟）2、 估计量的无偏性和有效性。 （约 15 分钟）3、 参数区间估计的基本思想与基本概念。 （约 20 分钟）4、 正态总体参数区间估计方法和相应例题讲解。 （约 25 分钟）5、 课堂练习。 （约 2
19、0 分钟）七、课题小结：（约 5 分钟）八、作业：课题 17： 7.1，7.2 假设检验的基本概念；正态总体参数的假设检验教学目的：1、掌握假设检验的基本思想；2、掌握单个和两个正态总体的均值和方差的检验方法。二、教学重点：单个和两个正态总体的均值和方差的检验方法。三、教学难点：假设检验的基本思想。四、教学方法：利用黑板、CAI 课件等教学。五、教学用具：黑板、CAI 课件及其辅助设备。六、教学过程：1、 本章内容简介（约 5 分钟）2、 假设检验的基本概念。 （约 10 分钟）3、 假设检验的基本思想和步骤。 （约 20 分钟）4、 单个正态总体的假设检验与例题讲解。 （约 25 分钟）5、 两个正态总体的假设检验与例题讲解。 （约 20 分钟）七、课题小结：（约 10 分钟）八、作业：课题 18： 8.1 单因素试验的方差分析教学目的：
