概率论与数理统计学习总结

一．课程网址及成绩记录

1、网址：http://www.icourse163.org/course/zju-232005#/info

2、评分标准：三个单元测验分别为第1、2章，第3、4、5章，第6、7章，各占15%，论坛讨论占5％，期末考试占50%，按百分制计分，60分至84分为合格，85分至100分为优秀。

3、需要说明一下的是单元测试每一次总分为30分，期末考试总分是50分。因为是7月6号课程才结束，所以现在还不可以申请证书。现在只能贴出每一次的小练习的分数和期末考试的分数。

第1－15讲单元测验

第16－37讲单元测验

第38－53讲单元测验

《概率论与数理统计》期末考试

最终的成绩：（28/30+28/30+12/30)*100*0.15+(40/50)*100*0.5+5=79

一．选择概率论与数理统计的原因

其实一开始当老师说可以在MOOC上选择自己喜欢的课程的时候，我是有点惊讶的。因为从小到大给我的观念就是在学校上什么课程都是固定而且被动的（选修课除外），而丁又专老师的这门课让我有了新的认识。自己仔细想想也对，虽然说在课堂上学习的内容与符合专业的大方向，目的性很强。但是它也有它的局限性。主要包括：第一点，时间的局限性，只能在学校安排的时间学习；第二点，空间的局限性，学习的地方只限于教室等等。而MOOC就是为了解决这些问题应运而生的。它最大的特点就是无论何时何地，只要你想，都能够学。

至于我为什么要学概率论，主要是一来这一两年来学理论的东西太多了，很多东西要背，脑子都快有点转不动了，所以就想找一个课程，纯粹只是想做一些题锻炼锻炼思维来中和一下，免得大脑打结；二来我想试试自己的控制能力，因为MOOC是没有人监督也没有人逼你去学，完全是自愿的。那么这样一来你怎么学，学得认不认真完全是靠自己的自觉性了，所以这也是自己给自己的一个考验吧。基于上述两个理由，我选择了这门课。

 

二．课程的学习收获

一个课程下来我基本上掌握了

1.概率论部分：

(1)常见分布列，分布函数：离散型--连续型 一维--二维； 离散：两点分布，二次分布，泊松分布，几何分布；连续：均匀分布，指数分布，正态分布。

(2)基本运算概念：概率密度，数学期望，方差，协方差，相关系数。 

2.数理统计部分：

(1)样本基本概念： χ2分布，t分布，F分布，正态总体的样本均值，方差，k阶原点矩，k阶中心矩。

(2)参数估计：点估计，矩估计，最大似然估计法，无偏性，有效性，区间等。

概率论前几周的课程都是以简单的概率计算为主，因为在高中已经接触过，所以学起来比较轻松。简单的概率计算基本上都可以由几个基本公式（比如：全概率公式，贝叶斯公式，条件概率公式，乘法公式）得到。接下来接触到了几个重要的函数，分布函数，密度函数等，研究的对象也从原先的离散型随机变量扩展为连续性随机变量。我觉得相对来说比较抽象，需要搞清楚分布律、概率密度、分布函数的定义、性质、用途和关系，花的时间也比前面多了，前面的视频可以有选择性的跳过，到这里就时不时就需要停顿一下，开始做一些必要的笔记，好好理解一番。再后来是数理统计部分，这部分内容比较难，偏记忆的知识点较多，很容易混淆，好比如估计理论，我一开始就经常把总体参数和样本参数混淆。还有就是结论多，计算繁琐，好像通过样本来估计某个总体参数所在的区间，矩估计和最大似然估计量这类的计算要一大堆，导致我现在还没有好好的摸透它。

 

四．感受与体会

在学习中，遇到很困扰的问题就是很多概念性的定义或者知识看不懂或容易忘记。后来我想了一个办法就是老师讲了一遍之后，如果还是不明白的话就再看一篇，然后自己在脑海在试着勾勒出那个概念或知识的来龙去脉，这样理解性记忆减轻了不少负担。

概率统计并不是给你一个数学题目让你算出一个相应的结果。它是真正把实际为题转化为数学问题的学问， 因为它解决的并不是单纯的数学问题，而是给你一个命题让你去设想构思，进而把想法应用到解决实际问题上，很贴近实际。比如抽奖先后中奖概率都一样，扔硬币为什么正反面的概率都是二分之一等。一些问题还会让我们更理性的对待实际中的一些问题，比如赌博赢的概率很小，彩票中奖概率也是微乎其微，所以不能迷恋那些，不能期望用投机取巧来赚取钱财等等。

概率论与数理统计入门容易，但是要理解透彻比较困难。有句话说得好，基础学科学时觉无用，用时方恨少。对于此，我还有很长一段路要走。