可否认为该指标的数学期望公式 1.23

中学生对数学期望的认知
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华东师范大学
中学生对数学期望的认知
本文反映的是对中学生数学期望概念认知情况的调查研究,主要研究学过数学期望的高三学生在此概念理解中存在的问题以及他们在实际问题情境中使用数学期望的意识和表现。另外,通过观察初二、高一、高三学生在进行游戏决策中是如何思考的,了解学生数学期望概念的认知发展过程。
在整个研究过程中,对北京市海淀区两所中学的初二、高一、高三共961名学生进行了问卷调查,对高一、高三的部分学生进行了个别访谈,对初二的部分学生进行了集体访谈。主要得到以下结论:
1、高三学生对数学期望概念的理解不够深入透彻,他们在概念的语义理解、公式使用和综合随机变量取值这三个环节存在问题,主要有以下错误认知:(1)学生把获利数学期望值理解为当事人心理上最愿意获得的或最现实的获利;(2)学生把获利数学期望值理解为实际发生概率最大的那个获利;(3)学生认为数学期望值是可能发生的获利的平均值。
2、没有学过数学期望的中学生在进行游戏决策中表现出对数学期望有一定的直觉力,一些学生能够考虑概率和价值量这两个因素的影响,运用自己的方法进行推理,具体方法主要有:(1)在主观印象中取上述两个因素中重要的一个作为决策依据;(2)同时考虑上述两个因素,根据两个因素值的差别大小作出决策;(3)同时考虑上述两个因素,根据两个因素值的比例关系作出决策。
3、高三学生在解决利用数学期望进行游戏决策的问题中表现相对较好,说明课堂教学能够提高学生相应的决策能力,但是在实际问题情景中,学生使用数学期望的意识较弱。
最后,从本研究的结果出发,对课程的设置和数学期望的课堂教学提出了一些建议,并呼吁教师在了解学生错误认知根源的基础上,帮助学生克服错误,引导学生逐步提高自身的理解水平。
学位授予单位
G633.6 G623.5
在线出版日期
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这个问题分类似乎错了
这个不是我熟悉的地区是1/(n+1)吗?    求证明。
楼主发言:1次 发图:0张 | 更多
刚才受到sandman思路的启发,又笔算了一下,可以得到结论了:答案不是1/(n+1)。    首先,当取3个点的时候,最小值的数学期望应该是3/8,而不是1/3.    假设n个点的时候,最小数字的数学期望是min(n)  那么n+1个点的时候,最小数字的数学期望是min(n+1)=min(n)-min(n)^2/2  根据这个差分方程,和初始条件 min(1)=1/2,min(2)=3/8 可以求得min(n)关于n的表达式。     懒得算了,总之,在n大于2的情况下,min(n)肯定不是等于1/(n+1),而是大于1/(n+1)。
更正一下:    刚才受到sandman思路的启发,又笔算了一下,可以得到结论了:答案不是1/(n+1)。        首先,当取“2”个点的时候,最小值的数学期望应该是3/8,而不是1/3.仅根据这一点就可以立刻否定1/(n+1)。            假设n个点的时候,最小数字的数学期望是min(n)    那么n+1个点的时候,最小数字的数学期望是min(n+1)=min(n)-min(n)^2/2    根据这个差分方程,和初始条件 min(1)=1/2,min(2)=3/8 可以求得min(n)关于n的表达式。         懒得算了,总之,在n大于2的情况下,min(n)肯定不是等于1/(n+1),而是大于1/(n+1)。  
sandman临睡前又支持了一把,当n=2的时候,答案等于1/3...    先睡觉了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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是1/(n+1)吧,前段时间刚想过这个问题。  可以看成长度为1的一个圈随机取n+1点,把圈分成n+1段,每段长度期望都是1/(n+1),选取其中一点设为0,最小值就是0点到下一点之间的长度,期望自然能是1/(n+1)
  0.0  
  @荷尔蒙反应堆
23:44:00  0.0  手机上天涯,随时围观热点:  -----------------------------  最小数的期望这样做是错的
  假设最小的数是x,然后求出这个数在(0,1)之间的概率分布,譬如x=0.1和x=0.2.他们的概率分比例就是0.9^n:0.8^n.然后再积分求期望。期望就是x(1-x)^n的积分除以(1-x)^n的积分。微积分就可以了。
  上面的n改为n-1.
  没想到答案就是1/(n+1),
13楼的那个想法应该很有道理,只是从理解上来说可能不够严谨。
请遵守言论规则,不得违反国家法律法规回复(Ctrl+Enter)数学期望几个公式的证明--《铜陵学院学报》2015年05期
数学期望几个公式的证明
【摘要】:《概率统计》教学中,在讲授数学期望这一节时,许多学生认为连续型随机变量或连续型随机向量的几个计算公式给出比较突然,不易理解.因此在已知离散型随机变量数学期望的计算公式的前提下,利用微积分的极限思想,说明了这几个公式是如何成立的。不仅有助于学生理解掌握这几个公式,而且使学生领略极限在解决问题时的妙用。
【作者单位】:
【关键词】:
【分类号】:O211.67-4;G642【正文快照】:
在国内,许多本科院校学生使用的《概率论与数理统计》教材中,离散型随机变量的数学期望往往是通过计算通常意义下平均数引入,然后再从随机变量角度考察这个平均数并且推广而得出离散型随机变量的数学期望的定义。而连续性随机变量的数学期望的计算公式几乎都是在介绍离散型随
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