导读:本文包含了离散变量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:变量,教学设计,数学,数据,持久性,热点,增益。
离散变量论文文献综述
赵爱华[1]（2019）在《适用于高中生认知的课堂教学设计技巧——以人教版高中数学“离散型随机变量分布列”为例》一文中研究指出每个人成长到不同时期都会具有不同的认知水平,在教学活动中教师需要把握学生的认知水平,设计出符合学生认知规律的课堂教学.学生的学习是基于自身固有认知所展开的,如果教师在设计教学活动时脱离学生的实际水平,必然会影响到教学效率.一、借助生活完成导入,增强学生兴趣在教学活动中课程导入能够对提高教学效率起到积极作用.教师在展开新内容教学时,需要设置科学的导入环节,并且要有针对性地选择最适宜的课程导入,总而言之,课程导入就是为了让学生快速地(本文来源于《数学学习与研究》期刊2019年21期）
苏倩倩[2]（2019）在《一类具有反馈控制变量的离散系统的持久性》一文中研究指出主要讨论一类具有反馈控制变量的离散模型,通过运用差分不等式的有关结论和一些计算技巧,得到了保证该系统持久性的充分条件。(本文来源于《龙岩学院学报》期刊2019年05期）
杨洪坤,张立新,董万城,方圆,胡东彬[3]（2019）在《基于离散元法的双变量施肥机排肥装置分析与试验》一文中研究指出为提高基于处方图技术的双变量施肥机的施肥精度,改善变量施肥系统的稳定性,提高肥料的利用率,建立了外槽轮式双变量施肥机离散元模型,运用离散单元法对不同外槽轮排肥器排肥过程进行性能模拟仿真分析,研究不同排肥器结构对排肥稳定性的影响,并通过台架试验验证仿真实验的准确性。结果表明:改进后的外槽轮c排肥稳定性最好,变异系数最小,相比于外槽轮a降低了36.59%,且验证试验与仿真实验误差较小,具有相同变化趋势。该研究为槽轮排肥器及其关键部件的优化设计提供了参考。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年05期）
何刚,吴文青,夏杰[4]（2019）在《离散型随机变量k阶矩的计算》一文中研究指出讨论了离散型随机变量k阶矩的计算问题·利用概率母函数和第一类Stirling数推导了k阶矩满足的统一递推表达式,并以常见的四种离散分布:二项分布、几何分布、泊松分布和负二项分布为例,借助数学计算软件mathematica给出了各自的前6阶矩的具体表达式.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年18期）
魏晓莉[5]（2019）在《“离散型随机变量及其分布列(一)”教学设计》一文中研究指出一、教学内容解析本节课是高二《数学》选修2-3第二章"概率"的起始课,它是在学生高一学习《数学》必修3第二章"概率"的基础上,引入一种新的方法来研究随机现象.本节课要学习的新概念——随机变量,是连接随机现象和实数空间的一座桥梁,它使得我们可以借助于"数"来研究随机现象的规律,为概率统计的研究开辟了全新的天地.随机变量是贯穿本章教学内容始终的核心概念,对这个概念的深入理解一方面可以激发学生学(本文来源于《中小学数学(高中版)》期刊2019年Z2期）
祝峰[6]（2019）在《经历“数学化”和“寻找实际意义”——“离散型随机变量的方差”教学设计》一文中研究指出1.问题提出教师反复强调要记住概念、理解公式,并做过大量的训练,可学生在运用概念解决问题时依然出现生搬硬套、甚至束手无策的现象.问题的根源在哪儿?史宁中教授的一段话,也许能给我们带来启示,他认为学生数学核心素养的形成和发展,本质上是学生自己"悟"出来的,是学生经过自己独立的思考,以及和他人的讨论与反思,逐渐养成的一种思维习惯.要做(本文来源于《中小学数学(高中版)》期刊2019年Z2期）
刘长柏[7]（2019）在《点击离散型随机变量的分布列的期望与方差》一文中研究指出离散型随机变量最重要的特征数是数学期望与方差,它们反映了随机变量取值的平均水平与波动大小,它们都是建立在分布列基础之上,与概率相联系的,因而成为高考的重点。求解离散型随机变量的数学期望与方差,通常情况下,都是先求出随机变量取每个值时的概率,再得其分布列,最后用数学期望与方差的定义求解。一、利用离散型随机变量的期望与方差的定义(本文来源于《中学生数理化(高二数学)》期刊2019年Z1期）
胡银伟[8]（2019）在《离散型随机变量及其分布列高考热点透视》一文中研究指出与实际生活密切相关的离散型随机变量的分布列、期望与方差问题,不但考查同学们的理解能力与数学计算能力,而且能够不断创新问题情境,突出考查同学们运用概率、期望与方差解决实际问题的能力,因此是高考的热点。从近几年高考命题情况来看,离散型随机变量及其分布列高考热点主要有以下两类。(本文来源于《中学生数理化(高二数学)》期刊2019年06期）
江志杰[9]（2019）在《提炼数学模型 激活运算素能——由“离散型随机变量的均值和方差”探究组合数列求和》一文中研究指出通俗来说,提炼数学模型就是运用科学抽象将复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研究对象固有特征或内在规律的数学结构表达式.我们常说的数学建模就是构建数学模型来解决问题,其将各种数学知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题能力的必备手段之一.而数学运算是数学探究活动的基本形式,也是演绎推理的一种形式,是得到数学结果的重要手段.但目前在贯彻六大核心素养中,数学运算和数学建模仍然是数学学习中的普遍短板,(本文来源于《中小学数学(高中版)》期刊2019年05期）
倪葎[10]（2019）在《超高维离散变量筛选方法》一文中研究指出作为一种降维技术,变量筛选在超高维数据分析中发挥至关重要的作用,并且在过去十年间许多文献对其进行了讨论.无论响应变量是连续的还是离散的,大部分的现有变量筛选方法均明示或暗含着一个假设,协变量是连续的.Huang,Li&Wang(2014)[37]首先提出了一种基于Pearson卡方统计量的变量筛选方法(PC-SIS).该方法解决了在分类问题中如何筛选超高维离散变量,虽然这是一个常见的实际问题,却很少在以往文献中进行讨论.当不同协变量的分类个数不同时,变量筛选方法采用原始筛选统计量或其p值调整值的筛选表现均欠佳.本论文的主要工作具体如下:在一个分类问题中,本文发展了一种全新的且无模型假设的变量筛选方法,可用于筛选超高维的离散协变量.其独特性在于不但允许协变量的分类个数是不相等的,而且允许协变量的分类个数是发散的.响应变量的分类个数也被允许是发散的.该方法所采用的筛选信号结合了决策树算法ID3中所定义的信息增益与一个定义为协变量分类个数的对数的倒数的校正因子.而这个变量筛选方法可表示为IG-SIS.在这个方法中,每一个筛选统计量可度量响应变量和某一特定的协变量之间的相关性并用于评判这个协变量的预测能力.本文从理论和实际两个角度改进了 Huang,Li&Wang(2014)[37]所提出的变量筛选方法和调整参数的选择方法.该改进后的筛选统计量是由原本的Pearson卡方筛选统计量乘以在变量筛选方法IG-SIS中所采用的校正因子而定义的.这个变量筛选方法可称为调整后的Pearson卡方变量筛选方法(APC-SIS).当协变量分类个数不相等时,APC-SIS的筛选表现远比PC-SIS好得多.在超高维数据分析中,缺失数据是一个很常见的现象.在缺失数据中发展变量筛选的方法是非常具有挑战的,这是因为无法将传统的缺失数据处理方法直接运用于超高维的情况.本文提供了一种无模型假设的方法,可用于筛选存在可忽略缺失值的离散协变量(IMC-SIS).这种变量筛选方法可适用于有大量的存在缺失值和不存在缺失数据的协变量的数据,其中某一协变量取值的缺失仅仅与响应变量和一小部分无缺失值的协变量有关.这个缺失机制的假设就是随机缺失.本文提出了一种“两步”的变量筛选方法.对于每一个存在缺失值的协变量,第1步在无缺失概率函数的假定下筛选与缺失指示器相关的协变量;第2步基于离散数据的特殊结构,通过第1步所确定的协变量的调整,从而估计该缺失协变量与响应变量的联合概率.在给定联合概率的估计之后,本文进一步定义了变量筛选统计量,由此可以选出具有良好预测能力的协变量.就理论而言,本文证明了所提出的变量筛选方法都具有变量筛选(选择)一致性.从实际的角度,本文在多个模拟数据中验证了所提出的变量筛选方法的实际筛选效果.结果表明,其一,IG-SIS和APC-SIS在有限样本中表现相似,且比其他现有的离散数据的变量筛选方法具有优势;其二,不管缺失概率较大且协变量的相关性较高,IMC-SIS可以成功地挑选出活具有良好预测能力的协变量.另外,本文将所提出的变量筛选方法应用于信用卡评级和网络招聘的两个实际数据,其筛选结果是具有解释性且有助于下一步分析。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
离散变量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
主要讨论一类具有反馈控制变量的离散模型,通过运用差分不等式的有关结论和一些计算技巧,得到了保证该系统持久性的充分条件。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
离散变量论文参考文献
[1].赵爱华.适用于高中生认知的课堂教学设计技巧——以人教版高中数学“离散型随机变量分布列”为例[J].数学学习与研究.2019
[2].苏倩倩.一类具有反馈控制变量的离散系统的持久性[J].龙岩学院学报.2019
[3].杨洪坤,张立新,董万城,方圆,胡东彬.基于离散元法的双变量施肥机排肥装置分析与试验[J].机械设计与研究.2019
[4].何刚,吴文青,夏杰.离散型随机变量k阶矩的计算[J].数学的实践与认识.2019
[5].魏晓莉.“离散型随机变量及其分布列(一)”教学设计[J].中小学数学(高中版).2019
[6].祝峰.经历“数学化”和“寻找实际意义”——“离散型随机变量的方差”教学设计[J].中小学数学(高中版).2019
[7].刘长柏.点击离散型随机变量的分布列的期望与方差[J].中学生数理化(高二数学).2019
[8].胡银伟.离散型随机变量及其分布列高考热点透视[J].中学生数理化(高二数学).2019
[9].江志杰.提炼数学模型激活运算素能——由“离散型随机变量的均值和方差”探究组合数列求和[J].中小学数学(高中版).2019
[10].倪葎.超高维离散变量筛选方法[D].华东师范大学.2019
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