概率论心得体会
概率论学习心得（精选6篇）
概率论学习心得概率论学习心得（精选6篇）概率论学习心得篇1不少人特别是初学者总感到概率统计难学，不知怎么才能学好，摸不着头绪，比较着急。
有人还问：学概率统计有什么窍门?总之，都渴望得到一种好的学习方法，从而学好概率统计。
概率论是研究随机现象的统计规律性的数学学科。
由于问题的随机性，从这个意义上讲，也可以说有点难学。
这正是不少人害怕概率的原因。
但随机现象是有规律可循的，概率论正是研究它的这种规律性的，只要抓住它的规律，概率论也就不难学了。
学习概率统计要抓三个基本：基本概念，基本方法，基本技巧。
基本概念包括基本定义，基本原理和定理。
特别要注意如何将实际问题转化成概率模型。
这就要求对实际问题的性质，特点和概率论的概率都有充分的了解和认识，这样才能将两者互相联系起来，建立实际问题的数学模型，然后用概率论的方法解决问题。
基本方法包括基本的分析问题的方法，基本公式和基本的计算方法，这是解决问题必不可少的。
它建立在对基本概率充分理解的掌握和基础上，什么样的模型用什么样的方法，这是必须搞清的。
基本技巧，实际上就是灵活巧妙地解决问题的某些方法，基本方法运用掌握的好，也能总结出一些基本技巧。
基本技巧对提高学习效率是有好处的。
学习概率统计的方法要注意三多：多思，多练，多比。
多思，就是多想，多动脑筋，包括从多方面想。
问题多是比较复杂的，只有多思多想，从多方面想，正着想，反着想，反复地想，才能悟出问题的实质。
多练：多练的直接意思就是多做题，做足够数量的题目，特别是不同类型的题目。
必须有足够的数量，才能达到对问题的方法，熟能生巧，但多练时也要多思多想，光练不想是不行的。
这里要特别提出一题多解的方法，就是一个题目要尽量多想出一些不同的方法来解决。
这是一种效率高，效果好的学习方法，对提高能力，开放智力大有好处。
多练时还要多总结，及时总结。
多比：多比就是多比较。
同类型的问题的比较，不同类型问题的比较，自己的方法和书上的比较，和老师比较，和同学比较，等等，总之，可多方面比较，有比较才有鉴别，有比较才能有提高。
概率论与数理统计学习心得（3篇）
概率论与数理统计学习心得概率论与数理统计是数学中非常重要的一门学科，它研究的是不确定性和统计规律。
在我的学习过程中，我深刻认识到它对于科学研究和实际应用的重要性。
通过学习概率论与数理统计，我对于随机事件的发生规律有了更加深入的了解，并且能够运用统计方法对真实世界中的数据进行分析，提取有用的信息。
以下是我学习概率论与数理统计的一些心得体会。
首先，在学习概率论方面，我深刻认识到概率的本质是对随机事件发生的可能性的度量。
学习概率论的过程中，我充分了解了概率的基本概念，诸如样本空间、随机事件、事件的概率等等。
同时，我也学习了概率的基本运算规则，例如事件的并、交、差等。
通过理论知识的学习和实例的练习，我逐渐掌握了如何计算复杂事件的概率，比如利用条件概率、全概率公式和贝叶斯公式等。
这些知识使我能够对不确定性进行有条理的量化，并且能够运用这些方法解决实际问题。
在学习数理统计方面，我认识到统计是从数据中获取信息的一种科学方法。
学习数理统计的过程中，我了解了统计的基本概念、统计数据的处理和统计推断等内容。
学习统计的基本方法包括数据的整理、描述统计和推断统计。
通过学习数据整理的方法，我能够对收集到的数据进行清洗、整理和概括。
在描述统计方法的学习中，我学会了如何用图表、统计指标和数值特征等来描述数据的特征和规律。
在推断统计的学习中，我了解了如何通过样本来推断总体的统计特征，并对所得到的统计结果进行合理的推断和判断。
这些方法使我能够从大量的数据中提取有用的信息，并对数据的真实情况进行合理的判断。
此外，学习概率论与数理统计还使我了解了一些常见的概率分布和统计分布。
在学习概率分布的过程中，我接触到了一些经典的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。
通过学习这些分布的特点和性质，我能够对实际问题中的随机现象建立起合理的数学模型，并进行定量分析和预测。
在学习统计分布的过程中，我了解了一些常见的统计分布，如t分布、卡方分布、F分布等。
概率论学习心得总结
概率论学习心得总结概率论是一门研究随机现象的学科，它在现代科学和工程中起着重要的作用。
在这门课程中，我学习了概率论的基本概念和方法，并通过大量的练习和实例加深了对概率论的理解。
以下是我在学习概率论过程中的一些心得总结。
1. 概率的基本概念概率是描述随机现象发生的可能性的数值。
在概率论中，我们用事件、样本空间和概率空间来描述随机现象。
•事件是指样本空间中的一个子集，表示某个特定的结果或一组结果。
•样本空间是指所有可能结果的集合。
•概率空间是指对于每个事件，都有一个非负实数与之对应，满足一定的概率公理。
2. 概率的计算方法概率的计算方法包括经典概型、条件概率、乘法原理和全概率公式等。
•经典概型是指所有可能结果等概率出现的情况，通过计算事件包含的基本结果数量与样本空间的基本结果数量之比来计算概率。
•条件概率是指在已知某些条件下，某个事件发生的概率。
条件概率的计算公式为P(B|A) = P(A∩B) / P(A)，其中 A 和 B 是两个事件。
•乘法原理是指计算多个事件同时发生的概率，乘法原理的计算公式为P(A∩B) = P(A) * P(B|A)。
•全概率公式是指当事件可以划分为多个互斥事件时，通过计算每个互斥事件发生的概率乘以其条件概率之和来计算事件的概率。
全概率公式的计算公式为P(B) = Σ P(A_i) * P(B|A_i)，其中 A_i 是样本空间的一个划分。
3. 随机变量和概率分布随机变量是指对随机现象结果的数值描述。
在概率论中，随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。
•离散随机变量是指取有限或可数个数值的随机变量。
离散随机变量的概率分布可以通过概率分布列或概率质量函数来描述。
•连续随机变量是指在一定范围内可以取无限个数值的随机变量。
连续随机变量的概率分布可以通过概率密度函数来描述。
在学习中，我通过解决各种问题和练习，掌握了离散随机变量和连续随机变量的概率计算方法，如求期望、方差和概率密度等。
2024年概率论与数理统计 学习心得(二篇)
2024年概率论与数理统计学习心得概率论与数理统计是一门重要的数学课程，对于我个人来说，在2024年学习这门课程是一次非常有意义的学习经历。
通过学习概率论与数理统计这门课程，我加深了对随机现象的认识，并学会了运用统计方法进行数据分析和决策。
首先，我学习了概率论的基本概念和性质。
概率论主要研究随机事件发生的规律，通过学习概率论，我了解到了事件与样本空间的关系，研究了事件的概率和性质，学会了运用事件的概率进行事件的推理和决策。
在学习过程中，我通过大量的例题和习题，掌握了计算概率的方法和技巧，提高了解决实际问题的能力。
其次，我学习了统计学的基本原理和方法。
统计学是一门研究如何从已知的样本信息中推断总体特征和进行决策的学科。
通过学习统计学，我了解了随机变量和概率分布的概念，学会了描述随机变量的概率分布和性质。
同时，我也学会了利用样本数据进行参数估计和假设检验的方法，提高了对实际问题的分析和解决能力。
在学习概率论与数理统计的过程中，我也深刻认识到了数学的抽象思维和逻辑思维的重要性。
在解决问题的过程中，往往需要运用严密的推理和分析，将问题分解为更简单的子问题，并通过归纳和演绎的思维方式逐步解决。
这种思维方式不仅在数学领域有用，对于其他领域的问题分析和解决也有很大的帮助。
此外，通过学习概率论与数理统计，我还培养了良好的问题解决能力和数据分析能力。
在学习过程中，我经常遇到一些实际问题，需要利用所学的方法和技巧进行求解。
这种实际问题的训练，提高了我分析问题和解决问题的能力，使我对统计分析和数据处理有了更深入的理解。
最后，学习概率论与数理统计也让我深刻认识到了数据的重要性和使用数据进行决策的合理性。
在现代社会，数据无处不在，对于各行各业的决策都起着重要的作用。
通过学习概率论与数理统计，我了解了如何对数据进行概括和整理，如何通过数据分析进行决策，提高了对数据的理解和运用能力。
总的来说，学习概率论与数理统计是一次很有意义的经历。
概率论学习感受及总结
通信H15041510920830概率论学习感受吴亦欣概率问题是研究随机现象统计规律性的学科, 是近代数学的一个重要组成部分，生活中概率与统计知识应用非常普遍，因此掌握基本的概率论与数理统计知识并加以灵活运用是非常必要的。
下面是我通过半个学期的课程的学习对概率论的一些总结。
一、概率论的发展史概率起源于现实生活，应用于现实生活，如我们讨论了摸球问题，掷硬币正反面的试验，拍骰子问题等等。
都是接近生活实践的概率应用实例。
概率论是一门研究随机现象规律的数学分支。
其起源于十七世纪中叶，当时在误差、人口统计、人寿保险等范畴中，需要整理和研究大量的随机数据资料，这就孕育出一种专门研究大量随机现象的规律性的数学，但当时刺激数学家们首先思考概率论的问题，却是来自赌博者的问题。
数学家费马向一法国数学家帕斯卡提出下列的问题：“现有两个赌徒相约赌若干局，谁先赢s局就算赢了，当赌徒A赢a局［a < s］，而赌徒B赢b局［b < s］时，赌博中止，那赌本应怎样分才合理呢？”于是他们从不同的理由出发，在1654年7月29日给出了正确的解法，而在三年后，即1657年，荷兰的另一数学家惠根斯［1629-1695］亦用自己的方法解决了这一问题，更写成了《论赌博中的计算》一书，这就是概率论最早的论着，他们三人提出的解法中，都首先涉及了数学期望［mathematical expectation］这一概念，并由此奠定了古典概率论的基础。
使概率论成为数学一个分支的另一奠基人是瑞士数学家雅各布-伯努利［1654-1705］。
他的主要贡献是建立了概率论中的第一个极限定理，我们称为“伯努利大数定理”，即“在多次重复试验中，频率有越趋稳定的趋势”。
这一定理更在他死后，即1713年，发表在他的遗著《猜度术》中。
到了1730年，法国数学家棣莫弗出版其著作《分析杂论》，当中包含了著名的“棣莫弗—拉普拉斯定理”。
这就是概率论中第二个基本极限定理的原始初形。
概率论与数理统计学习心得标准（3篇）
概率论与数理统计学习心得标准概率论与数理统计是一门非常重要且广泛应用于各个学科领域的数学课程。
在学习过程中，我深刻体会到了概率论与数理统计的理论知识对于实际问题的解决以及决策的帮助是非常大的。
下面我将结合自己的学习经验，总结出概率论与数理统计学习的心得体会。
首先，概率论与数理统计的学习需要具备坚实的数学基础。
概率论与数理统计的内容涉及到概率、随机变量、概率分布、数理统计、估计与检验等多个方面的知识，这些内容的掌握需要对数学有一定的基础和思维能力。
在学习概率论与数理统计之前，我提前巩固了概率论、高等数学和线性代数等相关的数学知识，确保自己可以更好地理解和应用概率论与数理统计的知识。
其次，概率论与数理统计的学习需要注重理论与实践的结合。
概率论与数理统计的学习不仅仅是掌握理论知识，更需要通过实际问题的分析与解决来加深对概率论与数理统计的理解。
在学习过程中，我注重将理论知识与实际问题相结合，通过做习题和实际案例分析来巩固和应用所学知识。
通过实践，我深刻体会到了概率论与数理统计的实际应用价值，也提高了自己的问题分析和解决能力。
第三，概率论与数理统计的学习需要注重逻辑思维的训练。
在概率论与数理统计的学习过程中，逻辑思维是非常重要的。
概率论与数理统计的知识体系较为复杂，需要运用逻辑思维进行推理和证明。
在学习过程中，我注重培养自己的逻辑思维能力，通过大量的例题和练习题来提高自己的逻辑思维能力和解题能力。
同时，我也注重与同学之间的讨论和交流，通过互相分享想法和思路，进一步提高自己的逻辑思维和解题能力。
第四，概率论与数理统计的学习需要注重实践应用能力的培养。
概率论与数理统计的知识是为了解决实际问题而存在的，只有将所学的知识应用到实际中才能发挥其真正的价值。
在学习过程中，我注重通过实际案例的分析和解决来培养自己的实践应用能力。
我参与了一些数理统计建模和数据分析的项目，在实践中学习和应用概率论与数理统计的方法和技巧，进一步提高自己的实践应用能力。
概率论学习心得
概率论学习心得概率论是数学中的一个重要分支，它涉及随机现象及其统计规律的探究。
在学习概率论的过程中，我不仅掌握了一些基本的概率计算和统计分析方法，还深化了对随机现象的理解，有一些心得和体会，在此与大家分享。
首先，概率论的基础概念是理解整个学科体系的关键。
在学习概率论初期，我花费了大量时间在理解和掌握基础概念上，如事件、独立性、条件概率、贝叶斯公式等。
这些概念是构建概率论大厦的基石，只有充分理解和掌握了这些概念，才能更好地理解和应用概率论。
其次，概率论中有一个重要的思想，那就是“随机性”。
概率论所研究的现象往往具有不确定性，这种不确定性有时会带来无法预测的结果。
但是，通过概率论的学习，我了解到虽然单个事件的结果可能无法预测，但只要我们掌握了大量事件的统计规律，就可以利用这些规律对未来事件进行预测。
这种“随机性”的思想对于我理解和接受生活中的不确定性和变化有很大的帮助。
再者，概率论中的许多知识是与我们的日常生活息息相关的。
比如，概率论中的大数定律、中心极限定理等在保险、金融等领域有着广泛的应用。
通过对这些知识的学习，我深刻体会到了概率论在解决实际问题中的重要性。
同时，通过对这些实际问题的了解和学习，也让我更好地理解了概率论中的理论知识。
然后，概率论是一种严谨的数学科学。
在学习概率论的过程中，我深刻体会到了数学的严谨性和逻辑性。
每一个概念都有其精确定义，每一个定理都有其严格的证明过程。
这种严谨性不仅让我在学习概率论时避免了许多错误，也让我在对待生活中的问题时更加谨慎和理性。
最后，我认为学习概率论最大的收获是培养了一种理性的思维方式。
在面对生活中的问题时，我们不能只看到表面现象，而应该深入分析其本质和规律。
概率论就是一种帮助我们理解和分析随机现象的思维方式。
通过概率论的学习，我学会了如何从繁杂的信息中提炼出关键要素，如何设计实验和分析数据，以及如何根据已有的经验对未来进行预测。
这种理性的思维方式不仅在学术上有用，在日常生活中也同样重要。
概率论心得体会
概率论心得体会概率论是一门研究随机现象的数学学科，它具有广泛的应用。
在学习和实践过程中，我对概率论有了一些深刻的体会和心得，总结如下。
首先，概率论教会了我如何量化不确定性。
在现实生活中，有很多事情是随机发生的，我们无法准确预测它们的结果。
通过概率论的学习，我了解到可以用概率来描述和度量不确定性。
概率越高，表示事件发生的可能性越大，反之亦然。
在决策和风险管理中，准确评估不确定性是非常重要的，因为它可以帮助我们权衡利益和风险。
其次，概率论让我明白了大数定律的意义。
大数定律告诉我们，当重复进行一个随机实验时，随着实验次数的增加，实验结果会逐渐接近其理论概率。
也就是说，虽然单次实验的结果是随机的，但当我们进行足够多的实验时，结果的平均值会趋向于某个期望值。
这个观点对于依靠统计学方法进行决策和推断的方法至关重要，因为它确保了我们的实验结果是可靠的。
概率论还教会了我如何计算复杂问题的概率。
在概率论中，有很多计算方法和技巧可以帮助我们解决不同类型的问题，比如排列组合、条件概率、贝叶斯定理等。
通过学习这些方法，我可以更加灵活地运用概率论来解决现实生活中的问题，比如在赌场中计算赢的概率，或者在生产过程中预测产品的质量。
此外，概率论的学习还增强了我的逻辑思维能力。
在概率论中，我们需要用符号和公式来描述问题，并通过逻辑推理来分析和解决问题。
这样的学习让我更加注重细节和逻辑的思考，提高了我在解决问题时的准确性和效率。
最后，概率论还开阔了我的思维，让我看到了事物的多样性和复杂性。
在现实生活中，有很多事件的发生涉及到多个因素的影响，这就需要我们将这些因素加入到概率模型中进行计算。
通过学习概率论，我可以更好地理解和分析这些复杂现象，并找到合适的数学模型来描述它们。
这样的思维方式使我能够从更宏观的角度来看待问题，并提供更全面和准确的解决方案。
总的来说，概率论是一门非常重要和实用的数学学科，它不仅为我们提供了量化不确定性的工具，还培养了我们的逻辑思维能力和问题解决能力。
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概率论心得体会【篇一：概率论与数理统计学习心得】《概率论与数理统计》学习心得材料01 薛飞 2010021023随着学习的深入，我们在大二下学期开了《概率论与数理统计》这一门课。
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门数学学科，其理论与方法的应用非常广泛，几乎遍及所有科学技术领域、工农业生产、国民经济以及我们的日常生活。
学习这门课，不仅能培养我们的理论学习能力，也能在日后给科研及生活提供一种解决问题的工具。
说实话，这门课给我的第一印象就是它可能很难很抽象，很难用于实际生活中，并且对于这门课的安排与流程我并没有太确切的认识。
但在第一节课上听了老师的讲解我才理出了一些头绪。
这门课分为概率论与数理统计两个部分，其中概率论部分又是数理统计的基础。
我们所要课程就是围绕着这两大部分来学习的。
如今经过了一学期的学习，在收获了不少知识的同时也颇有些心得体会。
首先，它给我们提供了一种解决问题的的新方法。
我们在解决问题不一定非要从正面进行解决。
在某些情形下，我们可以进行合理的估计，然后再去解决有关的问题。
并且，概率论的思维方式不是确定的，而是随机的发生的思想。
其次，在这门课程学习中，我意识到其实概率论与数理统计才是与生活紧密相连的。
它用到高数的计算与思想，却并不像高数那样抽象。
而且老师所讲例题均与日常生产和生活相关，让我明白了日常生产中如何应用数学原理解决问题，我想假设检验便是很好的诠释。
最后，概率论与数理统计应该被视为工具学科，因为它对其他学科的学习是不可少的。
它对统计物理的学习有重要意义，同时对于学习经济学的人在探究某些经济规律也是十分重要的。
总之，通过学习这门课程，我们可以更理性的对待生活中的一些问题，更加谨慎的处理某些问题。
最后，感谢老师近半年来的辛苦教学与谆谆教导！【篇二：概率论与数理统计学习体会】《概率论与数理统计》学习体会院校北京化工大学专业工商管理（人力资源方向）姓名史伟学号 011时间2011年11月20日成绩这学期学习《概率论与数理统计》这门课，在高中的时候，我们就接触过简单的概率，知道事物的随机现象，即条件相同，事情的结果却不确定，这种不确定现象就叫做随机现象。
这个课程内容分为两个部分：概率论和数理统计。
这两部分有着紧密的联系。
在概率论中，我们研究的的随机变量，都是在假定分布已知的情况下研究它的性质和特点；而在数理统计中，是在随机变量分布未知的前提下通过对所研究的随机变量进行重复独立的观察，并对观察值对这些数据进行分析，从而对所研究的随机变量的分布做出推断。
因此，概率论可以说是数理统计的基础。
一、学习价值通过简单的学习，我掌握到，概率统计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，而且不是给你一个命题让你去解决，是让你去构思命题，进而构建模型来想法设法解决实际问题。
在实际应用中，就更加需要去想、去假设，对问题需要有更深层次的思考，因此使概率论和数理统计这门课学起来比微积分和线性代数更加吃力，但也比它们更加实用，更贴近实际。
概率论产生于十七世纪，本来是由保险事业的发展而产生的，但是来自于赌博者的请求，却是数学家们思考概率论中问题的源泉。
早在1654年，有一个赌徒梅累向当时的数学家帕斯卡提出一个使他苦恼了很久的问题：“两个赌徒相约赌若干局，谁先赢 m局就算赢，全部赌本就归谁。
但是当其中一个人赢了 a (am)局，另一个人赢了b(bm)局的时候，赌博中止。
问：赌本应该如何分法才合理？”后者曾在1642年发明了世界上第一台机械加法计算机。
三年后，也就是1657年，荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题，结果写成了《论机会游戏的计算》一书，这就是最早的概率论著作。
近几十年来，随着科技的蓬勃发展，概率论大量应用到国民经济、工农业生产及各学科领域。
许多兴起的应用数学如信息论、对策论、排队论、控制论、等，都是以概率论作为基础的。
概率论和数理统计是一门随机数学分支，它们是密切联系的同类学科。
但是应该指出，概率论、数理统计、统计方法又都各有它们自己所包括的不同内容。
概率论——是根据大量同类随机现象的统计规律，对随机现象出现某一结果的可能性作出一种客观的科学判断，对这种出现的可能性大小做出数量上的描述；比较这些可能性的大小、研究它们之间的联系，从而形成一整套数学理论和方法。
数理统计——是应用概率的理论来研究大量随机现象的规律性；对通过科学安排的一定数量的实验所得到的统计方法给出严格的理论证明；并判定各种方法应用的条件以及方法、公式、结论的可靠程度和局限性。
使我们能从一组样本来判定是否能以相当大的概率来保证某一判断是正确的，并可以控制发生错误的概率。
统计方法——是一上提供的方法在各种具体问题中的应用，它不去注意这些方法的的理论根据、数学论证。
应该指出，概率统计在研究方法上有它的特殊性，和其它数学学科的主要不同点有：第一，由于随机现象的统计规律是一种集体规律，必须在大量同类随机现象中才能呈现出来，所以，观察、试验、调查就是概率统计这门学科研究方法的基石。
但是，作为数学学科的一个分支，它依然具有本学科的定义、公理、定理的，这些定义、公理、定理是来源于自然界的随机规律，但这些定义、公理、定理是确定的，不存在任何随机性。
第二，在研究概率统计中，使用的是“由部分推断全体”的统计推断方法。
这是因为它研究的对象——随机现象的范围是很大的，在进行试验、观测的时候，不可能也不必要全部进行。
但是由这一部分资料所得出的一些结论，要全体范围内推断这些结论的可靠性。
第三，随机现象的随机性，是指试验、调查之前来说的。
而真正得出结果后，对于每一次试验，它只可能得到这些不确定结果中的某一种确定结果。
我们在研究这一现象时，应当注意在试验前能不能对这一现象找出它本身的内在规律。
让我比较感兴趣的是，概率统计在实际中的应用。
例如一个公司的决策，就需要用到概率统计。
一个公司如果投产，通过对设备生产能力，对市场估计，与如果不投产，对设备生产能力和市场估计的比较。
最终做出公司是否投产的决策。
通过这种方法，可以很快的找到怎样投资怎么去决策利益最大。
二、学习方法和注意点学习概率论与数理统计需要注意很多东西，以下就是我从其他参考书上学习到的。
（一）、学习“概率论”要注意以下几个要点1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。
这实际上是一个抽象过程。
正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件，可以计算其概率，但这毕竟是局部的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画？随机变量x(即从样本空间到实轴的单值实函数)的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合b的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。
此外若对一切实数集合b，知道p(x∈b)。
那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。
所以我们只须求出随机变量x的分布p(x∈b)。
就对随机试验进行了全面的刻画。
它的研究成了概率论的研究中心课题。
故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑。
类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会。
2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数x(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。
而它的取值是不确定的，随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定的，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一b，计算概率p(x∈b)，即随机变量x的分布。
只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解。
又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果p(a)。
p(b)＞0，则a，b独立则一定相容。
类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂。
?3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如f(x)=p(x≤x)，ex，dx等按定义都易求得。
计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫-∞∞ f(x，y)dy，事件b的概率p((x，y)∈b)=∫∫bf(x，y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x，y)通常是分段函数，真正的积分限并不再是(-∞，∞)或b，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握。
?4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。
因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。
这样往往能“事半功倍”。
（二）、学习“数理统计”要注意以下几个要点?1. 由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背论实验心得实验心得经过一个学期的学习，我大致明白了概率论与数理统计的一些基本函数，意识到概率论与数理统计与生活的紧密结合。
通过本次试验，我初步了解用matlab软件处理概率与数理统计问题的一些基本方法。
掌握了一些基本函数，体会到了用软件处理大量琐碎的数据的优越之处。
matlab作为一款十分实用的数学应用软件，用简洁明了的语句处理相对复杂的问题，体现了数学的精妙所在。
并且matlab绘制图形的功能也做得比较齐全，可以通过图形来直观形象的表示出实验结果。
编程过程中，有时花了很多时间才完成一个数据处理，到最后才发现matlab自带函数用简单的几行程序就可以处理。
这就要求我们对matlab的自带函数尽可能的熟悉，大抵有些“磨刀不误砍柴工”的意味吧。
计算机是一个很斤斤计较的对象，编程过程中，可能因为一个简单的符号的错误而导致整个程序运行不出来结果。
因此，在编程过程中，我们要谨小慎微，不可急躁。
由于时间有限，很难细细体味编程的快乐，但是当程序结果运行出来的那一刻，之前所有的努力终于换来了汇报，欣喜之情还是无以言表的。
我相信，今天的所有付出明天都会换来回报，就如一个正确的程序会运行得到所期望的结果一样。
在以后的生活学习中，我会尽量注重自己各方面能力的培养，不仅仅只是局限于教材所涉及到的知识，在努力掌握好自己专业知识的同时，还要抽空学习各种实用软件。
注意理论与实际的结合，遇到问题多思考，勤动手，尝试将自己所掌握的理论运用到实际的生活中去，培养自己处理实际问题的能力。