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日每日某(M):离散型随机变量民间研讨与校领导出席的备课组活动

(2025-03-13 13:07:29)
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分类: 特色博文
本博注:日每日某(M):离散型随机变量民间研讨与校领导出席的备课组活动。
今天上午第三节,李晓燕组长召集备课组在二楼自习教室备课组活动,谢春峰副校长代表学校领导出席活动。备课组全体成员研讨了三个主要议题:教学进度、学考资料、学生竞赛,会议简洁明了。
会议后,陈敏老师问博主下一节课的作业本第一题(如图)如何理解与解答。博主看了,认为“答案应该是‘ABC',象数学中的长度、面积、体积与物理中的时间等量应该是连续的”。为佐证意见,博主也通过AI,百度等搜查了相关意见:
不是。据调查一条河流每日的最大流量是一个连续型随机变量,而不是离散型随机变量。因为在时间上连续的情况下,每日的最大流量可以取到任何实数值,而不仅限于少数离散点。此外,每天的最大流量也可能出现小数或分数等非整数值,这也表明了它是一个连续型随机变量。
日每日某(M):离散型随机变量民间研讨与校领导出席的备课组活动

连续型变量
定义与特点
连续型变量可在特定区间内取任意值,数值具有无限可能的细分性。例如,时间、温度等物理量,其取值不仅包含整数,还可通过小数或分数精确表达。这类变量通常通过测量工具获取,如身高用尺子测量、体重用秤称量。数学上,连续型变量的概率分布常表现为概率密度函数,例如正态分布。
典型示例
自然现象测量:如降雨量(可精确到毫米的小数)、风速(如5.3米/秒)。
时间与空间度量:如马拉松比赛耗时(2小时15分30秒)、两地距离(12.7公里)。
科学实验数据:如化学反应溶液的pH值(3.6)、声波的频率(440.5赫兹)。

离散型变量
定义与特点
离散型变量仅能取有限或可数无限个独立值,数值之间存在明确间隔。例如,家庭成员数、考试题目正确数等,其取值必须为整数且不可进一步分割。这类变量通过计数方式获得,如统计班级人数、记录骰子投掷结果。数学模型中,离散型变量的概率分布多采用概率质量函数,如二项分布或泊松分布。

典型示例
人口与社会统计:如一个班级的学生数(30人)、某城市医院数量(15家)。
事件发生次数:如一周内接到的客服电话次数(25次)、机器故障次数(3次)。
分类或标识数据:如性别编码(1=男,2=女)、问卷选项编号(选项A对应代码1)。

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

博主还跟办公室的韩子荣、丁建萍老师提出就这个问题的讨论意见。丁丁的意见是“BC”,“某人等出租车的时间是一个‘过程’”,老韩的意见起初有些摆动,“A对或者错看怎么理解”。丁丁还通过“最先进的‘Deepseek’”搜查了答案,也是“ABC”——跟博主开始认为的一致。后来,屠丰庆、沈海全两位老师回办公室也加入研讨,博主还叫了隔壁办公室的陈敏和李晓燕一起来,俨然一个“民间研讨活动”。屠屠起初也认为“ABC”,沈组建议“听取‘章博士’建议,不要纠结于‘这类问题’”。

经过大家持续好长时间的反复争论,意见渐趋一致:“‘每’日的最大流量是个‘统计学概念’,是个确定的数据,是离散型随机变量,而‘某’日的最大流量则‘类同于BC两个选项的问题’,是个连续型随机变量”。

呵呵,看来,AI,Deepseek,百度也有“不会”的问题,哈。

好比,讨论末了,老韩网上看到“人报”评述:“人生的意义是什么?99%的人认为‘人生的意义是没有意义’。”博主也给出类似意见,同时认为“你‘不觉得人生没有意义’才是人生的意义。”


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