地質的學概率論與數理統計有什麼用

A. 《概率論與數理統計》在土木工程專業中有什麼作用 學習《理論力學》之前有沒有必要先學《普通物理》

我也是土木專抄業的，今年大二，我們是這學期剛學過概率論與數理統計，我覺著，學這個對於土木來說確實沒有什麼大的說得出的用途，難得以後讓我們去算這棟樓這樣修了之後倒的概率有多大？純屬說笑了！當然如果學的話，就好好學吧，那個不是特別難，就是記一些公式，比較繁瑣！
說到理論力學，這個算是土木的基礎之一了，必須好好學，但是我覺得學之前沒有必要像你說的去再學什麼普通物理，說實話它們之間的關系確實不大，畢竟理論力學開始更深入的研究了已經。
我就這么多了，希望能幫到你！

B. 學習《概率論與數理統計》有何意義

當時學的時候覺得沒啥意義，但是工作中的確實很有用！無論做什麼工作多少都會涉及概率的問題和統計的需要，只是程度上的區別而已，建議好好學吧！

C. 經管類專業學習『概率論與數理統計』有什麼用

本科階段可能用的不是很多，研究生以上一定會用的這些數學工具做研究分析，同樣在企業管理中想要站得更高一定是要運用這些學過的數學知識去分析問題的，因為數據往往比說話來得有力度。

D. 概率論與數理統計 與 統計有什麼關系

不是很嚴格地說,二者是相反的方向
舉個例子：
你如果已經知道了隨機變數內X是正態分布,而且是N(0,1),你去推容導它的期望、方差等數字特徵,去推導它其他一些性質,去推導X的平方是什麼分布,和另一個隨機變數Y相加又是什麼分布...這些工作屬於概率論范疇
如果實際工作中有個隨機變數Z,你不知道是什麼分布,你看到了一些試驗值,覺得它可能是正態分布,於是你假設它是正態分布,你用試驗數據,推斷出它的均值可能是1,方差可能是4,然後做假設檢驗,看看這一結論在多大程度上可靠,如果認為可靠,用這個結論來做分析,或者預測將要進行的試驗結果.這叫統計
統計以概率為理論基礎,統計推斷、假設檢驗都要基於概率的思想,把概率論學明白,統計就差不了

E. 概率論與數理統計重要嗎，該用什麼樣的心態和方法去學呢

很重要
概率論與數理統計是數學的一個有特色且又十分活躍的分支，一方面，它有別開生面的研究課題，有自己獨特的概念和方法，內容豐富，結果深刻;另一方面，它與其他學科又有緊密的聯系，是近代數學的重要組成部分。由於它近年來突飛猛進的發展與應用的廣泛性，目前已發展成為一門獨立的一級學科。概率論與數理統計的理論與方法已廣泛應用於工業、農業、軍事和科學技術中，如預測和濾波應用於空間技術和自動控制，時間序列分析應用於石油勘測和經濟管理，馬爾科夫過程與點過程統計分析應用於地震預測等，同時他又向基礎學科、工科學科滲透，與其他學科相結合發展成為邊緣學科，這是概率論與數理統計發展的一個新趨勢。
怎樣學「概率論與數理統計」
「概率論與數理統計」是理工科大學生的一門必修課程，也是報考碩士研究生時數學試卷中重要內容之一[其中數學一佔20%?，數學三佔25%?，數學四佔25%?(概率論)].由於該學科與生活實踐和科學試驗有著緊密的聯系，是許多新發展的前沿學科(如控制論、資訊理論、可靠性理論、人工智慧等)的基礎，因此學好這一學科是十分重要的.?
首先我們從歷屆考研成績進行分析，觀察一下高等數學與概率統計之間有什麼差異其一是概率統計的平均得分率往往低於高等數學平均得分率.其二高等數學的得分分布呈兩頭小中間大現象，即低分和高分比例小，而中間分數段比例大，而概率統計的得分率卻是低分多， 中間分數少，高分較多的現象.為什麼會發生上述差異?經分析發現雖然高等數學與概率統計同屬數學學科，但各有自己的特點. 高等數學主要是通過學習極限、導數和積分等知識解決有關(一維或多維)函數的有關性質和圖象的問題, 它與中學的數學有著密切聯系而且有著相同的思想方法和解題思路.因而在概念上理解比較容易接受(當然也有比較抽象的內容如中值定理等).另一方面由於涉及許多具體初等函數，在求導數和積分時有許多計算上的技巧，需要大量練習以熟練掌握這些技巧，因而部分學生即使概念不十分清楚，但仍能正確解答相當多的試題，在考研中得到一定的成績.?
而在「概率論與數理統計」的學習中更注重的是概念的理解，而這正是廣大學生所疏忽的，在考研復習時幾乎有近一半以上學生對「什麼是隨機變數」、「為什麼要引進隨機變數」仍說不清楚.對於涉及隨機變數的獨立，不相關等概念更是無從著手，這一方面是因為高等數學處理的是「確定」的事件.如函數y=f(x)，當x確定後y有確定的值與之對應.而概率論中隨機變數X在抽樣前是不確定的，我們只能由隨機試驗確定它落在某一區域中的概率，要建立用「不確定性」的思維方法往往比較困難，如果套用確定性的思維方法就會出錯.由於基本概念沒有搞懂，即使是十分簡單的題目也難以得分.從而造成低分多的現象.另一方面由於概率論中涉及的計算技巧不多，除了古典概型，幾何概型和計算二維隨機變數的函數分布時如何確定積分上、下限有一些計算的難點，其他的只是數值或者積分、導數的計算.因而如果概念清楚，那麼解題往往很順利且易得到正確答案，這正是高分較多的原因.?
根據上面分析，啟示我們不能把高等數學的學習方法照搬到「概率統計」的學習上來，而應按照概率統計自身的特點提出學習方法，才能取得「事半功倍」的效果.下面我們分別對「概率論」和「數理統計」的學習方法提出一些建議.?
一、 學習「概率論」要注意以下幾個要點
1. 在學習「概率論」的過程中要抓住對概念的引入和背景的理解，例如為什麼要引進「隨機變數」這一概念。這實際上是一個抽象過程。正如小學生最初學數學時總是一個蘋果加2個蘋果等於3個蘋果，然後抽象為1+2=3.對於具體的隨機試驗中的具體隨機事件，可以計算其概率，但這畢竟是局部的，孤立的，能否將不同隨機試驗的不同樣本空間予以統一，並對整個隨機試驗進行刻畫?隨機變數X(即從樣本空間到實軸的單值實函數)的引進使原先不同隨機試驗的隨機事件的概率都可轉化為隨機變數落在某一實數集合B的概率，不同的隨機試驗可由不同的隨機變數來刻畫. 此外若對一切實數集合B，知道P(X∈B). 那麼隨機試驗的任一隨機事件的概率也就完全確定了.所以我們只須求出隨機變數X的分布P(X∈B). 就對隨機試驗進行了全面的刻畫.它的研究成了概率論的研究中心課題.故而隨機變數的引入是概率論發展歷史中的一個重要里程碑.類似地，概率公理化定義的引進，分布函數、離散型和連續型隨機變數的分類，隨機變數的數學特徵等概念的引進都有明確的背景，在學習中要深入理解體會.?
2. 在學習「概率論」過程中對於引入概念的內涵和相互間的聯系和差異要仔細推敲，例如隨機變數概念的內涵有哪些意義：它是一個從樣本空間到實軸的單值實函數X(w)，但它不同於一般的函數，首先它的定義域是樣本空間，不同隨機試驗有不同的樣本空間.而它的取值是不確定的，
隨著試驗結果的不同可取不同值，但是它取某一區間的概率又能根據隨機試驗予以確定的，而我們關心的通常只是它的取值范圍，即對於實軸上任一B，計算概率P(X∈B)，即隨機變數X的分布.只有理解了隨機變數的內涵，下面的概念如分布函數等等才能真正理解.又如隨機事件的互不相容和相互獨立兩個概念通常會混淆，前者是事件的運算性質，後者是事件的概率性質，但它們又有一定聯系，如果P(A)·P(B)>0，則A，B獨立則一定相容.類似地，如隨機變數的獨立和不相關等概念的聯系與差異一定要真正搞懂.?
3. 搞懂了概率論中的各個概念，一般具體的計算都是不難的，如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定義都易求得.計算中的難點有古典概型和幾何概型的概率計算，二維隨機變數的邊緣分布fx(x)=∫－∞∞ f(x,y)dy,事件B的概率P((X，Y)∈B)=∫∫Bf(x,y)dxdy，卷積公式等的計算，它們形式上很簡單，但是由於f(x,y)通常是分段函數，真正的積分限並不再是(－∞,∞)或B，這時如何正確確定事實上的積分限就成了正確解題的關鍵，要切實掌握.?
4. 概率論中也有許多習題，在解題過程中不要為解題而解題，而應理解題目所涉及的概念及解題的目的，至於具體計算中的某些技巧基本上在高等數學中都已學過.因此概率論學習的關鍵不在於做許多習題，而要把精力放在理解不同題型涉及的概念及解題的思路上去.這樣往往能「事半功倍」.
二、 學習「數理統計」要注意以下幾個要點?
1. 由於數理統計是一門實用性極強的學科，在學習中要緊扣它的實際背景，理解統計方法的直觀含義.了解數理統計能解決那些實際問題.對如何處理抽樣數據，並根據處理的結果作出合理的統計推斷，該結論的可靠性有多少要有一個總體的思維框架，這樣，學起來就不會枯燥而且容易記憶.例如估計未知分布的數學期望，就要考慮到① 如何尋求合適的估計量的途徑，②如何比較多個估計量的優劣?這樣，針對①按不同的統計思想可推出矩估計和極大似然估計，而針對②又可分為無偏估計、有效估計、相合估計，因為不同的估計名稱有著不同的含義，一個具體估計量可以滿足上面的每一個，也可能不滿足.掌握了尋求估計的統計思想，具體尋求估計的步驟往往是「套路子」的，並不困難，然而如果沒有從根本上理解，僅死背套路子往往會出現各種錯誤.?
2. 許多同學在學習數理統計過程中往往抱怨公式太多，置信區間，假設檢驗表格多而且記不住.事實上概括起來只有八個公式需要記憶，而且它們之間有著緊密聯系，並不難記，而區間估計和假設檢驗中只是這八個公式的不同運用而已，關鍵在於理解區間估計和假設檢驗的統計意義，在理解基礎上靈活運用這八個公式，完全沒有必要死記硬背.

F. 概率論與數理統計學什麼有什麼意義

了解大量存在的偶然現象的規律性。主要應用於控制與預測

G. 學習概率論對土木工程來說有什麼用

概率論和數理統計是大多抄數學科的基礎。
在土木工程中，工程師需要處理大量的不確定性因素，包括：
1 材料承載能力的不確定性；
2 結構上各類荷載出現的時間以及荷載的大小的不確定性。
要了解分析這些不確定性因素的影響，就必須使用概率與統計理論。

H. 概率論與數理統計研究生有什麼用如何就業

如果不是因為喜歡一個領域而去讀它的研究生會學得很痛苦得，
還是按內自己得思維和喜好去選擇好容些，
我覺得任何領域只要你自己搞得好
找工作是水到渠成得事情。
如果為了找工作而考研
會學得很痛苦得
我有個同學就是這樣得。

I. 概率論與數理統計能解決什麼問題

概率統計是應用非常廣泛的數學學科，其理論和方法的應用遍及所有科學技術領域、工農業生產、醫葯衛生以及國民經濟的各個部門。
概率統計是概率論與數理統計的簡稱。概率論研究隨機現象的統計規律性；數理統計研究樣本數據的搜集、整理、分析和推斷的各種統計方法，這其中又包含兩方面的內容：試驗設計與統計推斷。試驗設計研究合理而有效地獲得數據資料的方法；統計推斷則是對已經獲得的數據資料進行分析，從而對所關心的問題做出盡可能精確的估計與判斷。
統計學是一門研究如何收集、整理、計算、分析數據，並在此基礎上作出推斷的科學。由於社會、生產和科技的發展，統計學獲得了空前廣泛的應用，滲透到整個社會生活的各個方面。這是因為對產品質量和工作質量要求的提高勢必導致「用數據說話」，這樣就需要用到統計工具。我們看到，現在各門科學和各個部門都建立了自己相應的統計學，如衛生統計學、農業統計學等等。正因為這樣，統計知識及作為其理論基礎的概率知識在義務教育學教學大綱和與之相銜接的新高中數學教學大綱里均佔有一定的地位。
在中學數學里，統計及概率知識是分成三段介紹的。本章「統計初步」是首先介紹統計知識，從數據處理的角度，較為直觀、具體地介紹一些統計的最基本的知識，為以後繼續學習概率統計知識打下基礎。第二段是要在高中數學必修課里介紹「概論」，第三段是要在高中數學限定選修課里繼續介紹統計及概率，從概率的角度來認識統計問題，把對統計的學習上升到一個新的檔次。可見，在整個中學數學的統計與概率知識里，本章處於一個知識啟蒙和為後續學習打好基礎的地位，十分重要，那種認為本章可有可無、一旦需要再學也不遲想法，或輕率地將本章從必學內容改為選學內容的做法都是不可取的。
數理統計學的理論和方法，與人類活動的各個領域在不同程度上都有關聯。因為各個領域內的活動，都得在不同的程度上與數據打交道。都有如何收集和分析數據的問題，因此也就有數理統計學用武之地。我們可以舉幾個例子來說明這一點，如在工業中生產一種產品，首先有設計的問題，包括配方和工藝條件的選定，這要通過從大量可能的條件組合中，通過分析試驗結果來選定，可能的條件組合很多，選擇哪一部分去做試驗是一個很有講究的問題，在數理統計學中有一個專門分支叫「試驗設計」，就是研究怎樣在盡可能少的試驗次數之下，達到盡可能高效率的分析結果；其次，在生產過程中，由於原材料，設備調整及工藝參數等條件可能的變化，而造成生產條件不正常並導致出現廢品，在統計學中有一門「工序控制」的學問，通過在生產過程中隨時收集數據並用統計方法進行處理，可以監測出不正常情況的出現以便隨時加以糾正，避免出大的問題；然後，大批量的產品生產出來後，還有一個通過抽樣檢驗以檢驗其質量是否達到要求，是否可以出廠或為買方所接受的問題，處理這個問題也要使用數理統計方法，在我國現行的國家標准中有一些就與這個問題有關。