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Probability-Theory-and-Stochastic-Process.md

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概率论与随机过程

评价1

  1. 开课信息:鞠红杰(2022 秋)
  2. 推荐等级:强烈推荐
  3. 授课内容:课如其名,概率论和随机过程两部分
  4. 考核方式:周常作业,期中论文,期末闭卷考
  5. 作业情况:和其他所有的数学基础课都是一样的画风
  6. 成绩情况:样本数量较少所以不好说(下面斜体)。身边统计学给分超级理想,可能有幸存者偏差。
  7. 心得体会
    • 计算机学院选这门课的人数一贯很少,和数理统计大约 1:9,做好参加小班教学的准备。
    • 可能只有敢不随大流、能学习的同学才敢选这门课,造成给分的幸存者偏差。
    • 考研考数理统计而非随机过程,要考研的同学选隔壁课,别给自己干坑里去。
    • 这门课的考试难度远低于实际难度。
    • 看起来比较吓人的信号相关部分在计算机院的开课根本不讲(至少 21 级没讲)。
    • 说是期中论文,其实是个内容随便的小报告,老师心肠好的话可能 ddl 定在期末。
    • 鞠红杰老师是在北邮四年也不一定能遇到一个的神仙好老师。
  8. 其他方面:教材在 2021 年初换了新版,目前(Jul 2023)没有新版的电子版。新版的大改动一是把泊松过程一章放到了前面,二是习题和旧版几乎完全不同。想用电子版的同学可以学期初借别人的纸质书把全书的习题和答案拍照一下然后用网络上流传的旧版(黑色封面)。

评价2

  1. 开课信息:武斌(2023秋)
  2. 推荐等级:不推荐
  3. 授课内容:概率论和随机过程两部分
  4. 考核方式:随机点名、平时作业、期中论文、期末闭卷考
  5. 作业情况:分为课堂作业和书后作业两部分,课堂作业难度较大
  6. 成绩情况:80+(有很高的分,但人家是有基础的,不能一概而论),成绩并没有服从正态分布
  7. 心得体会
    • 首先,承认武斌老师讲的很好,因为有人学得很好
    • 接下来是劝退
    • 期中论文是期末周才布置的,占用复习时间
    • 上课是不发PPT的,错过了就没有了
    • 难度是超纲的,课堂作业花费很多时间也写不出来,不会就是不会
    • 往年卷是没有太多参考价值的,期末考的基本都是课堂作业的变形这种
  8. 其他方面:还是劝后来者谨慎选择,数理统计可以通过卷来获得高分,而随机过程只能通过天赋和自身的基础了

评价3

  1. 开课信息:[任课教师xxx]([2018春;2020秋])
  2. 推荐等级:[强烈推荐;一般推荐;随便;不推荐;天坑]
  3. 授课内容:[课程具体内容;授课方式]
  4. 考核方式:[签到点名;期中期末;大作业、论文、考试等等]
  5. 作业情况:[作业形式;作业量大小;频次;投入时间]
  6. 成绩情况:[成绩比例;均分情况;评分方式]
  7. 心得体会:xxx
  8. 其他方面:xxx[参考教材(ISBN);课程信息等等]