实值随机变量的随机序与对偶随机序

本文讨论随机变量的高阶序问题，1简要地叙述了随机变量排序的经济学含义，主要是期望效用理论与其对偶理论，2讨论了实值随机变量基于分布函数的高阶序问题，给出了其基于期望效用理论的刻画。3讨论的是实值随机变量的基于对偶理论（对偶矩)的高阶序问题，并给出了其基于随机变量的Yarri等价性度量的刻画。     

多元随机变量的某些问题

本文讨论多元随机变量之期望向量、协方差矩阵与边际分布、条件分布的期望向量、协方差矩阵之间的关系.还讨论了多元随机变量服从多元正态分布的某个充分条件.     

既非离散又非连续的随机变量

讨论既非离散又非连续的随机变量,总结这类随机变量分布函数的特点,由此可进行这类随机变量类型的判定.通过举例给出既非离散又非连续型随机变量数学期望的求法.     

随机多个随机变量之和的期望公式的一种新证法

用随机变量之和的分布的卷积公式直接给出随机多个随机变量之和的期望公式的证明 ,避免了原有的证明过程需引入条件期望和全期望公式的麻烦 .     

一种离散型随机变量的分布

讨论一种离散型随机变量的分布,得到了此种随机变量的概率分布以及该分布的数学期望与方差,并验证了该分布应满足的必要条件.     

次线性期望下弱负相关随机变量的性质及其强大数定律

强大数定律是非可加概率(或非线性期望)框架下的重要理论.目前己有许多有关非可加概率(或非线性期望)下独立同分布或负相关随机变量序列的强大数定律的研究文献.本文在非可加概率和次线性期望框架下,引入弱负相关随机变量的概念,并研究了弱负相关随机变量的有关性质.作为应用,本文还证明了弱负相关随机变量序列的强大数定律.     

混合型随机变量数字特征的计算

利用分布函数的广义反函数,将随机变量表示为均匀分布随机变量的函数,然后用随机变量函数的数学期望公式可计算原随机变量的数字特征,该方法适用于所有类型的随机变量.最后,利用四种不同方法计算了一个混合型随机变量的数字特征,说明了这些方法的异同.     

期望定义中绝对收敛条件剖析

文中利用级数作工具根据绝对收敛,条件收敛和期望定义,构造了一个随机变量及分布律.该随机变量的期望恰好对应了一个条件收敛级数.通过分析级数发现了可能出现的矛盾,从而说明期望定义中要求级数绝对收敛条件的必要性.     

浅谈离散型随机变量的数学期望

当X为离散型随机变量时,如果X的取值是有限个,要求X的数学期量E(X),只要知道X的分布律就行了,但是在一些情况下,要求出X的分布律是非常困难和非常复杂的.有些时候,分布律求出来后,可按定义算出X的数学期望:E(X)一∑xipi.然而有时这个和比较难求.在以上两种情况下,我们可以利用数学期望的性质:E(X1+…+Xn)=E(X1)+…十E(Xn)把X分解为几个随机变量的和,而这几个随机变量的数学期望很容易求.一般当X表示的是与计数有关的随机变量时,大部分情形我们可以把它分解,并且是分解成0一1分布或两点分布的随机变量的和.下面通过几个例子来说明这种方法的应用.     

运用分布函数分解求随机变量数学期望

将一般的分布函数分解成连续部分和离散部分,再根据Stieltjes积分的性质,成功地计算出一般的混合型随机变量的数学期望.该方法对通常的离散性或连续型随机变量数学期望的计算同样适用.     

整值型随机变量的分布列与数学期望的另类求法

所谓整值型随机变量是指只取非负整数值的随机变量,是概率统计中研究随机现象的一类重要变量,其所反映的概率特性、统计规律分别通过它的分布列P(ξ=n)与数学期望Eξ=∑∞k=1kpk等确定,事实上,只要确定了它的分布列,也就掌握了它取值的统计规律,因此核心是求整值型随机变量的分     

点共线的向量证法

所谓整值型随机变量是指只取非负整数值的随机变量，是概率统计中研究随机现象的一类重要变量，其所反映的概率特性、统计规律分别通过它的分布列P（ξ=n）与数学期望Eξ=∑∞k=1kpk等确定，事实上，只要确定了它的分布列，也就掌握了它取值的统计规律，因此核心是求整值型随机变量的分布列，     

次线性期望下Pareto型随机变量的大数律

本文对满足Pareto分布的随机变量建立了一些大数律,从而将经典概率空间中的相关结论推广到次线性期望空间中.基于Pareto分布,获得了一些独立随机变量序列加权和的弱大数律和强大数律.     

模糊随机变量及其数字特征的结构元方法

通过模糊结构元方法研究了3类模糊随机变量,给出模糊随机变量、模糊随机密度函数、模糊分布函数的结构元表示,有效的解决了模糊随机变量的模糊数学期望、模糊方差的运算问题.     

均匀分布的一个性质及其应用

运用特征函数的连续性定理和数学归纳法,证明了随机变量服从[0,1]上的均匀分布的充要条件是,它可以用二进制形式表示成独立同伯努利分布的随机变量序列的无穷级数.给出了此结论在生成随机数中的运用,以及在证明独立同分布序列存在性定理中的运用.     

英汉数理统计小辞典

distribution分布distribution function分布函数 对任意值x,给出随机变量X小于或等于x的概率的函数:F(x)=P(X≤x).probability density function概率密度函数 连续随机变量分布函数的微商(如果它存在); f(x)= F’(x)。uniform distribution均匀分布 连续随机变量的一种概率分布。其概率密度函数在某个有限区间上等于一个常数,而在该区间以外等于零。normal distribution正态分布 连续随机变量X的分布。其概率密度函数为共中p和a分别为正态分布的期望和标准差。standardized normal distribution #准正态分在 标准化正态随机变量的概率分…     

随机变量分布函数的右连续性

本文给出一种随机变量分布函数的右连续性的理解方法,以便帮助学生从不同角度准确的理解、掌握这一重要性质.     

一个离散型随机变量数学期望的几种简捷求法

直接利用期望定义来求离散型随机变量的数学期望,有时计算比较困难.利用条件数学期望、随机变量的和式分解、对称性,分别给出了一个离散型随机变量数学期望的几种求法.     

一种混合型随机变量的概率分布律及其数字特征

本文扩展了混合型随机变量的研究范围,在已有研究基础上,定义了一种混合型随机变量的概率分布律,并给出在此种分布律下数学期望和方差的计算方法.用实例表明了本文方法的有效性.     

负超几何随机变量期望与方差的一种简捷计算

给出了负超几何分布的概率模型,通过将负超几何分布随机变量进行和式分解,比较简捷地计算了它的期望和方差,并指出文献[4]计算的期望和方差是错误的.