依概率收敛与依分布收敛的关系

本文探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系 ,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件 ,即 :设分布函数列 { Fn(x) }弱收敛于连续的分布函数 F(x) ,则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以 { Fn(x) }和 F(x)为其对应的分布函数列和分布函数 ,且 {ξn}依概率收敛于ξ.     

用积分变换法求连续型随机变量函数的密度函数

设X是一个连续型随机变量,其密度函数为px(x),g(x)是一个连续函数,给出了用积分变换求随机变量X的函数9(X)的密度函数的一个方法.该方法比传统的方法更简单.     

依概率收敛与依分布收敛的关系

本探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件,即：设分布函数列{Fn（x）}弱收敛于连续的分布函数F(x),则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以{Fn（x）}和F（x）为其对应的分布函数和分面函数,且{ξn}依概率收敛于ξ。     

极差的概率分布和它在质量控制中的应用

<正> 设随机变量 ξ 的分布函数和分布密度为 F(x) 和 f(x),ξ_1,ξ_2,…,ξ_n 为其子样,将子样按大小顺序排列成为     

关于概率广义密度函数的引入

<正> 设X 是给定概率空间(Ω,μ,P)上的随机变量.对于连续型随机变量X,其分布函数为F(x)=P(X≤x),并已引入可积函数为其密度函数.本文将对离散型随机变量X 引入广义函数作为密度函数,并把可积函数作为广望函数的特例.这对各型随机变量统一在该概率空间上的研究,将是有意义的.     

二维连续型随机变量函数分布的一个定理

给出求二维连续型随机变量函数分布的一个定理,并籍以导出二维随机变量和差积商的概率密度函数公式.     

二维连续型随机变量函数的分布密度的计算

二维连续型随机变量函数的密度函数的计算既是概率论教学中的一个重点,又是一个难点.本文介绍了一般二维连续型随机变量函数的分布密度的计算方法,并给出了一个新的方法——密度函数转化法.     

第七讲 统计函数的计算

本讲介绍常用随机变量的密度函数、分布函数和分位数的计算方去,包括正态、x2、t、F、二项、泊松等分布. 中国科学院计算中心概率统计组编著的《概率统计计算》第二章(科学出版社,1979)曾介绍过这些统计函数的计算方去,并给出了计算程序,它们适用于一般的精度.本讲介绍的方法有较高的精度,通常不低于10-12.这也是编制国家标准 GB4086-83 《统计分布数值表》所使用的方法,内容由该标准的主要起草人魏公毅、杨自强(中国科学院计算中心)提供. 卜.记号 设g是连续型随机变量,其密度函数记为/(X;9),其中X为自变量,9为参数,参数可以是多于一个,如…     

非正则中项变叙的极限分布

<正> §1.引言设 x_1,…,x_n 是独立同分布的随机变量,x_i 的分布函数记为 F(x),以ξ_(?)~(n),…,ξ(?)表示由小到大的{x_i}的变叙,[1]考虑了对0<λ<1,满足条件     

用数形结合法详析一类随机变量的函数的概率分布

对于二维连续型随机变量,用数形结合的方法求其函数的分布比较多见,而离散型随机变量和连续型随机变量构成的函数的概率分布多用全概率公式求解,然而在用全概率公式求解这类问题的过程中,由于给定条件的灵活多变,给分布函数分段时对某些隐蔽的细节有时难以迅速地作出准确的判断.如果我们辅以数形结合法来进行处理,不管给定的条件如何变化,分布函数应该如何分段,都可以一目了然.     

两个离散型随机变量相互独立的等价形式

<正> 设ξ和η是概率场(Ω,A,P)上的实随机变量.若对任意的实数x 和y 有等式P(ξ相似文献   

巧构分布列求最小值

Eξ,Dξ分别为随机变量ξ的数学期望与方差.由Dξ=E(ξ-Eξ)2=Eξ2-(Eξ)2≥0,知Eξ2≥(Eξ)2(*),当且仅当ξ可能取的值都相等时取等号.构造随机变量ξ的分布列,利用(*)式可以巧求下面一类题型的最小值     

谈二维随机变量的函数的分布函数

设二维随机变量 (X,Y)的概率密度为 f (x,y) ,二维随机变量的函数是 U =U(x,y) ,则U的分布函数为FU(u) =P{ U≤ u} = Gf (x,y) dxdy,G:u(x,y)≤ u,(-∞ 0 .将此…     

关于连续型二元分布函数的一个性质

<正> 设f(x)是连续型一元分布函数F(x)的密度函数,大家知道,如果f在点x_0处连续,则F′(x_0)存在,且F′(x_0)=f(x_0) 有不少概率论教材把一元连续型分布函数的上述性质直接搬到二维情况。例如,[1]—     

构造随机分布列巧证一类分式不等式

设ξ是一取有限个值x1,x2,x3,…,xn的离散型随机变量,其概率分布列为P(ξ=xi)=pi(i=1,2,...,n).则 E(ξ2)-E2(ξ)=D(ξ)=∑ni=1[xi-E(ξ)]2·pi≥0,故E(ξ2)≥E2(ξ),当且仅当x1=x2=...=xn=E(ξ)时,不等式中等号成立.     

随机变量及其数字特征

随机变量及其数字特征袁启杰（湖北省郧阳师专数学系４４１９００）一、连续型随机变量及其分布前文我们已经介绍了随机变量、离散型随机变量及其分布等概念．由此我们知道，如果ξ是定义在样本空间Ω上的随机变量，ｘ∈Ｒ则｛ξ＜Ｘ｝为随机事件，它有确定的概率Ｐ｛ξ＜...     

条件分布计算的几个问题研究

主要通过举例,介绍二维连续型随机变量(X,Y)当fY(y)=0或fX(x)=0时相应的条件分布的几种情况.其结论表明条件分布可能是连续型分布,也可能是离散型分布,甚至还可能是非连续型非离散型分布,以此加深对条件分布的认识.     

随机向量期望的不等式

本文将一维随机变量期望不等式f(Eξ)≤Ef(ξ)(f(x))为凸函数)推广到多维．以此统一推广了一类重要不等式．对一个非凹凸函数给出了相应的期望不等式。     

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     

PERT时间分布律中熵极大分布

PERT时间分布律问题一般可有两种提法: 问题Ⅰ寻求随机变量ξ,使1°.ξ的取值范围为[a,b];2°.ξ具有单众数0,a相似文献