随机变量变换分布的若干推论及应用

给出了随机变量变换分布的三个推论，这些推论提供了在不同变换下求二维随机变量的函数的概率密度的计算公式，实例应用表明，这些公式应用简便，灵活，实用．     

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.     

求二维随机变量函数分布的截图降维法

计算二维随机变量函数分布的卷积公式是一个降维公式,通过图形辅助求解,揭示图形中所截的线段实为卷积公式中积分变量的取值范围.以两个实例说明:利用降维公式辅助截图可有效降低计算难度.     

《概率论与数理统计》中有关独立性一反例的深入分析

独立性是《概率论与数理统计》是的一个非常重要的概念.教学中在说明随机变量函数独立性时会涉及许多反例.本文就有关随机变量函数独立性的一个反例作了进一步的推广分析.     

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.     

两个n维随机变量函数的概率密度的求法

从二维随机变量函数的概率密度的求法出发,引入了n维随机变量函数的概率密度的求法,并介绍了两个常见的n维随机变量函数的概率密度的求法.     

计算数学期望和概率的条件化方法

借助于条件数学期望和随机事件A的示性函数IA,通过对随机变量的适当"条件化"处理,应用全期望公式和推广的全概率公式,讨论了计算数学期望和概率的条件化方法.     

随机变量的差的分布函数的积分表达式

本文利用Ｌｅｂｅｓｇｕｅ－Ｓｔｉｅｌｔｊｅｓ积分，把连续型随机变量差的密度函数的积分表达式推广为一般随机变量的分布函数的积分表达式     

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…     

随机变量积的分布函数及其应用

利用Lebesgue-Stieltjes积分把连续型随机变量积的密度函数计算公式推广为一般随机变量的分布函数计算公式,并给出了公式的几个应用.     

概率思想在数学证明和计算中的应用

通过多个典型实例说明了古典概型、概率密度函数、分布函数、Cauchy—Schwarz不等式、Chebeshev不等式、数字特征等在数学证明和计算中的应用,提出了在概率论教学中对概率思想在数学证明和计算中的应用应加以介绍.     

离散型区间概率随机变量和模糊概率随机变量的数学期望

研究离散型区间概率随机变量和离散型第二类模糊概率随机变量数学期望的性质及求解方法．利用模糊分解定理,把求模糊概率随机变量的数学期望问题化为求一系列区间概率随机变量的数学期望．求区间概率随机变量的数学期望是一个典型的线性规划问题,用单纯形方法推导了求区间概率随机变量数学期望的一个很实用的计算公式．算例表明,用该计算公式得到的结果和用数学规划方法得到的结果完全吻合,但计算过程相对简单．     

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.     

常息力更新场合有限时间破产概率对负相依索赔额的不敏感性

设索赔来到过程为具有常数利息力度的更新风险模型.在索赔额分布为负相依的次指数分布假定下,建立了有限时间破产概率的一个渐近等价公式.所得结果显示,在独立同分布索赔额情形,有限时间破产概率的有关渐近等价公式,在负相依场合依然成立.这表明有限时间破产概率对于索赔额的负相依结构是不敏感的.     

依概率收敛性质探究

主要把数列收敛的一些性质引进到随机变量依概率收敛中来,并加以证明.     

随机环境中r维分支链的协方差计算

定义了各种条件多元概率母函数，并利用条件多元概率母函数这一强有力工具研究随机环境中r-维分支链的性质，并给出了其协方差阵的精确计算公式．