混合位置分布中分量参数的统计推断

对混合位置分布族,当混合比已知时,提出了关于分量参数的假设检验和区间估计方法,所提出的方法基于广义枢轴模型.在一定的条件下,检验的实际水平等于名义水平,且各置信域的实际覆盖率等于名义覆盖率.在更一般的场合,检验是相合的,并且各置信域的实际覆盖率趋于名义覆盖率.模拟显示所给的方法是令人满意的.     

高维Dirichlet问题数值解的概率方法

本文用概率方法求得高维Dirichlet内问题和外问题在一般区域上的数值解\bd 高维漂移布朗族对停时具有强马氏性, 它在球面上的击中时和位置分布已知, 再利用Dirichlet问题解的随机表达式, 我们可以获得高维Dirichlet问题的数值解     

P. L. Chebyshev的概率新思想溯源

切贝舍夫是俄国十九世纪最伟大的数学家之一,他第一个主张概率论的极限定理应该严格的证明,并尽可能精确地确定偏离极限的估计量,这在方法论上引起了很大变化.其创立的切贝舍夫不等式和切贝舍夫大数定律是概率论极限理论的基础,从而使概率论成为严密数学分支.切贝舍夫的概率思想是在一定数学文化背景产生的,尤其是法国数学文化对其发展的形成有着深刻影响.     

风景往往在路上熏陶常常于过程——师生探讨一道乘车座位的概率问题的过程实录

1引子原为我校的一名高中生到英国留学,不久前,他从英国回国度假时带回一道题目如下:某汽车旅游团出发前,不巧有一个人丢了他自己的乘车座位号小票,他第一个上车,所以他只好随便坐,之后上来的游客都有乘车座位号小票,如果自己的位置被人坐了,那就随便坐;否则坐到自己的位置.问最后一个上车的游客坐到自己座位的机会有多大,并请论证你的结论.当学生拿着题目来找笔者时,笔者就和他进行探讨,当研究完毕后,笔者认为此题的探索过程对加强数学知识、方法、数学解题探索的过程教学有一定的参考意义.现笔录师生的探讨过程如下,抛砖引玉供大家探讨.2…     

"概率"中的数学游戏问题

《全日制义务教育数学课程标准》(实验稿)强调“数学学习活动应当是一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程.”因此提供一个具有挑战性的问题情境,或一个有趣的游戏情境,可以让学生感受到数学就在自己的身边,激发了学生学数学的兴趣.本文从2006年课改实验区的中考试卷中选取一     

一类完全离散的经典风险模型的破产概率

本文研究引入利率的完全离散经典风险模型,得到一个有限时间内的破产概率的递推公式,最后给出了一个数值算例.     

代数基本定理的概率证明及其推广

设C为复数域,P(z)=a_0z~n a_1z~(n-1) … a_n为一多项式,a_0≠0,a_0,a_1,…,a_n,z∈C,n≥1为自然数. 著名的代数基本定理是指: P(z)在C上至少有一个零点,即至少存在一个z∈C使P(z)=0. 该定理在方程论中起着基本的作用,它的函数论证法很多,本文从概率的观点出发,借助     

热等离子体中的相对论线跃迁概率研究

本文的目的是给出一种计算线跃迁概率的方法并同时研究线跃迁概率对热等离子体的温度、密度的敏感性。 对于有界原子,利用含温Thomas-Fermi统计势求解了径向Dirac波动方程,给出了计算电偶极线跃迁的严格理论公式和金元素在不同温度、密度下若干谱线的计算结果。     

Smoothness of the Functional Law Generated by a Nonlinear SPDE

The authors consider a stochastic heat equation in dimension d=1 driven by an additive space time white noise and having a mild nonlinearity.It is proved that the functional law of its solution is absolutely continuous and possesses a smooth density with respect to the functional law of the corresponding linear SPDE.     

EMPIRICAL LIKELIHOOD FOR LINEAR MODELS UNDER m-DEPENDENT ERRORS

In this paper，the empirical likelihood confidence regions for the regression coefficient in a linear model are constructed under m-dependent errors. It is shown that the blockwise empirical likelihood is a good way to deal with dependent samples.