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相似文献
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1.
关于二维连续型随机变量独立性的判断   总被引:1,自引:0,他引:1  
随机变量的独立性是概率论中最基本的概念之一,通过对它的研究可使一些实际问题的概率模型的具体计算得到简化。因而,关于随机变量的独立性的研究构成了概率的重要课题。本文仅就二维连续型随机变量,给出了两种判断其分量独立性的理论和具体方法,并对其进行了比较。  相似文献   

2.
提出了二维连续型随机变量落在曲线上的情形下,条件概率的若干计算方法.丰富了条件概率的理论和方法,具有一定的理论价值和应用价值.  相似文献   

3.
吕洪升  张千祥 《大学数学》2011,27(3):194-199
对二维连续型随机变量的积分定限问题进行了简要的归纳和总结,并给出了几类常见计算的基本方法和技巧,以期对学生的积分计算有所帮助.  相似文献   

4.
本文通过分析一个课后习题分析了两个随机变量不独立,但它们的平方独立的奇妙现象,发现两种不同类型的联合密度函数具有这种特性,给出了一个一般性的定理且进行了证明.最后,实例验证了此定理.  相似文献   

5.
戴敦敬 《大学数学》2013,29(1):126-128
利用线性代数中矩阵的秩,给出了二维离散型随机变量相互独立的一个必要条件和一个充分必要条件,在应用上是很有价值的.  相似文献   

6.
本文利用条件概率的定义,由随机变量分布函数的性质,给出一般情形下随机变量条件分布函数的定义,以帮助学生更好地理解随机变量的条件分布函数的概念.  相似文献   

7.
随机变量的独立性在概率论中有着十分重要的意义.本文给出了离散型随机变量与离散型随机向量相互独立的概念,条件独立的概念,以及几种独立性的相互关系.  相似文献   

8.
多组随机变量相关度量的几个估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文首先给出了矩阵行列式的几个不等式,进一步,给出了多组随机变量及其子系统的相关度量的几个估计。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
本文引进相对熵密度偏差作为任意整值随机变量序列相对于服从几何分布地独立随机变量序列的偏差的一种度量,并能过限制相对熵密度偏差,给出整值随机变量序列的强大数定理成立的一个充分条件。  相似文献   

11.
二维连续型随机变量函数分布的一个定理   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

12.
给出了一种根据二维随机变量(X,Y)的密度函数f(x,y),构造相互独立的随机变量函数U=u(X,Y)和V=v(X,Y)的方法,丰富随机变量独立性的理论,探索X和Y的内在联系.  相似文献   

13.
将常见的离散型随机变量的分布用一个与伯努利试验有关的题目加以整合,揭示了怎样由伯努利试验构造离散型随机变量的分布.并举出了基于伯努利试验的离散型随机变量的分布在解决相关问题中的例子.实例表明用伯努利试验研究离散型随机变量的分布及相关问题.会起到事半功倍的效果.  相似文献   

14.
《大学数学》2015,(5):72-75
提出了一个有关二维连续型随机变量相互独立的充分条件.该条件表明,如果二维连续型随机变量在任意概率值非0的矩形区域上被标准化后满足乘积的数学期望等于数学期望的乘积,则可推出它们是相互独立的.  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
探讨了二维随机变量服从正态分布的一个充分条件.在两个不相关的随机变量的任意正整数线性组合都是正态随机变量的条件下,利用矩生成函数证明了它们分别服从正态分布,且联合分布也是二维正态分布.  相似文献   

17.
对离散型随机变量的高阶矩进行了研究,给出了几类离散型随机变量的高阶原点矩的统一递推公式,得到了离散型随机变量的高阶原点矩的形式特征.  相似文献   

18.
根据Shannon信息量,本文提出了离散型随机变量平均信息熵的概念并推导了计算公式,结果表明平均信息熵与调和级数有关.平均信息熵可作为评价信源提供信息量多少的指标.  相似文献   

19.
熵率概念在信息论中是一个非常重要的概念,本文证明了一个随机变量序列熵率是不存在的.  相似文献   

20.
朱朋 《数学通讯》2004,(10M):26-27
随机变量的分解 把随机变量ξ分成几个简单随机变量的和的过程称为随机变量的分解.  相似文献   

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