关于二维连续型随机变量线性组合的概率密度

由二维连续型随机变量和的分布的概率密度推广得到二维连续型随机变量线性组合的概率密度.     

关于二维连续型随机变量独立性的判断

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。     

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.     

连续型随机变量函数

给出了求连续型随机变量函数的分布的一个新方法,即对已有的方法做了重要改进,新方法操作简单,适用范围广,更具有一般性;利用若干典型例题对新方法的应用做了详细的阐述,并针对应用该新方法解决相关问题可能步入的误区进行了分析和总结.     

求连续型随机变量函数的通用方法──分布函数法

求随机变最函数的分布是概率论中的一个重要课题，不管是在理论上还是在应用上都有着十分重要的价值。本文从理论上、思维方法及具体步骤等几方面较详尽地介绍了求连续型随机变量函数的通用方法──分布函数法，严谨直观，实用性强。     

二维连续型随机变量相互独立的一个充分条件

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.     

关于连续型随机变量的γ—位数的一点注记

本讨论了连续型随机变量的γ—位数的若干结论，作为教学的一点补充。     

求连续型随机变量的分布函数的一种简便方法

<正> 一般教材求连续型随机变量的分布函数均采用分布函数的定义来求.笔者认为这种方法在计算上有很多麻烦,但对初学者来说较难掌握,笔者经过大量的计算和总结发现可用不定积分法求连续型随机变量的分布函数,它省时省事,且较易掌握.设ξ为连续型随机变量,F(x)为ξ的分布函数,Φ(x)为ξ的分布密度函数,且     

二维连续型随机变量函数的密度公式及计算

本文直接利用积分推导出了二维连续型随机变量函数Z=g（X，Y）的密度函数的计算公式并进行了推广．同时介绍了比文献[1]更简捷的确定积分限的方法．     

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.     

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＜...     

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.     

二维连续型随机变量的条件概率的计算

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.     

二维连续型随机变量线性函数的概率密度的新算法

针对二维连续型随机变量的线性函数的积分定限和计算问题,提出了一种更加简单的不等式组定限方法和系统的计算步骤.     

二维连续型随机变量相关计算的积分限确定问题

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.     

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选式推广为一般随机变量的分布函数的积分表达式。     

离散型随机变量密度函数的定义与探讨

使用“δ函数”定义离散型随机变量的密度函数，寻求离散型随机变量与连续型随机变量的统一处理方法．基于离散型随机变量密度函数的定义．其一维随机变量函数的密度函数以及多维随机变量的边缘密度等，均可直接利用连续型随机变量的相关结论．     

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     

用数形结合法求解连续型随机变量的函数分布问题

针对概率统计课程教学中的关于"连续型随机变量函数的分布"这类难点,利用数形结合的思想,巧妙的通过一副图形完全涵盖了这一类问题所需的概率知识点,且帮助了学生后续积分的计算.表明数形结合法是一个值得在概率统计教学中推广的好方法.     

连续型随机变量序列的一类强偏差定理

设｛犡狀,狀≥１｝是任意相依连续型随机变量序列,｛犅狀,狀≥１｝是实直线上的Ｂｏｒｅｌ集,犐犅狀（狓）是犅狀的示性函数．该文研究｛犐犅狀（犡狀）,狀≥１｝的极限性质,得到一类用不等式表示的强偏差定理,其偏差界依赖于样本点．