二维离散型随机变量独立性的判定

利用矩阵的秩给出了二维离散型随机变量独立性的两个判定定理,一个推论,并举例说明用此结论判断二维离散型随机变量的独立性是非常好用的。     

二维连续型随机变量函数的分布

为了得到二维连续型随机变量函数的分布,利用积分知识,分别推导出了二维连续型随机变量的线性运算、除法、乘积的分布及其概率密度函数,并举例说明此结论在计算二维连续型随机变量函数的分布时是很好用的.     

二维连续型随机变量变换的概率分布

研究了二维连续型随机变量在平面上一对一变换的概率分布,更进一步地,还研究了若平面被分成若干区域,二维连续型随机变量分区域成一对一变换时的概率分布.     

离散型随机变量独立性的判定

】　借助于条件数学期望给出了离散型随机变量相互独立的一个充分必要条件和一个充分条件,其中的充分必要条件推广了已有的结论。     

连续型随机变量的概率密度函数和独立性

连续型随机变量在分布函数的非连续导数点,如何求概率密度函数值,如何判定两个连续型随机变量的独立性,是有研究价值的问题。结合实例分析得出结论:在分布函数的非连续导数点是有限个或可列个时,只要将概率密度函数适当补充定义,使之在负无穷到正无穷之间有定义,即可满足要求;两个连续型随机变量,必须在一个非零测度集上满足联合概率密度函数不等于两个边缘概率密度函数的乘积时,才能说明二者不独立。     

二维连续型随机变量函数的概率密度公式的推广

借助二重积分的变量代换证明了二维连续型随机变量函数的概率密度的统一计算公式,利用此公式可便捷地导出各类卷积公式,特别是随机变量的四则运算的概率密度.     

二维随机变量独立性的判定及其应用

随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念,本文给出了几种二维随机变量独立性的判定方法,并用实例讨论了相关的应用。     

关于二维随机变量概率密度函数算法的一点补充

本文通过对概率论中有关公式的探讨,给出了二维随机变量函数的密度函数的新的计算公式,为其计算提供了新的办法.     

关于二维连续型随机变量函数分布的推广和运算

本文从二维连续型随机变量的联合分布函数与联合概率密度函数的关系入手,讨论了二维连续型随机变量四则运算的分布,并给出了求解函数分布的简便方法.     

关于二维连续型随机变量函数分布的推广和运算

本文从二维连续型随机变量的联合分布函数与联合概率密度函数的关系入手,讨论了二维连续型随机变量四则运算的分布,并给出了求解函数分布的简便方法.     

对随机变量独立性的几点认识

独立性是概率统计的一个重要概念,给出了随机变量独立性的一些特殊性质．     

判定连续随机变量独立性的两个充要条件

对二维连续随机变量(X,Y),从联合密度函数和联合分布函数两个方面,得到了X,Y独立的两个充要条件,然后给出了应用,最后,把结果推广到了多维随机变量(X1,X2,?,Xn)的情形,给出了判定X1,X2,?,Xn独立性的两个充要条件。结果改进了原来的方法,使得判定连续随机变量独立性变得简便易行。     

随机变量独立性的几个结果

本文给出了ｎ个随机变量相互独立的若干充要条件．     

连续型二维随机变量线性函数和的概率密度的简单求法

通过对形如Z=ax＋by（ab≠0）的分布函数进行分析，得到了其密度函数fx（z）的表达式，并给予了详细证明．形式简捷、易于求解，结论具有一般性．应用实例表明了其求解的有效性．     

随机独立性与回归独立性

回归独立性是指给定随机变量X时,随机变量Y的条件期望E(Y|X)不依赖于X。本文讨论了回归独立性与随机独立性之间的关系,得到了两者等价的几个充分必要条件。并指出了这些条件在统计分析中的应用。     

连续型随机变量独立性的几个充要条件

给出了连续型随机变量相互独立的三个充要条件.     

Banach空间值独立随机变量序列的Hajek-Renyi不等式

证明了Banach空间值独立随机变量序列的Hajek-Renyi型不等式，并利用该不等式证明了Banach空间值独立随机变量序列的强大数定律，所得结果刻画了Banach空间的P型性质．     

随机变量独立性的一个结果

本文给出不相互独立的随机变量，其平方间的独立性及其函数间独立性的一个结果．     

关于Fuzzy随机变量的期望

在［１］的基础上，探讨了Ｆｕｚｚｙ随机变量的期望性质及其在Ｖ，∧运算和常用运算时的计算方法，充实了［１］．［２］中的有关结论．