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1.
随机变量的再生性 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来关于概率论中分布的分解问题有着不少的研究。1934年列威(P．Levy)曾预言：若两独立随机变数的和有正态分布，则每个随机变数都有正态分布。这预言后为克拉美(H.Crammer)所证明，同样的结论对泊松分布也成立，这由依科夫所证明．后来林尼克在这方面作了不少的工作。并研究了比较一般的分布的分解问题。本论文主要是利用特征函数这一重要工具，研究几种常见的分布的随机变量再生性问题，即相互独立的具有各种类型分布的随机变量之和的分布类型是否不便。研究这一课题，对掌握常见分布的随机变量的分布函数、特征函数的性质、分布函数和特征函数的相互关系等等都有着十分重要的意义。 相似文献
2.
沈辰 《合肥联合大学学报》2008,18(1):32-34,73
进一步研究广义复合泊松风险模型的大偏差问题,其中{N（t）;t≥0}是一强度为λ〉0的泊松分布,{Xn;n≥1}是独立同分布的随机变量序列,具有共同分布F,（其中0〈μ=EX1〈∞．）{M（t）;t≥0}是一强δ〉0的泊松分布,{N（t）;t≥0},{Xn;n≥1}和{M（t）;t≥0}是相互独立的．理赔剩余过程S（t）∑i=1^N（t）Xi-cM（t）,t≥0．在F∈C上得到了一系列大偏差和破产时刻的结果,这些结果可以应用在某些金融与保险问题中． 相似文献
3.
6．概率统计[1]能描述有限样本空间中概率论的基本定义;[2]能讨论从有限总体中采样的过程;[3]能解释独立事件概率和条件概率;[4]能解释随机变量并讨论其分布;[5]能描述和说明车贝雪夫不等式;[6]能讨论随机变量和自变量的联合分布;[7]能解释泊松分布;[8]能讨论描述统计学和推导统计学的差异;[9]能从总体中抽取样本,运用假设检验,得出有关总体的相应结论;[10]了解参数和非参数统计的技巧的区别以及何时运用;[11]能讨论关系和相关。 相似文献
4.
江俊勤 《广东教育学院学报》2006,26(3):38-41
用数值计算的方法研究了激发k玻色子q相干态aq＋m｜z,k,j〉q（k≥3）的亚泊松特性．结果表明：亚泊松特性明显受到m（m为增加光子数目）的调节．当j=0时，未激发的态（m=0）不出现亚泊松分布，而激发态（m≠0）存在着强烈的亚泊松分布;当j≠0时，不论是m=0还是m≠0，都存在着亚泊松分布；亚泊松特性只出现在x（x=｜z｜^2）较小的区间内，这与反聚束效应的情况不同． 相似文献
5.
6.
服从几何分布的多个独立离散型随机变量其最小值和最大值是一个含有多参数的离散型随机变量．本文证明了其最小值随机变量仍服从几何分布，并给出了最大值随机变量的概率函数、数学期望和方差． 相似文献
7.
随机变量概念的引入是概率论发展史上的一次突破,它不仅在形式上使随机事件的表达形式简洁,而且还使变量、函数、积分等分析工具进入了概率论的理论研究之中,从而大大加快了概率论发展的进程。 对于随机变量,我们最关心的问题是它取哪一些值,以及它以多大概率取这些值。因此从这个角度看,离散型随机变量的概率分布律与连续型随机变量的概率分布的计算就成了学习随机变量的主要计算课题。在离散型随机变量中比较典型,也比较重要的概率分布律要属二项分布,泊松分布,超几何分布与几何分布了,这不仅仅是这四种分布的理论 相似文献
8.
么承粥 《唐山师范学院学报》1996,(Z1)
因为许多物理现象都是由大量的独立的各种随机变量组成的,因此与用高斯随机变量代表大多数物理应用中的随机变量一样,高斯随机过程也是最重要的随机过程。在光学问题中最重要的随机过程乃是泊松过程。 一、高斯随机过程 1.定义 如果随机过程U(t)对于任意正整数n和集合(t_1,t_2,…,t_n),在n个时刻t_1,t_2,…,t_n的状态构成的n个随机变量U(t_1),U(t_2),…,U(t_n)是联合高斯随机变量,它们的概率密度函数和特征函数分别为 相似文献
9.
王霞 《南阳师范学院学报》2012,11(12):18-19
首先考虑了n个独立同分布的均匀分布的随机变量和的分布,然后利用和的分布得到了独立同分布的[0,n]均匀随机变量的总和超过a的最小个数的平均值为e． 相似文献
10.
概率分布及其应用的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
周桂如 《赤峰学院学报(自然科学版)》2008,(7)
从二项分布和泊松分布的数学导出过程出发,剖析这两个分布概率函数的定义和联系,给出启发式的数学表述,并研究两个分布在企业管理中和大量试验中稀有事件出现的频率数的应用. 相似文献