U(0,1)分布随机变量与蒙特卡罗模拟

均匀分布是连续型随机分布中重要的一类，多数高级程序语言都提供了直接生成区间（0，1）上均匀分布（即U（0，1）分布）随机数的rand命令．利用rand随机数生成命令，可以实现积分模拟求解、非均匀随机变量模拟、泊松过程模拟等，笔者借助Matlab语言对此展开探讨．     

U（0，1）分布随机变量与蒙特卡罗模拟

均匀分布是连续型随机分布中重要的一类，多数高级程序语言都提供了直接生成区间（0，1）上均匀分布（即U（0，1）分布）随机数的rand命令．利用rand随机数生成命令，可以实现积分模拟求解、非均匀随机变量模拟、泊松过程模拟等，笔者借助Matlab语言对此展开探讨．     

改进的散粒噪声模型及其应用

对Ｇ．Ｗｅｉｓｓ提出的单散粒噪声模型中的复合泊松过程作了改进，把齐次的泊松过程改为强度函数为λ（ｔ）的非齐次泊松过程，把伴随的随机变量序列改为与时间有关，并对随机事件赋予新的定义，进而用多项式函数根据最小二乘原理拟合参数函数λ＊（ｔ）和θ＊（ｔ）。最后就我国一些河川流量资料举例说明此模型的应用．     

基于随机谐和函数的复合泊松过程模拟

提出了实现复合泊松过程数值模拟的新途径,并建议采用随机谐和函数方法生成复合泊松过程.依据工程实例,验证了随机谐和函数方法模拟复合泊松过程的有效性.     

混合泊松随机测度的定义与构造

随机过程的具体刻划在金融上有重要应用。混合泊松随机测度正是其一个精确刻划，记录值可形成泊松随机测度，而记录时间可用泊松随机过程很好地逼近。前人给出了泊松随机测度的经典结果。在此基础上运用测度论典型手法及拉普拉斯泛函，得到混合泊松随机测度的结论。不仅给出了混合泊松随机测度的定义：N是E上的点过程，如果在给定A＝λ条件下，N是具有均值测度的泊松随机测度，则称N为混合松随机测度，而且得到混合泊松随机测度的构造与存在唯一性定理。这将给实际应用提供一个有用的理论工具。     

NS2扩展突发性业务流:设计与实现

结合Markov调制泊松过程(MMPP)和混合泊松流,为突发性分组业务设计了Gamma调制泊松过程(GMPP)业务流模型.面向开源仿真器NS2的功能扩展,给出了纯泊松流、MMPP流和GMPP流的NS2扩展设计和实现方案,并经仿真实验进行了验证.分析表明GMPP更适用于实际业务流.     

复合泊松过程在人寿保险问题中的应用

本文论述了如何用“复合泊松过程”分析及探索“人寿保险问题”及“人寿保险过程”的统计特性及统计规律。通过对“人寿保险过程”的分析,导出“复合泊松过程”的一般规律,加深对“复合泊松过程”的认识和理解,从而能够灵活地应用“复合泊松过程”去分析及探索其它类似的随机过程问题。它具有普遍的意义及实用价值。     

泊松过程的教学研究

本文采用与现行教科书不同的方法，从泊松分布出发，借助于Ｃｈａｐｍａｎ－Ｋｏｌ－ｍｏｇｒｏｖ方程，导出泊松过程定理。其特点是：（１）可以与本科概率论课程中的泊松分布相衔接；（２）可以更形象地表现过程与分布之间的区别与联系，从而更充分地揭露出过程的物理含意；（３）可以减少导出引理以及在此基础上导出定理的较大篇幅，更直接地导出泊松过程定理     

自 激 滤 过 的 泊 松 过 程

给出了一类与过去事件点相关的滤过泊松过程（自激滤过泊松过程）的相关性质, 并将其应用于截断δ冲击模型标值过程和关系营销客户寿命价值的研究中, 得到了自激滤过泊松过程的一维特征函数、 二维特征函数、 一阶矩以及截断δ冲击模型标值过程的期望和平均客户寿命价值.     

泊松过程的随机模拟及参数估计

研究了泊松过程的随机模拟,给出泊松过程的最大后验密度可信区间,借助Matlab软件对此展开探讨并给出了模拟程序。     

多元Poisson分布及其性质

首先给出了多元Poisson分布的一种定义,然后从研究其特征函数入手,讨论了多元Poisson分布的边缘分布、条件分布以及数字特征等一系列性质.最后给出了多元Poisson分布与多项分布以及多元正态分布之间的关系.     

双参数复合泊松分布及其Esscher近似

根据保险索赔量的实际情况，将复合泊松分布推广到双参数复合泊松分布，并讨论了双参数复合泊松分布的性质，给出了其Esscher近似公式，双参数复合泊松分布可用于保险中总索赔量的分布。     

两险种广义复合Poisson风险模型下的破产概率

广义复合Poisson风险模型被推广到两险种广义复合Poisson风险模型,并给出了理赔额分别服从指数和混合指数分布且初始资金为u的破产概率ψ（ u）的明确表达式以及安全系数。     

多维超几何分布、多项分布与多维Poisson分布之间的关系

将一维情形的超几何分布、二项分布与Ｐｏｉｓｓｏｎ分布之间的联系加以推广，提出多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布的概念。多维超几何分布在一定条件下以多项分布作为其极限分布，而多项分布在一定条件下又趋向于多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布。     

混合泊松分布的随机序

研究了混合泊松分布类的随机控制序、失效率序以及失效率函数, 证明了混合泊松分布类相对其结构分布类的随机控制序(失效率序)是保随机控制序(失效率序)的, 但是结构分布类相对其混合泊松分布类的随机控制序却不一定是保随机控制序的, 并通过实例证明了混合泊松随机变量的失效率函数并非都是递增的.     

个体保单在两种分布模型下的平均索赔额

本文在索赔次数服从混合Poisson分布与复合Poisson—Geometric分布的基础上,当个体保单索赔额服从指数分布时,给出了累计索赔额服从的分布及个体保单的平均索赔额表达式．     

泊松分布下信息安全事件概率计算模型

从信息安全事件的概率分布规律出发,根据泊松分布的基本特征,通过数学证明了信息安全事件发生频数服从泊松分布,并采用国家互联网应急中心(CNCERT/CC)统计数据验证了这一理论结果.在此基础上,基于贝叶斯定理,建立了泊松分布下的信息安全事件概率计算模型.根据泊松分布的概率质量函数,计算了信息安全事件发生频数的先验概率分布;通过构建似然函数调整先验概率分布,得到信息安全事件发生频数后验概率分布;最后,采用CNCERT/CC统计数据验证了该模型的可行性和有效性.     

随机变量可加性及在概率论与数理统计教学中的应用

随机变量的可加性是概率论与数理统计中一个非常重要的内容,但是很多教材都没有较系统的对此问题进行讨论。本文给出了二项分布、泊松分布、正态分布、χ2分布、Γ-分布、柯西分布、复合泊松分布以及泊松过程都具有可加性,最后讨论了随机变量可加性在概率论与数理统计教学中的应用。     

移动环境下的路径分布模型

通过引入路径到达和路径持续两个随机过程,推导出移动环境下的路径分布函数,当最大路径数趋于无穷大时,路径服从包含平均路径到达率和路径平均持续时间两个参数的泊松分布,标准泊松模型与测量结果之间存在较大偏差,根据路径到达率与已接收路径数成反比,而路径持续时间与已接收路径数成正比,作者对泊松模型进行了修正,数值结果表明修正模型与实际测量结果一致性较好。     

银行客户到访的非泊松性

通过分析某银行网点19天所有客户到访的真实记录,挖掘银行客户到访的间隔时间分布、单日客户到访间隔时间分布、细分客户到访间隔时间分布等统计特征,发现银行客户的到访蕴含着胖尾的统计规律,并不是先前排队论假设的泊松过程。统计结果显示,人类访问银行的行为具有明显偏离泊松分布的胖尾特性,幂指数在2～3的范围内。这一结果为针对幂律事件间隔分布的排队理论的建立奠定了实证基础,为下一步银行排队问题的分析作了探索。