边缘分布的教学探索

<正>概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门数学学科.越来越多的高校和专业把概率论与数理统计列为了大中专学生的必修课,这样,概率论与数理统计的教学就显得尤为重要了.随机变量将样本空间与数值联系起来,使得人们可以用数学的方法来研究随机现象的本质特征.随机变量包括离散型随机变量、连续型随机变量以及奇异型随机变量[1-7].边缘分布是工科概率论与数理统计中一节内容.在学习边缘分布时,学生已经掌握了二维随机变量的联合分布函数和用联合密度函数     

关于S1utsky定理的推广

本文对Slutsky定理在随机向量上进行了推广.     

关于Slutsky定理的推广

本文对Slutsky定理在随机向量上进行了推广．     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．     

二维随机向量2种典型题型解题方法的详析

针对学生对常见典型题型的解题方法掌握不佳的实际情况,详细分析了二维随机向量2种典型题型的解题方法,并分别举例予以说明.     

p维Lipschitz函数的广义梯度及p维Lipschitz多目标规划的充分条件

本文定义了ｐ维Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ向量函数及其广义梯度，并在此基础上给出了ｐ维Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ规划的充分条件．     

随机变量和的密度函数解法

对于多个随机变量,讨论其和的分布在质量工程和可靠性工程中有重要意义.从一道问题出发,通过几种不同的解决方法,探讨分布函数法在求解二维随机变量函数的密度函数中的应用问题.通过加强分布函数法的教学,改善了学生对随机变量函数的分布这部分教学内容的理解和掌握.     

用独立乘积空间构造相依随机变量的组装法

给出了一种利用独立乘积空间构造相依随机变量或相依随机过程的组装方法.首先,依照给定的条件,构造一些独立随机变量;然后,将独立随机变量进行组装,得到要求的相依随机变量.该方法的优点是:构造相依随机变量或相依随机过程时,不用算出联合分布或有限维分布族;研究它们时可以使用较方便的、简单的处理独立随机变量的方法;还可以给出一些随机过程存在性的概率的构造性证明.     

勾股定理的高维推广

在欧氏空间的框架下,使用向量模的定义导出了二维平面的勾股定理,类似地导出了三维空间推广的勾股定理.最后,给出了一般性的勾股定理的高维推广形式.     

平面向量基本定理的高维推广

受平面向量基本定理的面积表示的启发,给出了三维空间推广的向量基本定理,介绍了其应用,最后给出了一般性的向量基本定理的高维推广形式.