独立同均匀分布随机变量和的高阶矩的计算

考虑到均匀分布与随机变量和的高阶矩的重要性,利用组合数学中的多项式定理和第二类Stirling数对独立同U(0,1)随机变量和的高阶矩进行了计算,得到了相应的计算公式。并以此为基础利用二项式定理,得到了独立同U(a,b)随机变量和的高阶矩的计算公式。最后给出了计算实例。     

随机变量和的分布

目的 研究不独立不同分布的贝努里随机变量序列和的分布。方法 利用二项分布的一些性质进行研究。结果 给出了判别Sn=∑3i=1 Xi是二项分布的一个必要条件。结论 对P．Vellaisamy的方法有所改进。     

改进二项分布的性质及其应用

二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。针对二项分布应用的局限性,提出一种基于二项分布的改进模型,即通过引入控制参数,扩展了二项分布的适用范围,使其处理的数据来源既能满足二项分布的特点,又能满足数据集自身的相关特性。最后通过构造矩方程和极大似然方程可求出估计参数。     

超几何分布高阶矩的一种简便算法

超几何分布是概率论中一种重要的分布,考虑到直接用定义计算其高阶原点矩的复杂性,本文将组合数学中的第二类Stirling数应用到概率中,给出了利用第二类Stirling数求超几何分布m阶原点矩的计算公式,并用实例对此公式进行了验证。     

几何分布高阶原点矩的递推公式及推论

利用幂级数逐项积分性质给出几何分布高阶原点矩的递推公式,并得到推论,使得计算高阶原点矩更为简捷方便．     

关于泊松分布高阶矩的一些研究

用组合数学与概率论的方法研究泊松分布的高阶原点矩,高阶中心矩及高阶半不变量,并得出其三种高阶矩的直接表达式.     

关于超几何分布高阶矩的研究

利用组合数学与概率论的方法,研究了超几何分布的高阶原点矩、高阶中心矩及高阶半不变量,得出这3种高阶矩的直接表达式.     

带膨胀系数的离散分布族的几个性质

带膨胀系数的离散分布族在实践中具有重要的应用背景。本文证明了可以由任意带膨胀系数的伯努利随机变量序列生成带膨胀系数的二项分布,以及可以由任意带膨胀系数的几何或者伯努利随机变量生成带膨胀系数的负二项分布。本文的结果补充了现有文献中关于带膨胀系数离散分布族的相关研究。     

离散型随机变量的K阶矩

对离散型随机变量的k阶矩进行了研究,给出了几类离散型随机变量的k阶原点矩的统一递推公式,得到了离散型随机变量的k阶原点矩的形式特征.     

一类随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理

引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，作为推论得到了服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理．进一步发展和完善了状态空间有限的随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理．     

生化反应系统的二项矩和属性因子

化学主方程对生化反应系统提供了一个建模框架,但它的分析与模拟一直是计算系统生物学的一个挑战.另一方面,矩封闭方法对化学主方程提供了一种逼近,但普通的矩当其阶趋于无穷时并不趋于0,因此具有局限性.这里,对概率密度函数引进二项矩,它具有2个突出的特点:1)当二项矩的阶充分大时二项矩趋于0; 2)二项矩能够方便地用来重构相应的概率密度函数.基于二项矩,进一步引进反应物种的属性因子,它比普通的统计指标(如噪声强度、Fano因子)具有某些优势.此外,还给出了用二项矩来表示噪声强度和Fano因子的显式公式,并用简单的生物例子来说明二项矩的优势与3种统计指标的特征.     

二项分布两种近似计算的讨论

泊松定理、隶莫佛-拉普拉斯定理给出了二项分布的近似计算公式.如何把握近似条件使近似更为准确?通过二项分布、泊松分布、正态分布的概率值的对比,得出泊松分布在p较小时、n不用太大即可近似较好;正态分布在p较小、n较大等三种条件下都能较好近似二项分布;在p较小、n足够大时两种近似均可的结论.     

两种非正态总体参数的区间估计

推导给出了两类非正态总体参数的区间估计,对二项分布的参数p和泊松分布的参数λ分别给出了其等尾双侧区间估计。     

负二项分布在区域自主创新评价中的应用

文章在泊松分布评价模型改进的基础上提出了负二项分布的评价模型,对我国区域自主创新进行评价,充分考虑了影响区域自主创新的因素,并将这些因素纳入到评价模型中;实验研究结果表明,负二项分布模型运用于区域自主创新的评价是可行和有效的,为国家和区域自主创新的评价提供了一个新的研究工具。     

负二项分布的性质及其应用

本文给出了负二项分布的若干性质并对其应用进行了研究。     

负二项分布置信限的分析推导

本文利用数学分析工具推导出负二项分布的双侧置信限。     

二项分布对推广的负二项分布的逼近

Y.H.wang在文[1]中给出了多项分布对负多项分布的逼近结果。本文将文[1]的结果在一维的情形下推广到相依情形,同时给出相依情形下二项分布与推广的负二项分布的逼近界。     

二项分布与泊松分布判别的假设检验

提出了判别二项分布与泊松分布的假设检验方法,并举例说明这种检验方法的可行性。