三维随机变量的变量替换定理及应用

给出了三维随机变量的变量替换定理以及相应的推论,这些结论提供了在不同变换下求三维连续型随机变量函数的概率密度的计算公式,实例应用表明,这些公式简便,灵活,实用．     

关于二维连续型随机变量的教学注记

关于二维连续型随机变量的概率运算,涉及到许多积分.通过3个典型例子,结合直观图示,对积分运算中的难点进行详尽地分析.     

连续型随机变量函数分布的求法及其应用

探讨了连续型随机变量函数的分布的求法及其在产生随机数中的应用.     

关于连续型随机变量函数分布类型的一个反例

给出了一个反例,说明一个连续型随机变量由非平凡的连续函数作用后得到的新随机变量不一定为连续型随机变量.     

拟概率空间上的寿险精算基本公式及模型

将寿险精算理论从经典的概率空间推广到了比其更广泛的一类模糊测度空间--拟概率测度空间上.在此空间上给出了生存函数、拟概率分布函数的概念,导出了在拟概率空间上精算模型的基本公式.使得精算理论模型应用范围更广、更有效.     

奇异型随机变量的分布函数

构造奇异型随机变量,比较这类随机变量的分布函数与常见离散型和连续型随机变量分布函数的区别,并讨论这类随机变量分布函数的性质.通过实例给出这类既非离散又非连续型随机变量分布函数间断点的判断方法.     

混合型随机变量的实例与分析

通过具体的实例,借助于常见的离散型和连续型随机变量来构造既非离散型也非连续型的混合型随机变量,并揭示这类随机变量的取值规律是如何通过其分布函数来体现的.加深学生对该类随机变量及其分布函数的理解,进而用于解决更多的理论和实际问题.     

离散型随机变量与连续型随机变量之和的分布

本文给出了一个离散型随机变量ζ与一个连续型随机变量η之和的分布（独立时）的一种计算方法．     

论两种类型随机变量独立和的分布

给出了一种求离散型随机变量与连续型随机变量之和的概率分布的方法，并举例说明之。     

连续型r.v.的条件独立及其性质

随机变量(r.v.)的独立性在概率论中有着十分重要的意义.本文应用条件概率引入条件独立的概念,给出了连续型r.v.条件独立的含义及其性质.     

全概率公式的一种推导法及其应用

给出了全概率公式的一种简单的推导方法及其具体应用。     

关于Rao—Cramer不等式

Rao—cramer不等式(以下简称R—C不等式)是概率论与数理统计中的一个重要不等式,在[1],[2],[3]中,都是对连续型随机变量给出的或证明是对连续型随机变量给出的,这是不严格的。本文的主要结果是:对通常教材中给出的R—C不等式加以改进,首先引入概率函数的概念,借助于数字特征这一工具,将R—C不等式的条件抽象化,并给出简捷而严格的证明,此结果对连续型和离散型这两类随机变量都是适用的。     

概率论与数理统计课程的教学研究

针对概率论与数理统计课程研究对象的特殊性,提出并阐述了适当介绍背景知识,提高学生学习的趣味性,运用实例说明概率问题理性求解的重要性,总结规律加强对公式的记忆,注意数学命题的转换,注重对概念的正确理解,运用案例教学法等教学措施.教学实践表明,这些措施有利于学生对概率论与数理统计知识的理解,提高了学生分析问题和解决问题的能力.     

关于中学概率统计的教学现状与对策

概率统计作为数学的一个重要分支在许多领域中有着广泛的应用。人们对概率统计的认识越来越高,针对概率统计的基础中学数学概率统计在高考试题中题型连连,新题型不断涌现。从历年高考题型来看,概率统计占有相对的比例,结合实际生活利用概率统计计算分析结果,在这样的基础上确定改革措施,然后进行实践,一步一个脚印地、实实在在地提高数学质量。详细的分析目前中学概率统计教学的现状,教学学习中的问题,并引出实际的解决方案,使教师的教学与学生的学习都如鱼得水。     

在随机变量函数教学中加强分布函数法的教学

针对学生对分布函数法掌握不好的实际情况,指出分布函数法是求连续型随机变量函数分布密度的根本方法,并结合例题对分布函数法的思想和内容做了进一步说明.通过加强分布函数法的教学,以期改善学生对随机变量函数教学内容的理解和掌握,从而收到良好的教学效果.     

随机变量分布函数的一些拓展性质及其应用

在一维随机变量分布函数基本性质的基础上,给出分布函数其它一些重要性质:可乘性、可加性、可积性以及已知随机变量的分布函数求其数学期望的公式,并举例说明这些拓展性质的应用.     

差分方程在概率问题中的应用

<正>在概率的解题过程中,常常会遇直接求解比较困难,但建立所求问题的递推关系却比较容易的问题.递推关系也称差分方程,利用差分方程作为表示概率变化情况的数学模型,是研究随机现象的有力和有用的方法.特别是利用全概率公式列出差分方程,然后通过解差分方程求得概率,这是概率计算中一种重要的途径.解一阶差分方程,一般通过逐次递推,最后     

关于随机事件与随机变量独立性的注记

本文对S.Bernstein提供的三个两两独立,但不彼此独立的离散随机变量的集合,推广到n个连续型随机变量的情形,即使它的一切真子集独立,但它仍不独立;同时,还用初等的方法构造了一个n>3个的随机事件的一切真子集是独立的,但总体不独立的例。     

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     

随机变量序列依概率收敛的几个性质

对随机变量序列依概率收敛的问题进行研究进而得出一些结论.