三维随机变量在长方体内取值概率公式的一种证明

本文给出了二维随机变量在长方形内取值概率公式的一种新的证明方法，比已有证明直观、易懂，并用这种方法给出了三维随机变量在长方体内取值概率公式的证明．     

随机变量分布函数的连续性的教学探讨

本文讨论了概率论中离散型随机变量与连续性随机变量的分布函数的连续性的证明方法.     

概率统计教学中随机变量概念的引人与探讨

随机变量及其分布函数是概率论中的核心概念,只有把随机变量及其分布函数的本质认识清楚了,才能对概率论的后续学习奠定坚实的基础。本文主要探讨在教学中如何才能让学生真正深刻地认识随机变量概念,以及如何正确理解它的分布函数。     

相依结构下重尾随机变量和条件分布尾渐近性态

给定n个非负基本随机变量,其分布属于一致变化重尾分布族,以及另外n个非负任意相依的加权随机变量,但是与基本随机变量相互独立,在一类相依结构下,本文得到了基本随机变量和与加权随机变量和条件分布尾若干渐近公式,并给出了它们在风险度量中的一个应用,推广了相关文献的结论。     

有关可交换随机变量序列的一个结论

研究一定相关性条件下可交换随机变量与独立同分布随机变量的结果之间的相似与不同。利用逆鞅、截尾等方法,解决其渐近性质的问题。由于可交换随机变量的基本结构定理De Finetti定理——可交换随机变量无限序列以其尾σ-代数为条件是独立同分布的,因此可交换随机变量应该具有类似于独立同分布随机变量的性质。     

倒对称随机变量的若干性质

讨论了具有倒对称随机变量的若干性质     

随机变量的函数相关性

引入了“曲线分布密度函数”的定义;给出了由边缘密度及两个随机变量间的函数式表示曲线分布的解析表达式;研究了曲线分布密度的简单性质及由它求两个随机变量间的函数式和边缘密度的公式;对有一般函数关系的两个随机变量,推导出条件分布函数、条件分布列及条件数学期望的分析式。     

一类具有随机足标的最大值的极限分布

设｛εｉ｝是一列随机变量,Ｍｎ＝∨ｉ＝１＾ｎεｉ．｛Ｎｎ｝是一列非负整值随机变量。在假定｛Ｍｎ｝与某随机变量相依地关联着某个信值过程的情况下,分别讨论了｛Ｍｎ｝的极限分布,得到充分必要的条件。     

关于随机变量“几乎确界”的注记

作者对随机变量的几乎确界进行了研究，在适当的条件下，得到了随机变量几乎确界的一些性质，并对对称、可逆、倒对称随机变量的几乎确界性质作了进一步的讨论。     

一个复合泊松逼近定理的证明

设{x_(n_i):i=1,2,…,n}是独立的随机变量序列,Y是恰当选择的复合泊松随机变量。Y.H.wang在文〔1〕中利用概率论中的连续性定理,在宽松的条件下证明了。笔者在文〔1〕的条件下,用一个直观的方法证明了Wang的结果。通过证明过程可以清楚地看到,当{x_(n_i)}从贝努里随机变量扩展到非负整值随机变量时,的极限分布是怎样从泊松分布扩展到复合泊松分布。     

一维与二维连续随机变量的函数的分布

现行“概率论与数理统计”教材中关于一维与二维随机变量函数的概率分布讲法上不够简练,在系统性上有欠完备,试图给出一定改进及讲法更新方面的一些建议.其中心内容是对一维随机变量单调函数的概率密度函数避免用积分表示,直接用复合函数求导方法推出;对非单调函数用划分单调区间办法给出函数概率密度的一般表达式;对二维变量试图用二维换元法给出推算二维函数分布的统一方法.     

非1-1对应时连续型随机变量函数的概率密度

现有的求解连续型随机变量函数的概率密度公式,要求随机自变量X的取值域(或经划分后各子域)与在变换y=g(x)下的值域1-1对应。这个条件是苛刻的,许多变换函数都不满足。文中推出了取消这个条件后,连续型随机变量函数的概率密度求解公式,并进行了应用举例,使得更多的连续型随机变量函数的概率密度得以求解。     

可以定义任何类型随机变量的概率空间

本文研究能定义任何类型随机变量的概率空间,得到了下面的结果:如果在概率空间(Ω,■,P)上存在一个分布函数连续的随机变量,那未在这个概率空间上可以定义任何类型的随机变量。     

N维连续型随机变量之分布函数的性质

利用分布函数所确定的Lebesgue-Stieltjes测度刻画了一个N维随机变量是连续型随机变量的等价条件；证明了连续随机变量的分布函数具有某种绝对连续性。     

概率分布中的递推问题

结合离散型随机变量的可能取值是自然数这一特点,利用归纳递推的思想给出了常用的离散型随机变量概率分布的递推公式,并用同一个数学表达式表示,此时只需对表达式中的参数选取相应的值,便可获得不同离散型随机变量的概率分布.利用该结论可以使一些比较烦琐的概率计算问题借助于计算机予以解决.     

中心极限定理及其应用

从大量随机变量和的极限分布入手,引入三个中心极限定理,且这三个定理的条件逐渐加强,最后得出服从二项分布的随机变量和的极限分布所满足的结论。     

关于连续型随机变量函数分布的探讨

本文利用分布函数法给出了一维连续型随机变量函数非单调时密度函数公式,以及离散型和连续型随机变量函数分布的一般公式,修正和推广了现有文献中的结果。     

常用概率分布间的关系

随机变量的概率分布是概率论和数理统计教学中的最基本的概念,在初级教程中一般都是孤立地阐述各种概率分布．为使学生建立起常用概率分布之间的联系,本文对常用8种离散型概率分布和15种连续型概率分布的关系加以讨论,主要概括归纳成4种关系,分别是由极限、变换、独立同分布的和以及特殊情形生成的关系．并在讨论它们关系的基础上,建立起分布间的关系图来进一步阐述,以加深理解．并对该关系图的建立过程加以说明．     

关于二维连续型随机变量函数分布的推广和运算

本文从二维连续型随机变量的联合分布函数与联合概率密度函数的关系入手,讨论了二维连续型随机变量四则运算的分布,并给出了求解函数分布的简便方法.     

关于二维连续型随机变量函数分布的推广和运算

本文从二维连续型随机变量的联合分布函数与联合概率密度函数的关系入手,讨论了二维连续型随机变量四则运算的分布,并给出了求解函数分布的简便方法.