一类Poisson型分布的特征

证明了满足 EX²<∞ 的具有非退化分布的母体 X 服从 Poisson 型分布 P (λ,α, 1)的充要条件是 T₂- T₁ 关于 T₁有常回归,其中 T₁= X =1n
ni= 1X_i , T₂=
1n- 1
ni= 1( X_i-
X )²分别为子样均值和子样方差.     

关于多元Poisson变量的一个基本特征

本文目的是讨论多元独立的非负整值随机变量X_1,X_2,…,X_n的每一个服从Poisson分布的充分必要条件。     

n维Poisson分布的最大值

给出了ｎ维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布最大值的求法。     

Poisson过程的特征

给出了判断一更新过程是Ｐｏｉｓｓｏｎ过程的几个充分条件。     

集体风险模型之总索赔分布求法探讨

采用特征函数法对总索赔分布及其数学特征进行讨论，弥补了“矩母函数”可能不存在的缺陷，简化了卷积方法的复杂计算。     

Poisson分布的参数函数无偏估计

讨论了在Poisson分布情况下参数函数的无偏估计,并给出相应的证明和实例.     

关于复合化n变量Poisson分布的构造及渐化式

三变量复合化Ｐｏｉｓｓｏｎ分布已由梁文骥讨论，所用的方法是把通常的三变量Ｐｏｉｓｓｏｎ分布Ｐ（τλ）与随机化参数τ进行复合．证明了许多分布，如Ｐｏｉｓｓｏｎ分布本身、负二项分布、Ｈｅｒｍｉｔｅ分布、ＮｅｙｍａｎＡ型分布以及Ｐｏｉｓｓｏｎ逆高斯分布，都可以从这个分布中得出．这种分布是Ｐｏｉｓｓｏｎ分布的一种一般化。本文把这种关系推广到了多变量情形．     

一个复合Poisson逼近定理

设{X_■■,Y_■■)}是独立的随机变量组列,使得X_■■是Bernoulli随机变量,且X_■■与Y_■■满足一定的关系(i=1,2…,n). Wang在[1]中证明了sum from i=1 to (Y_■■)的极限分布是复合Poisson分布。本文在Y_■是非负整值随机变量情形下,将文[1]的结果拓广,并证明了sum from i=1 to n(Y_■■)以很强的速度收敛到复合Poisson分布。     

Poisson分布参数EB估计的强相合性及其Bootstrap逼近

左右G(θ)已知,则对固定R,在平方损失L(θ~R,δ_G(x))=(θ-δ_G(x))~2之下基于x=a的Baycs估计为     

条件g-期望的重要性质

讨论了一类非线性条件数学期望(条件g-期望)的Levi引理、Fetoux引理、Lebesgue控制收敛定理和Jensen不等式,所得结果是条件数学期望相应理论的推广。     

条件Poisson过程在固定时刻t处的性质

记数过程｛Ｎ（ｔ），ｔ≥０｝为条件Ｐｏｉｓｓｏｎ过程，本文得到（１）Ｓ＿ｉ为第ｉ个事件到达的时刻，则Ｓ＿１，…，Ｓ＿ｎ在Ｎ（ｔ）＝ｎ的条件下为ｎ个在（０，ｔ）上均匀分布的独立随机变量的顺序统计量。（２）在（０，ｔ）上对到达事件进行独立分类，则分类后的事件到达个数所形成的记数过程仍是一条件Ｐｏｉｓｓｏｎ过程。（３）ｎ＝１，２，…，具有马尔可夫性，其中为非负随机变量。（４）记Ｓ＿０＝０，则，ｎ＝１，２，…，是独立同分布的随机序列，而其公共分布函数为１一ｅ￣（－ｘ）（ｘ≥０）。     

给定随机变量下条件期望定义与性质的探讨

引出了给定随机变量下条件期望的一般数学定义,并讨论了它的性质,得出条件分布与条件期望的若干常用结论。     

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。     

随机利润的集中数

假设需求量ξ是随机变量，销售利润为其中Ｐ＞０是产品单价，ａ≥０是产品单位可变成本，ｂ≥０是固定成本，ｃ＞０是企业最大生产能力．本文对这类随机利润的集中数：数学期望、中数和众数进行了研究，得到了许多重要结果．本文结果对企业的经营管理和决策有一定理论参考价值．     

巴格达窃贼问题模型改进及应用研究

在随机过程的研究中,已知若干条件,通过条件数学期望求总体数学期望对于不确定性事件的一种科学估计具有很强的实际意义。通过对巴格达窃贼问题建立数学模型,并运用禁忌搜索思想进行改进,在此基础上,对模型在计算机科学领域的应用提出展望。     

一类三重积分的新算法

主要讨论有关某一类的三重积分的计算问题。积分是微积分学与数学分析里的一个非常重要的核心概念,积分的运算方法也因此一直被不断的总结与研究。随着积分变量的增加,重积分就变的更加难以计算。三重积分的计算问题更一直被很多人所关注,一般情况下是把三重积分化为三次定积分来计算。近年来,出现了一些新的方法和手段去解决三重积分的计算问题,这里提出一种结合《概率论与数理统计》的相关内容,根据服从[0-1]区间上均匀分布的顺序统计量的有关知识,利用顺序统计量的数学期望以及条件数学期望,直接把三重积分的计算变为一重积分的计算方法,进而达到简化计算三重积分的目的。