正态需求下的量·本·利分析

讨论了在市场经济条件下 ,需求符合正态分布时 ,企业的保本点、保利点及其实现保本点、保利点的把握。揭示了企业的产量、成本、利润之间的内在联系 ,为企业实现目标管理责任 ,进行成本预测和控制 ,评价经营状况 ,提高经济效益提供了一种重要的预测、决策方法     

本-量-利分析在身边的应用及建议

本-量-利分析在企业中有很大的应用需求和必要,正确利用本量利分析法能够有效地帮助企业正确考核经营成果.该文通过对身边典型店铺的分析,帮助其寻找有效的措施,使其朝着正确的方向发展.     

本量利多品种保本点分析

从本量利多品种保本点分析的模型出发，通过对模型的分析找出企业多品种产品的保本域和保本额区间，并进一步确定企业的悲观保本销售额和乐观保本销售额。     

作业基础本量利分析与传统本量利分析的比较

本量利分析是企业进行生产经营决策的重要依据,传统本量利分析存在一定的缺陷,影响了本量利分析的正确性。作业基础本量利分析的引进在一定程度上弥补了传统本量利分析的不足,但这两种分析方法都有各自不同的特性。为了更好地理解这两种分析方法,本文对两者进行了适当的比较。     

中小型企业的本量利分析

本文根据中小型企业的实际,提出一种与业绩考核评价一致的利润规划方法--完全成本下的本量利分析.     

本量利问题的博弈分析

传统的本量利分析方法以完全竞争市场为基本假设 ,企业的利润函数只依赖于自己的选择 ,而不依赖于“他人”的选择 即企业不管其规模大小 ,产量的多少对产品的市场价格没有影响 ,企业的利润只与企业的产量有关 ,这不太符合市场的实际情况 采用博弈论的分析方法 ,指出在不完全竞争市场条件下 ,应把企业的利润函数看成是自己选择和“他人”选择的函数 在这种情况下 ,市场价格是由各个企业的总产量和市场需求共同决定的 ,所以更符合市场的实际 在此基础上 ,建立和分析了完全信息条件下有n个参与者时 ,企业的最优利润、目标利润和保本点生产量的静态博弈和动态博弈模型 ,从中可以看出此分析方法与传统本量利分析方法的差别 ,同时博弈论分析方法对分析会计领域中的其他问题具有启发作用     

本量利问题的博奕分析

传统的本量利分析方法以完全竞争市场的基本假设，企业的利润函数只依赖于自己的选择，而不依赖于“他人”的选择，即企业不管其规模大小，产量的多少对产品的市场价格没有影响，企业的利润只与企业的产量有关，这不太符合市场的实际情况，采用博弈论的分析方法，指出在不完全竞争市场条件下，应把企业的利润函数看成是自己选择和“他人”选择的函数，在这种情况下，市场价格是由各个企业的总产量和市场需要共同决定的，所以更符合市场的实际，在此基础上，建立和分析了完全信息条件下有n个参与者时，企业的最优利润、目标利润和保本点生产最的静态博弈和动态博弈模型，从中可以看出此分析方法与传统本是利分析方法的差别，同时博弈论分析方法对分析会计领域中的其他问题具有启发作用。     

一个在导出正态分布过程中至关重要的分析引理的证明

本文给出了一个分析引理，并从理论上予以证明，最后用实例阐述了引理的应用。     

顺序统计量的模型分辨

设ｘ１，ｘ２，…ｘｎ为ｎ个相互独立的随机变量，本文证明了在分布满足一定条件下，第ｋ个顺序统计量ｘ（ｋ）（１≤ｋ≤ｎ）的分布决定了ｘｉ的分布（ｉ＝１，２，…ｎ）。     

中心极限定理在Bernoulli试验中的应用

利用中心极限定理对Bernoulli试验中某些未知值进行估计。     

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。     

随机完全图中某些子图的概率分布极限定理

设k(n,l,t)表示随机l边着色完全图K_n中单色完全子图K_l的个数.c(n,l)表示随机竞赛图T_n中1圈的个数.用k(n,l,t)或c(n,l),则■的分布趋于标准正态分布。     

一种正态分布结构可靠性的改进算法

针对传统强度-应力干涉模型存在的局限,提出了一种改进的结构可靠性计算方法.利用泰勒级数展开求解非线性极限状态函数的可靠性系数,采用样本试验数据估计随机变量的分布参数,从而解决了分布参数未知、极限状态函数为非线性的正态分布结构在一定置信水平下的可靠性置信区间的计算问题.     

正态随机变量与Γ随机变量之比的分布

针对非对称数据的拟合问题, 构造了由相互独立的正态随机变量与Γ随机变量之比|X/Y|所构成的随机变量, 利用补余误差函数的性质推导了|X/Y|的密度函数与分布函数, 并讨论了其分布特征. 结果表明, 所给出的分布具有尖峰、 细腰和右偏的特性, 能更准确地刻画数据特征.     

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.     

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．     

均值为零的正态随机变量研究

在正态随机变量乘积矩基础上，给出了正态随机过程平方后的协方差函数的计算，这一结果在实际上有着重要的应用价值．     

机床夹具一面两销定位的概率设计法

本文提供了机床夹具一面两销定位的概率设计法,给出了计算示例,并进行了计算机模拟。结果表明,当夹具按概率理论设计时,可以降低夹具的精度要求或提高加工精度。     

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.     

正态随机变量设计和数值试验

根据中心极限定理，以随机数为基础，设计了正态随机变量的结构公式，其数学期望和方差可任意给定。经过精确的数值试验，不仅证明了设计方案的正确，而且得出了效果良好的随机组合数量下限。