二维离散型随机变量独立性的判定

利用矩阵的秩给出了二维离散型随机变量独立性的两个判定定理,一个推论,并举例说明用此结论判断二维离散型随机变量的独立性是非常好用的。     

二维离散型随机变量独立性的一个判断定理及应用

在二维离散型随机变量独立性定义的基础上,得到二维离散型随机变量独立的一个新的判断定理,并给出相关的应用.     

离散型随机变量的条件独立及其性质

应用条件概率引入条件独立的概念．给出了离散型随机变量条件独立的含义及其性质。     

相互独立的离散型、连续型随机变量函数的分布

给出了相互独立的离散型、连续型随机变量的线性运算、除法、乘积的分布,推导出了它们的分布函数、概率密度函数,并举例说明利用此结论计算函数的分布是很好用的.     

二维离散型随机变量独立性判别定理及应用

给出了二维离散型随机变量相互独立与否的判定定理及几个推论,并对推论进行了简单应用.     

独立的离散随机变量与连续随机变量之和的分布

本文给出了两个独立的随机变量其中一个离散另一个连续时,其和的分布的卷积公式,以及若干应用。     

二维连续型随机变量变换的概率分布

研究了二维连续型随机变量在平面上一对一变换的概率分布,更进一步地,还研究了若平面被分成若干区域,二维连续型随机变量分区域成一对一变换时的概率分布.     

如何理解两随机变量不相关与相互独立

不相关与相互独立足概率论中一对重要的概念．从本质上分析揭示它们的区别与联系，有助于初学者掌握这一概念．     

离散型随机变量独立性的判定

】　借助于条件数学期望给出了离散型随机变量相互独立的一个充分必要条件和一个充分条件,其中的充分必要条件推广了已有的结论。     

关于服从二维指数分布的非独立随机变量线性组合分布的修正

通过建立二维随机变量(X,Y)的线性组合αX+βY的概率密度函数的推导公式,给出了在可靠性工程中应用最广泛的二维指数分布的线性组合的概率分布.     

二维随机变量独立性的研究

主要研究了二维离散型随机变量和二维连续型随机变量的独立性问题.给出了二维离散型随机变量相互独立的充分必要条件是其联合分布矩阵的秩等于1;二维连续型随机变量相互独立的充分必要条件是其联合概率密度为可分离变量.同时,对其应用进行了举例说明.     

二维随机变量联合分布函数的性质

给出二维随机变量联合分布函数的性质2,性质3和性质4的证明,然后由性质3与性质4证明性质1,最后以反例说明性质4无法由其它性质导出.性质2,性质3和性质4是二维随机变量的联合分布函数的基本性质,性质1是导出性质,不是基本性质.二维随机变量的联合分布函数的基本性质只有三个.     

关于二维随机变量概率密度函数算法的一点补充

本文通过对概率论中有关公式的探讨,给出了二维随机变量函数的密度函数的新的计算公式,为其计算提供了新的办法.     

二维连续型随机变量独立性的判定

给出了二维连续型随机变量独立性的一个判定定理、两个推论,并举例说明用此结论判断二维连续型随机变量的独立性时,不需要计算边缘密度函数,只从联合概率密度的形式上就能判断出X与Y的独立性。     

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.     

二维连续型随机变量函数的分布

为了得到二维连续型随机变量函数的分布,利用积分知识,分别推导出了二维连续型随机变量的线性运算、除法、乘积的分布及其概率密度函数,并举例说明此结论在计算二维连续型随机变量函数的分布时是很好用的.