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.     

二维离散型随机变量相互独立的判别准则

在二维随机变量独立性定义的基础上,根据联合概率分布与边缘概率分布的关系,给出了二维离散型随机变量独立性的判定定理;通过引入联合概率分布矩阵概念,从矩阵形式、矩阵的秩以及向量线性关系的角度,提出了判别独立性的新方法.     

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.     

随机变量独立性判断的一个充要条件

研究n(n≥2)维随机变量相互独立性问题,给出连续型随机变量相互独立性判断的一个充要条件,主要结果避开测度论知识,并举例验证所得结果.     

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。     

离散型r.v.独立性的一种判定方法

通过分布矩阵的秩,给出了判定随机变量（γ． ｖ．）独立性的一种简洁的判定方法     

二维随机变量独立性的判定及其应用

随机变量的独立性是概率论中的一个重要概念,本文给出了几种二维随机变量独立性的判定方法,并用实例讨论了相关的应用。     

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。     

随机变量函数的独立性的一个充要条件

给出了随机变量的函数任意部分独立，但整体不独立的一个充要条件。     

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.     

弱相关随机变量和的某些收敛性

讨论了由具有弱相关性的随机变量｛ｒ（ｉ，ｊ），ｉ≥０，ｊ≥０｝之和构成的随机场序列ξｎ，ｕｎ（ｔ），（ｔ）∈［０，∞］２的性质，得其收敛于Ｇａｕｓｓ场ξ（ｔ）的条件     

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.     

区间概率随机变量及其数字特征

基于模糊数源思想,用Fuzzy概率运算方法建立有限区间概率空间,给出了区间概率随机变量（向量）及其分布函数、分布列、期望区间、方差区间等的定义,并研究了其中的一些特定运算规律。     

二维连续型随机变量和的分布的计算

本文给出一种较直观又简洁的计算二维连续型随机变量和函数分布的方法。     

利用离散型随机变量的分布律构造Toeplitz矩阵

分别利用几何分布的随机变量分布律、对数分布随机变量分布律和负二项分布的随机变量的分布律构造出三类Toeplitz矩阵.     

二维连续型随机变量和的分布的计算

本文给出一种较直观又简洁的计算二维连续型随机变量和函数分布的方法.     

求连续型随机变量函数的概率密度

指出《概率论》教材中关于连续型随机变量函数的概率密度公式的一个疏忽之处 ,给出了直接求连续型随机变量函数的概率密度的一般方法     

独立随机变量之和的概率密度求解难点及对策

介绍了两个相互独立的连续型随机变量之和的概率密度的计算难点及求解对策．提出一种用于计算概率密度的方法．该方法直观自然、计算方便快捷、准确、易于掌握．消除了直接计算时被积函数解析式难以准确确定的麻烦．