有关正态随机变量函数分布的探讨

讨论了有关正态随机变量函数分布的性质及应用。     

n个独立同均匀分布的随机变量之和及算术平均的分布

在误差理论中,服从均匀分布的n个独立随机变量之和∑X及算术平均X的概率分布都有着极为重要的地位和作用。然而,瑞典数学家H.Cramer著的《统计数学方法》中,只在独立同均匀分布U(0,1)的特殊情形下给出了∑X的概率分布。苏联数学家Б.B.     

独立不同分布的随机变量和的k阶矩

文章计算了一种推广的范德蒙行列；并运用此结果计算了独立不同分布的随机变量和密度函数及其k阶矩．     

随机变量函数的分布问题

研究n个随机变量函数的分布问题。(1ξ,2ξ,…,nξ)是n维连续型随机变量,n元函数y=f(x1,x2,…,xn)有连续的一阶偏导数,对n个随机变量1ξ,2ξ,…,nξ的函数η=f(1ξ,2ξ,…,nξ),给出了η的密度函数φη(y)的分析式。从根本上解决了随机变量函数的分布问题。     

连续型随机变量函数分布的理论研究

利用分布函数与概率密度函数之间的关系,讨论了二维连续型随机变量的加、减、乘、除等函数分布,研究了常见的二维连续型随机变量函数分布的求解方法.     

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.     

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.     

关于随机变量函数分布定理的两个附注

关于连续型随机变量函数的分布有一个重要定理.本文是对定理的条件减弱后作进一步的研究和讨论.     

连续型二维随机变量线性函数和的概率密度的简单求法

通过对形如Z=ax＋by（ab≠0）的分布函数进行分析，得到了其密度函数fx（z）的表达式，并给予了详细证明．形式简捷、易于求解，结论具有一般性．应用实例表明了其求解的有效性．     

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．     

两个随机变量和的概率分布

概率统计中两个随机变量和的分布是两个随机变量的函数的分布中的一个重点，同时对学生来说也是一个难点，就求两个随机变量和的分布作了一个归纳总结，并谈了教学中的一些体会。     

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.     

利用可加性求一类独立随机变量和的分布

针对求一类独立随机变量和的分布问题,讨论卷积公式和应用可加性这两种方法的优缺点。指出在一些实际问题中,应用可加性可避免卷积公式的繁难,收到事半功倍的效果,还能达到卷积公式不能达到的目的。     

随机变量独立性的一个结果

本文给出不相互独立的随机变量，其平方间的独立性及其函数间独立性的一个结果．     

随机变量独立性的几个结果

本文给出了ｎ个随机变量相互独立的若干充要条件．     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．