利用Excel的统计函数进行概率分布计算机实验

Excel电子表格统计函数中的二项分布、泊松分布、正态分布使用,为概率分布计算机实验提供新的途径,通过实例的分析和实验,理解常见概率分布的相关性质.     

不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较

讨论了采用损失函数L2（θ,δ）=aθ^m（δ（x）-x）^2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2。的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得出了采用损失函数L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2进行Bayes估计较优的结论。     

Stirling公式的改进及二项分布概率的近似计算

应用级数理论证明了一个关于阶乘的不等式,从而给出Stirling公式中参数的一个改进上界,并在此基础上,对一个有关产品检测的古典概率———二项分布的近似计算问题进行了讨论.     

弹药产品可靠度下限估计逐批迭代方法

在成败型试验中,通过二项分布估计产品的可靠度是一种非常有效的手段.对于弹药产品这种大批量小样本抽样的可靠度下限估计,提出了基于失效数的可靠度下限估计算法.针对弹药产品逐批交验过程中验后可靠度下限估计的问题,提出了一种可靠度下限验后估计的逐批迭代算法,通过引入继承因子把验前信息与本批试验结果融合为一个等效试验结果,进行可...     

例谈二项分布的应用

日常生活中的一些事情可以看作伯努利（Bernoulli）试验。引出伯努利试验和二项分布的概念,通过3个例子探讨了二项分布的应用。为提高工作效率、增加经济效益、产品质量把关等提供了理论依据。     

一类随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理

引进似然比作为整值随机变量序列相对于服从二项分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上得到了任意整值随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，作为推论得到了服从二项分布的独立随机变量序列的一族强大数定理．进一步发展和完善了状态空间有限的随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理．     

索赔次数服从负二项分布的破产概率(英文)

将经典风险理论中的复合泊松模型调整为复合负二项模型,考虑索赔次数服从负二项分布的情况,得到初始资本为u的破产概率表达式.并以索赔额服从指数分布为例,给出破产概率的近似解.     

随机变量和的分布

目的 研究不独立不同分布的贝努里随机变量序列和的分布。方法 利用二项分布的一些性质进行研究。结果 给出了判别Sn=∑3i=1 Xi是二项分布的一个必要条件。结论 对P．Vellaisamy的方法有所改进。     

改进二项分布的性质及其应用

二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布。针对二项分布应用的局限性,提出一种基于二项分布的改进模型,即通过引入控制参数,扩展了二项分布的适用范围,使其处理的数据来源既能满足二项分布的特点,又能满足数据集自身的相关特性。最后通过构造矩方程和极大似然方程可求出估计参数。     

关于复合Poisson-Geometric分布的几个性质

在经典的风险模型中,描述赔付次数的过程是齐次Poisson过程.然而在保险实践中,风险事件与赔付事件有可能不是等价的,所以Poisson-Geometric分布比Poisson分布更为适合用来描述索赔次数的分布.利用随机变量的概率母函数研究复合Poisson-Geometric分布关于卷积的封闭性,并且讨论了复合Poisson-Geometric分布与复合Poisson分布以及复合广义负二项分布之间的关系.