关于连续型随机变量函数分布的探讨

本文利用分布函数法给出了一维连续型随机变量函数非单调时密度函数公式,以及离散型和连续型随机变量函数分布的一般公式,修正和推广了现有文献中的结果。     

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.     

关于具有随机足标的最大值

本文设{ξ_i}与{X_i}是概率空间（Ω,F,P）上的两列随机变量,其中{X_i}是i.i.d具有公共分布函数F（x）.记 M_n==Vξ_i,M_n=VX_i以及[t]表示t的最大整数部分. 在i.i.d.情形,具有随机足标的最大值的极限分布的主要结果如下（参看文献[1],定理6.2.1）: 定理1 设a_n>0,b_n∈R,n≥1,使 P（M_n≤a_nx b_n）→G(x,) n↑∞,（1）其中G是非退化的分布函数。如果一列非负整值随机变量{N_n}满足     

可变提前期的模糊随机连续盘点策略

考虑到现实库存管理中模糊随机现象,研究了含可变提前期的模糊随机连续盘点的最小成本模型。运用模糊随机变量的期望值理论,得到了其模糊期望模型;采用符号距离法得出了模糊随机缺货量的估计值,从而推导出了模糊期望成本的符号距离解析式。通过这一模型,可以找到使总成本最小的最优提前期和最优订货量。     

模糊可靠性分析一次二阶矩法

文章给出了连续模糊变量变换为当量连续随机变量时其当量概率密度函数的一般表达式,并推出了具有线性隶属函数和正态型隶属函数2种常用模糊变量时当量概率密度函数的具体表达式,得出了2种常用模糊变量的当量均值和当量标准差,从而首次用传统可靠性理论中的一次二阶矩法分析复杂情况下的模糊可靠性;算例表明采用文中方法既可容易地分析模糊可靠性,又能较直观地用可靠性指数度量模糊可靠性。     

φ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性及完全矩收敛性

【目的】对φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的 完 全 收 敛 性 和 完 全 矩 收 敛 性 进 行 讨 论。【方 法】利 用 φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的Rosenthal型极大值不等式。【结果】建立了φ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性,并且在同样的条件下得到了φ-混合序列的完全矩收敛性。【结论】所得结果推广并改进了已有文献中关于 NA 序列相应的结果。
     

概率密度函数的引入及概率表示

针对概率论教学过程中学生不易理解的问题,如概率的意义、概率密度函数的意义及概率的积分表示,提出了类比法和微元法以帮助学生理解.通过类比教学法形象地描述了概率及概率密度函数的意义,并通过微元法解释了连续型随机变量事件概率的积分表示.该教学思想和方法在民族班及普通班的教学实践中取得了较好的效果.     

NA随机变量序列的强大数定律

研究了NA随机变量序列的强大数定律,利用推广的Borel-Cantelli引理,讨论一般矩条件与强大数定律之间的关系,作为推论,得到了p阶矩与强大数定律等价,最后给出了NA随机变量序列的Feller强大数定律.     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．