二维随机变量正态分布的独立性

通过对二维随机变量正态分布的分析 ,给出相互独立正态分布随机变量的一些结论 ,进一步给出和与差独立的充要条件。

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fZ(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.

二维随机变量函数的概率密度公式

为了简化二维随机变量函数的概率密度的计算,应用积分变换给出了二维随机变量的函数的概率密度的两组计算公式,为求解二维随机变量的函数的概率密度提供了新的方法。该方法较分布函数法简化了运算过程,降低了计算难度。

随机事元和可拓变换在二维随机变量分布模型研究中的应用

为了对二维随机变量进行形式化地分析与研究,建立了二维随机变量分布和边缘分布的可拓模型。运用可拓变换,根据相关和蕴含分析形成的可拓推理知识,对二维随机变量在可拓变换下的传导分布和边缘传导分布模型进行了初步研究。计算实例表明利用可拓学理论与方法研究二维随机变量分布和边缘分布的可行性。

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.

二维随机变量取值F事件概率的混合矩刻划

主要运用混合矩对二维随机变量在某点附近取值这一F概率进行了刻划 。

二维随机变量分布的求法

着眼于二维随机变量在实际和学习中的广泛应用 ,本文总结了求二维随机变量分布的常用方法 。

二维随机变量分布函数的教学思考

分布函数是概率论中的重要内容之一,求分布函数是概率论教学上的难点.求一维随机变量分布函数的方法已经有诸多研究,且已经研究得比较清楚.求二维随机变量分布函数的方法,也有一些学者做过研究.张忠诚等[1]给出了一种较适用的计算二维连续型随机变量分布函数的方法.吴幼明[2]给出了当二维连续型随机变量的密度函数为常数时.

二维随机变量的和的概率密度求解

本文结合具体例题就二维随机变量的和的概率密度求解中的难点问题给出详细分析.

二维随机变量的分布函数

概率论与数理统计是学习现代科学技术的重要理论基础,同时它也是考研必考科目之一,在教学过程中,我遇到了这样一道题目,本文由这道概率习题联想到了几个问题:二维随机变量的分布函数是否唯一;三元三次方程组解的唯一性。

二维随机变量概率分布的求解方法

每一个随机试验的整体概率可以用一个相应的随机变量及其概率分布来描述.基于对一维随机变量的理解,采用分布函数法和函数分步法,给出了求二维随机变量概率分布的基本规律.

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.

二维随机变量独立性的判定定理

二维随机变量及其分布是概率论与数理统计课程的难点和重点。已有的二维随机变量判定定理判断随机变量的独立性,必须求出边缘分布律,有时计算会比较复杂,另有的两个判定定理更为简明直接,可以参考应用。

关于二维随机变量边缘密度函数的一种简易求法

对于不规则定义域的二维随机变量边缘密度函数的求法,给出了一种简便易行的方法。

求二维随机变量函数分布的截图降维法

计算二维随机变量函数分布的卷积公式是一个降维公式,通过图形辅助求解,揭示图形中所截的线段实为卷积公式中积分变量的取值范围.以两个实例说明:利用降维公式辅助截图可有效降低计算难度.

二维随机变量函数分布的教学研究

针对《概率论与数理统计》教材中二维随机变量函数的分布的计算公式,提出了简明易懂的启发式教学方法,对掌握二维随机变量函数分布的计算有很好的参考价值。

关于二维随机变量独立性问题的探讨

本文通过分析一个课后习题分析了两个随机变量不独立,但它们的平方独立的奇妙现象,发现两种不同类型的联合密度函数具有这种特性,给出了一个一般性的定理且进行了证明.最后,实例验证了此定理.

二维随机变量扩展不确定度置信因子的确定与分析

本文针对用二维随机变量描述一个测量结果时,扩展不确定度的置信因子确定问题,给出了计算模型。结果表明,在同样的置信因子下的取值区间,二维随机变量的置信概率要比一维随机变量的置信概率小。

二维曲线型随机变量函数的概率分布

给出了二维曲线型随机变量函数的密度函数计算公式,丰富了二维曲线型随机变量的理论和方法,具有一定的理论价值.