基于Markov链的重组细胞恒化培养的随机建模分析

本文研究了一类重组细胞恒化培养的连续时间Markov链模型.首先利用累积母函数表示出数字特征所满足的矩方程,然后通过对数正态分布近似的矩封闭技术得到了封闭后的矩方程,最后运用Euler-Maruyama方法构建了时间和状态都是连续的It随机微分方程.为了验证矩封闭的合理性,利用数值模拟给出了确定模型、随机模型和矩封闭后的方程的比较,并分析了重组细胞的变化趋势,结果表明其随机游走趋势与相应确定性模型是一致的.

概率论中常用的几个变换

研究了概率论中几个常用变换的性质及关系,通过具体例子探讨了它们在非寿险中的应用,并得到一些有实际应用价值的结论.

一类Poisson型分布的特征

证明了满足EX2 <∞的具有非退化分布的母体X服从Poisson型分布P(λ ,α ,1)的充要条件是T2 -T1关于T1有常回归 ,其中T1= X =1n ∑ni =1Xi,T2 =1n - 1∑ni=1(Xi- X) 2