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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
泊松定理、棣莫弗-拉普拉斯定理给出了二项分布的近似计算公式,拟对定理中的应用条件进‘行整理研究,并通过实例,将这两种近似计算公式分别应用于保险问题的计算中。  相似文献   

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3.
通过三个典型例题说明,在概率论教学中使用Mathematica软件,不仅可完成复杂的计算,而且能增强学生进行科学计算的能力,以弥补传统教材的不足,进而促进教学改革.  相似文献   

4.
二项分布是一个很重要的离散型随机变量的分布,其试验模型是n重独立伯努力试验,通常记作随机变量X~B(n,p)。当参数n很大,p在0到1的不同大小范围内取值时,可以通过两种不同的方法对二项分布进行近似计算,并期望可以得到较精确的近似值。  相似文献   

5.
二项分布、泊松分布和正态分布是概率论中最重要的分布,本文通过对三种分布区别与联系的论述,总结出在实际应用中,选择哪种分布进行计算更合理的结论。  相似文献   

6.
《考试周刊》2016,(A5):61-62
二项分布是离散型随机变量,也是概率论中比较重要的分布之一.文中讨论了二项分布的概念和计算,并且从不同方面的实例出发探讨二项分布理论与方法,从而为提高实际效率提供理论依据.  相似文献   

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研究了二项分布与泊松分布的优良特性及相互关系,并对其进行推广,探讨了它们在风险理论中的应用.  相似文献   

8.
给出了负二项分布的两个不同定义,给出了两类负二项随机变量的期望、方差与矩母函数。从直观上对这两类负二项随机变量做了描述。  相似文献   

9.
在二项分布B(k;n,p)中,当npn→λ时,它服从泊松分布;当n→∞时,(Un-np)/(np(1-p))-(1/2)-N(0,1).在泊松分布X-P(λ)中,当λ→∞时,x-λ/λ-(1/2)-N(0,1).二项分布的一个近似计算公式P{k1≤un≤k2}=Φ((k2-np+0.5)/(np(1-p))-(1/2)-Φ(k1-np-0.5)/(np(1-p))-(1/2)  相似文献   

10.
泊松变量的模拟有重要的教育教学价值。本文研究了泊松变量模拟的理论知识,给出了三个引理和一个定理,然后借助数学软件Mathematica编制程序进行了模拟,具体产生了一组均值是2的泊松变量数据500个。最后,做了一个简单应用。  相似文献   

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中心极限定理是概率论中的重要内容,本文通过实例介绍了中心极限定理在社会保险、商场管理、医药测试等方面的应用.  相似文献   

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借助计算机数学软件Mathematica研究了两个独立泊松变量的和、差、积形成的新的随机变量是否仍然服从泊松分布,以及新的随机变量的概率分布有何种新的特性等.研究发现两个独立泊松随机变量的差在一定条件下仍具有泊松分布的特征,给出一个猜想.  相似文献   

13.
概率分布及其应用的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从二项分布和泊松分布的数学导出过程出发,剖析这两个分布概率函数的定义和联系,给出启发式的数学表述,并研究两个分布在企业管理中和大量试验中稀有事件出现的频率数的应用.  相似文献   

14.
与泊松过程有关的若干分布   总被引:2,自引:0,他引:2  
从直观概率意义上研究了与泊松过程有关的若干分布及性质,以便更好处理与到达次数有关的问题.  相似文献   

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利用Mathematica计算量子信息领域中的concurrence的一个程序,可以大大减少计算工作量。  相似文献   

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在一元函数微积分中,积分的计算是常见的问题.但是部分方程形式特殊.给这一部分的学习带来了很多的麻烦。利用Mathematica软件可以很方便地绘制参数方程图像,从而为解决这一难题提供可行的办法,本文以几个具体的实例来说明Mathematica在积分计算中的应用。  相似文献   

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独立重复试验是研究随机现象的重要途径之一,很多概率模型的建立都以独立重复试验为背景,二项分布就是来自于独立重复试验的一个概率模型.正态分布是概率统计中最重要的一种分布,也是自然界最常见的一种分布.一般说来,若影响某一数量指标的随机因素很多,而每个因素所起的作用都不太大,则这个指标服从正态分布.重点难点在对二项分布及正态分布理解的基础上,能应用二项分布、正态分布模型解决一些简单的实际问题.纵观近几年来的高考试题,在选择题、填空题中考查二项分布及正态分布曲线的特点,在解答题中考查  相似文献   

18.
以二维有限差分模型为例,利用Mathematica数学软件讨论了二维稳态温度场中的温度分布问题.展示了Mathematica软件在快速求解温度场问题与可视化方面的优越性.  相似文献   

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20.
对二项分布的计算问题进行整理研究,同时作为二项分布的正态近似的应用,给出了它在保险问题中的一些实例.  相似文献   

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