分歧泊松自回归模型的渐近分布

分歧自回归模型广泛用于分析细胞分裂规律,本文主要研究分歧自回归模型的一种形式即分歧泊松自回归模型的性质,推导出模型的极限分布是泊松分布。     

复合泊松过程可加性的一种证明

首先用概率母函数的方法证明了广义齐次泊松过程的可加性.由于给定了参数λ和Pk的广义齐次泊松过程是一个复合泊松过程,从而运用广义齐次泊松过程的证明思路,证明了复合泊松过程也具有与广义齐次泊松过程相似的性质--可加性.     

泊松分布参数的含义

泊松分布是一种常见概率分布,但是很少有人探讨它的参数的含义,本文以常见电话问题为背景,对泊松分布进行推导并得出结论。     

泊松分布中参数的无偏估计

基于泊松分布,讨论未知参数θ与g(θ)无偏估计的区别和联系。得到当E(^θ)=θ时,不一定有E(g(^θ))=g(θ)。并给出了几个一般性结论。     

与泊松过程有关的若干分布

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.     

基于泊松分布的商场管理

顾客到商店购买物品时相继到达的时间间隔,即某段时间内到达的顾客数一般是随机的,到达商店的顾客接受某一特定服务也是随机的.本文从排队论的一个结论出发,论证了时间内一个顾客接受某特定服务的概率.     

双广义泊松风险模型

运用随机点过程理论和理论的方法,将风险模型中保费到达计数过程和索赔到达计数过程均推广为广义齐次泊松过程。得到了最终破产概率的一个上界和最终破产概率的表达式。     

双广义泊松风险模型

运用随机点过程理论和理论的方法,将风险模型中保费到达计数过程和索赔到达计数过程均推广为广义齐次泊松过程。得到了最终破产概率的一个上界和最终破产概率的表达式。     

泊松分布与指数分布之间的关系及简单应用

泊松分布、指数分布是概率论中较常见的分布,在实际生活中有着广泛的应用.本文结合实例给出了它们之间的关系.     

复合泊松过程的可加性

将性质相同的泊松过程的各个事件分为互不相容的Ⅰ-型与Ⅱ-型事件,得到了一个重要命题,然后,由这个命题证明了复合泊松过程的可加性。     

混合自回归模型(MAR)的谱分析

针对MAR模型导出其自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的算法,从而从理论上解决了这一模型的谱分析问题.     

混合自回归模型(MAR)的谱分析

针对MAR模型导出其自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的算法,从而从理论上解决了这一模型的谱分析问题.     

双广义复合Poisson风险模型的破产概率

将经典风险模型推广到每张保单的保费都为随机变量,保费到达过程和索赔过程都为广义Poisson齐次过程的风险模型,对此模型得到了最终破产概率.此模型可以解决同一时刻有两张以上保单到达和同一时刻有两个以上索赔的实际问题.     

基于泊松与分形分布研究池沸腾临界热流密度

基于加热表面核化点遵循泊松与分形分布,提出了临界热流密度的一个数学模型,从该模型中发现大空间临界热流密度(CHF)是壁面过热度、接触角和流体物理特性的函数.对不同的接触角,模型预测的结果与实验数据进行了比较.两者很好地吻合.     

带干扰的广义泊松过程模型及其破产概率

在一般的风险模型中，都假定保险公司的保费收入为时间的线性函数，但在实际情况中，保险公司的保费收入与保险公司售出的保单数和每份保单的保额有关．在保险理赔的广义泊松过程模型中，加入扩散扰动项，并假定保费收入为一泊松过程，建立起新的模型，证明了新模型下的破产概率满足Lundberg不等式．     

中心极限定理在实际中的应用

中心极限定理是阐明有些即使原来并不服从正态分布的一些独立的随机变量,它们的总和渐近地服从正态分布.对概率论中的三个重要中心极限定理进行了论述,并总结了它们各自在实际中的应用.     

无线网络信号模型的自回归参数估计

以傅里叶变换为基础的传统技术所提供的频率分辨率是非常有限的,而基于有理传递函数模型的技术则可以提供更高的频率分辨率。有理传递函数模型比较适合在连续频谱条件下建模,而对于离散频谱,则采用谐波模型更加合适。     

退保因素下的双复合Poisson风险模型

文章研究了退保因素下保费收取过程及索赔总额均为复合Poisson过程的风险模型,运用鞅方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,并给出了生存概率满足的积分—微分方程。