重尾随机和的精致大偏差及其在风险理论中的应用

对2列非负带有次指数分布的独立同分布随机变量的差,以及随机脚标为负相协随机变量生成的严平稳更新记数过程进行了探讨.利用修正的随机变量部分和的精致大偏差结果及关于负相协随机变量的基本更新定理和中心极限定理,得到了随机变量列差的随机和的精致大偏差.考虑了基于顾客来到过程的保险风险模型,利用随机和的精致大偏差结果,得到了当顾客数或者时间趋于无穷时,保险公司破产概率的一致渐近性.     

离散型随机变量的方差教学设计——高中数学选修2-3第二章第5节第3课时

一、教材分析 1.教材的地位和作用方差是概率论和数理统计的重要概念之一,是反映随机变量取值分布的特征数,学习方差将为今后学习概率统计知识做铺垫.同时,它在市场预测,经济统计,风险与决策等领域有着广泛的应用,对今后学习数学及相关学科产生深远的影响.2.教学重点与难点重点：离散型随机变量方差的概念及其实际含义.     

索赔额服从指数分布的聚合模型条件风险价值研究

利用随机变量和的分布函数的卷积算法,得到了聚合风险模型中,个体索赔额服从指数分布时,总理配额的条件风险价值的计算公式.     

带两类离散时间风险过程的期望折现罚金函数

对带两种独立类型的保险风险的离散时间风险模型,我们假设第一类的索赔间隔时间是服从几何分布的随机变量,第二类索赔间隔时间是两个相互独立的各自服从几何分布的随机变量的总和,当两类的赔款服从几何分布时可以得到Gerber-Shiu期望折现罚金函数的表达式.由定义的Dickson-Hipp算子,得到罚金函数的简化表达式.     

离散型随机变量的期望与方差考点例析

离散型随机变量的分布列完全决定了随机变量的取值规律,但是分布列往往不能明显而集中地表现随机变量的某些特点,例如它的取值的平均水平、集中位置、稳定与波动情况、集中与离散程度等.离散型随机变量的期望与     

类比法在概率论教学中的应用研究

在概率论教学中科学使用类比法,能够有效地降低教学的难度。可以在以下环节进行类比教学:随机事件与集合的类比、离散型随机变量与连续型随机变量的类比、一维随机变量与二维随机变量的类比、各大数定律之间的类比等方面。     

随机变量的熵与标准熵

本文研究随机变量的熵与标准熵、标准差之间的关系,得出的结论是:对于离散型的随机变量熵与标准熵相等,与标准差无关;对于连续型随机变量ξ(ξ是的ξ标准化随机变量),熵H(ξ)等于它的标准熵H(ξ)加标准差的对数σ。从而揭示出两类常见的随机变量之间的本质性差异:离散型随机变量的不确定度与离散度无关,连续型随机变量的不确定度与离散度(标准差)呈对数关系。     

两个随机变量和的分布类型分析

在三种不同情况下,对两个随机变量和的分布类型进行了研究,证明了一个离散型随机变量与一个连续型随机变量的和在一定条件下为连续型随机变量,发现两个连续型随机变量的和却不一定是连续型随机变量,而两个非连续型随机变量的和也可能为连续型随机变量.     

带两类离散时间风险过程的期望折现罚金函数

对于包括两种独立类型的离散时间风险模型,假设第一类的索赔间隔时间是服从几何分布的随机变量,并且第二类索赔间隔时间是两个相互独立的各自服从几何分布的随机变量的总和,当两类的赔款服从几何分布时,便可以得到Gerber-Shiu期望折现罚金函数的表达式.     

混合随机变量的分布

保险领域中,用来模拟保险理赔支付的分布函数有连续增长的部分,同时也有可数个离散的、正的跳跃部分.这种情况下,描述这种风险的分布函数是离散和连续分布的混合分布.本文讨论混合随机变量的分布函数与数字特征.     

有关独立同分布随机变量的推广

目的 在已有结果和方法的基础上,研究一定相关性条件下可交换随机变量与独立同分布随机变量的结果之间的相似与不同.方法 De Finctti定理仅对可交换无限列成立,存在可交换随机变量有限列,它不能嵌入到可交换随机变量无限列中去.利用逆鞅、截尾等方法,解决其渐近性质的问题.结果 定理1中结论,并且利用概率不等式进行了证明.结论 由于可交换随机变量的基本结构定理De Finetti定理一可交换随机变量无限序列以其尾8代数为条件是独立同分布的,因此可交换随机变量应该具有类似于独立同分布随机变量的性质.     

构造特征函数求导——求期望与方差的新视角

求随机变量的期望与方差是高考考查概率统计知识的主要题型,教材主要介绍了三种常见离散型随机变量（即服从等可能分布的随机变量、服从几何分布的随机变量、服从二项分布的随机变量）的期望与方差,并直接给出在解题时可直接运用的计算公式,但公式的推导过程复杂,能力要求高,笔者在教学之余一直在思考：能否找到一种更简洁,有效的方法计算期望与方差？     

可交换随机变量与独立同分布随机变量之间的关系

由于可交换随机变量的基本结构定理De Finetti定理---可交换随机变量无限序列以其尾σ-代数为条件是独立同分布的,因而可交换随机变量应具有类似于独立同分布随机变量的性质。本文给出了可交换随机变量与独立同分布随机变量间关系的一些结论。     

关于随机变量分布函数

主要讨论连续型随机变量分布函数与离散型随机变量分布函数在表达形式等方面的异同,总结连续型随机变量分布函数的主要表达形式,并讨论连续型随机变量分布函数的可导性.     

数字教材的风险省察与规避策略

作为课程教材、图书出版与信息技术三者相互架构、复杂整合的产物,数字教材打破了纸质教材的运行生态、文本结构和授受格局,在教师的教、学生的学、政府的管等维度上产生了显在或潜隐的风险。溯本求源,数字技术的不确定性是数字教材风险产生的本体肇因,教育与技术的复杂关系是数字教材风险产生的随机变量,教学主体数字素养欠缺是数字教材风险产生的重要因素,标准与机制的不健全是数字教材风险产生的直接原因。规避数字教材风险,未来需推动技术与教材编制的深度融合,培养教师与学生数字教材使用素养,构建事前审查与事后监督机制,加快构建适用数字教材的标准体系。     

完全离散的多险种风险模型

在经典完全离散风险模型的基础上研究了多险种的风险模型,推广了传统的经典模型,讨论了几个和破产时刻有关的随机变量,通过拉普拉斯变换的方法,得到了终极破产概率的递推表达式和显式表达式.     

概率论与数理统计课程的全程类比教学研究

概率论与数理统计课程是一门重要的基础课程.在教学中科学使用类比方法,能够从总体上把握该课程的脉络,达到举一反三、触类旁通的效果,能够有效降低教学的难度.可以通过以下方面进行类比教学:随机事件与集合的类比,离散型随机变量与连续型随机变量的类比,一维随机变量与二维随机变量的类比,概率论部分与数理统计部分相关概念的类比,置信区间与假设检验的类比等。     

离散型随机变量的分布列教学设计

<正>一、学习目标1理解离散型随机变量的分布列概念与性质;2会求简单的离散型随机变量的分布列;3理解两点分布的意义及应用。二、学习的重点、难点重点:离散型随机变量分布列概念及应用难点:求离散型随机变量的分布列三、教与学的过程(一)自学教材46页离散型随机变量的分布列概念及性质,完成后,思考下列问题1.什么是离散型随机变量的分布列?2.随机变量的分布列可简单表示成什么?     

随机变量知识解析

本节内容包括随机变量,离散型随机变量的分布列,离散型随机变量的期望与方差.教科书主要研究的是离散型随机变量.对于离散型随机变量,首先应明确它可以取哪些值,进而来研究:(1)取每个值可能性的大小(概率),(2)这些值的平均水平,(3)这些值的集中和离散程度.这就是本节我们要研究的三个基本问题:离散型随机变量的分布列、期望、方差.它们从三个不同的侧面反映了离散型随机变量的数量特征.     

随机变量均值与方差的题型解析

均值(数学期望)与方差(或标准差)都是离散型随机变量的重要数字特征,它们能反映随机变量取值的平均水平、稳定程度、集中与离散程度等,在实际生活中有着重要的应用.本文举例探究随机变量均值与方差应用的常见类型.