常见概率分布之间的关系

概率分布是概率论研究的基础,本文通过分析常见分布的概率背景,得到了常见分布之间的内在联系。     

FisherZ分布族的性质探究

概率统计中常见的分布如正态分布等的性质我们知道的比较透彻,F isher Z分布族也是一种很重要的分布,通过计算其特征函数得出它的矩,并研究其与Beta分布和均匀分布中次序统计量分布之间的关系,还讨论了它的参数的充分统计量和样本均值及其函数的渐近分布。     

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。     

基于Copula函数对二维正态分布中常见认识误区的分析

针对二维正态分布讨论联合分布与边缘分布的关系问题。在对二维正态分布中常见的认识误区进行举例辨析的基础上,借助不同的Copula函数对两个一维正态分布的联合分布进行了多种构造,并对两个正态分布的联合分布为二维正态分布的条件进行了说明。     

几种洞巢鸟巢分布型的研究

灰椋鸟、普通鳾、白眉姬鹟为三种常见洞巢鸟,其中灰椋鸟巢为成群分布;普通鳾与白眉姬鹟均为一定领域的随机分布;所有洞巢鸟巢的分布为成群分布。     

一道摸球问题的猜想证明及延伸

研究了常见的一道摸球模型,证明了与其相关的四种不同的摸球问题,并在此模型的基础上延伸出常见的几类离散型分布,结合相关例题给出常见的摸球问题的一些分析方法。     

对常见分布中极值的再讨论

研究了连续型随机变量密度函数的极大值，并将常见分布中的极大值点与其期望值相比较，还讨论了常见分布中的极小值，并解释了其现实意义。     

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.     

解读频数分布表和频数分布直方图

频数分布表和频数分布直方图是两种常见的统计表示形式。在实际问题中应用非常广泛,为帮助同学们更好地认识这两种统计方式,本文从以下几个方面加以分析,供参考。     

一类非正态总体未知参数的Bayes假设检验

利用贝叶斯统计思想总结了两种常见的假设检验方法,在此基础上针对H0∶θ=0θ,θ≠θ0这样的假设检验问题,提出了构造参数θ的否定域,即求出参数θ的置信概率为1-α的最大后验区间,区域Θ-D为参数θ的否定域,检验θ是否在否定域内,若在就否定H0,运用这样的思想对其进行检验.并且讨论了γ-分布与β-分布,β-分布与F-分布,γ-分布与χ2-分布之间的相互关系,借助以上的性质,研究三类非正态总体指数分布、二项分布和泊松分布的未知参数的贝叶斯假设检验,给出了相应的否定域.     

概率与薛定谔猫--二评波普尔的概率理论

“统计分布”是一种现实的分布,而“概率分布”则是它的观念映像;“统计分布”是一种客观的分布,而“概率分布”则依赖于观察者。在量子力学中,人们因为混淆“统计分布”与“概率分布”而造成两个误解,第一,把“概率分布”误解为一种现实的分布;第二,把主观上的“不确定性”误解为客观上的“不确定性”。薛定谔猫就是揭示这两种误解的一个比喻。     

对称性在正态分布概率计算中的应用

实际问题中的许多自然现象或社会现象均服从或近似服从正态分布,正态分布在概率统计中也起着非常重要的作用,然而正态分布的概率计算却较为复杂。文章运用正态分布的概率密度函数的对称性,通过计算几类服从正态分布的随机变量的概率,避免了繁重的科学计算,同时也凸显出了对称性在正态分布概率计算方面的重要应用价值。     

利用Excel的统计函数进行概率运算

利用EXCEL的统计函数可以使复杂的二项分布概率计算和正态分布概率计算变得简单,同时,可以利用计算符号把多个统计函数连接起来,制成统计分析程序,用于比较大的复杂的统计计算和分析.     

概率论中的六种常用分布

本文主要探讨了概率论中的六种常用分布,即(0-1)分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布,的来源及其在实际中的应用.有助于增进学生对该部分内容的理解与掌握.     

常用概率分布之问的关系及应用研究

随机变量的概率分布是概率论和数理统计教学中的最基本的概念,在一般的教学过程中一般都是孤立地阐述各种概率分布.为使学生建立起常用概率分布之间以及离散型和连续型概率分布之间的联系,对常用6种离散型概率分布和11种连续型概率分布的关系加以讨论,在侯文建立的概率分布的关系图的基础上,从另一个角度归纳并补充了常用概率分布之间的关...     

学生实验能力评价标准的研究与未来发展培养对策

在教育统计中随机变量的概率分布都近似于正态分布，通过利用数表、图表说明服从正态分布的概率计算，给学生实验能力评价提供了科学的依据。     

用Mathematica研究粒子的概率分布

用数学软件Mathematica研究两个典型实例的粒子概率分布：展示二维谐振子叠加态的概率分布随时间变化的动态过程;给出绘制氢原子中电子概率角分布三维图像的通用方法,并纠正了教材中一幅图的纰漏．     

一类离散型随机变量最值的概率分布

服从几何分布的多个独立离散型随机变量其最小值和最大值是一个含有多参数的离散型随机变量．本文证明了其最小值随机变量仍服从几何分布，并给出了最大值随机变量的概率函数、数学期望和方差．     

CLASSROOM NOTE: A Roll of the Dice: Illustrating the Central Limit Theorem

The sampling (probability) distribution for the sum of dice is presented graphically as a compelling demonstration of the Central Limit Theorem.     

正态总体统计量计算机随机数的生成方法

随机数发生器在计算机软件设计和系统模拟中有十分广泛的应用.首先介绍了一种基于(0,1)均匀分布随机变量变换的产生正态分布随机数的Box-Mu ller方法,进而阐述了来自正态总体的三大统计量2χ分布、t分布和F分布的伪随机数生成方法,将三大分布计算机随机数的直方图与其概率密度曲线比较,结果表明本文提供方法是有效的.