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.     

三个随机变量间的相依性

三个随机变量间的相依性在《杨串论与数理统计》的教学中．学员常常对三个随机变量间的关系弄不清楚，尤其是独立与相关的问题。本文希望通过对这一间记的间达，使学员从两个随机变量的关系顺利地过板到认识并处理三个随机变量的关系．对于两个随机变量，ｅｌ与ｓＺ不相关...     

卷积公式的妙用

在处理二维连续型随机变量函数的分布时,卷积公式不仅可用于求两个独立随机变量和的概率密竞函数,还可用于求两个独立随机变量线性和的概率密度函数。     

连续型随机变量函数概率密度的教学方法探讨

本文从单个随机变量的函数和两个随机变量的函数的概率分布两种情形分别探讨随机变量函数的概率密度的求解方法．     

关于一维随机变量分布函数的讨论

通过求分布函数和利用分布函数求随机变量的概率两个方面讨论分布函数的两种定义的异同,并对离散型和连续型随机变量都给出了结论.最后简单介绍连续型随机变量的几个特殊性质.     

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．     

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.     

离散型随机变量的分布列

新课标考试说明中对同学们学习离散型随机变量的分布列方面提出了要求:①理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性;②理解取有限个值的离散型随机变量均值、方差的概念,能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题.     

随机变量概念引入的教学探讨

分析引入随机变量概念的步骤和随机变量概念产生的意义,提出从以下四个方面来引入和支持随机变量概念的学习:一是用数来表示事件;二是对比表示事件的两种方法,显示数量表示方法的优越性;三是随机变量概念的提出使概率研究从个别概率问题计算拓展为随机变量的分布规律研究;四是随机变量概念的提出使分析工具得以运用。     

随机多个随机变量之和的分布及期望

本文给出求多个独立随机变量之和的分布的两个公式，并直接应用期望的定义给出随机多个随机变量之和的期望。     

二维离散型随机变量独立性证明的矩阵形式

目的：为了简化二维离散型随机变量的独立性证明过程.方法：引进二维离散型随机变量概率分布的矩阵形式A,用矩阵形式来判断独立性,再利用Matlab软件求解.结果：独立性判定的条件pij=pi.p.j转化为A=AIX.IYA.结论：二维离散型随机变量的独立性判断过程大大简化了.     

随机变量相互独立与不相关

文章讨论了随机变量相互独立与不相关的联系,并对两个随机变量的相互独立与不相关进行了细致的讨论。     

基于指数分布的随机变量函数的独立性

从指数分布的定义出发,根据连续型随机变量相互独立的充分必要条件,探讨一系列建立在服从指数分布的随机变量基础上的随机变量函数的独立性。结果表明,当母体服从指数分布时,子样次序统计量构成的随机变量函数相互独立,且这些随机变量所构成的线性函数与任一分式线性函数之间相对独立。     

n维随机变量独立性判别新方法

二维随机变量独立性的判别法一般文献中都有,但方法不很简便。本文给出了一个简单的判断方法并证明其存在的合理性,而且推广至n维随机变量独立性的判别方法。     

一个习题的注记

关于秩为1的矩阵的应用比较广泛,文章研究了两个应用：一个是一致矩阵,得到了关于一致矩阵的几个性质;一个是二维离散型随机变量独立性的矩阵充要条件。     

On Fraas and Newman's goodness‐of‐fit test for structural equation models

Fraas and Newman's (1994) binomial test of goodness of fit of structural equation models is based on the assumption that counts of path estimates consistent with a researcher's expectations can be viewed as, binomial random variables. In this article I argue that these counts do not have binomial distributions because of the lack of independence among estimates of path coefficients of structural equation models.     

条件回归独立性与条件随机独立性

条件回归独立性是指给定随机变量Z=z时,随机变量X的条件期望E(X/y,z)不依赖于y.本文讨论了条件回归独立性与条件随机独立性之间的关系,找到了两者等价的充分必要条件.     

A note on strong law of large numbers of random variables

INTRODUCTION Chung (1947) proved the so-called “Chung’s strong law of large numbers”. Let {Xn, n∈ù} be a sequence of independent random variables with EXn=0 for all n and 0相似文献   

概率论中独立性的思考

文章从概率空间出发,分别阐述了随机事件的独立性和随机变量的独立性,结合二维随机变量这样一种特殊情形说明如何理解二者之间的关系。     

New Approaches to the Study of Interpretation in Reading

Abstract

The Median Test was employed to test null hypotheses relevant to the perception of the college experience and variables related to academic motivation. Statistically significant differences were found for academic motivation variables, i.e., direction of aspirations, influence of precollege peer group, influence of the home, independence In planning, persistence, and self-control in terms of the type of “philosophy” of education endorsed by a random sample of 280 entering freshmen at a private midwestern university. The dominant perceptions, or “philosophies” endorsed were the “academic”, the “vocational”, or the “collegiate”. In general, on those academic motivation variables where statistically significant differences were obtained, the “collegiate” were lower while the “academics” were higher. The “vocational” tended not to depart from the grand population median value. Implications for student personnel workers in higher education are indicated and suggestions for further study are made.