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1.
李燕丽 《太原教育学院学报》2000,(2):36-37
通过研究随机变量收敛性的定义，探讨随机变量序列以效率1收敛与依概率敛的等价条件，给出了随机变量收敛的一个定理：随机变量序列｛ξn｝单调下降取正值，则若ξn→^pξ→^a&;#183;eξ。 相似文献
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李康海 《数学大世界(高中辅导)》2005,(3):21-21,37
求某随机变量的数学期望,通常是先求出分布列,再用定义求解.但对某些问题,运用数学期望的如下性质:设ξi(i =1,2,…,n)为n个随机变量,则E(ξ1 ξ2 … ξn) = Eξ1 Eξ2 … Eξn进行求解,能够避免繁琐的计算,达到化繁为简、化难为易的目的.图1【例 1】 某先生居住在城镇的 A 处,准备开车到单位 B 处上班,若该地各路段发生堵车事件都是独立的,且在同一路段发生堵车事件最多只有一次,发生堵车事件的概率如图1.(例如:A→C→D算作两个路程,路段AC发生堵车事件的概率为110,路段CD发生堵车事件的概率为115)若记路线A→C→F→B中遇… 相似文献
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丁芳清 《合肥联合大学学报》2007,17(1):9-10,17
设{ξ，ξ1，…，ξn，n≥1}是一随机序列，且{ξn，n≥1}〈ξ．利用鞅差序列几乎处处收敛定理，给出受控随机序列的若干强大数定律． 相似文献
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在教学过程中 ,常遇见一类概率问题 ,通过恰当转化与处理后 ,可利用二项分布来求解 .问题Ⅰ 具备哪些条件能用二项分布求解 ?问题Ⅱ 对具备条件的怎样寻求二项分布中的两个参数“n”与“p” ?问题Ⅲ 当用二项分布求解 ,所引入的假想事件与事实相差甚远时 ,如何作出合理的解释 ?根据新教材第三册第 7页给出二项分布的定义知 ,满足下面两个条件的随机变量ξ( ξ表示的是在n次独立重复试验中 ,事件A发生的次数 ,ξ =0 ,1、2 ,… ,n)服从二项分布 ,记为 ξ～B(n ,p) .条件 1在一次试验中 ,试验结果只有A与A这两个 ,而且事件A发生的概率为P… 相似文献
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正关于概率的题型一直是高考和数学竞赛的重点内容.本文尝试构造离散型随机变量ξ的概率分布列体现概率在非概率题,如求最值、求值域、证明不等式等方面的应用.离散型随机变量ξ的方差D(ξ)=∑i=1n(ξi-E(ξ))2?pi=Eξ~2-(Eξ)~2≥0,当且仅当ξ服从退化分布时等号成立,即ξ_1=ξ_2=?=ξ_n时,Eξ~2=(Eξ)~2成立.1求最值例1(2013年高考湖南卷(理)第10题)已知a,b,c∈R, 相似文献
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求随机变量ξ的数学期望,是考查概率知识的一个基本问题,看上去简单,但做起来有时深感麻烦,需要先列出随机变量ξ的概率分布列,再利用公式(?)进行计算,由于计算量大,经常会出现运算错误,甚至半途而废.我们知道随机变量ξ具有线性性质E(aξ+b)=aEξ+b,特别地,若ξ=(?),则Eξ=(?)Eξ_i,本文试图利用随机变量的线性性质,把复杂随机变量的Eξ分解为若干个简单随机变量的Eξ_i之和来求,把不服从规则分布的随机变量的Eξ转化成服从规则分布的随 相似文献
8.
杨月仙 《数理化学习(高中版)》2004,(16)
在概率与统计中,我们有时需求离散型随机变量在它的一切取值中,取什么值的概率最大. 若随机变量服从二项分布,解这类题目有一个较简便的途径,我们先从理论谈起. 一般地,如果ξ～B(n,p),其中0相似文献
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随机变量序列依概率收敛是概率论中一种较重要的收敛形式,本文分析了依概率收敛认识的几个误区,并结合反例给予了说明。 相似文献
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离散型随机变量ξ、分布列、期望Eξ及方差Dξ本属概率统计知识,然而根据Dξ=Eξ~2-(Eξ)~2≥0却可广泛应用于求解不等式问题之中.不等式中经常与"1"密切联系,而离散型随机变量的概率之和也为1,这为我们解相关问题创造了构建分布列的条件,从而能得出绝妙的求解方法.其解题模式为构造随机变量ξ分布列 相似文献
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概率是新课程中的热点内容,在概率教学中,适当说明构造概率模型在解题中的运用,体现概率与其它数学内容之间的紧密联系,对增强学生的学习兴趣,加深学生对概率知识的理解,都是很有裨益的.最值问题是中学数学常见问题,文[1]利用向量简捷巧妙的解决了一类最值问题,本文将另辟蹊径,利用一个概率定理求此类最值,以此展示解决此类问题的概率视角,希望对读者有所启发.定理设离散型随机变量ξ的分布列为P(ξ=xk)=Pk,k=1,2,…,n,则Eξ2≥(Eξ)2,当且仅当x1=x2=…=xk=Eξ时等式成立.证明Eξ2-(Eξ)2=∑k=n1x2k·Pk-(Eξ)2=∑k=n1(xk-Eξ)2·Pk≥0… 相似文献
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定理设ξ_1(ω),ξ_2(ω),…,ξ_n(ω)是定义在概率空间(Ω,F,P)上的n个相互独立的随机变量,若f(X_1…,X_k)及g(X_(k 1)…,X_n)分别是k元及(n-K)元的波雷尔可测函数,则有1°f(ξ_1,ξ_2…,ξ_k)及g(ξ_(k 1)…,ξ_n)是概率空间(Ω,F,P)上的随机变量;2°随机变量f(ξ_1,ξ_2,…,ξ_k)与g(ξ_(k 1),…,ξ_n)相互独立。在证明定理之前,先引述有关的定义及两个结论。定义设y=x(x_1,x_2,…,x_n)是R~n到R~1上的一个映照,若对一切R~1中的波 相似文献
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《中学生数理化(高中版)》2017,(1)
<正>离散型随机变量的分布列完整地刻画了随机变量。我们不但要能通过分布列清楚看到随机变量在随机试验中取值的分布情况,还要能灵活运用分布列的两个性质。现对"性质"的两种运用例析如下,供同学们借鉴。一、直接运用性质解题例1已知随机变量ξ只能取三个值ξ1、ξ2、ξ3,其概率依次成等差数列,试求数列公差d的取值范围。解:不妨设ξ的三个取值的概率分别为 相似文献
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高三数学第三册概率与统计中，随机变量这节是本章的重点，它是学习期望和方差的基础，不可忽视．计算随机变量分布列的步骤：首先要找出随机变量ξ的各个取值，其次找出与各个取值对应的概率，最后列出分布列．其中找出ξ对应的概率是难点． 相似文献
17.
夏卫锋 《南阳师范学院学报》2005,4(3):13-14
主要讨论了几乎处处收敛与依概率收敛，完全收敛与几乎处处收敛的关系．给出了由依概率收敛推出几乎处处收敛的条件和由几乎处处收敛推出完全收敛的条件，从而比较完全地说明了随机变量序列的各种收敛性之间的关系． 相似文献
18.
本通过对随机变量序列4种收敛定义的蕴涵关系的研究，指出了依概率收敛的中心地位，并给出它的一些性质． 相似文献
19.
张建忠 《山西教育(综合版)》2005,(5)
一、要点分析1.随机变量若随机试验的结果可用一个变量表示,则这样的变量叫作随机变量,常用希腊字母ξ、η等表示.(1)随机变量的实质是随机试验结果的函数,它的自变量是随机试验的结果(是一个随机事件,不是量,更不是数);(2)随机变量的取值在试验前不可知,只有试验后才能知道;(3)随机变量的取值有时是人为规定的,如对于随机试验“掷一枚硬币”,我们用随机变量ξ=1表示随机事件“出现正面”,ξ=0表示“出现反面”.2.离散型随机变量的分布列离散型随机变量ξ可能取得值为x1x2x3…,而取xi(i=1、2…)的概率为Pi.下图表格叫ξ的概率分布列,简称分… 相似文献