多元正态及球对称分布族的Mills比

<正> §1.引言 一元标准正态分布N(0,1)的Mills比定义为其中φ(x)为X～N(0,1)的密度函数.这是刻划正态分布的一种有用的函数,已有许多统计工作者作过研究([1]、[3]、[5]、[8]、[9]),而对于多元正态分布N_p(o,∑)的     

多维正态分布函数的表示

在许多金融问题的研究中,如金融衍生产品定价、金融风险度量与管理等领域,经常用到多维正态分布函数.在概率论与数理统计文献中只给出了一维标准正态分布表,而多维正态分布函数的计算问题没有给出具体的算法.本文给出了多维正态分布函数与一维标准正态分布函数的关系式,从而解决了多维正态分布函数的计算问题.     

常见连续型统计分布的一点注记

正态分布是概率论与数理统计中最重要的一个分布,本文讨论了常见的连续型统计分布与标准正态分布间的关系,结果表明:几乎所有的常见连续型统计分布都是标准正态分布的函数.     

正态随机变量的非线性函数具有正态性的两个例子

设 X是一个服从标准正态分布的随机变量 ,即 X～N(0 ,1) ,本文给出两类非线性函数 f(x) ,使得 f (X )仍然服从标准正态分布 .     

椭球等高分布的压缩估计与岭回归估计

过去,多元统计分析理论绝大多数是基于样本来自正态母体的假设下进行的,这不仅仅是由于许多模型的确满足正态性假设和样本较大时母体的分布渐近于正态分布,更重要的是多元标准正态分布具有两个优良性:一个是它的密度函数是负指数形式;另一个是它具有旋转不变性.人们对第一个性质进行推广,产生了我们熟知的指数分布族;对第二个性质进行推广,产生了椭球等高分布族.近年来,椭球等高分布族理论及其统计应用受到了重视,获得许多与正态母体类似的结果.     

判定二维随机变量服从正态分布的一个充分条件

探讨了二维随机变量服从正态分布的一个充分条件.在两个不相关的随机变量的任意正整数线性组合都是正态随机变量的条件下,利用矩生成函数证明了它们分别服从正态分布,且联合分布也是二维正态分布.     

t分布的概率密度近似于N(0,1)分布的一种证法

<正> 在概率论与数理统计中,t 分布是一种重要的分布。在一些概率论及数理统计的教材中谈到t 分布的性质时部指出“当”充分大时,t 分布的图形类似于标准正态分布的概率密度函数的图形”.“当n 较大时,t 分布的分布函数的Z 处的值近似等于N(0.1)分布函数的值。”事实上.设t(n)分布的概率密度函数为     

关于 U-统计量渐近正态收敛速度的上、下界

§1.引言及主要结果设{X_n}是 i.i.d.的 r.v.序列,h(z,y)为对称的 Borel 可测实值函数,以 h(x,y)为核的 U-统计量定义为U_n=(?)~(-1)(?)h(X_i,X_j).(1)关于 U_n (适当正则化后)的分布函数向标准正态分布函数一致收敛速度的上方估计,1978年 Callaert 和 Janssen 在 Eh(X_1,X_2)=0,E|h(X_1,X_2)|~3<∞的条件下,给出了其 Berry-Essen 不等式.随后,1981年赵林诚,1983年林正炎又进一步减弱了关于矩的条件,得到相应的一些结果.作者最近重新研究了上述 U-统计量向正态逼近的一     

谱密度矩阵的对称谱窗估计

在平稳时间序列的谱分析中,估计谱密度的方法很多,谱窗估计法是常用的一种方法。采用这种方法的键是选择好的窗函数,同时要控制窗口的大小——窗函数平滑周期的范围。评选窗函数要有一个好坏的标准,例如谢衷洁与程乾生以分瓣率的高低作为评选时窗函数的标准来寻找最佳的时窗函数;作者在和中,适当控制某种对称窗口的大小,可使谱密度估计量具有渐近无偏和均方相合等优良性质,而对时间序列本身不作正态分布的假定。     

k-正态分布及其应用

近本文研究了截断随机变量和k-正态分布.利用对数凹函数理论,获得了涉及截断随机变量和截断随机变量的函数的方差的不等式链,推广了涉及正态分布和分层教学模型的一些经典结论.同时在附录部分给出了仿真结果.     

求解标准正态分布的特征函数的方法探讨和扩展

以标准正态分布函数为例,求解其特征函数,可以有多种方法.对比已有求解方法,并对其进行补充和扩展,得到两种新的解法.     

计算机产生随机数的方法

2003年中华人民共和国教育部颁布的《普通高中数学课程标准(实验稿)》在必修3中增加了“了解随机数的意义,能运用模拟方法估计概率”的内容,那么什么是随机数?计算机中的随机数是如何产生的?1随机数与伪随机数设随机变量η的分布函数为F(x),则称随机变量η的随机抽样序列{ηi}为分布函数F(x)的随机数.事实上,随机数{ηi}就是随机变量η的观测值,或者说是来自随机变量η的样本.随机数一定是相对某一个确定分布而言的.若随机变量η服从正态分布N(μ,σ2),则称来自η的随机抽样序列{ηi}为正态分布随机数;若随机变量η服从[0,1]区间上均匀分…     

多种方法巧证概率积分intgral from n=-∞ to +∞(1/(2π)~(1/2)·e~(-(x~2/2))dx=1)

利用变量代换、微分中值定理、积分几何意义、积分性质及夹逼定理、Γ -函数和β-函数关系等方法 ,对服从标准正态分布的随机变量 X ,其密度函数的概率积分公式 ,给出了多种证明方法 .     

基于正态分布求解两类反常积分

对两类反常积分,进行巧妙处理,构造成正态分布函数形式,利用正态分布函数的正则性进行求解.     

双变量参数联合函数的条件均值和条件方差(英文)

联合函数是指连接单变量边际分布的多变量函数.联合函数由Sklar(1959)在概率测度空间的内容时引入的.本文主要对边际分布是标准正态分布函数U(0,1)的Farlie-Gum-bel-Morgenstern和Gumbel-Hougaard这两个双变量参数联合函数进行研究,我们得到了他们密度函数的基本性质并导出了他们的条件均值和条件方差.另外,本文还给出了不同参数的条件均值和条件方差的相应图示,并进行了对比和解释.     

基于涨跌幅限制的双边截断正态分布期权定价模型

标准Black Scholes期权定价公式假设股票价格服从对数正态分布,没有考虑股票价格涨跌幅的限制带来的影响.放松该假设条件,假设股票价格服从双边截断对数正态分布,考虑中国股票市场的涨跌幅限制,得到一个新的B-S期权定价公式来表达股价行为.双边截断正态分布假设下收益率的波动率要要比正态分布下的波动率小,所以新B-S公式计算出的期权价格就会比标准B-S公式计算出的价格低.     

基于神经网络的SND近似计算

利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。     

二维和三维正态分布的一种近似计算

<正> 在数理统计中,正态分布有特殊重要的地位.因此已制作了不少一维正态分布表,以供实际使用.多维正态分布也是经常要遇到的问题,比如在讨论多指标问题的综合评定时,就以多维正态分布的计算为一种手法.二维正态分布在经过标准化之后,可表为     

高考试题中的正态分布

<正>自2006年湖北卷理19第一次出现了"正态分布"问题后,2007年的高考试题,考查正态分布的试卷已增加到4份.近两年出现的正态分布高考题型,三种题型都有,作为高中数学的新增内容之一,应引起高度关注!     

Demoivre——Laplace积分极限定理的应用

<正> 根据这个定理,我们可以利用标准正态分布的概率密度函数来作为二项分布B(n,p)的概率密度函数的近似值。而服从二项分布的随机变量在生产管理中是经常遇到的。本文就如何应用D—L定理解决这类实际问题叙述如下: