导读:本文包含了概率密度函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:函数,概率,密度,变量,正态分布,基线,连续性。
概率密度函数论文文献综述
叶利娟[1]（2019）在《概率密度函数的引入及概率表示》一文中研究指出针对概率论教学过程中学生不易理解的问题,如概率的意义、概率密度函数的意义及概率的积分表示,提出了类比法和微元法以帮助学生理解.通过类比教学法形象地描述了概率及概率密度函数的意义,并通过微元法解释了连续型随机变量事件概率的积分表示.该教学思想和方法在民族班及普通班的教学实践中取得了较好的效果.(本文来源于《湖南工程学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
刘利琴,刘亚柳,吕鑫鑫,李妍[2]（2019）在《船舶随机参-强激励横摇概率密度函数的半解析方法研究》一文中研究指出参数激励横摇是第二代稳性衡准的重要研究内容,本文基于此研究了随机斜浪中船舶在参-强激励下的横摇运动。将随机海浪波面升高处理为窄带随机过程,使其分解为两个互不相关的随机过程,从而简化了随机波面函数的表达形式。基于切片法数值求解复原力臂函数,并用解析表达式进行拟合。建立了船舶参-强激励横摇运动方程,以C11型集装箱船为例,分别应用解析方法(能量包线随机平均法)和数值方法(蒙特卡洛法)求解了顶浪150°时横摇响应的概率密度函数。通过对两种方法得到的计算结果进行对比,验证了解析方法和数值方法的正确性。最后,对横摇响应概率进行敏感性分析,研究了特征波长对横摇响应概率的影响。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
陈蕾蕾[3]（2019）在《关于求解二维连续型随机变量函数Z=X+Y的概率密度函数的解法探析》一文中研究指出本文结合概率论的相关理论知识,主要探讨二维连续型随机变量函数Z=X+Y的概率密度函数的求解方法,加深学生对这一问题的理解,拓宽解决问题的渠道,从而更加熟练地应用多种求解方法通过不同路径达到目的。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年28期）
常娟[4]（2019）在《连续型随机变量的概率密度与分布函数》一文中研究指出在概率论与数理统计中,根据连续型随机变量的定义,讨论连续型随机变量的概率密度与分布函数的互求问题。结合实例分析给出结论:(1)对于一维连续型随机变量,当分布函数的非连续导数点是有限个时,只要将概率密度补充适当的定义,即可满足要求。(2)对于二维连续型随机变量,当分布函数的二阶混合偏导数在有限条光滑曲线上不连续时,只要将概率密度补充适当的定义,即可满足要求。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年23期）
王建平,王瑞[5]（2019）在《二维连续型随机变量线性函数的概率密度的新算法》一文中研究指出针对二维连续型随机变量的线性函数的积分定限和计算问题,提出了一种更加简单的不等式组定限方法和系统的计算步骤.(本文来源于《高等数学研究》期刊2019年04期）
杨军,周菊玲[6]（2019）在《还原数学细节:高斯推导正态分布概率密度函数的过程》一文中研究指出首先介绍预备知识最大似然估计法和两个引理,然后扼要梳理正态分布概率密度函数发现的历史脉络,并重点分析高斯(C.F.Gauss,1777-1855)发现正态分布概率密度函数的思想方法,据此还原高斯推导正态分布概率密度函数解析式的数学细节和过程.(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2019年06期）
田瑞瑞[7]（2019）在《基于紧小波框架的概率密度函数估计》一文中研究指出近年来,概率密度函数估计在非参数估计中越来越受到关注.小波作为一种有效的工具在非参数概率密度函数估计中也已经得到了广泛的应用.经典的非参数密度估计问题是:设(Ω,F,P)为概率测度空间,X是连续型随机变量,它服从的概率密度函数f(x)未知.如何从X的n个独立同分布的随机样本X1,X2,…,Xn定义恰当的估计器fn使其在某种意义下逼近f(x).在统计学中,衡量估计器优劣的常用方法有两种.一种是均方差(简记为MSE)它考察估计器与真实函数的局部误差.另一种是积分均方误差(简记为MISE)它考察估计器与真实密度函数在L2意义下的整体误差.事实上,在实际问题当中,多数数据的分布是难以事先假定的.同时,考虑到要尽可能地提高估计的可靠性,那么采用适应性更广的概率密度函数估计方法是一个很好的选择.当前采用的小波方法往往基于正交小波基,它的优势在于小波不但在时域和频域上具有很好的多分辨率性质及局部性质,而且它还可以刻画一大类函数空间.但是正交小波基下展开的不同系数之间缺乏相关性,这就影响到估计的精度,为了克服这一缺点,本文采用了具有冗余性的紧小波框架.该类框架继承了正交小波基的多尺度结构,同时分解系数之间还具有相关性,从而从本质上克服了正交小波基的缺点.文中首先给出了基于紧小波框架的连续Sobolev空间的刻画,其次基于紧小波框架给出了f(x)的一个估计量fj1(x),进而推导出了它与小波核的内在关系.然后对L2(R)上连续随机变量的概率密度函数进行了估计.最后针对概率密度函数的估计分别讨论了随机误差和确定性误差,以及两者和的一个上界.在此基础上,在对概率密度函数估计的过程中采用的是核密度估计,因此特意给出了连续形式下核函数的表达式及一系列推导中所需要的限制条件.最后求解出了使其误差达到最小的参数的值.(本文来源于《河南大学》期刊2019-06-01）
王晗,施佺,许致火,魏明,邵叶秦[8]（2019）在《基于模板概率密度函数的车牌定位方法》一文中研究指出针对现有理论解决复杂环境下车牌图像准确定位效果不佳的问题,提出了一种基于模板概率密度函数的车牌定位方法。该方法将定位过程分为车牌候选区域检测和最大相似概率定位两个阶段:在候选区域检测阶段,利用特征点的空间分布情况与颜色信息快速地确定车牌候选区域;在准确定位阶段,根据我国标准车牌的结构特点与几何信息,构造出标准车牌相似性概率密度函数。通过计算和比较候补区域中每个位置的车牌相似性概率值来实现准确定位。实验表明,提出的算法定位精度高(96.2%),鲁棒性强(漏检3.8%),并且实现简单。能够快速而准确地完成国内车牌的准确定位,在车牌识别领域中具有很好的实用价值。(本文来源于《控制工程》期刊2019年05期）
王建平,姬利娜[9]（2019）在《二维连续型随机变量函数的概率密度公式的推广》一文中研究指出借助二重积分的变量代换证明了二维连续型随机变量函数的概率密度的统一计算公式,利用此公式可便捷地导出各类卷积公式,特别是随机变量的四则运算的概率密度.(本文来源于《河南教育学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
叶玲洁[10]（2019）在《GPS短基线的概率密度函数分析》一文中研究指出通过统计假设检验分析了单历元短基线是否服从正态分布,随后通过极大似然估计的方法对数据组进行p-范分布参数估计,并根据统计假设检验判断数据组是否服从p-范分布。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年01期）
概率密度函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
参数激励横摇是第二代稳性衡准的重要研究内容,本文基于此研究了随机斜浪中船舶在参-强激励下的横摇运动。将随机海浪波面升高处理为窄带随机过程,使其分解为两个互不相关的随机过程,从而简化了随机波面函数的表达形式。基于切片法数值求解复原力臂函数,并用解析表达式进行拟合。建立了船舶参-强激励横摇运动方程,以C11型集装箱船为例,分别应用解析方法(能量包线随机平均法)和数值方法(蒙特卡洛法)求解了顶浪150°时横摇响应的概率密度函数。通过对两种方法得到的计算结果进行对比,验证了解析方法和数值方法的正确性。最后,对横摇响应概率进行敏感性分析,研究了特征波长对横摇响应概率的影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
概率密度函数论文参考文献
[1].叶利娟.概率密度函数的引入及概率表示[J].湖南工程学院学报(自然科学版).2019
[2].刘利琴,刘亚柳,吕鑫鑫,李妍.船舶随机参-强激励横摇概率密度函数的半解析方法研究[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2019
[3].陈蕾蕾.关于求解二维连续型随机变量函数Z=X+Y的概率密度函数的解法探析[J].科学技术创新.2019
[4].常娟.连续型随机变量的概率密度与分布函数[J].科技资讯.2019
[5].王建平,王瑞.二维连续型随机变量线性函数的概率密度的新算法[J].高等数学研究.2019
[6].杨军,周菊玲.还原数学细节:高斯推导正态分布概率密度函数的过程[J].统计与信息论坛.2019
[7].田瑞瑞.基于紧小波框架的概率密度函数估计[D].河南大学.2019
[8].王晗,施佺,许致火,魏明,邵叶秦.基于模板概率密度函数的车牌定位方法[J].控制工程.2019
[9].王建平,姬利娜.二维连续型随机变量函数的概率密度公式的推广[J].河南教育学院学报(自然科学版).2019
[10].叶玲洁.GPS短基线的概率密度函数分析[J].测绘地理信息.2019
论文知识图
