《国外名校**教材精选：概率随机变量与随机过程（第4版）》是美国著名学者A·帕普里斯教授所著的一本经典教材。自1965年第1版问世以来至今已第4版，它一直被美国多所大学用作相关专业的研究生教材，长久不衰。在本书第4版中，作者按照演绎规则，同时结合大量工程上非常感兴趣的例子系统地、逐步地展开了概率论和随机过程的内容。本书可作为本科高年级和研究生概率论和随机过程课程的教材，主要用于电子和计算机工程、数学和物理专业的学生。这本书包括了多个精美的主题内容，可用于两或三门不同的课程。第4版进行了显著更新，包括增加了一个新的合作作者S·U·佩莱教授。

此函数生成帕累托随机变量（类型 I）。 看“统计分布”，Evans、Hastings 和 Peacock，Wiley，1993 或http://www.maths.adelaide.edu.au/matthew.roughan/probability_distrns/node6.html 或http://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution 帕累托分布是经典的“重尾”或“幂律”分布。 有分布函数F(x) = 1 - (b/x)^alpha，对于 x>=b 和密度f(x) = (alpha/b) * (b/x)^(alpha+1)，对于 x>=b 它的意思是E[X] = b * alpha/(alpha-1)，对于 alpha>1 但请注意，对于 alpha<=1，均值是无限的 其方差为Var(X) = b^2 * alpha/[(alph

传说中的概率、随机变量与随机过程(4版)的讲义,有ppt和pdf两种格式,内容一样.英文版.可以很负责地说,估计你很难找到这个东西哦.随机方面的绝好资料(请配合西安交通大学出版社的概率、随机变量与随机过程(4版)使用)--答案也请在本人资源里找

使用逆变换技术从概率密度函数 (pdf) 生成随机变量。 函数 x=PDF2Rand(xPDF,yPDF,N) 输入xPDF:x 概率密度函数值yPDF:y 概率密度函数值N：随机变量的样本数 输出x：生成的随机变量

针对指标期望为随机变量情形的多指标决策问题, 提出一种决策分析方法. 该方法首先通过计算指标值相对于指标期望的损益值, 将决策矩阵转化为关于指标期望的损益矩阵; 然后运用随机占优准则, 通过判断针对每个指标两两方案之间的随机占优关系, 进而构建两两方案的随机占优关系矩阵, 并使用PROMETHEE II 方法对方案进行排序; 最后以某研究所移动硬盘采购问题为例, 对所提出方法的实用性进行说明.

matlab开发-三角分布随机变量发生器。该函数生成一个三角形分布连续随机变量的向量。

互信息 I(X,Y) 衡量两个随机变量 X 和 Y 之间的依赖程度（根据概率论）。当 X 和 Y 相互独立时，Is 为非负且等于 0。 条件互信息 I(X,Y|Z) 是给定 Z 值的 I(X,Y) 的期望值。 首先对数据进行 copula 变换，然后使用高斯核估计边缘和联合概率分布。 可用于基因调控网络的构建和验证（参见例如http://www.biomedcentral.com/1471-2105/7/S1/S7 ）给定基因表达数据。 这个数量是稳健的，可以追踪数据中的非线性依赖和间接交互。

四川省成都市高中数学第二章随机变量及其分布第8课时正态分布同步测试新人教A版选修2_3

该资源运用matlab实现正态分布到瑞利分布随机变量的转化，有利于研究最基础的统计学和其他学科的概率分布情况，具有较为广泛的应用

针对属性值为区间灰数的多属性决策问题, 提出一种基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策方法. 考虑决策者参照依赖的心理行为特征, 结合随机占优的思想给出两两方案相比较时的收益和损失; 分析经典TODIM方法中优势度和全局价值的不足, 给出新的优势度的表示方法和方案; 相对于其他方案收益和损失的总优势度的表示方法, 提出一种改进的TODIM方法. 最后通过实例说明了所提出方法的有效性和可行性.