众文网1.谁有概率统计应用方面的论文
论文>工业技术>一般工业技术>工程基础科学>工程数学>概率论、数理统计的应用论文下属分类：运筹学的应用|工程控制论|可靠性理论|·《可重构装配线建模、平衡及调度研究》·《粒子群算法的改进与应用研究》·《压力容器用钢疲劳可靠性研究》·《稳健设计及其在工业中的应用》·《基于概率的结构动力拓扑优化设计研究》·《基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究》·《复杂系统可靠性工程相关理论及技术研究》·《故障部件不可修复如新的线形相邻n中连续k系统的可靠性分析》·《基于目标和空间正交分解的布局启发式算法的研究》·《考虑失效相关时不可修复工程系统的可靠性分析》·《多维数值积分的数论方法及其在结构可靠度分析中的应用》·《三维位势场快速多极边界元法》·《大规模动态过程优化的拟序贯算法研究》·《不确定性结构的分析方法研究》·《非线性结构随机分析数值模拟的方法研究》。
2.概率与数理统计方向论文选题
概率论与数理统计硕士毕业论文
新课改背景下的师专“概率论与数理统计”教学研究 基于概率论及数理统计对间歇式能源功率平滑输出的研究 信息技术与本科概率统计课程整合的实验研究 本科概率论试验课程设计初探
基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究 随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理 AQSI序列的强极限定理
几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性 现代经济计量学建立简史 任意随机变量序列的相关定理
新建电气化铁路电能质量影响预测研究 鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性 ND序列若干收敛性质的研究
证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究 相依随机变量序列部分和收敛速度
行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性 数值计算的统计确认研究与初步应用 基于证据理论的足球比赛结果预测方法 城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘 节理化岩体边坡稳定性研究 随机变分不等式及其应用
基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估
基于路径的加权地域通信网可靠性研究 LNQD样本近邻估计的大样本性质 20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究
我国股票市场与宏观经济之间的协整分析 一类Copula函数及其相关问题研究 乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析 协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用 2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议 贝儿康有限公司激励设计研究 云模型在系统可靠性中的应用研究
离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计 输电线微风振动与疲劳寿命
电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究 变分不等式及变分包含解的存在性与算法 隧道测量误差控制方案的研究 塔式起重机臂架可靠性分析软件开发
分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用 房地产行业企业所得税纳税评估实证研究 具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现 PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用 基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析 一些带有偏序结构的完全码
3.概率的应用（要求有参考文献）
概率论与数理统计（第二版），周圣武、李金玉、周长新编，煤炭工业出版社
参考文献：
[1]盛 骤，谢式千，潘承毅.概概率论与数理统计.第3版.北京：高等教育出板社，2006.
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4.生活中的概率问题,2000字论文
概率论在生活中所涉及的领域相当广泛，本文通过对生活中几个概率问题：事件概率与试验的先后次序的关系、疾病诊断中概率，赌博中的概率的分析，合理解释了其中的原因，也为我们日常生活提供启示.作者： 王洪春 作者单位： 重庆师范大学数学与计算机科学学院，重庆，400047 刊名： 世界华商经济年鉴·高校教育研究 英文刊名： WORLD CHINESE ENTREPRENEUR ECONOMIC YEARBOOK·GAOXIAO JIAOYU YANJIU 年，卷（期）： 2009 ""(6) 分类号： TL364+.5 关键词： 概率 赌博 公平度 机标分类号： O21 F23 机标关键词： 日常生活事件概率疾病诊断合理解释概率问题概率论试验启示关系分析赌博次序 基金项目： 重庆市教委科学技术研究项目 DOI： 参考文献（8条） 生活中的概率 祝国强.杭国明.腾海英 数理诊断中的Bayes条件概率模型 [期刊论文] -数理医药学杂志2005(03) 郭静.徐勇勇.何大卫 临床实验中的条件概率期中分析方法 [期刊论文] -中国卫生统计2001(05) 复旦大学 概率论 1986 张琦 赌本大小与输赢的关系 2000(03) 温忠麟 博彩的公平度 1999(03) 王妍 概率统计在实际问题中的应用举例 [期刊论文] -中国传媒大学学报（自然科学版）2007(01) 孙景艳 多元统计在水资源利用方面的应用 [期刊论文] -重庆师范大学学报（自然科学版）2007(02)。
5.哪位有概率论与数理统计的论文
是2篇？各一份还是什么？ 概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科（如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等）的基础，因此学好这一学科是十分重要的。
� “概率论与数理统计”的学习应注重的是概念的理解，而这正是广大学生所疏忽的，在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。对于涉及随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件。
如函数y=f(x)，当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难，如果套用确定性的思维方法就会出错。
由于基本概念没有搞懂，即使是十分简单的题目也难以得分。从而造成低分多的现象。
另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算。因而如果概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案，这正是高分较多的原因。
� 根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来，而应按照概率统计自身的特点提出学习方法，才能取得“事半功倍”的效果。下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议。
� 一、学习“概率论”要注意以下几个要点 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。
正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件，可以计算其概率，但这毕竟是局部的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画？随机变量X（即从样本空间到实轴的单值实函数）的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。 此外若对一切实数集合B，知道P(X∈B)。
那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。所以我们只须求出随机变量X的分布P(X∈B)。
就对随机试验进行了全面的刻画。它的研究成了概率论的研究中心课题。
故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑。类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会。
� 2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。而它的取值是不确定的，随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P(X∈B)，即随机变量X的分布。
只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解。又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果P(A)。
P(B)>0，则A,B独立则一定相容。类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂。
� 3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定义都易求得。计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫-∞∞ f(x,y)dy，事件B的概率P((X,Y)∈B）=∫∫Bf(x,y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x,y)通常是分段函数，真正的积分限并不再是（-∞，∞）或B，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握。
� 4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。
这样往往能“事半功倍”。二、学习“数理统计”要注意以下几个要点� 1. 由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。
了解数理统计能解决那些实际问题。对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。
例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到① 如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣？这样，针对①按不同的统计思想可推出矩估计和极大似然估计，而针对②又可分为无偏估计、有效估计、相合估计，因为不同的估计名。
6.急跪求跟概率论有关的文献综述
概率论是对随机现象统计规律演绎的研究，由于随机现象的普遍性，使得其具有极其广泛的应用，特别是在科学技术、工农业生产等方面。
随着概率问题研究和应用的日益深入，随机变量独立性研究的重要性亦与日俱增。独立性是概率统计中最基本的概念之一，无论在理论研究还是在实际应用中都具有特别重要的意义.概率论和数理统计已有的成果很多都是在某种独立性的前提下得到的.随机变量独立性的研究因而应在该课程的教学与教研中倍受重视.通过对它的研究可使许多理论问题的讨论和实际问题的概率模型的计算得到简化。
对于随机变量独立性判定的研究，一般思路是从其定义出发，通过定义、概率分布（函数）、密度函数等经典方法来进行，但在实际问题的解决过程中常会碰到困难，有些从定义出发根本无从下手，有些难于求出边缘分布或边缘密度函数。一般的教材和教辅书对这个课题只是泛泛地叙述了一下。
如魏宗舒的《概率论与数理统计教程》只是简单地描述了它的定义，而没有进行进一步的探讨。孙荣恒的《应用概率论》也只从整体上论述了一下，而未进行具体深入的探讨。
近年来，关于这方面的著作、文献逐渐多了起来。在一些文献中，如毛纲源的《概率论与数理统计解题方法技巧归纳》对这方面的研究有了较为全面的论述。
董俊超通过分布矩阵的秩，骈俊生等通过可分离变量概率密度的判别，使随机变量独立性的判定研究有了进一步的发展。但如何针对不同的类型，找到一个快速化、合理化、普适化的判定方法呢？如何系统的理解和掌握随机变量独立性的判定方法呢？本文着重就此进行归纳总结，针对其中存在的若干问题进行讨论，寻找相关的解决办法。
通过查阅中国期刊网近年来有关该课题研究的论文和阅读一般的高校教辅书，并对之进一步的分析、探讨，从而构建了本文的体系。 阜阳师范学院的骈俊生和张德然在1995年6月第2期的《工科数学》中发表的一篇论文《关于二维连续型随机变量独立性的判断》就二维连续型随机变量，给出了两种判断其分量独立性的理论和具体方法，并对其进行了比较。
从而较为容易判定二维连续型随机变量的独立性。要是能把它推广到 维随机变量独立性的判定，那就更具有普遍性了。
这个问题在1998年10月李裕奇、赵刊发表在《西南交通大学学报》上的一篇论文《 维随机变量独立性的一个充要条件》上得到了解决。他们就此给出了 维随机变量独立性的一个充要条件，避开了求边缘概率密度函数的繁琐过程，使判定随机变量的独立性的工作变得较为简单。
而本文就变量取值方面进行了探讨，并对上述方法进行了分析、总结，使上述定理方法更简便明了，更容易使读者理解和接受。 详见： 。
7.求有关随机变量及其分布的论文 需要2000字左右
论随机变量函数的分布 数学论文 论随机变量函数的分布 摘要 概率论是从随机变量的分布出发研究随机现象的统计规律的，因此关于随机变量的分布是概率论中的核心内容，而随机变量函数的分布又是这一核心内容的拓展与深化.对于随机变量函数的分布，本文论述了它的重要作用，提炼了它的知识结构，系统地论述了随机变量的各种变换.在此基础上，讨论了各分布之间的变换关系及性质，并给出了若干应用.这对于概率论知识结构的掌握和应用具有一定的参考价值. 关键词：随机变量函数；分布函数；分布密度；卷积公式. By Random Variable Function Distribution ABSTRACT Probability theory starting from the distribution of random variables in the statistical study of random phenomena, and therefore on ution of random variables probability theory is the core content and function of the distribution of random variables is the core content to expand and deepen. Regarding the random variable function distribution, this article elaborated its vital role, has refined its knowledge structure, systematically elaborated random variable each kind of transformation. in this foundation, discussed between each distribution transformation relations and the nature, and produced certain application. this to have the certain reference value regarding theory of probability knowledge structure grasping with the application. Key word: Random variable function;distribution function;density of distribution;Convolution formula 目录 中文题目…………………………………………………………………………（1） 中文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 英文题目…………………………………………………………………………（1） 英文摘要和关键词………………………………………………………………（1） 前言………………………………………………………………………………（2） 正文………………………………………………………………………………（4） §1有关随机变量函数的分布的知识结构图……………………………（4） §2随机变量的常用变换…………………………………………………（4） §3应用举例………………………………………………………………（21） §4小结……………………………………………………………………（28） 参考文献…………………………………………………………………………（29） 致谢………………………………………………………………………………（30） 【包括：毕业论文、任务书】 【说明：论文中有些数学符号是编辑器编辑而成，网页上无法显示或者显示格式错误，给您带来不便请谅解。】
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