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两类独立随机变量和的概率估计
文献摘要：
相互独立随机变量和的概率估计是概率统计中一个重要的研究方向.本文研究了两类独立随机变量和的概率估计:一类是n个相互独立的服从{-1,1}上的均匀分布的随机变量和S n的最大值的概率估计,另一类是两个独立随机变量和的概率估计.首先,用全概率公式、递推的方法及随机变量的对称性给出了log P(max1≤i≤n|Si|≤C)的表达式,其中C为常数且1≤C<2;对一般的C≥1,通过对偶数项和奇数项进行分类讨论,用全概率公式和递推的方法得到了该对数的下界.其次,对两个独立的随机变量,本文证明了如果其分布函数的对数大于等于幂函数,则这两个随机变量的和的分布函数的对数也大于等于某个幂函数.
文献关键词：
简单随机游动;独立随机变量和的分布;概率估计
中图分类号：
作者姓名：
叶柳;马丽
作者机构：
海南师范大学 数学与统计学院/数据科学与智慧教育教育部重点实验室,海南 海口 571158
文献出处：
引用格式：
[1]叶柳;马丽-.两类独立随机变量和的概率估计)[J].海南师范大学学报（自然科学版）,2022(02):175-178,199
A类：
简单随机游动,独立随机变量和的分布
B类：
概率估计,相互独立,概率统计,服从,均匀分布,另一类,全概率公式,递推,log,max1,Si,对偶,偶数,数项,奇数,分类讨论,下界,分布函数,幂函数,某个
AB值：
0.232808
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