1) random shuffling
随机交换
2) exchangeable random variables
可交换随机变量
1.
This paper discusses limit theorems of exchangeable random variables ｛X_n:n≥1｝,obtains a necessary and sufficient conditions for random strong law theorem of exchangeable random variable sequences and extends in some sense the results of[1].
讨论了可交换随机变量序列{Xn:n≥1}的极限定理,得到了可交换随机变量序列的随机强大数定律成立的充要条件,并在一定的条件下,推广了文[1]中的结果。
3) incompletely random interesterification
不完全随机酯交换
1.
The cocoa butter equivalent(CBE) was prepared with Chinese vegetable tallow and fully hydrogenated oil by means of incompletely random interesterification and fractional extraction technology.
以乌桕皮油与极度氢化油为原料 ,将不完全随机酯交换与分提技术相结合对皮油进行改性制取类可可脂 (CBE) 。
4) double stochastic interchange minimization algorithm
双随机交换最小化方法
1.
Without changing the mean value,variance and probability density of random number sequence,a double stochastic interchange minimization algorithm is used to whiten the Gaussian noise sequence.
在不改变随机数序列均值、方差以及概率密度特性的情况下,采用双随机交换最小化方法对高斯噪声序列进行白化处理,使得随机数序列的白化程度提高,从而使紊流模拟的精度提高,而且模拟精度受采样间隔的影响降低。
5) nonexchangeable random variables
不可交换随机变量
6) interchangeable random variables
可交换随机变量序列
1.
In this paper, we discuss the convergence rates for the law of interated logarithm for interchangeable random variables {Xn :n≥ 1}, and obtain some similar limit properties of interchangeable random variables and independent random variables.
本文讨论了可交换随机变量序列{Xn:n≥1)重对数律的收敛速度,得到了可交换随机变量序列与独立序列类似的极限性质,同时给出了可交换序列重对数律收敛速度的一种描述。
补充资料：水文随机变量
受随机因素影响,遵循统计规律变化的水文变量。水文随机变量在未来任一时刻出现的数值无法准确预测，但能以分布函数(或等价的概率密度函数)来反映其统计规律性，也就是表示其各种数值出现的可能性。分布函数的形式，可根据资料按水文统计学的有关原理和方法予以确定。分布函数与概率密度函数则有如下关系：
式中x为随机变量；F（xp；）为分布函数; f(t;θ)为概率密度函数;为x大于或等于xp这一事件出现的概率;xp称为x的p分位数,或超过概率为p的设计值。上式常以图形的方式表示,称为频率曲线(见图)。
确定水文随机变量的分布函数及其所含的参数，是研究水文随机变量的主要目的。水文学中常用的分布函数有以下几种：皮尔逊Ⅲ型分布、对数皮尔逊Ⅲ型分布、对数正态分布、 概化极值分布、 韦克贝分布、克里茨基－门克尔分布等。在中国主要使用皮尔逊Ⅲ型分布。其概率密度函数如下：
x≥α γ0
式中α、β、γ 为待估参数;Γ(γ )为伽玛函数。三个参数α、β、γ 与随机变数 x的三个主要数字特征值（数学期望Ex、方差σ婌、偏态系数Cs）有一定的关系，可相互推求。这种情况对其他分布也是如此。不过不同的分布,参数与特征值之间的关系不同而已。在参数估计时，有的方法，如极大似然法，是先估计参数α、β、γ ，然后由有关公式可求得相应的Ex、Cv（离势系数）与Cs；有的方法，如矩法或适线法，是先估计出Ex、Cv及Cs，需要时，可由有关公式求出相应的参数值。
确定水文随机变量分布函数的形式，除用上述假设检验的方法外（见水文统计学），还使用导出分布的方法，即考虑水文变量的物理性质并做若干假定，再经推导而得。其中又可分为依据事件的模型和联合概率的模型。由于问题复杂，为便于推导而作的假定常与实际情形相差较远，故此种途径尚处于研究阶段，有时可在缺乏资料的小流域上应用。
参考书目
V.Yevjevich， Probability and Statistics in Hydrology，Water Resources Publications，FortCollins,Colorado,1972.
式中x为随机变量；F（xp；）为分布函数; f(t;θ)为概率密度函数;为x大于或等于xp这一事件出现的概率;xp称为x的p分位数,或超过概率为p的设计值。上式常以图形的方式表示,称为频率曲线(见图)。
确定水文随机变量的分布函数及其所含的参数，是研究水文随机变量的主要目的。水文学中常用的分布函数有以下几种：皮尔逊Ⅲ型分布、对数皮尔逊Ⅲ型分布、对数正态分布、 概化极值分布、 韦克贝分布、克里茨基－门克尔分布等。在中国主要使用皮尔逊Ⅲ型分布。其概率密度函数如下：
x≥α γ0
式中α、β、γ 为待估参数;Γ(γ )为伽玛函数。三个参数α、β、γ 与随机变数 x的三个主要数字特征值（数学期望Ex、方差σ婌、偏态系数Cs）有一定的关系，可相互推求。这种情况对其他分布也是如此。不过不同的分布,参数与特征值之间的关系不同而已。在参数估计时，有的方法，如极大似然法，是先估计参数α、β、γ ，然后由有关公式可求得相应的Ex、Cv（离势系数）与Cs；有的方法，如矩法或适线法，是先估计出Ex、Cv及Cs，需要时，可由有关公式求出相应的参数值。
确定水文随机变量分布函数的形式，除用上述假设检验的方法外（见水文统计学），还使用导出分布的方法，即考虑水文变量的物理性质并做若干假定，再经推导而得。其中又可分为依据事件的模型和联合概率的模型。由于问题复杂，为便于推导而作的假定常与实际情形相差较远，故此种途径尚处于研究阶段，有时可在缺乏资料的小流域上应用。
参考书目
V.Yevjevich， Probability and Statistics in Hydrology，Water Resources Publications，FortCollins,Colorado,1972.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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