第六大数定律与中心极限定理课件.ppt
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1、第1页,此课件共35页哦背景背景1.1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计?为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计?2.2.为何能以样本均值作为总体期望的估计?为何能以样本均值作为总体期望的估计?3.3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位?为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位?4.4.大样本统计推断的理论基础是什么?大样本统计推断的理论基础是什么?第2页,此课件共35页哦1.1.切比雪夫不等式切比雪夫不等式 设随机变量设随机变量X的数学期望的数学期望E(X)=,方差方差D(X)=2,则对则对任意的正数任意的正数,不等式,不等式2()|D XPX 2()|1D XP
2、X 或或成立成立.第3页,此课件共35页哦利用利用切比雪夫不等式可以估计一些随机事件的概率切比雪夫不等式可以估计一些随机事件的概率。例例1 1 设电站供电网有设电站供电网有1000010000盏灯,夜晚每一盏灯开灯的盏灯,夜晚每一盏灯开灯的概率是概率是0.70.7,假定开、关时间彼此独立,估计夜晚同,假定开、关时间彼此独立,估计夜晚同时开着的灯数在时开着的灯数在68006800与与72007200之间的概率之间的概率解解 设设X X表示在夜晚同时开着的灯的数目,它服从参数为表示在夜晚同时开着的灯的数目,它服从参数为n=10000,p=0.7n=10000,p=0.7的二项分布,则有的二项分布,
3、则有而用而用切比雪夫不等式估计切比雪夫不等式估计E(X)=np=7000,D(x)=np(1-p)=2100E(X)=np=7000,D(x)=np(1-p)=2100P(6800X7200)=P(|X-7000|0.95P(6800X7200)=P(|X-7000|0.95使用切比雪夫不等式只能得到事件的大致概率,能否使用切比雪夫不等式只能得到事件的大致概率,能否得到其得到其较精确的概率较精确的概率呢?这就要用到中心极限定理呢?这就要用到中心极限定理719910000100006801(68007200)0.7 0.3kkkkPXC第4页,此课件共35页哦2.大数定律大数定律 定义定义1 1
4、 设设Y1,Y2,Yn,,是一随机变量序列是一随机变量序列,a为一常数为一常数.若对任意给定正数若对任意给定正数 0,0,有有则称随机变量序列则称随机变量序列Y1,Y2,Yn,依概率收敛于依概率收敛于alim|1nnP Ya 定义定义2 2 设设X1,X2,Xn,是一随机变量序列是一随机变量序列 .若存在常数列若存在常数列 an 使对任意给定的正数使对任意给定的正数,恒有,恒有 ,则称随机变量序列则称随机变量序列Yn服从大数定律服从大数定律11nnkkYXn lim|1nnnP Ya 第5页,此课件共35页哦注意:01.nnnXanXaXa依概率收敛于,意味着对任意给定的,当 充分大时,事件的
5、概率很大,接近于;并不排除事件的发生,而只是说它发生的可能性很小第6页,此课件共35页哦切比雪夫切比雪夫大数定理大数定理 若若X1,X2,Xn,为独立同分布随机变量为独立同分布随机变量序列序列,E(Xk)=D(Xk)=2(k=1,2,=1,2,),则对任意,则对任意的正数的正数 0,0,有有11lim|1nknkPXn 或或11lim|0nknkPXn 第7页,此课件共35页哦注意111|1.niiXnn、定理中是指一个随机事件,当时,这个事件的概率趋于112 ,n1nniiXXXn、通俗地说,对于独立同分布且具有均值的随机变量,当 很大时,它们的算术平均很可能接近于。第8页,此课件共35页哦
6、证明证明:(利用切比雪夫不等式)(利用切比雪夫不等式)根据已知条件根据已知条件由切比雪夫不等式,有由切比雪夫不等式,有又又1111()()nnkkkkEXEXnn 11()nkkE Xn 21111()()nnkkkkDXDXnn 2211()nkkD Xnn 22111|)1nkkPXnn 所以所以11lim|1nknkPXn 第9页,此课件共35页哦伯努利大数定理伯努利大数定理设设nA为是为是n次独立重复试验中事件次独立重复试验中事件A发生的次数发生的次数,p是事件是事件A 在 每 次 试 验 中 发 生 的 概 率在 每 次 试 验 中 发 生 的 概 率,则 对 任 意 的则 对 任
7、意 的正数正数 0,0,有有lim|1AnnPpn 或或lim|0AnnPpn 第10页,此课件共35页哦证:设证:设由切比雪夫大数定理由切比雪夫大数定理,有有所以所以 即即0,1,.kAkXAk 在在第第次次试试验验中中发发生生,在在第第 次次试试验验中中未未发发生生那么那么 相互独立,且服从参数为相互独立,且服从参数为p的的0 01 1分分布,布,E(Xk)=p,D(Xk)=p(1-(1-p).).12,nXXX12AnnXXX11lim|1nknkPXpn lim|1AnnPpn 第11页,此课件共35页哦辛钦大数定理辛钦大数定理 若若X1,X2,Xn,为独立同分布随机变为独立同分布随机
8、变量序列量序列,E(Xk)=(k=1,2,=1,2,),则对任意的正数,则对任意的正数 0,0,有有11lim|1nknkPXn 或或11lim|0nknkPXn 第12页,此课件共35页哦设设 Xn 为独立随机变量序列,记其和为为独立随机变量序列,记其和为问这个和的问这个和的极限分布极限分布是什么?是什么?1niinYX第13页,此课件共35页哦1.1.独立同分布中心极限定理独立同分布中心极限定理 若若X1,X2,Xn,为独立同分布随机变量序为独立同分布随机变量序列列,E(Xk)=D(Xk)=2(k=1,2,=1,2,),则随机变量标准,则随机变量标准化量化量的分布函数的分布函数Fn(x)对
9、于任意对于任意x满足满足1nkknXnYn 221lim()()2txnnFxedtx 第14页,此课件共35页哦1(0,1)nkkXnNn 近近似似21(,)nkkXN nn 近近似似1 1(0,1)/nkkXnNn 近近似似211(,)nkkXXNnn 近近似似2121lim()lim2ntkxknnnXnFxPxedtn 第15页,此课件共35页哦例例2 每袋味精的净重为随机变量,平均重量为每袋味精的净重为随机变量,平均重量为 100克,标准克,标准差为差为10克克.一箱内装一箱内装200袋味精,求一箱味精的净重大袋味精,求一箱味精的净重大于于20500克的概率克的概率?解:解:设箱中第
10、设箱中第 i 袋味精的净重为袋味精的净重为 Xi,则则Xi 独立同分布,且独立同分布,且 E(Xi)=100,Var(Xi)=100,由中心极限定理得,所求概率为:由中心极限定理得,所求概率为:故一箱味精的净重大于故一箱味精的净重大于20500克的概率为克的概率为0.0002.200120500200 100205001200 100iiPX 1(3.54)第16页,此课件共35页哦2.2.李雅普诺夫中心极限定理李雅普诺夫中心极限定理 若若X1,X2,Xn,为独立随机变量序列为独立随机变量序列,,若存在正数若存在正数,使当,使当 时,时,则随机变量标准化量则随机变量标准化量Zn的分布函数的分布
11、函数Fn(x)对于任意对于任意x满足满足221lim()()2txnnnFxP Zxedtx 2221(),()0,nkkkknkkE XD XBX 2211|0nkkknEXB n 1121nnkkkknnkkXZ第17页,此课件共35页哦1121nnkikknnkkXZ 2111 (,)nnnkikkkkXN 近近似似说明:中心极限定理表明无论各随机变量说明:中心极限定理表明无论各随机变量Xk(k=1,2,=1,2,)服从服从什么分布,只要满足定理的条件,那么他们的和当什么分布,只要满足定理的条件,那么他们的和当n很大时,就很大时,就近似服从正态分布,这就是为什么正态随机变量在概率论中占有
12、近似服从正态分布,这就是为什么正态随机变量在概率论中占有非常重要地位的一个基本原因非常重要地位的一个基本原因第18页,此课件共35页哦3.3.棣莫弗棣莫弗拉普拉斯中心极限定理拉普拉斯中心极限定理定理表明:二项分布的极限分布是正态分布,定理表明:二项分布的极限分布是正态分布,即即 设随机变量设随机变量 服从参数为服从参数为n,p的二项分布,的二项分布,则则对任意对任意x,有有(1,2,)nn 22lim(1)1()2nntxnpPxnppedtx )1(,(pnpnpNn 近似地近似地 第19页,此课件共35页哦小结小结中中心心极极限限定定理理 中心极限定理中心极限定理独立同分布独立同分布221
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