大数定律及中心极限定理 (2)精.ppt
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1、大数定律及中心极限定理第1页,本讲稿共12页设设EX=,DX=2,则对任意正数则对任意正数,成立不等式,成立不等式证:(就连续型证)证:(就连续型证)或或5.1 Chebyshev不等式不等式第2页,本讲稿共12页5.2 大数定律大数定律定理定理5.2.1(契比雪夫大数定律)(契比雪夫大数定律)设设 X1,X2,是相互独立的随机变量,它们都有有限的是相互独立的随机变量,它们都有有限的方差,并且方差有共同的上界,即方差,并且方差有共同的上界,即 D(Xk)C,k=1,2,,契比雪夫契比雪夫则对任意的则对任意的0,特别,当特别,当则对任意的则对任意的0,证:由契比雪夫不等式,证:由契比雪夫不等式,
2、即即令令n,并注意概率不能大于并注意概率不能大于1,称称 依概率收敛于依概率收敛于第3页,本讲稿共12页 契比雪夫大数定律表明,独立随机变量序列契比雪夫大数定律表明,独立随机变量序列Xn,如,如果方差有共同的上界,则果方差有共同的上界,则 与其数学期望与其数学期望 偏差很小的概率接近于偏差很小的概率接近于1.取值接近于其数学期望的概率接近于取值接近于其数学期望的概率接近于1.即当即当n充分大时,充分大时,差不多不再是随机的了,差不多不再是随机的了,契比雪夫大数定律给出了契比雪夫大数定律给出了平均值稳定性的科学描述平均值稳定性的科学描述5.2 大数定律大数定律(续续1)与其数学期望与其数学期望时
3、时,X1,X2,Xn的算术平均值的算术平均值=偏差很小的概率接近于偏差很小的概率接近于1.特别当特别当 第4页,本讲稿共12页 设设nA是是n重伯努利试验中事件重伯努利试验中事件A发生的发生的 次数,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,则对任给的则对任给的 0,定理定理5.2.2(伯努利大数定律伯努利大数定律)或或伯努利伯努利 伯努利大数定律表明,当重复试验次数伯努利大数定律表明,当重复试验次数n充分大时,事件充分大时,事件A发生的频率发生的频率nA/n与事件与事件A的概率的概率p有较大偏差的概率很小有较大偏差的概率很小.伯努利大数定律提供了通过试验来确定事件
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