大数定理和中心极限定理PPT讲稿.ppt
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1、大数定理和中心极限定理第1页,共52页,编辑于2022年,星期六6.1 大数定理大数定理 学校有10000个学生,平均身高为a;若随意观察1个学生的身高X1,则X1与a可能相差较大。若随意观察10个学生的身高X1,X2,X10,则10个数据的均值(X1+X2+X10)/10与a较接近;若随意观察100个学生的身高X1,X2,X100,则100个数据的均值(X1+X2+X100)/100与a更接近;若随意观察n(n10000)个学生的身高X1,X2,Xn,则n个数据的均值(X1+X2+Xn)/n,随着n的增大而与a接近。第2页,共52页,编辑于2022年,星期六定义定义 设X1,X2,Xn,是随
2、机变量序列,如果存在一个常数序列an,对 ,有则称随机变量序列Xn服从大数定律。第3页,共52页,编辑于2022年,星期六定定理理1(辛钦大数定理)设X1,X2,Xn 是独立同分布的随机变量,记它们的公共均值为a,又设它们的方差存在,并记为2,随机变量的频率为 ,则对任意给定的 0,有定理1的意义:随着n的增大,依概率意义越来越接近a;而 不接近a的可能性越来越小。(该定理的证明需要用契比雪夫不等式。)第4页,共52页,编辑于2022年,星期六6.1.1 马尔科夫不等式马尔科夫不等式 若X是只取非负值的随机变量,则对任意常数 0,有证明证明 第5页,共52页,编辑于2022年,星期六6.1.2
3、 6.1.2 契比雪夫不等式契比雪夫不等式 若D(X)存在,则对任意常数 0,有证明证明第6页,共52页,编辑于2022年,星期六定理定理1的证明的证明:第7页,共52页,编辑于2022年,星期六6.1.3 伯努利大数定理伯努利大数定理(频率收敛于概率频率收敛于概率)设pn是n重伯努利试验中事件A出现的频率(pn=Xn/n),在每次试验中P(A)=p是常数,设XnB(n,p),其中n=1,2,,(0p1)则对任意正数0,有 伯努利大数定理的意义:随着n的增大,依概率意义讲,频率pn越来越接近概率p,而pn不接近p的可能性越来越小。但不能说:。因为可能有 pn p 情形(虽然这些例外情形出现的概
4、率趋于0)。第8页,共52页,编辑于2022年,星期六 证明:证明:第9页,共52页,编辑于2022年,星期六6.2 6.2 中心极限定理中心极限定理 设X1,X2,Xn 是一系列随机变量,通常把论证和函数X1+X2+Xn的分布收敛于正态分布的这类定理叫做“中心极限定理”。定定理理2 (莱维林德伯格(Levy-Lindberg)定理)、(独立同分布的中心极限定理)设X1,X2,Xn是独立同分布的随机变量,它们有相同的均值E(Xi)=a,和相同的方差为D(Xi)=2(0+),则对任意实数x,有第10页,共52页,编辑于2022年,星期六(证明略)说明:和函数Yn=X1+X2+Xn E(Yn)=E
5、(X1)+E(X2)+E(Xn)=na D(Yn)=D(X1)+D(X2)+D(Xn)=n2 将Yn“标准化”:“标准化”后的和函数的分布函数Fn(x):第11页,共52页,编辑于2022年,星期六 和和函函数数X1+X2+Xn在在“标标准准化化”后后的的分分布布函函数数Fn(x),随随着着n的的增增大,大,Fn(x)逐渐趋向于标准正态分布函数。逐渐趋向于标准正态分布函数。值值得得注注意意的的是是,每每个个Xi的的概概率率分分布布可可以以是是未未知知的的,不不 一一定定是正态分布。是正态分布。定定理理2的的意意义义:若有无数多种因素X1,X2,Xn 对事物产生影响,每 个 因 素 的 影 响
6、都 很 小,所 有 这 些 因 素 的 综 合 影 响 可 认 为 是Y=X1+X2+Xn+,则这些因素综合影响的结果呈现出正态分布。所以在自然界中很多问题都可用正态分布研究。第12页,共52页,编辑于2022年,星期六定理定理2的等价形式的等价形式1 Xn 独立同分布,2)DXn。则当n较大时,第13页,共52页,编辑于2022年,星期六例例6-16-1 某保险公司对一种电视机进行保险,现有3000个用户,各购得此种电视机一台,在保险期内,这种电视机的损坏率为0.001,参加保险的客户每户交付保险费10元,电视机损坏时可向保险公司领取2000元,求保险公司在投保期内:()亏本的概率;()获利
7、不少于10000元的概率。解解 第14页,共52页,编辑于2022年,星期六第15页,共52页,编辑于2022年,星期六()亏本的概率:第16页,共52页,编辑于2022年,星期六()获利不少于10000元的概率:第17页,共52页,编辑于2022年,星期六定理定理3(棣莫弗棣莫弗-拉普拉斯拉普拉斯(De MoivreLaplace)定理定理)设X1,X2,Xn 是独立同分布(0-1分布)的随机变量,P(Xi=1)=p,P(Xi=0)=1-p,(0p1),i=1,2,则对任意实数x,有 证明证明 由于E(Xi)=p,D(Xi)=p(1-p)i=1,2,.代入定理2的公式,a=p,=有定理3是定
8、理2的特例,定理3用正态分布逼近两项分布。第18页,共52页,编辑于2022年,星期六 设Yn是n重伯努利试验中事件A出现的次数,在每次试验中P(A)=p是常数(0p1),YnB(n,p)。设Xi是第i次试验时A出现的次数,则Xi服从0-1分布,P(Xi=1)=p,P(Xi=0)=1-p,(0p1),i=1,2,Yn=X1+X2+Xn,所以定理3的另一种描述方式:定理定理3的另一说法的另一说法(棣莫弗-拉普拉斯定理)设Yn是n重伯努利试验中事件A出现的次数,在每次试验中P(A)=p是常数(0p1),YnB(n,p),则对任意实数x,有第19页,共52页,编辑于2022年,星期六 这说明:若Yn
9、服从二项分布B(n,p),计算P(t1Ynt2)可用正态分布近似计算。(即XnB(n,p),则当n较大时,)。若X1,X2,Xn 是独立的0-1分布的随机变量,P(Xi=1)=p,P(Xi=0)=1-p,(0p1),i=1,2,计算P(t1X1+X2+Xnt2)可用正态分布近似计算。对此查正态分布表第20页,共52页,编辑于2022年,星期六当n较小时,误差较大,公式可修正为 (对上式查正态分布表)第21页,共52页,编辑于2022年,星期六例例6-2 设某地区原有一家小电影院,现拟筹建一所较大的电影院。根据分析,该地区每天平均看电影者约有n=1600人,预计新电影院开业后,平均约有3/4的观
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