4.4大数定律与中心极限定理(精品).ppt
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1、4 4 大数定律与中心极限定理大数定律与中心极限定理 首先,我们介绍一下首先,我们介绍一下首先,我们介绍一下首先,我们介绍一下切比雪夫(切比雪夫(切比雪夫(切比雪夫(ChebyshevChebyshevChebyshevChebyshev)不等式)不等式)不等式)不等式.定理一定理一定理一定理一 (切比雪夫(切比雪夫(切比雪夫(切比雪夫(ChebyshevChebyshev)不等式)不等式)不等式)不等式)设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量 具有数学期望具有数学期望具有数学期望具有数学期望 方差方差方差方差 则对于则对于则对于则对于任意正数任意正数任意正数任意正数 不等式不等式不等式不等
2、式证证:成立成立成立成立.这一不等式称为切比雪夫(这一不等式称为切比雪夫(这一不等式称为切比雪夫(这一不等式称为切比雪夫(ChebyshevChebyshev)不等式不等式不等式不等式.例例1 1 设设试用切比雪夫不等式估计试用切比雪夫不等式估计解解:在第一章中我们知道事件发生的频率具有稳定性,在第一章中我们知道事件发生的频率具有稳定性,在第一章中我们知道事件发生的频率具有稳定性,在第一章中我们知道事件发生的频率具有稳定性,即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐稳定即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐稳定即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐稳定即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐
3、稳定于某个常数于某个常数于某个常数于某个常数.在实践中人们还认识到大量测定值的算在实践中人们还认识到大量测定值的算在实践中人们还认识到大量测定值的算在实践中人们还认识到大量测定值的算术平均值也具有稳定性术平均值也具有稳定性术平均值也具有稳定性术平均值也具有稳定性.这种稳定性就是本节所要讨这种稳定性就是本节所要讨这种稳定性就是本节所要讨这种稳定性就是本节所要讨论的大数定律的客观背景论的大数定律的客观背景论的大数定律的客观背景论的大数定律的客观背景.定义定义n(1)若对任意的若对任意的 有有,则称随机变量序列则称随机变量序列 依概率收于依概率收于 ,记记 为为n(2)对随机变量序列对随机变量序列,
4、记记 ,若若 则称则称 服从大数定律服从大数定律.定理定理定理定理二(切比雪夫大数定理)二(切比雪夫大数定理)二(切比雪夫大数定理)二(切比雪夫大数定理)设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量两两互不相关,每一两两互不相关,每一两两互不相关,每一两两互不相关,每一随机变量都有有限的方差,并且它们有公共上界随机变量都有有限的方差,并且它们有公共上界随机变量都有有限的方差,并且它们有公共上界随机变量都有有限的方差,并且它们有公共上界 ,则对于任意正数,则对于任意正数,则对于任意正数,则对于任意正数 ,有,有,有,有 证:证:证:证:(4.24.2)定理三(切比雪夫大数定理的特殊情形)定理三(切比
5、雪夫大数定理的特殊情形)定理三(切比雪夫大数定理的特殊情形)定理三(切比雪夫大数定理的特殊情形)设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量 相互独立,且具有相同的相互独立,且具有相同的相互独立,且具有相同的相互独立,且具有相同的数学期望和方差数学期望和方差数学期望和方差数学期望和方差 .作前作前作前作前n n个随机变量的算术平均个随机变量的算术平均个随机变量的算术平均个随机变量的算术平均 ,则对于任意则对于任意则对于任意则对于任意正数正数正数正数 ,有,有,有,有证:证:证:证:(4.34.3)12定理二表明定理二表明定理二表明定理二表明:当当当当 很大时,随机变量很大时,随机变量很大时,随机变
6、量很大时,随机变量 的的的的算术平均算术平均算术平均算术平均 接近于数学期望接近于数学期望接近于数学期望接近于数学期望这种接近是在概率意义下的接近这种接近是在概率意义下的接近这种接近是在概率意义下的接近这种接近是在概率意义下的接近.即在定理的条件即在定理的条件即在定理的条件即在定理的条件下,下,下,下,个随机变量的算术平均,当个随机变量的算术平均,当个随机变量的算术平均,当个随机变量的算术平均,当 无限增加时几无限增加时几无限增加时几无限增加时几乎变成一个常数乎变成一个常数乎变成一个常数乎变成一个常数.设设设设 是一个随机变量序列,是一个随机变量序列,是一个随机变量序列,是一个随机变量序列,是
7、一个常数是一个常数是一个常数是一个常数.若对任意正数若对任意正数若对任意正数若对任意正数 ,有,有,有,有则称序列则称序列则称序列则称序列 依概率收敛于依概率收敛于依概率收敛于依概率收敛于 .记为记为记为记为 13依概率收敛的序列还有以下性质依概率收敛的序列还有以下性质依概率收敛的序列还有以下性质依概率收敛的序列还有以下性质设设设设 又设函数又设函数又设函数又设函数 连续,连续,连续,连续,这样,上述定理三又可叙述为这样,上述定理三又可叙述为这样,上述定理三又可叙述为这样,上述定理三又可叙述为设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量 相互独立,且具有相相互独立,且具有相相互独立,且具有相相互独
8、立,且具有相同的数学期望和方差同的数学期望和方差同的数学期望和方差同的数学期望和方差则序列则序列则序列则序列 依概率收敛于依概率收敛于依概率收敛于依概率收敛于则则则则即即即即14定理四定理四定理四定理四 (贝努利大数定理)(贝努利大数定理)(贝努利大数定理)(贝努利大数定理)设设 次重复独立试验中事件次重复独立试验中事件 发生的次数发生的次数.是事件是事件 在每次试验中发生的概率,则对任意在每次试验中发生的概率,则对任意正数正数 ,有,有证:证:或或或或16贝努里大数定理贝努里大数定理贝努里大数定理贝努里大数定理“表明事件发生的频率表明事件发生的频率表明事件发生的频率表明事件发生的频率 依概率
9、依概率依概率依概率收敛于事件发生的概率收敛于事件发生的概率收敛于事件发生的概率收敛于事件发生的概率 ”.这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性.就就就就是说是说是说是说“当当当当 很大时,事件发生的频率与概率有较大偏很大时,事件发生的频率与概率有较大偏很大时,事件发生的频率与概率有较大偏很大时,事件发生的频率与概率有较大偏差的可能性很小差的可能性很小差的可能性很小差的可能性很小”.在实际应用中,当试验次数很大在实际应用中,当试验次数很大在实际应用中,当试验次数很大在
10、实际应用中,当试验次数很大时,便可以用事件发生的频率来代替事件的概率时,便可以用事件发生的频率来代替事件的概率时,便可以用事件发生的频率来代替事件的概率时,便可以用事件发生的频率来代替事件的概率.定理三中要求随机变量定理三中要求随机变量定理三中要求随机变量定理三中要求随机变量 的方差存在的方差存在的方差存在的方差存在.但在但在但在但在这些随机变量服从相同分布的场合,并不需要这一要这些随机变量服从相同分布的场合,并不需要这一要这些随机变量服从相同分布的场合,并不需要这一要这些随机变量服从相同分布的场合,并不需要这一要求,我们不加证明地给出如下的辛钦定理求,我们不加证明地给出如下的辛钦定理求,我们
11、不加证明地给出如下的辛钦定理求,我们不加证明地给出如下的辛钦定理.定理五定理五定理五定理五 (辛钦大数定理)(辛钦大数定理)(辛钦大数定理)(辛钦大数定理)设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量 相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分布,具有数学期望布,具有数学期望布,具有数学期望布,具有数学期望则对于任意正则对于任意正则对于任意正则对于任意正数数数数 ,有,有,有,有例例2 2 设序列设序列 独立同分布于独立同分布于 ,问问 时时 依概率收敛于多少依概率收敛于多少?解解:定理六定理六定理六定理六 (独立同分布的中心极限定理)(独立同分布的中心极限定
12、理)(独立同分布的中心极限定理)(独立同分布的中心极限定理)设随机变量设随机变量设随机变量设随机变量 相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分相互独立,服从同一分布,且具有数学期望和方差布,且具有数学期望和方差布,且具有数学期望和方差布,且具有数学期望和方差则随机变量之和则随机变量之和则随机变量之和则随机变量之和 的标准化变量的标准化变量的标准化变量的标准化变量的分布函数的分布函数的分布函数的分布函数 对于任意对于任意对于任意对于任意 满足满足满足满足定理六也称列维林德贝格定理定理六也称列维林德贝格定理定理六也称列维林德贝格定理定理六也称列维林德贝格定理.这就是说,均值为这
13、就是说,均值为这就是说,均值为这就是说,均值为 ,方差为,方差为,方差为,方差为 的独立同分的独立同分的独立同分的独立同分布的随机变量布的随机变量布的随机变量布的随机变量 之和之和之和之和 的标准化变量,的标准化变量,的标准化变量,的标准化变量,当当当当 很大时,有很大时,有很大时,有很大时,有在一般情况下,在一般情况下,在一般情况下,在一般情况下,很难求出很难求出很难求出很难求出 个随机变量之和个随机变量之和个随机变量之和个随机变量之和 的分布函数,(的分布函数,(的分布函数,(的分布函数,(4.84.8)式表明,当)式表明,当)式表明,当)式表明,当 充分大时,可充分大时,可充分大时,可充
14、分大时,可以通过以通过以通过以通过 给出其近似的分布给出其近似的分布给出其近似的分布给出其近似的分布.这样,就可以利这样,就可以利这样,就可以利这样,就可以利用正态分布对用正态分布对用正态分布对用正态分布对 作理论分析或作实际计算作理论分析或作实际计算作理论分析或作实际计算作理论分析或作实际计算.(近似地服从)(近似地服从)(近似地服从)(近似地服从)(4.84.8)这是独立同分布中心极限定理结果的另一形式这是独立同分布中心极限定理结果的另一形式这是独立同分布中心极限定理结果的另一形式这是独立同分布中心极限定理结果的另一形式.这就是这就是这就是这就是说,均值为说,均值为说,均值为说,均值为 ,
15、方差为,方差为,方差为,方差为 的独立同分布的随机变的独立同分布的随机变的独立同分布的随机变的独立同分布的随机变量量量量 的算术平均的算术平均的算术平均的算术平均 ,当,当,当,当 分大时,分大时,分大时,分大时,近似地服从均值为近似地服从均值为近似地服从均值为近似地服从均值为 ,方差为,方差为,方差为,方差为 的正态分布的正态分布的正态分布的正态分布.将(将(将(将(4.84.8)式左端改写成)式左端改写成)式左端改写成)式左端改写成这样,上这样,上这样,上这样,上述结果可写成述结果可写成述结果可写成述结果可写成这一结果是数理统计中大样本统计推断的基础这一结果是数理统计中大样本统计推断的基础
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