第3章第4节中心极限定理优秀课件.ppt
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_05.gif)
《第3章第4节中心极限定理优秀课件.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《第3章第4节中心极限定理优秀课件.ppt(38页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、第3章第4节中心极限定理1第1页,本讲稿共38页 在数学中大家都注意到在数学中大家都注意到这样这样的的现现象:有象:有时时候一个候一个有限的和很有限的和很难难求求,但一但一经经取极限由有限取极限由有限过过渡到无限渡到无限,则问题则问题反而好反而好办办.例如例如,若若对对某一某一x,要要计计算和算和 而一而一经经取极限,取极限,则则有有简单简单的的结结果果 2第2页,本讲稿共38页 事事实证实证明明这这是可能的,而且在一般情况下和的是可能的,而且在一般情况下和的极限分布就是极限分布就是正态分布正态分布,由此可,由此可见见正正态态分布的重要分布的重要性性.对对和的分布收和的分布收敛敛于正于正态态分
2、布的分布的这这一一类类极限定理极限定理的研究,在的研究,在长长达两个世达两个世纪纪的的时时期内成了概率期内成了概率论论研究研究的中心的中心课题课题,因此得到了,因此得到了“中心极限定理中心极限定理”的名称的名称.本章将列述本章将列述这类这类定理中最定理中最简单简单,然而也是最重要的,然而也是最重要的情况情况.3第3页,本讲稿共38页中心极限定理的客观背景中心极限定理的客观背景 在实际问题中,常常需要考虑许多随机因素在实际问题中,常常需要考虑许多随机因素所产生的总影响所产生的总影响.例如:炮弹射击的落点与目标的偏差,就受着例如:炮弹射击的落点与目标的偏差,就受着许多随机因素的影响许多随机因素的影
3、响.4第4页,本讲稿共38页空气阻力所产生的误差空气阻力所产生的误差,对我们来说重要的是这些随机因素的总影响对我们来说重要的是这些随机因素的总影响.如瞄准时的误差如瞄准时的误差,炮弹或炮身结构所引起的误差等等炮弹或炮身结构所引起的误差等等.5第5页,本讲稿共38页 观察表明,如果一个量是由大量相互独立的随观察表明,如果一个量是由大量相互独立的随机因素的影响所造成,而机因素的影响所造成,而 每一个别因素在总影响中每一个别因素在总影响中所起的作用不大,所起的作用不大,则这种量一般都服从或近似服从则这种量一般都服从或近似服从正态分布正态分布.自自从从高高斯斯指指出出测测量量误误差差服服从从正正态态分
4、分布布之之后后,人人们们发发现现,正正态态分分布布在在自自 然然 界界 中中 极极 为为 常常 见见.6第6页,本讲稿共38页 中心极限定理,正是从理中心极限定理,正是从理论论上上证证明,明,对对于大量的于大量的独立随机独立随机变变量来量来说说,只要每个随机,只要每个随机变变量在量在总总和中所占和中所占比重很小,那么不比重很小,那么不论论其中各个随机其中各个随机变变量的分布函数是量的分布函数是什么形状,也不什么形状,也不论论它它们们是已知是已知还还是未知,它是未知,它们们的和的的和的分布函数必然和正分布函数必然和正态态分布函数都很近似分布函数都很近似.这这就是就是为为什什么么实际实际中中 遇到
5、的随机遇到的随机变变量很多都量很多都 服从正服从正态态分布的原分布的原因,也正因因,也正因为为如此,正如此,正态态分布在概率分布在概率论论和数理和数理统计统计中中占有极其重要的地位占有极其重要的地位 .下面介下面介绍绍几个常用的中心极限定理几个常用的中心极限定理 .在概率论中,习惯于把和的分布收敛于正态分布在概率论中,习惯于把和的分布收敛于正态分布这一类定理都叫做这一类定理都叫做中心极限定理中心极限定理.7第7页,本讲稿共38页 由于无穷个随机变量之和可能趋于由于无穷个随机变量之和可能趋于,故我们,故我们不直接研究不直接研究 n 个随机变量之和本身个随机变量之和本身,而考虑它的而考虑它的标准化
6、标准化的随机变量的随机变量的分布函数的极限的分布函数的极限.8第8页,本讲稿共38页独立同分布中心极限定理独立同分布中心极限定理(列维一林德伯格定理列维一林德伯格定理)9第9页,本讲稿共38页(证证略)略)10第10页,本讲稿共38页此定理此定理说说明明,当当n充分充分大大时时,有有 或或11第11页,本讲稿共38页 将将n个观测数据相加时,首先对小数部分按个观测数据相加时,首先对小数部分按“四舍五四舍五入入”舍去小数位后化为整数试利用中心极限定理估计,舍去小数位后化为整数试利用中心极限定理估计,例例1 1解解(1)(1)当当n=1500时,舍入误差之和的绝对值大于时,舍入误差之和的绝对值大于
7、15的概率;的概率;(2)(2)n满足何条件时,能以不小于满足何条件时,能以不小于0.90的概率使舍入误差的概率使舍入误差 之和的绝对值小于之和的绝对值小于10 根据列维根据列维-林德伯格中心极限定理,当林德伯格中心极限定理,当n充分大时充分大时 12第12页,本讲稿共38页(1)(1)13第13页,本讲稿共38页(2)(2)数据个数数据个数n应满足条件:应满足条件:即当 时,才能使误差之和的绝对值小于10的概率不小于0.90 14第14页,本讲稿共38页 一生产线生产的产品成箱包装,每箱的重量是一生产线生产的产品成箱包装,每箱的重量是随机的随机的,假设每箱的平均重假设每箱的平均重50千克千克
8、,标准差标准差5千克千克.若若用最大载重量为用最大载重量为5吨的汽车承运吨的汽车承运,试利用中心极限定试利用中心极限定理说明每辆车最多可以装多少箱理说明每辆车最多可以装多少箱,才能才能保证保证不超载的不超载的概率大于概率大于0.977.例例2 2解解由列由列维维-林德伯格中心极限定理林德伯格中心极限定理,有有 总重量总重量15第15页,本讲稿共38页所以所以 n 必须满足必须满足即最多可以装即最多可以装 98 箱箱.16第16页,本讲稿共38页下面下面给给出上述定理的一个重要特例出上述定理的一个重要特例.棣莫弗棣莫弗-拉普拉斯定理拉普拉斯定理证证由列由列维维-林德伯格定理可知,林德伯格定理可知
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 中心 极限 定理 优秀 课件
![提示](https://www.taowenge.com/images/bang_tan.gif)
限制150内