概率论第十六讲中心极限定理优秀PPT.ppt
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1、概率论第十六讲中心极限定理概率论第十六讲中心极限定理你现在浏览的是第一页,共29页 中心极限定理:概率论中有关随机变量 的和的极限分布是正态分布的系列定理。设随机变量序列相互独立,且有期望和方差:令则你现在浏览的是第二页,共29页定理1 林德伯格(Lindberg)定理设相互独立随机变量满足林德伯格条件,即有其中,是随机变量的概率密度你现在浏览的是第三页,共29页其中,是任何实数则n,有你现在浏览的是第四页,共29页林德伯格定理的意义:被研究的随机变量可以被表示为,许多相互独立随机变量的和,其中,则这个总和服从 或近似服从正态分布.每一个随机变量对于总和只起微小的作用,你现在浏览的是第五页,共
2、29页定定理理二二林德伯格-列维中心极限定理 独立同分布的中心极限定理独立同分布的中心极限定理 定定理理三三棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理 二项分布以正态分布为极限分布二项分布以正态分布为极限分布(Lindberg-levi)(De Moivre-Laplace)你现在浏览的是第六页,共29页独立同分布的中心极限定理独立同分布的中心极限定理 设随机变量序列独立同一分布,且有期望和方差:则对于任意实数 x,定理定理 1你现在浏览的是第七页,共29页注注则 Y n 为的标准化随机变量.即 n 足够大时,Y n 的分布函数近似于标准正态随机变量的分布函数记近似近似服从你现在浏览的是第八页,共29页中心
3、极限定理的意义中心极限定理的意义 在第二章曾讲过有许多随机现象服从正态分布 若联系于此随机现象的随机变量为X,是由于许多彼次没有什么相依关系、对随机现象谁也不能起突出影响,而均匀地起到微小作用的随机因素共同作用则它可被看成为许多相互独立的起微小作用的因素Xk的总和 ,而这个总和服从或近似服从正态分布.(即这些因素的叠加)的结果.你现在浏览的是第九页,共29页对此现象还可举个有趣的例子高尔顿钉板试验 加以说明.03 钉子层数高尔顿钉板高尔顿钉板你现在浏览的是第十页,共29页德莫佛德莫佛拉普拉斯中心极限定理拉普拉斯中心极限定理 (DeMoivre-Laplace)设 Y n B(n,p),0 p
4、1,n=1,2,则对任一实数 x,有即对任意的 a b,Y n N(np,np(1-p)(近似)定理定理2你现在浏览的是第十一页,共29页应用应用1例例1 1 炮火轰击敌方防御工事 100 次,每次轰击命中的炮弹数服从同一分布,其数学期望为 2,均方差为1.5.若各次轰击命中的炮弹数是相互独立的,求100 次轰击(1)至少命中180发炮弹的概率;(2)命中的炮弹数不到200发的概率.中心极限定理的应用你现在浏览的是第十二页,共29页例例2 2 售报员在报摊上卖报,已知每个过路人在报摊上买报的概率为1/3.令X 是出售了100份报时过路人的数目,求 P(280 X 320).解解 令Xi 为售出
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