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文檔簡(jiǎn)介
中心極限定理(Central
Limit
Theorem))nX
?
N
(m,體是任何分布,平均數(shù)m
,方差
s
2
。當(dāng)抽樣數(shù)目
n
→ ∞,則s
2定理:X1
,X
2
,,Xn
為一個(gè)隨機(jī)抽樣,總當(dāng)n
>30,即可以近似正態(tài)。如果總體不是特別左偏或右偏,也沒有特別峰態(tài),則n不需要很大,較小的n就可以近似正態(tài)。中心極限定理(Central
LimitTheorem)中心極限定理(Central
LimitTheorem)中心極限定理說:當(dāng)抽樣的數(shù)目趨近無限大,或者抽樣的數(shù)目n相當(dāng)大,則抽樣平均會(huì)是正態(tài)分布,平均數(shù)等于總體平均數(shù),方差等于總體方差除以n
。但是抽樣的數(shù)目n
要多大?通常說n
≧30,如果總體是特別左偏或右偏,或者說偏態(tài)系數(shù)絕對(duì)值愈大,則
n需要較大。偏態(tài)系數(shù)等于
0
(對(duì)稱),則
n
可以較小。中心極限定理的抽樣的數(shù)目二項(xiàng)分布近似正態(tài)分布柏努利分布的抽樣平均其他
x
0若
x
=
0若
x
=10.4P(x)
=
0.6X例題8.4:總體概率分布函數(shù)
Xi
是柏努利分布,計(jì)算抽樣數(shù)目
n=
2,
3,
4
等的抽樣平均
,并檢查中心極限定理。當(dāng)抽樣數(shù)目n=2,抽樣平均的概率分布(0.6)
=
0.360.482
(0.4)2
=
0.6P(x)
=
2(0.4)(0.6)
=若
x
=
0若
x
=
12若
x
=1當(dāng)抽樣數(shù)目n=3,抽樣平均的概率分布3323(0.4)
(0.6)3(0.4)(0.6)2(0.6)32(0.4)3P(x)
=
若
x
=1若
x
=若
x
=
0若
x
=
1當(dāng)抽樣數(shù)目n=4,抽樣平均的概率分布4436(0.4)
(0.6)(0.6)4223
(0.4)4P(x)
=若
x
=
0
4(0.4)(0.6)3
若
x
=若
x
=
2若
x
=
04(0.4)
(0.6)
若
x
=
1401n0
1X
inT
=
X
ii=1nX
=
TX
i
~
Bern(
p)T
~
B(n,
p)
?
N
(np,
np(1-
p))0
11/
n1
2X
的定義域{0,,
,,1}n
nT
和
X
的概率相同T
的定義域
{0,
1,
…
,
n}nX
?
N
(
p,
p(1-
p))0101X
inT
=
X
ii=1nX
=
TXi
~
Bern(p
)T
~
B(n,p
)
?
N
(np,
np
(1-p
))0
1
n1/
nX
的定義域
{0,
1
,
2
,,1}n
nT
和
X
的概率相同T
的定義域
{0,1,…,n})np
(1-p
)X
?
N
(p,010
1X
inT
=
X
ii=1nX
=
TXi
~
Bern(p
)T
~
B(n,p
)
?
N
(np,
np
(1-p
))0
1
n1/
n1
2X
的定義域{0,,
,,1}n
nT
和
X
的概率相同T
的定義域
{0,
1,
…
,
n}nX
?
N
(p,
p
(1-p
)
)總體一個(gè)樣本(0
或1)n個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量概率分布抽樣統(tǒng)計(jì)值抽樣
分布中心極限定理(參數(shù))
例:Bern(p)估計(jì)
檢定(定理
7.3,7.4)(第7.5
,8.3
節(jié))彈珠臺(tái)底下有8格,總共有8
個(gè)球,全部掉到
xx
=0,1,2,3,4,5,6,7,81格、5格、或8格,概率各多少,該賠多少?或只有一個(gè)球,掉到每一格的概率?01
11
211
3
8311
4
64
11
5
10
10
5
11
6
15
20
15
6
11
7
21
35
35
21
7
11
8
28
56
70
56
28
8
1從最上面0
下來到這點(diǎn)的可能路徑有28個(gè)澳洲小丑彈珠臺(tái)把球放入嘴巴出現(xiàn)底下格子球從上面洞口掉下來法國博物館很多球以后……請(qǐng)觀賞影片中心極限定理例題6-2
的
中心極限定理抽樣
n
=
2抽樣
n
=
300500100015002000250030003500500045004000[
0
][
0.5
][
1
]25002000150010005000[0.36
- [0.402
- [0.444
- [0.485
- [0.527
- [0.569
- [0.611
- [0.653
- [0.695
- [0.736
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