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文檔簡介
大數(shù)定律與中心極限定理第1頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月§4.1
特征函數(shù)特征函數(shù)是處理概率論問題的有力工具,其作用在于:可將卷積運(yùn)算化成乘法運(yùn)算;可將求各階矩的積分運(yùn)算化成微分運(yùn)算;可將求隨機(jī)變量序列的極限分布化成一般的函數(shù)極限問題;……….第2頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.1.1
特征函數(shù)的定義定義4.1.1
設(shè)X是一隨機(jī)變量,稱
(t)=E(eitX)
為X的特征函數(shù).(必定存在)注意:是虛數(shù)單位.第3頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月注意點(diǎn)(1)(1)當(dāng)X為離散隨機(jī)變量時(shí),(2)當(dāng)X為連續(xù)隨機(jī)變量時(shí),這是p(x)的傅里葉變換第4頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月特征函數(shù)的計(jì)算中用到復(fù)變函數(shù),為此注意:注意點(diǎn)(2)(1)
歐拉公式:(2)
復(fù)數(shù)的共軛:(3)復(fù)數(shù)的模:第5頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月
性質(zhì)4.1.1
4.1.2
特征函數(shù)的性質(zhì)|(t)|(0)=1
性質(zhì)4.1.2
性質(zhì)4.1.3
性質(zhì)4.1.4
若X與Y獨(dú)立,則
性質(zhì)4.1.5
第6頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月
定理4.1.1
特征函數(shù)的定理一致連續(xù)性.
定理4.1.2
定理4.1.3
定理4.1.4
唯一性.
定理4.1.5
非負(fù)定性.逆轉(zhuǎn)公式.連續(xù)場合,第7頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月§4.2
大數(shù)定律討論“概率是頻率的穩(wěn)定值”的確切含義;給出幾種大數(shù)定律:伯努利大數(shù)定律、切比雪夫大數(shù)定律、馬爾可夫大數(shù)定律、辛欽大數(shù)定律.第8頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.2.1
伯努利大數(shù)定律定理4.2.1(伯努利大數(shù)定律)設(shè)n
是n重伯努利試驗(yàn)中事件A出現(xiàn)的次數(shù),每次試驗(yàn)中P(A)=p,則對任意的
>0,有第9頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.2.2
常用的幾個(gè)大數(shù)定律
大數(shù)定律一般形式:
若隨機(jī)變量序列{Xn}滿足:則稱{Xn}服從大數(shù)定律.第10頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月切比雪夫大數(shù)定律
定理4.2.2{Xn}兩兩不相關(guān),且Xn方差存在,有共同的上界,則{Xn}服從大數(shù)定律.證明用到切比雪夫不等式.第11頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月馬爾可夫大數(shù)定律
定理4.2.3若隨機(jī)變量序列{Xn}滿足:則{Xn}服從大數(shù)定律.(馬爾可夫條件)第12頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月辛欽大數(shù)定律
定理4.2.4若隨機(jī)變量序列{Xn}獨(dú)立同分布,且Xn的數(shù)學(xué)期望存在。則{Xn}服從大數(shù)定律.第13頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月(1)伯努利大數(shù)定律是切比雪夫大數(shù)定律的特例.注意點(diǎn)(2)切比雪夫大數(shù)定律是馬爾可夫大數(shù)定律的特例.(3)伯努利大數(shù)定律是辛欽大數(shù)定律的特例.第14頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月§4.3
隨機(jī)變量序列的兩種收斂性兩種收斂性:
i)依概率收斂:用于大數(shù)定律;
ii)按分布收斂:用于中心極限定理.第15頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.3.1
依概率收斂定義4.3.1(依概率收斂)大數(shù)定律討論的就是依概率收斂.若對任意的>0,有則稱隨機(jī)變量序列{Yn}依概率收斂于Y,記為第16頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月依概率收斂的性質(zhì)定理4.3.1
若則{Xn}與{Yn}的加、減、乘、除依概率收斂到a
與b
的加、減、乘、除.第17頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.3.2
按分布收斂、弱收斂對分布函數(shù)列{Fn(x)}而言,點(diǎn)點(diǎn)收斂要求太高.定義4.3.2
若在F(x)的連續(xù)點(diǎn)上都有則稱{Fn(x)}弱收斂于
F(x),記為相應(yīng)記按分布收斂第18頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月依概率收斂與按分布收斂的關(guān)系定理4.3.2
定理4.3.3
第19頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.3.3
判斷弱收斂的方法定理4.3.4
第20頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月辛欽大數(shù)定律的證明思路欲證:
只須證:
第21頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月§4.4
中心極限定理
討論獨(dú)立隨機(jī)變量和的極限分布,
本指出極限分布為正態(tài)分布.4.4.1
獨(dú)立隨機(jī)變量和設(shè){Xn}為獨(dú)立隨機(jī)變量序列,記其和為第22頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.4.2
獨(dú)立同分布下的中心極限定理定理4.4.1
林德貝格—勒維中心極限定理設(shè){Xn}為獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列,數(shù)學(xué)期望為,方差為2>0,則當(dāng)n
充分大時(shí),有應(yīng)用之例:正態(tài)隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生;
誤差分析第23頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月例4.4.1
每袋味精的凈重為隨機(jī)變量,平均重量為100克,標(biāo)準(zhǔn)差為10克.一箱內(nèi)裝200袋味精,求一箱味精的凈重大于20500克的概率?解:設(shè)箱中第i
袋味精的凈重為Xi,則Xi
獨(dú)立同分布,且E(Xi)=100,Var(Xi)=100,
由中心極限定理得,所求概率為:=0.0002故一箱味精的凈重大于20500克的概率為0.0002.(很小)第24頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月例4.4.2
設(shè)X為一次射擊中命中的環(huán)數(shù),其分布列為求100次射擊中命中環(huán)數(shù)在900環(huán)到930環(huán)之間的概率.XP109876
0.80.10.050.020.03解:設(shè)Xi
為第i
次射擊命中的環(huán)數(shù),則Xi
獨(dú)立同分布,且E(Xi)
=9.62,Var(Xi)
=0.82,故=0.99979第25頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.4.3
二項(xiàng)分布的正態(tài)近似定理4.4.2
棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理設(shè)n
為服從二項(xiàng)分布b(n,p)的隨機(jī)變量,則當(dāng)n
充分大時(shí),有是林德貝格—勒維中心極限定理的特例.第26頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月二項(xiàng)分布是離散分布,而正態(tài)分布是連續(xù)分布,所以用正態(tài)分布作為二項(xiàng)分布的近似時(shí),可作如下修正:注意點(diǎn)(1)第27頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月中心極限定理的應(yīng)用有三大類:
注意點(diǎn)(2)
ii)已知n
和概率,求y
;
iii)已知y
和概率,求n.i)已知n
和y,求概率;
第28頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月一、給定n和y,求概率例4.4.3100個(gè)獨(dú)立工作(工作的概率為0.9)的部件組成一個(gè)系統(tǒng),求系統(tǒng)中至少有85個(gè)部件工作的概率.解:用由此得:Xi=1表示第i個(gè)部件正常工作,反之記為Xi=0.又記Y=X1+X2+…+X100,則E(Y)=90,Var(Y)=9.第29頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月二、給定n和概率,求y例4.4.4有200臺(tái)獨(dú)立工作(工作的概率為0.7)的機(jī)床,每臺(tái)機(jī)床工作時(shí)需15kw電力.問共需多少電力,才可有95%的可能性保證正常生產(chǎn)?解:用設(shè)供電量為y,則從Xi=1表示第i臺(tái)機(jī)床正常工作,反之記為Xi=0.又記Y=X1+X2+…+X200,則E(Y)=140,Var(Y)=42.中解得第30頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月三、給定y
和概率,求n例4.4.5用調(diào)查對象中的收看比例k/n作為某電視節(jié)目的收視率p的估計(jì)。要有90%的把握,使k/n與p
的差異不大于0.05,問至少要調(diào)查多少對象?解:用根據(jù)題意Yn表示n
個(gè)調(diào)查對象中收看此節(jié)目的人數(shù),則從中解得Yn服從b(n,p)分布,k為Yn的實(shí)際取值。又由可解得n=271第31頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月例4.4.6
設(shè)每顆炮彈命中目標(biāo)的概率為0.01,求500發(fā)炮彈中命中5發(fā)的概率.解:
設(shè)X
表示命中的炮彈數(shù),則X~b(500,0.01)=0.17635(2)應(yīng)用正態(tài)逼近:P(X=5)=P(4.5<X<5.5)=0.1742第32頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月4.4.4
獨(dú)立不同分布下的中心極限定理定理4.4.3
林德貝格中心極限定理設(shè){Xn}為獨(dú)立隨機(jī)變量序列,若任對
>0,有林德貝格條件則第33頁,課件共35頁,創(chuàng)作于2023年2月李雅普諾夫中心極限定理定理4.4.4
李雅普諾夫中心極限定理設(shè){Xn}為獨(dú)立隨機(jī)變量序列,若存在
>0
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