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1、第五章 大數(shù)定律與中心極限定理,概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是研究隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的學(xué)科。隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性只有在相同的條件下進(jìn)行大量重復(fù)試驗(yàn)時(shí)才會(huì)呈現(xiàn)出來(lái)。也就是說(shuō),要從隨機(jī)現(xiàn)象中去尋求必然的法則,應(yīng)該研究大量隨機(jī)現(xiàn)象。,研究大量的隨機(jī)現(xiàn)象,常常采用極限形式,由此導(dǎo)致對(duì)極限定理進(jìn)行研究. 極限定理的內(nèi)容很廣泛,其中最重要的有兩種:,下面我們先介紹大數(shù)定律,1.解決大量隨機(jī)現(xiàn)象平均結(jié)果穩(wěn)定的大數(shù)定理,表現(xiàn)正態(tài)分布在理論上、應(yīng)用上重要性的 中心極限定理,字母使用頻率,生產(chǎn)過(guò)程中的 廢品率,大量拋擲硬幣 正面出現(xiàn)頻率,大量的隨機(jī)現(xiàn)象中平均結(jié)果的穩(wěn)定性,大數(shù)定律的客觀背景,5.1 大數(shù)定律,定理 1 (獨(dú)立同分
2、布下的大數(shù)定律),設(shè)X1,X2, 是獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量 序列,且 EXi = , DXi = , i=1,2, 則對(duì)任給 0,幾個(gè)常見(jiàn)的大數(shù)定律,定理表明:當(dāng)n足夠大時(shí),,故將來(lái)在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中,可用樣本均值來(lái)估計(jì)總體均值。,定理2(貝努里大數(shù)定律),設(shè)nA是n重貝努里試驗(yàn)中事件A發(fā)生的 次數(shù),p是事件A發(fā)生的概率,則對(duì)任給的 0,有:,或,貝努里大數(shù)定律表明,當(dāng)重復(fù)試驗(yàn)次數(shù)n充分大時(shí),事件A發(fā)生的頻率nA/n與事件A的概率p有較大偏差的概率很小。,貝努里大數(shù)定律提供了通過(guò)試驗(yàn)來(lái)確定事件概率的方法。,定理 3(辛欽大數(shù)定律),設(shè)隨機(jī)變量序列 X1, X2, 獨(dú)立同分布,具有有限的數(shù)學(xué)期 EXi=
3、, i=1,2,, 則對(duì)任給 0 ,,大數(shù)定律以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)形式表達(dá)了隨機(jī)現(xiàn)象最根本的性質(zhì)之一:,平均結(jié)果的穩(wěn)定性,它是隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律的具體表現(xiàn)。,大數(shù)定律在理論和實(shí)際中都有廣泛的應(yīng)用。,中心極限定理的客觀背景,在實(shí)際問(wèn)題中,常常需要考慮許多隨機(jī)因素所產(chǎn)生總影響.,例如:炮彈射擊的落點(diǎn)與目標(biāo)的偏差,就受著許多隨機(jī)因素的影響.,5.2 中心極限定理,自從高斯指出測(cè)量誤差服從正態(tài)分布之后,人們發(fā)現(xiàn),正態(tài)分布在自然界中極為常見(jiàn)。,觀察表明,如果一個(gè)量是由大量相互獨(dú)立的隨機(jī)因素的影響所造成,而每一個(gè)別因素在總影響中所起的作用不大。則這種量一般都服從或近似服從正態(tài)分布。,由于無(wú)窮個(gè)隨機(jī)變量之和可能趨于,
4、故我們不研究n個(gè)隨機(jī)變量之和本身,而考慮它的標(biāo)準(zhǔn)化的隨機(jī)變量,的分布函數(shù)的極限。,可以證明,滿(mǎn)足一定的條件,上述極限分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布.,-中心極限定理,在概率論中,習(xí)慣于把和的分布收斂于正態(tài)分布這一類(lèi)定理都叫做中心極限定理。,我們只討論幾種簡(jiǎn)單情形。,下面給出的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的中心極限定理,也稱(chēng)林德伯格-列維( Lindberg-Levy )定理。,定理 4(獨(dú)立同分布下的中心極限定理),設(shè)X1,X2, 是獨(dú)立同分布的隨機(jī) 變量序列,且E(Xi)= ,D(Xi)= , i=1,2,,則,當(dāng) n 很大時(shí),可以求出近似分布:,定理表明,當(dāng)n充分大時(shí),n個(gè)具有相同期望和方差的獨(dú)立同分布的r
5、.v之和,(一般分布很難求出),但可以認(rèn)為近似服從正態(tài)分布。,中心極限定理的應(yīng)用,例1 根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn),某種電器元件的壽命服從均值為100小時(shí)的指數(shù)分布?,F(xiàn)隨機(jī)地取16只,設(shè)它們的壽命是相互獨(dú)立的. 求這16只元件的壽命的總和大于1920小時(shí)的概率。,解: 設(shè)第 i 只元件的壽命為Xi , i=1, 2, , 16,由題給條件知,諸 Xi 獨(dú)立,,EXi =100, DXi =10000,16只元件的壽命的總和為,由中心極限定理:,1600,所以 P (Y 1920) = 1-P( Y 1920 ),例 已知在某十字路口,一周事故發(fā)生數(shù)的 數(shù)學(xué)期望為2.2,標(biāo)準(zhǔn)差為1.4,(1)以 表示一年(5
6、2周)此十字路口事故發(fā)生數(shù)的算術(shù)平均,試用中心極限定理求 的極限分布,并求,(2)求一年的事故發(fā)生數(shù)小于100的概率,解:,棣莫佛拉普拉斯定理(二項(xiàng)分布的正態(tài)近似)是上述定理的特殊情況。,定理 5 (棣莫佛拉普拉斯定理),設(shè)隨機(jī)變量 服從參數(shù)n, p(0p1)的二項(xiàng)分布,則對(duì)任意x,有,定理表明, 當(dāng)n很大,服從二項(xiàng)分布隨機(jī)變量 可近似認(rèn)為服從正態(tài)分布:,例2 一船舶在某海區(qū)航行,已知每遭受一次波浪的沖擊,縱搖角大于3的概率p1/3,若船舶遭受了90 000次波浪沖擊,問(wèn)其中有29 50030 500次 縱搖角大于3的概率是多少?,解: 在90 000次波浪沖擊中縱搖角度大于3的次數(shù)記為X, 且有 Xb (90000,1/3)
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