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文档简介
第五章 大数定律与中心极限定理,本章主要内容: 1. 大数定律。 2. 中心极限定理。,大数定律,讨论 “概率是频率的稳定值”的确切含义; 给出几种大数定律: 切比雪夫大数定律(定理5.1)P105; 贝努里大数定律(定理5.2)P106 ; 辛钦大数定律(定理5.3)P107.,大数定律一般形式:,若随机变量序列Xn满足:,则称Xn 服从大数定律.,5.2 切比雪夫不等式,设随机变量X的方差存在(这时均值也存在), 则 对任意正数,有下面不等式成立,5.3 切比雪夫大数定律,定理5.1,设Xn 相互独立,且Xn方差存在,有共同的上界,则 Xn服从大数定律.,证明用到切比雪夫不等式.,贝努利大数定律,定理5.2,设 n 是n重贝努利试验中事件A出现的次数,每次试验中 P(A) = p, 则对任意的 0,有,辛钦大数定律,定理5.3,若随机变量序列Xn独立同分布,且Xn的数学期望存在E(Xi)=a。则 Xn服从大数定律.,5.4 中心极限定理,正态分布是概率统计中最重要的分布, 其原因在于:,1. 很多随机现象可以用正态分布描述;,2. 很多随机现象可以近似用正态分布描述。,正态分布的来源:误差理论,误差由许多原因引起:,人为的、设备的、环境的、突发的、,X1、 X2、 X3、 X4、,所以总误差=,中心极限定理:什么条件下,的分布可以用正态分布近似?,定理5.4 李雅普诺夫中心极限定理 P108,设 Xn 为独立随机变量序列,数学期望为ai, 方差为 i20,则有,注 意 点,当Xn 为独立同分布时, ai=, i=,则,例 每袋茶叶的净重为随机变量,平均重量为100克, 标准差为10克。一箱内装200袋茶叶,求一箱茶叶的净重大于20500克的概率? P112(6),解:,设箱中第 i 袋茶叶的净重为 Xi, 则X1 独立同分布,,且 E(Xi)=100,Var(Xi) =100,,由中心极限定理得,所求概率为:,= 0.0002,故一箱茶叶的净重大于20500克的概率为0.0002. (很小),例 设 X 为一次射击中命中的环数,其分布列为,求100次射击中命中环数在900环到930环之间的概率.,解: 设 Xi 为第 i 次射击命中的环数,则Xi 相互独立同分布,,且 E(Xi) =9.62,Var(Xi) =0.82,故,二项分布的正态近似,定理5.5 拉普拉斯中心极限定理,设n 为服从二项分布 b(n, p) 的随机变量,则当 n 充分大时,有,例 设每颗炮弹命中目标的概率为0.01,求500发炮弹中命中 5 发的概率。,解: 设 X 表示命中的炮弹数, 则,X b(500, 0.01),0.17635,(2) 应用正态逼近:,P(X=5) = P(4.5 X 5.5),= 0.1742,例 某保险公司多年的统计资料表明,在索赔户中被盗索赔户占20%. 随机抽查100户,求被盗索赔户不少于14户且不多于30户的概率.,解: 设X 表示100户中被盗索赔户数,则,X b(100, 0.2),所求 P(14X30),= 0.927,注 意 点,中心极限定理的应用有三大类:,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;,一、给定 n 和 y,求概率,例: P113 (13),100个独立工作(工作的概率为0.9)的部件组成一个系统,求系统中至少有85个部件工作的概率.,解:用,由此得:,Xi=1表示第i个部件正常工作, 反之记为Xi=0.,又记Y=X1+X2+X100,则 E(Y)=90,Var(Y)=9.,课堂练习,P113 (8),二、给定 n 和概率,求 y,例:,有200台独立工作(工作的概率为0.7)的机床,每台机床工作时需15kw电力. 问共需多少电力, 才可有95%的可能性保证正常生产? P113(10),解:用,设供电量为y, 则,Xi=1表示第i台机床正常工作, 反之记为Xi=0.,又记Y=X1+X2+X200,则 E(Y)=140,Var(Y)=42.,二、给定 n 和概率,求 y,例:,有200台独立工作(工作的概率为0.7)的机床,每台机床工作时需15kw电力. 问共需多少电力, 才可有95%的可能性保证正常生产? P113(10),解:,从中解得,课堂练习,P113 (12),三、给定 y 和概率,求 n,例:,用调查对象中的收看比例 k/n 作为某电视节目的收视率 p 的估计。 要有 90 的把握,使k/n与p 的差异不大于0.05,问至少要调查多少对象?,解:用,根据题意,Yn表示
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