大数定律及中心极限定理5.1大数定律.ppt_第1页
大数定律及中心极限定理5.1大数定律.ppt_第2页
大数定律及中心极限定理5.1大数定律.ppt_第3页
大数定律及中心极限定理5.1大数定律.ppt_第4页
大数定律及中心极限定理5.1大数定律.ppt_第5页
已阅读5页,还剩14页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

第一节 大数定律,一、问题的引入,二、基本定理,三、典型例题,四、小结,一、问题的引入,实例 频率的稳定性,随着试验次数的增加,启示:从实践,单击图形播放/暂停 ESC键退出,定于某个常数.,值有稳定性.,的算术平均,大量测量值,中人们发现,事件发生的频率逐渐稳,二 、基本定理,1. 弱大数定理(辛钦大数定理 ),辛钦资料,证,由契比雪夫不等式得,即得,说明,几乎变成一个常数.,(这个接近是概率意义下的接近),即在定理条件下,n个随机变量的算术平均,当n无限增加时,弱大数定理(辛钦大数定理)还可表述为:,定理一的另一种叙述:,依概率收敛序列的性质:,证明,证毕,2. 伯努利大数定理,伯努力资料,证,说明,因而当 n 很大时,事件发生的频率与概率有较,大偏差的可能性很小.,在实际应用中,当试验次数,很大时,便可以用事件发生的频率来代替事件的概,率.,三、典型例题,解,独立性依题意可知,检验是否具有数学期望?,例1,说明每一个随机变量都有数学期望,检验是否具有有限方差?,说明离散型随机变量有有限方差,故满足契比雪夫定理的条件.,解,由辛钦定理知,例2,四、小结,三个大数定理,契比雪夫定理的特殊情况,伯努利大数定理,辛钦定理,频率的稳定性是概率定义的客观基础,定性.,努利大数定理以严密的数学形式论证了频率的稳,而伯,契比雪夫资料,Pafnuty Chebyshev,Born: 16 May. 1821 in Okatovo, Russia Died: 8 Dec. 1894 In St Petersburg, Russia,返回,伯努利资料,Jacob Bernoulli,Born: 27 Dec. 1654 in Basel, Switzerland Died: 16 Aug. 1705 in Basel, Switzerland,返回,辛钦资料,Aleksandr Yakovlevich Khinchin,Born: 19 Jul. 1894 in Kondrovo, Kaluzhskaya guberniya,

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论