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文檔簡介
第五章極限定理
一、大數(shù)定律二、中心極限定理下頁
大數(shù)定律和中心極限定理就是使用極限方法研
究大量隨機現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律性的.
闡明大量重復試驗的平均結(jié)果具有穩(wěn)定性的一系列定律都稱為大數(shù)定律.論證隨機變量(試驗結(jié)果)之和漸進服從某一分布的定理稱為中心極限定理.本章概述下頁§5.1大數(shù)定律一、切比雪夫不等式(ε是任一正數(shù))1.對于任何具有有限方差的隨機變量X,都有則證明:(以連續(xù)型隨機變量為例)設(shè)X的概率密度為f(x),下頁2.不等式的等價形式例1.估計的概率.解:作用:(1)證明大數(shù)定律;(2)估計事件的概率.下頁例2.若在每次試驗中,A發(fā)生的概率為0.5,進行1000次獨立試驗,估計A發(fā)生400~600次之間的概率.解:因X~B(1000,0.5),E(X)=500,D(X)=250所以P{400<X<600}=P{|X-500|<100}e2)(1}|)({|eXDXEXP-≥<-由得,P{|X-500|<100}下頁二、大數(shù)定律即,對于任意ε>0,當n充分大時,不等式定理1(切貝雪夫大數(shù)定律)如果X1,X2…,Xn,…是相互獨立的隨機變量序列,每一個Xi都有數(shù)學期望E(Xi)和有限的方差D(Xi),且方差有公共的上界,即則對于任意ε>0,有依概率1成立.下頁
證:
因相互獨立,所以又因,由切貝雪夫不等式可得所以切貝雪夫大數(shù)定律表明,相互獨立的隨機變量的算術(shù)平均值與其數(shù)學期望的差,在n充分大時以概率1是一個無窮小量.這意味著在n充分大時,的值將比較緊密地聚集在它的數(shù)學期望附近.下頁推論:設(shè)隨機變量X1,X2,X3,…,Xn
,…獨立同分布,且有E(Xk)=μ,D(Xk)=σ2,
k=1,2,…說明:(1)在不變的條件下,重復測量n次得到n個觀察值,x1,x2,…,xn,可看作服從同一分布的n個相互獨立的隨機變量X1,X2,…,Xn的試驗值.(2)n充分大時,x1,x2,…,xn的算術(shù)平均值與真值的誤差依概率1任意小.則在時對任意ε>0,有下頁證明:直接可由推論得出(略).這就是以頻率定義概率的合理性依據(jù).定理2(貝努里大數(shù)定律)設(shè)n重貝努里試驗中事件A發(fā)生nA次,每次試驗事件A發(fā)生的概率p,則對任意ε>0有定義
(依概率收斂)設(shè)是一個互相獨立的隨機變量序列,
a是一個常數(shù),若對于任意正數(shù),
有則稱序列依概率收斂于a.下頁定理3設(shè)隨機變量X1,X2,X3,…,Xn
,…獨立同分布,具有數(shù)學期望E(Xk)=μ,k=1,2,…則在時對任意ε>0,有作業(yè):
106頁
1,2
結(jié)束例3.
設(shè)電站供電網(wǎng)有10000盞電燈,夜晚每盞燈開燈的概率均為0.7,假定燈的開、關(guān)是相互立的,使用切貝雪夫不等式估計夜晚同時開著的燈數(shù)在6800到7200盞之間的概率.解:
令X表示在夜晚同時開著的燈數(shù)目,則
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