《概率统计教学资料》第4章中心极限定理.ppt
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1、2023/9/1,1,一、正态分布的定义二、正态分布的数字特征三、正态分布性质四、中心极限定理,第四章 正态分 布中心极限定理,基本内容:,2023/9/1,2,正态分布是最重要的概率分布(原因):,(1)很多随机现象可用正态分布描述或近似描述,例如测量误差、学生成绩,人的身高、体重等,大量随机现象可以用正态分布描述.,(2)一般地,大量独立随机变量的和近似地服从,正态分布.(中心极限定理),(3)某些常用分布(如卡方分布,t分布,F分布等),是由正态分布推导得到的.,问题:在n次独立重复试验(即n重伯努利试验)中,p为一次试验中事件A发生的概率,记n 为n次试验中事件A发生的次数,,2023
2、/9/1,3,则n B(n,p),试验次数n较大时,计算相当困难,有没有近似计算的方法?,回顾泊松定理:当n充分大,p很小(p0.1),即=np比较适中时,,看上去简单一点,但仍然是一串很长和式,有没有近似计算的方法?,分别取n=6,20,50,100,p=0.3 的二项分布图,2023/9/1,4,当n越来越大时,二项分布的概率值渐进为正态曲线,标准化以后即为标准正态分布曲线。即棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理,2023/9/1,5,定理.棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理,若随机变量 n 服从参数为n,p的二项分布,则则对于任何实数x,有,定理表明,当n充分大时,二项分布的随机变量n 的标准化变量近
3、似服从标准正态分布,即,而 n近似服从N(np,np(1-p).,2023/9/1,6,例7.某种难度很大的心脏手术成功率为0.9,对100名患者进行这种手术,以X记手术成功的人数.(1)求P(84X 95);(2)求P(X90).,解:(1)由题意知XB(100,9),E(X)=n p=1000.9=90,,D(X)=n p(1-p)=1000.90.1=9,,2023/9/1,7,设nB(n,p),n表示n次试验中事件A出现的次数,n可以分解为一系列随机变量之和,其中Xi为第i次试验中事件A出现的次数,即,根据棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理,当n充分大时,独立同分布于B(1,p)的随机变量X
4、1,X2,Xn,其和X1+X2+Xn近似服从正态分布。,启示:X1,X2,Xn只是独立同分布的随机变量,是否有类似结论?,2023/9/1,8,独立同分布的中心极限定理,设随机变量X1,X2,Xn,相互独立,服从同一分布,且有的数学期望 和方差,则随机变量 的分布函数 满足如下极限式,2023/9/1,9,定理的应用:对于独立的随机变量序列,不管 服从什么分布,只要它们是同分布,且有有限的数学期望和方差,那么,当n充分大时,这些随机变量之和 近似地服从正态分布,另一种形式:,2023/9/1,10,客观背景:客观实际中,许多随机变量是由大量相互独立的偶然因素的综合影响所形成,每一个微小因素,在
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