大数定律和中心极限定理.ppt
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1、电子课件,史 册 主讲,概率论与数理统计,大数定律 中心极限定理,第五章 大数定律和中心极限定理,教学基本要求,熟悉:用中心极限定理近似计算有关随机事件的概率。了解:切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律),棣莫弗拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。重点:棣莫弗拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)。难点:大数定律和中心极限定理,第五章 大数定律与中心极限定理,本章要解决的问题,为何能以某事件发生的频率 作为该事件的 概率的估计?,为何能以样本均值作为总体
2、 期望的估计?,为何正态分布在概率论中占 有极其重要的地位?,大样本统计推断的理论基础 是什么?,ANSWER,大数定律,中心极限定理,大数定律和中心极限定理是概率论的重要基本理论,它们揭示了随机现象的重要统计规律,在概率论与数理统计的理论研究和实际应用中都具有重要的意义。迄今为止,人们已发现很多大数定律(laws of large numbers)所谓大数定律,简单地说,就是大量数目的随机变量所呈现出的规律,主要描述一系列随机变量的和的平均结果的稳定性中心极限定理是用来描述满足一定条件的一系列随机变量的和的概率分布的极限的定理。下面首先来介绍大数定律,一、大数定律的客观背景,大量随机试验中,
3、大量抛掷硬币正面出现频率,生产过程中的废品率,文章中字母使用频率,The law of large numbers,第一节 大数定理,一、依概率收敛,第一章曾将频率的稳定值表述为:设随机事件A的概率为p,在n次重复试验中事件A发生的频率为,则随着试验次数n的增加,频率 将逐渐稳定于概率p。这里的逐渐稳定仅是一种直观描述,可以理解为某种意义下的收敛,但是不同于微积分上的收敛。,但是取,即不论N多大,在N以后总有可能存在n,使得 对于这样的n,定理(Chebysherv大数定理),二、大数定律,大数定律是研究随机变量平均值稳定性的一系列定理的总称。大数定律的基本定理可以表述为:在一定条件下,随机变
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