概率论与统计4-2 中心极限定理.ppt
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1、概率论与数理统计,一、问题的提出,二、中心极限定理,第二节 中心极限定理,一、问题的提出,由上一节大数定理,我们得知满足一定条件的随机变量序列的算数平均值依概率收敛,但我们无法得知其收敛的速度,本节的中心极限定理可以解决这个问题.,在实际中,人们发现 n 个相互独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布,并且 n 越大,近似程度越好.,定理4.8 林德贝格-列维中心极限定理,二、中心极限定理,且具有数学期望与方差,设随机变量X1,X2,Xn相互独立,服从同一分布,则随机变量,EXi,DXi 2 0 i=1,2,n,的分布函数Fnx 对于任意 x 满足,2,注 1,近似程度越好.,n越大,3,
2、的和近似服从正态分布.,定理4.8表明n个相互独立同分布的随机变量,一加法器同时收到20个噪声电压Vk,解 由于VkU 0,10,易知,k=1,2,20.设它们是相互独立的随机变量,例1,由林德贝格-列维中心极限定理知,近似服从标准正态,分布N0,1,于是,设随机变量X1,X2,Xn相互独立,它们具有数学,期望与方差,若存在正数,使得当n时,定理4.9 李雅普诺夫(Liapunov)定理,则随机变量,的分布函数Fnx 对于任意 x 满足,注 1 定理4.9是独立不同分布情形的中心极限,定理,该定理表明:当n充分大时,有,而,2 由定理4.8及定理4.9可以看出,正态随机,变量的普遍性及其在概率
3、论中所占有的重要地位.,一份考卷由99个题目组成,并按由易到难顺序,排列.某学生答对1题的概率是 0.99;答对第2题的,概率是0.98;一般地,他答对第 i 题的概率是,i=1,2,99,假如该学生回答各问题是相互独立,的,并且要正确回答其中60个问题以上(包括60)才算,通过考试.试计算该学生通过考试的概率是多少?,解 设,例2,于是 Xi 是两点分布:,为了使其成为随机变量序列,我们规定从 X100开始,都与X99同分布,且相互独立,于是,另一方面,因为,即独立随机变量序列满足李雅普诺夫定理的条件.,因此随机变量,于是,近似服从标准正态分布N0,1.,计算得,此学生通过考试的可能性很小,
4、大约只有,而该学生通过考试的概率应为,千分之五可能性.,设随机变量Yn服从二项分布Bn,p,则其标准化,随机变量,的分布函数的极限为,定理4.10 棣莫佛-拉普拉斯定理,证 令,X1,X2,Xn独立,同时服从B 1,p 分布,且,由于 EXi p,DXi p 1 p i=1,2,n,证毕.,由定理4.8得,注 1 定理4.10表明正态分布是二项分布的极限,3 实际应用中当n很大时,分布也称为“二项分布的正态近似”.,2 与“二项分布的泊松近似”相比较,两种近似,都要求n很大.,1 如果p很小而np不太大时,采用泊松近似;,2 如果 np 5 和 n1 p 5 同时成立时,采用正态近似.,下面的
5、图形表明:正态分布是二项分布的逼近.,某车间有200台机床,它们独立地工作着,开工,解 设,开工率均为0.6,开工时耗电均为1000W,问供电所,至少要供给这个车间多少电力才能以99.9%的概率,保证这个车间不会因供电不足而影响生产.,i=1,2,200,例3,问题是求r,使,由棣莫佛拉普拉斯中心极限定理,有,所以 r=141.,该结果表明,若供电141KW,那么由于供电,不足而影响生产的可能性小于0.001.,中心极限定理,独立同分布情形,独立不同分布情形,二项分布的正态近似,内容小结,再见,例1-1 设随机变量X1,X2,Xn相互独立,且 Xi,在区间1,1 上服从均匀分布i=1,2,n,
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