大數(shù)定律和中心極限定理_第1頁
大數(shù)定律和中心極限定理_第2頁
大數(shù)定律和中心極限定理_第3頁
大數(shù)定律和中心極限定理_第4頁
大數(shù)定律和中心極限定理_第5頁
已閱讀5頁,還剩12頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1不等式的說明2例1:n重貝努里試驗中,已知每次試驗事件A出現(xiàn)的概率為0.75,試利用契比雪夫不等式,(1)若n=7500,估計A出現(xiàn)的頻率在0.74至0.76之間的概率至少有多大;(2)估計n,使A出現(xiàn)的頻率在0.74至0.76之間的概率不小于0.90。3隨機變量序列依概率收斂的定義45大數(shù)定律的重要意義: 貝努里大數(shù)定律建立了在大量重復獨立試驗中事件出現(xiàn)頻率的穩(wěn)定性,正因為這種穩(wěn)定性,概率的概念才有客觀意義,貝努里大數(shù)定律還提供了通過試驗來確定事件概率的方法,既然頻率nA/n與概率p有較大偏差的可能性很小,我們便可以通過做試驗確定某事件發(fā)生的頻率并把它作為相應的概率估計,這種方法就是第7章將要介紹的參數(shù)估計法,參數(shù)估計的重要理論基礎之一就是大數(shù)定理。6此外,定理中要求隨機變量的方差存在,但當隨機變量服從相同分布時,就不需要這一要求。7例2:89§2中心極限定理背景:有許多隨機變量,它們是由大量的相互獨立的隨機變量的綜合影響所形成的,而其中每個個別的因素作用都很小,這種隨機變量往往服從或近似服從正態(tài)分布,或者說它的極限分布是正態(tài)分布,中心極限定理正是從數(shù)學上論證了這一現(xiàn)象,它在長達兩個世紀的時期內曾是概率論研究的中心課題。

101112

例4:設某種電器元件的壽命服從均值為100小時的指數(shù)分布,現(xiàn)隨機取得16只,設它們的壽命是相互獨立的,求這16只元件的壽命的總和大于1920小時的概率。13例5:某保險公司的老年人壽保險有1萬人參加,每人每年交200 元, 若老人在該年內死亡,公司付給受益人1萬元。設老年人死亡 率為0.017,試求保險公司在一年內這項保險虧本的概率。14例6:設某工廠有400臺同類機器,各臺機器發(fā)生故障的概 率都是0.02,各臺機器工作是相互獨立的,試求機 器出故障的臺數(shù)不小于2的概率。15例7:16

例8:(例1續(xù))在n重貝努里試驗中,若已知每次試驗事件A出現(xiàn)的概率為0.75,試利用中心極限定理,(1)若n=7500,估計A出現(xiàn)的頻率在0.74至0.76之間的概率近似值

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論