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大数定律与中心极限定理参考
第四章 大数定律与中心极限定理 4.1切比雪夫不等式 4.2大数定律 4.3中心极限定理 小结 德莫佛资料 拉普拉斯资料 例对于一个学生而言, 来参加家长会的家长人数是一个随机变量. 设一个学生无家长、1名家长、 2名家长来参加会议的概率分别为0.05、0.8、0.15. 若学校共有400名学生, 设各学生参加会议的家长数相互独立, 且服从同一分布. (1) 求参加会议的家长数X超过450的概率; (2) 求有1名家长来参加会议的学生数不多于340的概率. 解 §4.1 切比雪夫不等式 4.1.1切比雪夫不等式的两种等价形式 4.2 大数定律 随机事件在一次试验中是否发生,带有偶然性, 但是如果某个事件的 概率很小,那么在一次或 少量 次数的试验中,可以认为它实际上不会发 生,这在概率论中称为 小概率原理. 与小概率事件相对应,在一次或少量次数的试验 中概率很大的随机事件,可认为实际上必然发生, 这在概率论中称为大概率原理. 人们早已 在大量的 实践经验中接受了小概率原 理和大概率原理.因此,在实际问题和理论研究 中,探求概率接近于 0或1的 规律就成为概率论 的 基本问题之一. 4.2.1 依概率收敛 4.3 中心极限定理 4.3.1 中心极限定理的核心内容 4.3.2 列维—林德伯格中心极限定理和拉普拉斯中心极限定理 记 标准化 (3)此定理又给出了一种近似计算二项分布概率的方法 ① ② 注: (1)中心极限定理表明大量独立同分布的随机变量之和都近似服从正态分布。 (2)作用 由此可近似求出由ξ生成的任何事件的概率 两个中心极限定理 林德贝格-列维中心极限定理 隶莫佛-拉普拉斯定理 中心极限定理表明, 在相当一般的条件下, 当独立随机变量的个数增加时, 其和的分布趋于正态分布. Abraham de Moivre Born: 26 May 1667 in Vitry (near Paris), FranceDied: 27 Nov 1754 in London, England Pierre-Simon Laplace Born: 23 March 1749 in Beaumont-en-Auge, Normandy, FranceDied: 5 March 1827 in Paris, France
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