(习题课5)--大数定律与中心极限定理

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第五章_大数定律和中心极限定理 例题与解析

第五章_大数定律和中心极限定理 例题与解析

V 20 5 100 / 12 20

105 20 5 100 / 12 20
V 100 V 100 P 0 . 39 1 P 0 . 39 12 ) 20 12 ) 20 ( 10 ( 10
1 ( 0 . 39 ) 1 0 . 6517 0 . 3483
lim F n ( x ) F ( x )
W 则称{ F n ( x )} 弱收敛于F(x),记为 Fn ( x) F ( x)。 L { 称 }依分布收敛于,记为 。
n
n
n
定理5.2 (几种收敛之间的关系) P ,则 L 。 1. 若
n
L P 2. 设为常数,则 n 当且仅当 n 。 a.s. P n ,则 n 。 3. 若
设随机变量 1, 2, , n 相互独立且服从同一分布,且 具有相同的数学期望和方差:
E ( i ) ,D ( i ) , i 1,, , n , 2
2
则随机变量
n

i 1
n
i
n
n
n
L N ( 0, , 1)
即 n 的分布函数 F n ( x ) 对任何x满足
lim P (
n
n np
np (1 p )
x
x)


1 2

t
2
e
2
dt .
例2 (2002年数学四考研试题)
设随机变量 X 1, X 2, , X n 相互独立,S n

n
X i.
i 1
则根据列维-林德贝格中心极限定理,当n充分大时,S n 近似

概率论与数理统计第五章大数定律与中心极限定理习题解答

概率论与数理统计第五章大数定律与中心极限定理习题解答

1.[一] 据以往经验某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布,现在随机的抽取16只,设它们的寿命是相互独立的,求这16只元件寿命总和大于1920小时的概率。

解:设第i 只寿命为X i ,(1≤i ≤16),故E (X i )=100,D (X i )=1002(l=1,2,…,16).依本章定理1知÷÷÷÷÷øöçççççèæ£-=÷÷÷÷÷øöçççççèæ´-£´-=£ååå===8.040016001001616001920100161600)1920(1616161i i i i i i X P X P X P.7881.0)8.0(=F =从而.2119.07881.01)1920(1)1920(161161=-=£-=>åå==i ii iXP XP3.[三] 计算机在进行加法时,对每个加数取整(取为最接近它的整数),设所有的取整误差是相互独立的,且它们都在(-0.5,0.5)上服从均匀分布,(1)若将1500个数相加,问误差总和的绝对值超过15的概率是多少? (2)几个数相加在一起使得误差总和的绝对值小于10的概率不小于0.90 解:(1)设取整误差为X i (L ,2,1=i ,1500),它们都在(-0.5, 0.5)上服从均匀分布。

于是: 025.05.0)(=+-==p X E i 12112)]5.0(5.0[)(2=--=i X D18.111251211500)(,0)(==´==i i X nD X nE þýüîí죣--=ïþïýüïîïíì£-=ïþïýüïîïíì>ååå===1515115115150011500115000i i i i i i X P X P X P ïïþïïýüïïîïïí죣--=å=18.111518.1118.1115115001i i X P1802.0]9099.01[2)]34.1(1[2)]34.1()34.1([1=-´=F -=-F -F -=8.某药厂断言,该厂生产的某种药品对于医治一种疑难的血液病的治愈率为0.8,医院检验员任意抽查100个服用此药品的病人,如果其中多于75人治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言。

第5章 大数定律及中心极限定理

第5章 大数定律及中心极限定理

这种稳定性的含义说明算术平均值是依概率 收敛的意义下逼近某一常数.
概率论
二、依概率收敛定义及性质
定义 设Y1 ,Y2 ,LYn ,L是一个随机变量序列,a是 是一个随机变量序列,
一个常数.若对于任意正数ε,有
limP{| Yn − a |< ε } = 1
n→∞
Y 则称序列Y1 ,Y2 ,L n ,L依概率收敛于a.记为 Yn →a.
概率论
第五章 大数定律及中心极限定理
第一节 大数定律 第二节 中心极限定理 习题课
概率论
第一节
大数定律
大数定律
依概率收敛定义及性质 小结
概率论
大数定律的客观背景
事件发生的频率稳定于某一常数 大量随机试验中 测量值的算术平均值具有稳定性
大量抛掷硬币 生产过程中的 字母使用频率 正面出现频率 废品率 ……
k =1
n
n
D( ∑ Xk )
k=1
n
讨论Yn的极限分布是否为标准 正态分布
在概率论中, 在概率论中,习惯于把和的分布收敛于正态分 布这一类定理都叫做中心极限定理 中心极限定理. 布这一类定理都叫做中心极限定理
概率论
一、中心极限定理
定理1(独立同分布下的中心极限定理) 定理 (独立同分布下的中心极限定理)
例如: 例如:炮弹射击的 落点与目标的偏差, 落点与目标的偏差, 就受着许多随机因 如瞄准, 素(如瞄准,空气 阻力,炮弹或炮身结构等)综合影响的.每个随机因 阻力,炮弹或炮身结构等)综合影响的 每个随机因 素的对弹着点(随机变量和)所起的作用都是很小 素的对弹着点(随机变量和) 的.那么弹着点服从怎样分布哪 ? 那么弹着点服从怎样分布哪
依概率收敛比高等数学中的普通意义下的收敛 弱些, 弱些,它具有某种不确定性.

概率论与数理统计第五章 大数定律及中心极限定理

概率论与数理统计第五章 大数定律及中心极限定理

概率论与数理统计作业班级 姓名 学号 任课教师第五章 大数定律及中心极限定理教学要求:一、了解大数定律的直观意义; 二、掌握Chebyshev 不等式;三、了解Chebyshev 大数定理和贝努里大数定理; 四、会用中心极限定理估算有关事件的概率.重点:中心极限定理.难点:切比雪夫不等式、大数定律、中心极限定理.综合练习题一、选择题1.设12,,,n X X X 是独立同分布的随机变量序列,且1,2,,i n = .令∑==ni i n X Y 1,1,2,,i n = ,()x Φ为标准正态分布函数,则()=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤--∞→11lim p np np Y P n n (B ). (A )0 ; (B )()1Φ; (C )()11Φ-; (D )1.6 . 2.设()x Φ为标准正态分布函数,0,1,i A X A ⎧=⎨⎩事件不发生,事件发生,()100,,2,1 =i ,且()8.0=A P ,10021,,,X X X 相互独立.令∑==1001i i X Y ,则由中心极限定理知Y 的分布函数()y F 近似于(B ). (A )()y Φ; (B )⎪⎭⎫⎝⎛-Φ480y ; (C )()8016+Φy ; (D )()804+Φy .3.设随机变量 ,,,,21n X X X 相互独立,且i X () ,,,2,1n i =都服从参数为21的指数分布,则当n 充分大时,随机变量∑==ni i n X n Z 11的概率分布近似服从(B ).(A )()4,2N ; (B )⎪⎭⎫ ⎝⎛n N 4,2; (C )⎪⎭⎫⎝⎛n N 41,21; (D )()n n N 4,2. 二、填空题1.设随机变量 ,,,,21n X X X 相互独立且同分布,它们的期望为μ,方差为2σ,令∑==ni i n X n Z 11,则对任意正数ε,有{}=≤-∞→εμn n Z P lim 1 .2.设 ,,,,21n X X X 是独立同分布的随机变量序列,且具有相同数学期望和方差()μ=i X E ,()02>=σi X D ,() ,2,1=i , 则对任意实数x , =⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤-∑=∞→x n n X P n i i n σμ1lim ()x Φ. 3.设()1-=X E ,()4=X D ,则由切比雪夫不等式估计概率{}42P X -<<≥95. 4.设随机变量[]1,0~U X ,由切比雪夫不等式可得≤⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-3121X P 41. 5.设随机变量()2.0,100~B X ,应用中心极限定理可得{}≈≥30X P 0062.0.(其中()()9938.05.2=Φ)三、应用题1. 100台车床彼此独立地工作着,每台车床的实际工作时间占全部工作时间的80%, 求任一时刻有70至86台车床在工作的概率.解:设⎩⎨⎧=台车床没有工作第台车床正在工作第i i X i .0.1(100,,2,1 =i ),且()8.0,1~B X i ,则100台车床中在任一时刻正在工作的机床台数为10021X X X X +++= ,且()80=X E ,()16=X D ,(其中10021,,,X X X 独立同分布),于是由德莫弗-拉普拉斯中心极限定理近似可得()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-≤-≤-=≤≤16808616801680708670X P X P()()()()927.015.25.15.25.1=-Φ+Φ=-Φ-Φ≈.2. 某计算机系统有120个终端,每个终端在1小时内平均有3分钟使用打印机,假定各终端使用打印机与否是相互独立的,求至少有10个终端同时使用打印机的概率.解:设,,0,1⎩⎨⎧=个终端没有使用打印机第个终端正在使用打印机第i i X i (120,,2,1 =i ),且()05.0,1~B X i ,则120个终端中同时使用打印机的台数为12021X X X X +++= ,且()6=X E ,()7.5=X D (其中12021,,,X X X 独立同分布),于是由德莫弗-拉普拉斯中心极限定理近似可得:()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-<--=<-=≥7.56107.56110110X P X P X P()0465.09535.0168.11=-=Φ-≈.3.设某产品的废品率为0.005,从这批产品中任取1000件,求其中废品率不大于0.007的概率.解:设1000件设产品的废品数为n μ,易知()005.0,1000~B n μ,则()()(),975.41,5=-===p np D np E n n μμ 相应的废品率为nnμ,()1000=n 由德莫弗-拉普拉斯中心极限定理知:当n 充分大时n μ近似地服从正态分布,于是由中心极限定理近似可得()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-≤-=≤=⎪⎭⎫⎝⎛≤975.457975.457007.0n n n P P n P μμμ()8159.09.0=Φ≈.4.在掷硬币的试验中,至少掷多少次,才能使正面出现的频率落在(0.4,0.6)区间的概率不小于0.9?解:设A n 表示n 次试验中正面出现的次数,;.0.1⎩⎨⎧=次试验中出现反面第次试验中出现正面第i i X i (n i ,,2,1 =),显然()5.0,~21n B X X X n n A +++= (其中n X X X ,,,21 独立同分布),()(),25.0,5.0n n D n n E A A ==于是正面出现的频率nn A应满足9.06.04.0≥⎪⎭⎫⎝⎛<<n n P A .从而由中心极限定理知:()n n n P n n P A A 6.04.06.04.0<<=⎪⎭⎫⎝⎛<<⎪⎪⎭⎫⎝⎛-<-<-=n n n n n n n n n P A 25.05.06.025.05.025.05.04.0()()()12.022.02.0-Φ=-Φ-Φ≈n n n , 要使9.06.04.0≥⎪⎭⎫⎝⎛<<n n P A ,只要()9.012.02≥-Φn ,即()95.02.0≥Φn .反查表可得65.12.0≥n ,即06.68≥n ,所以至少掷69次,才能使正面出现的频率落在(0.4,0.6)区间的概率不小于0.9.5.设一个系统由100个相互独立起作用的部件组成,每个部件损坏的概率为0.1,必须有85个以上的部件正常工作,才能保证系统正常运行,求整个系统正常工作的概率.解:设X 为100个相互独立的部件中正常工作的部件数,则()9.0,100~B X ,()()(),91.09.01001,909.0100=⨯⨯=-==⨯==p np X D np X E 整个系统正常工作的概率为()85>X P .由中心极限定理知:()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-≤--=≤-=>99085990185185X P X P X P9525.035351=⎪⎭⎫⎝⎛Φ=⎪⎭⎫ ⎝⎛-Φ-≈. 6.有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3米,现从这批木材中随机抽取100根,问其中至少有30根短于3米的概率是多少?解:设X 为100根木柱中长度小于3米的根数,易知()2.0,100~B X ,()(),16,20==X D X E 则所求问题为()30≥X P ,由中心极限定理知:()()⎪⎪⎭⎫⎝⎛-<--=<-=≥1620301620130130X P X P X P()0062.09938.015.21=-=Φ-≈.7.某车间有同型号机床200台,它们独立地工作着,每台开动的概率均为0.7,开动时耗电均为1.5千瓦,问电厂至少要供给该车间多少电力,才能以99..5%的概率保证用电需要?解:设⎩⎨⎧=台机床没有工作第台机床正在工作第i i X i .0.1(200,,2,1 =i ),且()7.0,1~B X i ,记X 某时刻正在工作的机床数,则20021X X X X +++= ,()(),42,140==X D X E 于是某时刻该车间的耗电数为X Y 5.1=千瓦.设供给该车间的电力数为α千瓦,则问题要求是()995.0=≤αY P ,由德莫弗-拉普拉斯中心极限定理知:()()⎪⎭⎫ ⎝⎛≤=≤=≤5.15.1αααX P X P Y P995.0421405.1421405.142140=⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-Φ≈⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-≤-=ααX P , 查标准正态分布表,得58.2421405.1=-α,即 235=α.所以电厂至少要供给该车间235千瓦的电力,才能以%5.99的概率保证用电需要.。

概率论与数理统计----第五章大数定律及中心极限定理

概率论与数理统计----第五章大数定律及中心极限定理

= 1 − Φ(3.54)
=0.0002
一箱味精净重大于20500的概率为 的概率为0.0002. 一箱味精净重大于 的概率为
推论:
特别,若X~B(n,p),则当n充分大时, 特别, ~B(n 则当n充分大时,
X~N(np,npq) X~N(np,npq) np
若随机变量X~B( X~B(n, ),则对任意实数x有 ),则对任意实数 即 若随机变量X~B( ,p),则对任意实数 有
不等式证明 P{-1<X<2n+1}≥(2n+1)/(n+1)(n+1)
3. 设P{|X-E(X)|<ε}不小于 不小于0.9,D(X)=0.009.则用 不小于 则用
切比绍夫不等式估计ε的 最小值是( 切比绍夫不等式估计 的 最小值是
0.3 ).
4.(894) 设随机变量 的数学期望为 设随机变量X的数学期望为 的数学期望为µ, 标准差为σ,则由切比绍夫不等式 标准差为 则由切比绍夫不等式 P{|X-µ|≥3σ}≤( ). 1/9 5. 设随机变量X的分布律为 设随机变量 的分布律为 P{X=0.3}=0.2, P{X=0.6}=0.8, 用切比绍夫不等式估计 |X-E(X)|<0.2的概率 的概率. 的概率
1 n lim P ∑ Xi − µ < ε = 1 n→∞ n i =1
定理(贝努里利大数定律) 设每次实验中事件A发生的概率 定理(贝努里利大数定律) 设每次实验中事件A 为p,n次重复独立实验中事件A发生的次数为nA,则对任 次重复独立实验中事件A发生的次数为n 意的ε>0 意的ε>0 ,事件的频率 nA ,有 ε>

+∞
−∞

大数定律及中心极限定理习题及答案

大数定律及中心极限定理习题及答案

第 5 章 大数定律与中心极限定理一、填空题:1.设随机变量μξ=)(E ,方差2σξ=)(D ,则由切比雪夫不等式有≤≥-}|{|σμξ3P 91 . 2.设nξξξ,,, 21是n 个相互独立同分布的随机变量,),,,(,)(,)(n i D E i i 218===ξμξ对于∑==ni in1ξξ,写出所满足的切彼雪夫不等式 228εεξεμξn D P =≤≥-)(}|{| ,并估计≥<-}|{|4μξP n211-. 3. 设随机变量129,,,X X X 相互独立且同分布, 而且有1i EX =,1(1,2,,9)i DX i ==, 令91i i X X ==∑, 则对任意给定的0ε>, 由切比雪夫不等式直接可得{}≥<-ε9X P 291ε-. 解:切比雪夫不等式指出:如果随机变量X 满足:()E X μ=与2()D X σ=都存在, 则对任意给定的0ε>, 有22{||}P X σμεε-≥≤, 或者22{||}1.P X σμεε-<≥-由于随机变量129,,,X X X 相互独立且同分布, 而且有1,1(1,2,9),i i EX DX i === 所以999111()()19,i i i i i E X E X E X μ===⎛⎫===== ⎪⎝⎭∑∑∑9992111()()19.i i i i i D X D X D X σ===⎛⎫===== ⎪⎝⎭∑∑∑4. 设随机变量X 满足:2(),()E X D X μσ==, 则由切比雪夫不等式, 有{||4}P X μσ-≥ 116≤. 解:切比雪夫不等式为:设随机变量X 满足2(),()E X D X μσ==, 则对任意的0ε>, 有22{||}.P X σμεε-≥≤由此得 221{||4}.(4)16P X σμσσ-≥≤=5、设随机变量2σξμξξ==)(,)(,D E ,则≥<-}|{|σμξ2P 43.6、设n ξξξ,,, 21为相互独立的随机变量序列,且),,( 21=i i ξ服从参数为λ的泊松分布,则≤-∑=∞→}{lim x n n P ni in λλξ1∞--xt dt e22 .7、设n η表示n 次独立重复试验中事件A 出现的次数,p 是事件A 在每次试验中出现的概率,则≈≤<}{b a P n η⎰-----)1()1(2221p np np b p np np a t dt e π.8. 设随机变量n ξ, 服从二项分布(,)B n p , 其中01,1,2,p n <<=, 那么, 对于任一实数x , 有lim {|||}n n P np x ξ→+∞-<= 0 .9. 设12,,,n X X X 为随机变量序列,a 为常数, 则{}n X 依概率收敛于a 是指{}=<->∀+∞>-εεa X P n n lim ,0 1 ,或{}=≥->∀+∞>-εεa X P n n lim ,0 0 。

大数定律与中心极限定理 定义与例题

大数定律与中心极限定理 定义与例题

三、典型例题
一加法器同时收到 例1 20 个噪声电压 Vk ( k 1 , 2 , 20 ), 设它们是相互独立的随 且都在区间 ( 0 ,10 ) 上服从均匀分布 机变量 , ,记 V

k 1
20
Vk ,
求 P { V 105 } 的近似值 .
解 E (V k ) 5 ,
解:对每台车床的观察作为一次试验,
每次试验观察该台车床在某时刻是否工作, 工作的概率为0.6,共进行200次试验. 用X表示在某时刻工作着的车床数, 依题意, X~B(200,0.6), 设应供应N千瓦电力,现在的问题是:求满足 P(X≤N)≥0.999 的最小的N.
由德莫佛-拉普拉斯极限定理
X np np(1 p)

i1
n
Xi
n
1
n
EX i
i1
0.
切比雪夫不等式
如 果 随 机 变 量 X的 数 学 期 望 EX 和 方 差 DX 存 在 , 则 对于任一正数, 都有 P

X EX

DX

2
证 明 : 对 于 任 给 正 数 , 由 切 比 雪 夫 不 等 式 ,有 1 D n

i1
n
Xi
n
1
n
EX i
i1
0.
辛钦大数定律
设 随 机 变 量 X 1 , X 2 , , X n , 独 立 同 分 布 , 且 数 学 期 望 存 在 ,则 对 于 任 意 0, 有 1 li m P n n

i1
n
X i 0.
例1 判 断 下 列 说 法 的 对 错 , 并 简 述 理 由 : (1 ) 设 随 机 变 量 X 1 , X 2 , , X n , 独 立 同 具 有 密 度 f ( x ), 则 序 列 X 1 , X 2 , , X n , 满 足 辛 钦 大 数 定 律 . ( 2 ) 设 随 机 变 量 X 1 , X 2 , , X n , 独 立 同 服 从 参 数 为 的 泊 松 分 布 , 则 X 1 , 2 X 2 , , n X n , 满 足 切 比 雪 夫 大 数 定 律 .

概率论与数理统计+第五章+大数定律及中心极限定理+练习题

概率论与数理统计+第五章+大数定律及中心极限定理+练习题

滨州学院《概率论与数理统计》(公共课)练习题第五章 大数定律及中心极限定理一、填空题1.设某种电气元件不能承受超负荷试验的概率为0.05.现在对100个这样的元件进行超负荷试验,以X 表示不能承受试验而烧毁的元件数,则根据中心极限{}≈≤≤105X P .2.设试验成功的概率p=20%,现在将试验独立地重复进行100次,则试验成功的次数介于16和32次之间的概率Q ≈ .3.将一枚均匀对称的硬币接连掷10000次,则正面恰好出现5000次的概率≈α .4.将一枚色子重复掷n 次,则当∞→n 时,n 次掷出点数的算术平均值n X 依概率收敛于 .5.随机变量X 和Y 的数学期望分别为-2和2, 方差分别为1和4, 而相关系数为-0.5, 则根据切比雪夫不等式≤≥+)6|(|Y X P .6.已知随机变量X 的数学期望为10,方差DX 存在且1.0)4020(≤<<-X P ,则≥DX .7.设 ,n X X X ,,,21为独立同分布的随机变量序列,且),2,1( =i X i 服从参数为2的指数分布,则∞→n 当时,∑==n i i n X n Y 121依概率收敛于 . 8.设 ,n X X X ,,,21为独立同分布的随机变量序列,且),2,1( =i X i 服从参数为0>λ的泊松分布,若∑==ni i X n X 11,则对任意实数x ,有≈<)(x X P . 二、选择题1.设随机变量n X X X ,,,21 相互独立,n n X X X S +++= 21,则根据列维-林德伯格中心极限定理,当n 充分大时n S 近似服从正态分布,只要n X X X ,,,21 ( ).(A) 有相同期望和方差; (B) 服从同一离散型分布;(C) 服从同一指数分布; (D) 服从同一连续型分布.2.下列命题正确的是( ).(A) 由辛钦大数定律可以得出切比雪夫大数定律;(B) 由切比雪夫大数定律可以得出辛钦大数定律;(C) 由切比雪夫大数定律可以得出伯努利大数定律;(D) 由伯努利大数定律可以得出切比雪夫大数定律.3.设随机变量X 的方差为2, 则根据切贝雪夫不等式有估计{}≤≥-2||EX X P ( ).(A )21; (B )31; (C )41; (D )81. 4.设随机变量 ,n X X X ,,,21独立同分布,其分布函数为 ∞<<∞-+=x b x a x F ,arctan 1)(π,0≠b 则辛钦大数定律对此序列( ). (A )适用; (B )当常数a 和b 取适当数值十适用;(C )不适用; (D )无法判别.5.设随机变量n X X X ,,,21 相互独立, n n X X X S +++= 21, 则根据列维-林德伯格(Levy-Lindeberg)中心极限定理, 当n 充分大时, n S 近似服从正态分布, 只要nX X X ,,,21 ( ).(A)有相同的数学期望; (B)有相同的方差;(C)服从同一指数分布; (D)服从同一离散型分布.6.设 ,n X X X ,,,21为独立同分布的随机变量序列,且),2,1( =i X i 服从参数为1≠λ的指数分布,则( ).(A ))()(lim 1x x n n X P n i i n Φ=≤-∑=+∞→λ; (B ))()(lim 1x x nn X P n i i n Φ=≤-∑=+∞→;(C ))()(lim 1x x n X P n i i n Φ=≤-∑=+∞→λλ; (D ))()(lim 1x x n X P n i i n Φ=≤-∑=+∞→λλ. 三、解答题1.设n ν是n 次伯努利试验成功的次数,p(0<p<1)是每次试验成功的概率,n f n n ν=是n次独立重复试验成功的频率,设n 次独立重复试验中,成功的频率f n 对概率p 的绝对偏差不小于Δ的概率{}α=∆≥-p f n P . 试利用中心极限定理,(1) 根据∆和n 求α的近似值; (2) 根据α和n 估计∆的近似值; (3) 根据α和∆估计n .2.假设某单位交换台有n 部分机,k 条外线,每部分机呼叫外线的概率为p .利用中心极限定理,解下列问题:(1) 设n =200,k =30,p =0.12,求每部分机呼叫外线时能及时得到满足的概率α的近似值;(2) 设n =200,p =0.12,问为使每部分机呼叫外线时能及时得到满足的概率α≥95%,至少需要设置多少条外线?(3) k =30,p =0.12,问为使每部分机呼叫外线时能及时得到满足的概率α≥95%,最多可以容纳多少部分机?3.设n X X X ,,,21 是独立同分布随机变量,n X 是其算术平均值.考虑概率 {}αμ=∆≥-n X P ,其中μ=i EX ()n i .,2,1 =,()0>∆∆和α(0<α<1)是给定的实数.试利用中心极限定理,根据给定的,(1) ∆和n ,求α的近似值;(2) α和n ,求∆的近似值;(3) α和∆,估计n .4.某保险公司接受了10000电动自行车的保险,每辆每年的保费为12元.若车丢失,则车主得赔偿1000元.假设车的丢失率为0.006,对于此项业务,试利用中心极限定理,求保险公司:(1) 亏损的概率α;(2) 一年获利润不少于40000元的概率β;(3) 一年获利润不少于60000元的概率γ.5.假设伯努利试验成功的概率为5%.利用中心极限定理估计,进行多少次试验才能以概率80%使成功的次数不少于5次.6.生产线组装每件产品的时间服从指数分布.统计资料表明,每件产品的平均组装时间为10分钟.假设各件产品的组装时间互不影响.试利用中心极限定理,(1) 求组装100件产品需要15到20小时的概率Q ;(2) 求以概率0.95在16个小时内最多可以组装产品的件数.7.将n 个观测数据相加时,首先对小数部分按“四舍五入”舍去小数位后化为整数.试利用中心极限定理估计,(1) 试当n =1500时求舍位误差之和的绝对值大于15的概率;(2) 估计数据个数n 满足何条件时,以不小于90%的概率,使舍位误差之和的绝对值小于10的数据个数n .8.利用列维-林德伯格定理,证明棣莫佛-拉普拉斯定理.9.设X 是任一非负(离散型或连续型)随机变量,已知X 的数学期望存在,而 0>ε是任意实数,证明不等式{}εεXX P ≤≥.10.设事件A 出现的概率为=p 0.5,试利用切比雪夫不等式,估计在1000次独立重复试验中事件A 出现的次数在450到550次之间的概率α.11.设随机变量X 的数学期望为μ,方差为2σ,(1)利用切比雪夫不等式估计:X 落在以μ为中心,σ3为半径的区间内的概率不小于多少?(2)如果已知),(~2σμN X ,对上述概率,你是否可得到更好的估计?12.利用切比雪夫不等式来确定,当抛掷一枚均匀硬币时,需抛多少次,才能保证正面出现的频率在0.4至0.6之间的概率不小于90%,并用正态逼近去估计同一问题. 13.设 ,n X X X ,,,21为独立同分布的随机变量序列,且 ,2,1,,2===i DX EX i i σμ,令∑=+=n i i n iX n n Y 1)1(2,试证明:μP n Y →. 14.设}{n X 为一列独立同分布的随机变量序列,其概率密度函数为⎩⎨⎧<≥=--ax a x e x f a x 0)()( 令},,,m in{21n n X X X M =,试证:a M Pn →.15.在一家保险公司里有10000人参加保险,每人每年付12元保险费,在一年内一个人死亡的概率为0.006,死亡时,其家属可向保险公司领取1000元的赔偿费.试求:(1)保险公司没有利润的概率为多大?(2)保险公司一年的利润不少于60000元的概率为多大?16.已知生男孩的概率近似地等于0.515,求在10000个婴孩中,男孩不多于女孩的概率.17.某药厂断言,该工厂生产的某种药品对于医治一种疑难的疾病的治愈率为0.8,某医院试用了这种药品进行治疗,该医院任意抽查了100个服用此药品的病人,如果其中多于75人治愈,医院就接受药厂的这一断言,否则就拒绝这一断言.问:(1)若实际上此药品对这种疾病的治愈率为0.8,那么,医院接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药品对这种疾病的治愈率为0.7,那么,医院接受这一断言的概率是多少?18.一生产线生产的产品成箱包装, 每箱的重量是随机的, 假设每箱平均重50kg, 标准差为5kg . 若用最大载重量为5吨的汽车承运, 试利用中心极限定理说明每辆车最多可以装多少箱,才能保障不超载的概率大于0.977.(977.0)2(=Φ).19.一家有800间客房的大宾馆的每间客房内装有一台2kW (千瓦)的空调机,若该宾馆的开房率为70%,试问应供应多少千瓦的电力才能以99%的概率保证有充足的电力开动空调机?20.设有30个电子器件,他们的使用寿命(单位:小时)3021,,,T T T 均服从平均寿命为10小时的指数分布,其使用情况是第一个损坏第二个立即使用,第二个损坏第三个立即使用等等. 令T 为30个器件使用的总计时间,求T 超过350小时的概率.。

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大数定律与中心极限定理
背景:概率论中用来阐明大量随机现象平均结果的稳定性的一系列定理,称为大数定律。

1、定义:设X 1,X 2……X k 是随机变量序列,E(X k )存在,一、大数定律
1
1n
i i X X n ==∑,
0,ε>若对于任意的有lim (X E(X ))=0
n n P ε→∞
-
≥lim (X E(X ))=1n n P ε→∞
-<则称随机变量{X k }服从大数定律。

设随机变量X 具有有限数学期望EX 和方差DX ,则对于任意正数
,如下不等式成立。

{}2
DX
P X EX εε
-≥≤
——切比雪夫不等式
2、切比雪夫(Chebyshev)不等式
ε3、Chebyshev 大数定理(样本平均数稳定性)
定理:设随机变量X 1,X 2,…,X n ,…相互独立,且服从同一分布,并具有数学期望及方差,则对于任意正数,恒有
εμ

1
1n
i i x x n μ
==≈∑注:观测量X 在相同的条件下重复观测n 次,当n 充分大时,“观测值的算术平均值接近于期望”
是一大概率事件。

11lim 1n i n i P X n με→∞
=⎧⎫
-<=⎨⎬⎩⎭
∑11lim
0n i n i P X n με→∞
=⎧⎫-≥=⎨⎬⎩⎭
∑定理:设是n 次独立试验中事件A 发生的次数,p 是事件A 在每次试验中发生的概率,则对于任意正数恒有
lim 0n n P p n με→∞
⎧⎫-≥=⎨⎬⎩⎭
注:此定理说明可通过多次重复一个试验,确定事件A 在每次试验中出现的概率
()n
p P A n
μ≈=4、伯努利大数定理(频率的稳定性)
εn μ
定理:设随机变量X 1,X 2,…,X n 相互独立,服从同一分布,且有有限的数学期望和方差,
5、辛钦大数定理
定理:设X 1,X 2……X k 是随机变量序列,且服从相同的分布,相同的数学期望,E(X k )=μ则对于任意正数有:
εlim (X )=1n n P με→∞
-<lim (X )=0
n n P με→∞
-≥二、中心极限定理
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,在总的影响中所起的作用是很小的,但总起来,却对总和有显著影响,这种随机变量往往近似地服从正态分布。

定义:概率论中有关论证独立随机变量的和的极限分布是正态分布的一系列定理称为
中心极限定理。

μ2σ1、独立同分布的中心极限定理
则随机变量()n F x 满足如下极限式:
即分布函数2121lim ()lim 2n t i x i n n n X n F x P x e dt
n μσπ-=-∞→∞→∞⎧⎫
-⎪⎪⎪⎪
=<=⎨⎬⎪⎪
⎪⎪⎩⎭
∑⎰近似服从正态分布
2
(,)N n n μσ2、棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理
定理:设随机变量服从二项分布,则对于任意区间,恒有
n η(,)B n p [,]a b 2
2
1lim (1)2t b n a n np P a b e dt
np p ηπ-→∞⎧⎫-⎪⎪
≤<=⎨⎬-⎪⎪⎩⎭
⎰注:二项分布的极限分布是正态分布,即如果~(,)X B n p ,则
∑==n
i i
X 1
Y
2
2
1()()
(1)2t b n a
np P a b e dt b a np p ηπ-⎧⎫-⎪⎪≤<≈=Φ-Φ⎨⎬-⎪⎪⎩⎭
⎰()()
(1)(1)
b np a np np p np p --≈Φ-Φ--{}
(1)(1)(1)P a X b a np X np b np P np p np p np p ≤<⎧⎫---⎪⎪=≤<⎨⎬
---⎪⎪⎩⎭
注:近似计算3、李雅普诺夫大数定理(省略)
三、习题
5.假设一条生产线生产的产品合格率是0.8.要使一批产品的合格率达到在76%与84%之间的概率不小于90%,问这批产品至少要生产多少件?1、设随机变量X 1X 2……X n……相互独立,且其均值一致有界,即是存在常数AB 使,E(X k )<A,D(X k )<B,(k=1,2……),试证X 1X 2……X n……服从大数定律。

2.设X 1X 2……X n……相互独立的随机变量序列,
).3,2(n 2
1)0X (P n 1)n P(X n n Λ=-===±=n ,试证X 1X 2……X n……服从大数定律。

6. 一加法器同时收到20个噪声电压V k (k =1,2,…,20),设它们是相互独立的随机变
量,且都在区间(0,10)上服从均匀分布.记,求P {V >105}的近似值.
∑=20
1
=V k k V 3. 设随机变量X 和Y 的数学期望都是2,方差分别为1和4,而相关系数为0.5试根据契比
雪夫不等式给出P {|X -Y |≥6}的估计. 4. 设男孩出生率为0.515,求在10000个新生婴儿中女孩不少于男孩的概率?
注:本章习题安排如下:(1,2,3)考察大数定律,其他均是考察中心极限定律的在近似
估计中的应用。

7. 在一定保险公司里有10000人参加保险,每人每年付12元保险费,在一年内一个人
死亡的概率为0.006,死亡者其家属可向保险公司领得1000元赔偿费.求:
(1)保险公司没有利润的概率为多大;
(2)保险公司一年的利润不少于60000元的概率为多大?
8. 设有30个电子器件.它们的使用寿命T1,…,T30服从参数λ=0.1[单位:(小时)的指
数分布,其使用情况是第一个损坏第二个立即使用,以此类推.令T为30个器件使用的总计时间,求T超过350小时的概率.
参考解答:
1.证:由题设X k ,D k ,可知∑==n
k k X n 1
1X 的数学期望与方差分别满足以下不等式:
A
A E n X E n X n E n
k n k k n k k ≤≤==∑∑∑===)(1
)(1)1()X (E 1
11n B
B D n X D n X n D n
k n k k n k k ≤
≤==∑∑∑===)(1)(1)1()X (D 1
2121利用车比雪夫不等式可得
{}
0)
X ()X (X P 22
+∞→≤≤
≥-n n
B
D E εε
ε由大数定律定义可知,X 1X 2……X n……服从大数定律。

2.由题设知X n (n=2,3……)的概率分布为
X n
0P(X n =X k )
1/n
1-2/n
1/n
n
n
-故X n 的数学期望与方差分别为:
1
)21(01)X (E =⨯+-⨯+⨯-=n
n n n n 2
1)()21(01)()X ()X (D 2
22
2
n
n =⨯+-⨯+⨯-==n
n n n n E 故N N X D N X N
D D X
E N X N E E N
N
n N
n N n N n 2
21
)(1)1
(
)X (0)(1)1()X (1
n 21
n 21
n 1
n 1n =======∑∑∑∑∑=====利用车比雪夫不等式得
{}
0N
2
)
X ()X (X P 22
+∞→≤≤
≥-N D E εεε所以,X 1,X 2……X n……服从大数定律。

3.
4. 5.
6.
7. 8.。

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