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Published by幽宴 贝 Modified 7年之前
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§5.2 中心极限定理 定理3(同分布中心极限定理)设随机变量X1, X2, …, Xn, …相互独立,服从相同分布,且有有限的数学期望和方差,即: E(Xk) =,D(Xk) =2,k = 1, 2, … 则随机变量 的分布函数Fn(x)满足: 对任意的x,有
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说明: (1)当n较大时,Yn 近似地服从N(0, 1),即 (2)当n很大时, 近似地服从 N(n, n2), 即不论Xi 具有怎样的分布,只要有有限的期望和方差,当n很大时,其和 就近似地服从正态分布。
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定理4(棣莫佛-拉普拉斯中心极限定理)设随机变量n服从参数为n , p的二项分布(n=1, 2, …, 0<p<1),则对于任意实数x, 恒有
证 由于服从二项分布的随机变量n可视为n个相互独立的、服从同一参数 p 的 0-1 分布的随机变量 X1, X2, …, Xn 之和: 其中
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由独立同分布中心极限定理可得 此定理表明,正态分布是二项分布的极限分布.当n充分大时,服从二项分布的随机变量n 的概率计算可以转化为正态随机变量的概率计算:
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由于当较大n,且p较小时,二项式分布的计算十分麻烦,因此,若用上面的近似公式计算将是非常简洁的.
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例1 某出租车公司有500辆的士参加保险,在一年里的出事故的概率为0
例1 某出租车公司有500辆的士参加保险,在一年里的出事故的概率为0.006,参加保险的的士每年交800元的保险费.若出事故,保险公司最多赔偿50000元,试利用中心极限定理,计算保险公司一年赚钱不小于200000元的概率. 解 设表示500 辆的士中出事故的车辆数,则 X服从n=500, p=0.006的二项分布, 这时 保险公司一年赚钱不小于200000元的事件为 即事件{0≤X≤4},从而有
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可见,保险公司在一年里赚钱不小于200000元的概率为0.7781.
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例2 设船舶在某海区航行,已知每遭受一次波浪的冲击,纵摇角度大于6的概率为 p=1/3,若船舶遭受了90000次波浪冲击,问其中有29500~30500次纵摇角度大于的概率是多少?
解 设X为90000次冲击中纵摇角度大于6的次数, 则 由德莫佛-拉普拉斯中心极限定理,得
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例3 现有一批良种率为0.6的种子,从其中任意抽出1000粒,试问在这1000粒种子中,良种所占的比例在2/5至4/5之间的概率是多少?
解 抽一粒良种看成是一次随机试验,因此抽1000粒种子看作是1000重贝努里试验.若令X表示1000粒种子中的良种数,则X服从n=1000, p=0.6的二项分布,故由德莫佛-拉普拉斯中心极限定理可得
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例4 在抽样检查某种产品的质量时,如果发现次品多于10个,则拒绝接受这批产品.设产品的次品率为10﹪,问至少应抽查多少个产品进行检查,才能保证拒绝这批产品的概率达到0.9?
解 设应抽查n件产品,其中次品数为Y.记 则 由德莫佛-拉普拉斯中心极限定理,得
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要使 即 解得 即至少要抽查147件产品才能保证拒绝这批产品的概率达到0.9.
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例5 独立地多次测量一个物理量,每次测量产生的随机误差,都服从(-1,1)内的均匀分布.
(1) 若取n次测量的算术平均值作为测量结果,求它与真值的差小于正数 的概率; (2) 计算当n=36, =1/6 时概率的近似值; (3) 要使上述概率不小于 =0.95, 应进行多少次测量? 解 (1) 设Xi表示第i次测量值, i表示第i次测量产生的随机误差( i=1,2, …,n) , 表示所测物理量的真值,则 Xi= + i . 由题设 i ~ U(-1,1) ,所以
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由题设知X1, …, Xn独立同分布,而且 故当n很大时,由独立同分布的中心极限定理可知,随机变量 近似服从标准正态分布.于是,所求概率为
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(2) 当时 时,所求概率为 (3) 由题意可知,现在要求n的值,使概率 令 , 使 , 反查标准正 态分布表得:x=1.96。 因此 ,即 .由此可知, 当 时,要使概率不小于0.95,至少需增加10次测量.
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