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郑州轻工业学院数学与信息科学系 第五章:大数定律和中心极限定理 概率统计教研组 第五章 大数定律和中心极限定理 人们在长期的实践中发现,事件发生的频率具有稳定 性,也就是说随着试验次数的增多,事件发生的频率将 稳定在一个确定的常数,即概率值附近. 频率的稳定性是概率定义的客观基础,在第一章中我们 从直观上描述了这一事实。 本章将用大数定律对频率的稳定性作出理论上的说明. 第五章 大数定律和中心极限定理 另外,在前面,我们还看到相互独立的正态随机变量的 和仍是正态随机变量。 本章将要介绍的中心极限定理将给出概率论中的另一个 重要结果:在相当一般的条件下,充分多个相互独立的非 正态随机变量(不管它们的分布如何)的和近似服从正 态分布.这一事实更说明了正态分布的重要性. 大数定律和中心极限定理无论在应用上还是理论上都具 有极其重要的作用. 第五章 大数定律和中心极限定理 【吸烟率调查问题】 某卫生组织为确定某城市成年男子的吸烟率p,将被调 查的成年男子中吸烟的频率作为p的估计,现在要保证有 90%以上的把握,使得调查对象吸烟者的频率与该城市 成年男子的吸烟率p之间的差异不大于5%,问至少要调 查多少对象? 第五章 大数定律和中心极限定理 主要内容 一 大数定律 二 中心极限定理 第五章:总结 §5.1 大 数 定 律 对某个随机变量X进行大量的重复观测,所得到的大批 观测数据的算术平均值也具有稳定性. 由于这类稳定性都是在对随机变量进行大量重复试验的 条件下呈现出来的,历史上把这种试验次数很大时出现 的规律统称为大数定律. 首先来引进证明大数定律所需要的预备知识——契比谢 夫(Chebyshev)不等式. §5.1 大 数 定 律 【定理5.1】 设随机变量X的数学期望E(X)及方差D(X) 都存在,则对于任意正数,有不等式 P{| X E.
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