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文檔簡介

5.2中心極限定理1、獨立同分布中心極限定理2、棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理引言

在實際問題中，許多隨機變量，是由大量相互獨立的隨機因素綜合影響形成的。而每一個因素在總的影響中的作用是微小的。這種隨機變量往往服從或近似服從正態分布。以一門大炮的射程為例，影響大炮的射程的隨機因素包括炮身結構導致的誤差、炮彈內炸藥質量導致的誤差、瞄準時的誤差、受風向\風速的干擾而形成的誤差。其中每一種誤差是微小的，是獨立的。人們關心的是總誤差的影響。實踐指出大炮的射程的總誤差服從或近似服從正態分布。這就是中心極限定理的實際背景。即設隨機變量X1,X2

,

…

,Xn,…相互獨立,同分布,一、定理5.4(獨立同分布中心極限定理):注不論Xi(i

=1,2,…)服從什么分布,當n很大時,其中Φ(x)是標準正態分布N(0,1)的分布函數,這個結論在數理統計中十分有用.值是100g,標準差是10g,求一盒螺絲釘質例1、

有一盒同型號的螺絲釘,共100個,已知該型號螺絲釘的質量是一個隨機變量,期望量超過10.2kg的概率.由中心極限定理有例2、(01年)一生產線生產的產品成箱包裝，每箱的重量是隨機的，假設每箱平均重50千克,標準差為5千克，若用最大載重量為5噸的汽車承運，試利用中心極限定理說明每輛車最多可以裝多少箱，才能保障不超載的概率大于0.977？(Φ(2)=0.977,Φ(X)是標準正態分布)。最多可裝98箱。則對于任意x∈R,有二、定理5.5(棣莫佛—拉普拉斯定理):設隨機變量Xn～B(n,p)(n=1,2,…),證將Xn看作n個相互獨立的服從0—1分布的隨機變量Y1

,Y2

,…,Yn之和,即又因E(Yk)=p,D(Yk)=p(1-p)(k=1,2,…),由獨立同分布中心極限定理知注定理5.5是定理5.4的特殊情況.三、推論5.1:設隨機變量X

～B(n,p),則當n很大時,近似地有X

～N(np,np(1

-p)),從而有如下近似公式:注

(1)對于隨機變量X

～B(n,p),在實際應用中(2)中心極限定理和切比雪夫不等式均是用來求個問題，用這兩種方法求得的數值可能不同.解某一事件概率的近似方法,當然對于同一例7.2已知男孩出生率為51.5%，現問10000個初生嬰兒中男孩數在5100與5300之間的概率.解設X

表示10000個初生嬰兒中男孩數.由題意知X～B(10000,0.515),由中心極限定理知E(X)=5150

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