文档介绍：第五章第一节
大数定律
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科. 随机现象的规律性只有在相同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出来. 也就是说,要从随机现象中去寻求必然的法则,应该研究大量随机现象.
研究大量的随机现象,常常采用极限形式,由此导致对极限定理进行研究. 极限定理的内容很广泛,其中最重要的有两种:
与
大数定律
中心极限定理
下面我们先介绍大数定律
大量的随机现象中平均结果的稳定性
大数定律的客观背景
大量抛掷硬币
正面出现频率
字母使用频率
生产过程中的
废品率
……
几个常见的大数定律
定理1(切比雪夫大数定律)
设 X1, X2, …是相互独立的随机变量序列,它们都有有限的方差,并且方差有共同的上界,即 Var(Xi) ≤K,i=1, 2, …,
切比雪夫
则对任意的ε>0,
切比雪夫大数定律表明,独立随机变量序列{Xn},如果方差有共同的上界,则
与其数学期望
偏差很小的
概率接近于1.
随机的了,取值接近于其数学期望的概率接近于1.
即当n充分大时,
差不多不再是
切比雪夫大数定律给出了
平均值稳定性的科学描述
证明切比雪夫大数定律主要的数学工具是切比雪夫不等式.
设随机变量X有期望E(X)和方差,
则对于任给>0,
作为切比雪夫大数定律的特殊情况,有下面的定理.
定理2(独立同分布下的大数定律)
设X1,X2, …是独立同分布的随机变量
序列,且E(Xi)= ,Var(Xi)= , i=1,2,…,
则对任给>0,
下面给出的贝努里大数定律,是定理2的一种特例.
贝努里
设Sn是n重贝努里试验中事件A发生的次数,p是事件A发生的概率,
引入
i=1,2,…,n
则
是事件A发生的频率
于是有下面的定理:
设Sn是n重贝努里试验中事件A发生的
次数,p是事件A发生的概率,则对任给的ε> 0,
定理3(贝努里大数定律)
或
贝努里