第四章切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
来源:互联网 发布:那个淘宝网站的商品是正品 编辑:程序博客网 时间:2024/05/14 07:15
切比雪夫不等式
设随机变量X具有数学期望
方差越大,X落在区间外的概率越大,X的波动也就越大,与方差的意义统一了。等价公式
适用范围
期望、方差都存在的随机变量。
用途
对于随机变量落在期望附近区域内(或外)给出一个界的估计。
证明
证明的要点是意识到
大数定律
随机事件A的频率
随机变量与随机变量序列的区别看这里。感觉上:随机变量序列是多次随机试验结果写成数组形式。
辛钦大数定律
设
依概率收敛
定义
设
性质
若
辛钦大数定律第二种写法
设
说明:相当于辛钦大数定律使用依概率收敛写了一次。
辛钦大数定律指出随机变量X的数学期望的近似值的方法:将随机变量独立重复地观察n次,记第k次的观测值为
切比雪夫大数定律
伯努利大数定律
设
伯努利大数定律指出当试验次数很大的时候可以用频率代替概率。
三个大数定律的比较
中心极限定理
有许多随机变量,它们是由大量的相互独立的随机因素的综合影响形成的,其中每一个的因素在总影响中所起的作用都是微小的。这种随机变量往往近似的服从正态分布。
中心极限定理(central limit theorem)是概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量累积分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。(引用)
独立同分布的中心极限定理(CLT)
设随机变量
德莫佛-拉普拉斯定理
记
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