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文檔簡介
第5章大數(shù)定律和中心極限定理第一節(jié)知識梳理
第二節(jié)重點解析
第三節(jié)典型例題第四節(jié)習題全解第一節(jié)知識梳理
第二節(jié)重點解析
1.大數(shù)定律
1)切比雪夫不等式
定理:設(shè)隨機變量X的均值E(X)及方差D(X)都存在,則對于任意給定的ε>0,有不等式
成立,稱上式為切比雪夫不等式?;?/p>
2)切比雪夫大數(shù)定律
定理:設(shè)相互獨立的隨機變量序列X1,X2,…,Xn,…分別具有均值E(X1),E(X2),…,E(Xn),…及方
差D(X1),D(X2),…,D(Xn),…,若存在常數(shù)C,使D(Xk)≤C(k=1,2,…),則對于任意給定的ε>0,有
3)伯努利大數(shù)定律與辛欽大數(shù)定律
定理1:設(shè)m是n次獨立重復(fù)伯努利試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),p是事件A在每次試驗中發(fā)生的概率,則對于任意給定的ε>0,有定理2:(辛欽大數(shù)定律)設(shè)相互獨立的隨機變量序
列X1,X2,…,Xn,…有相同的分布,且E(Xk)=μ(k=1,2,…)存在,則對于任意給定的ε>0,有
2.中心極限定理
定理1:(林德貝格—勒維中心極限定理)設(shè)相互獨立
的隨機變量序列X1,X2,…,Xn,…服從同一分布,且
E(Xk)=μ,D(Xk)=σ2≠0(k=1,2,…),,則對于任意x,
隨機變量序列的分布函數(shù)Fn(x)在n→∞時
趨于標準正態(tài)分布函數(shù),即有定理2:(棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理)設(shè)mA表示
n次獨立重復(fù)伯努利試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),p是事件A在每次試驗中發(fā)生的概率,則對于任意區(qū)間(a,b],恒有第三節(jié)典型例題
【例5.1】設(shè)隨機變量X與Y的數(shù)學期望分別為-2和2,方差分別為1和4,而相關(guān)系數(shù)為-0.5,根據(jù)切比雪夫不等式估計P{|X+Y|≥6}。
解由題意知
E(X)=-2,E(Y)=2,D(X)=1,D(Y)=4,ρXY=-0.5所以
E(X+Y)=E(X)+E(Y)=0故
【例5.2】設(shè)在n次伯努利試驗中,每次試驗事件A出現(xiàn)的概率均為0.7,要使事件A出現(xiàn)的頻率在0.68~0.72之間的概率不少于0.90,問至少要進行多少次試驗?
(1)用切比雪夫不等式估計;
(2)用中心極限定理計算。解(1)因為所以n≥5250。(2)因為所以n≥1412.04。
【例5.3】抽樣檢查產(chǎn)品質(zhì)量時,如果發(fā)現(xiàn)有多于10
個的次品,則拒絕接受這批產(chǎn)品。設(shè)某批產(chǎn)品的次品率為10%,問至少應(yīng)抽取多少個產(chǎn)品檢查,才能保證拒絕接受該產(chǎn)品的概率達到0.9?
解令X={發(fā)現(xiàn)的次品數(shù)},則X~b(n,0.1),所以P{X>10}=0.9,即亦即查表得解以上方程得
n≈147
【例5.4】計算器在進行加法時,將每一加數(shù)舍入最靠近它的整數(shù),設(shè)所有舍入誤差是獨立的,且在(-0.5,0.5)上服從均勻分布。
(1)若將1500個數(shù)相加,問誤差總和的絕對值超過15的概率是多少?
(2)最多可有幾個數(shù)相加使得誤差總和的絕對值小于10的概率不小于0.90?解設(shè)每個加數(shù)的舍入誤差為Xi,由題設(shè)知Xi獨立同分布,且Xi~U(-0.5,0.5),因此,可利用獨立同分布的中心極限定理,即林德貝格—勒維中心極限定理,來進行近似計算。令Xi同上所設(shè),由于Xi~U(-0.5,0.5),從而,(1)記X為將1500個數(shù)相加的誤差總和,則有
,從而由林德貝格—勒維中心極限定理知
近似地服從N(0,1),故即誤差總和的絕對值超過15的概率約為0.1802。
【例5.5】有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的長度不小于3m,現(xiàn)在從這批木柱中隨機地取100根,求其中至少有30根短于3m的概率。
解記X為被抽取的100根木柱長度短于3m的根數(shù),則X~b(100,0.2)。于是由棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理得
【例5.6】設(shè)某種器件使用壽命(單位:小時)服從指數(shù)分布,平均使用壽命為20小時,具體使用時是當一器件損壞后立即更換一新器件,如此繼續(xù),已知每一器件的進價為
a元,試求在年計中應(yīng)為此器件作多少元預(yù)算,才可以有95%的把握保證一年夠用(假定一年的工作時間為2000小時)。解設(shè)第i個器件的使用壽命為Xi,由于Xi服從參數(shù)為
λ的指數(shù)分布,且E(Xi)=20,所以,從而,由林德貝格—勒維中心極限定理知故查表得即
n≈118因此每年應(yīng)為此器件至少作出118a元的預(yù)算,才能有95%的把握保證一年夠用。第四節(jié)習題全解
5.1(1)設(shè)隨機變量序列X1,X2,…,Xn,…是相互獨立的,對于每一個固定的n,Xn的分布律為試證明隨機變量序列X1,X2,…,Xn,…服從大數(shù)定律。(2)設(shè)隨機變量序列X1,X2,…,Xn,…獨立同分布,且
E(Xk)=μ,D(Xk)=σ2≠0(k=1,2,…),
試證明隨機變量序列Yn依概率收斂。證明(1)因為所以由于該隨機變量序列相互獨立,且期望與方差均存
在,滿足切比雪夫大數(shù)定律的條件。由切比雪夫大數(shù)定律知,
對于任意ε>0有取常數(shù)列an=0,則有(2)因為由切比雪夫不等式得而,同時P{|Yn-μ|≥ε}≥0,所以
即
5.2設(shè)隨機變量服從參數(shù)為2的泊松分布,用切比雪夫不等式估計P{|X-2|≤4}。
解由隨機變量服從參數(shù)為2的泊松分布可知E(X)=2,D(X)=2,所以
5.3設(shè)隨機變量X1,X2,…,X100獨立同分布,E(Xk)=μ,D(Xk)=16,求P{|X-μ|≤1}。解由林德貝格—勒維中心極限定理可得
5.4K.皮爾遜擲均勻硬幣12000次,求出現(xiàn)正面的頻率與0.5的差不超過0.01的概率。
解設(shè)在12000次中正面的次數(shù)為X,則X~b(12000,)。由棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理可得
5.5假設(shè)生男孩的概率為0.515,某醫(yī)院今年共出生500個新生嬰兒,求該醫(yī)院今年出生的新生嬰兒中男嬰人數(shù)多于女嬰人數(shù)的概率。
解設(shè)新生嬰兒中男嬰人數(shù)為X,則
X~b(500,0.515),E(X)=257.5,D(X)=124.8875
P{男嬰人數(shù)多于女嬰人數(shù)}=P{X>250}=1-P{X≤250}由棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理可得
5.6某車間有同型車床200臺,假設(shè)每臺開動的概率為0.7,且開關(guān)是相互獨立的,開動每臺的耗電量為15kW,試問最少需耗多少電力,才能以95%的把握滿足該車間生產(chǎn)?解設(shè)同時開動的機器數(shù)為X,則
X~b(200,0.7),E(X)=140,D(X)=42設(shè)至少需電力為YkW,則根據(jù)題目要求有
P{15X≤Y}=0.95
即由棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理可得而Φ(1.65)=0.95,
所以由得
Y=2260.4kW
5.7根據(jù)經(jīng)驗,某一門課程考試中學生的得分的期望值為75分,方差為25。
(1)從試卷中任取一份,其成績超過80分的概率為多少?
(2)從試卷中任取一份,其成績?yōu)?5~85分的概率為多少?
解設(shè)學生得分為X,由題意知X近似服從N(75,25)分布。(1)(2)
5.8某保險公司多年的統(tǒng)計資料表明,在索賠戶中被盜索賠戶占20%,以X表示在隨機抽查的100個索賠戶中因盜竊而向保險公司索賠的戶數(shù)。
(1)寫出X的概率分布;
(2)求被盜索賠戶不少于14戶且不多于30戶的概率的近似值。
解(1)由題意知X~b(100,0.2),故
P{X=k}=Ck100(0.2)k(0.8)100-k
(k=0,1,2,…,100)(2)由棣莫弗—拉普拉斯中心極限定理可得
5.9獨立地測量一個物理量,每次測量所產(chǎn)生的隨機誤差都服從(-1,1)上的均勻分布。
(1)如果將n次測量的算術(shù)平均值作為測量結(jié)果,求它與真值的絕對誤差小于一個小的正數(shù)ε的概率;
(2)計算當n=36,ε=1/6時的概率近似值;
(3)要使(1)中的概率不小于0.95,且誤差不超過1/6應(yīng)至少進行多少次測量?解設(shè)該物理量真值為μ,第i次測量的隨機誤差為
Xi,則Xi~U(-1,1),且第i次測量結(jié)果為μ+Xi,E(Xi)=0,
。
(1)由林德貝格—勒維中心極限定理可得(2)當n=36,時,有
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