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第五章极限定理第五章极限定理1

X~B(n,p),以Xi表示第i次试验A发生的次数以X表示n重贝努里试验A发生次数EX=np,DX=npq,大数定律Xi独立同分布中心极限定理Xi独立同分布,且E(Xi)=μ,D(Xi)=

б2X~B(n,p),以Xi表示第i次试验A发生的次25.1大数定律大数定律表达了大量随机变量平均值的稳定性..

,...,,1}{lim

21aYaYYYaYPPnnnn¾®¾=<-¥®记为依概率收敛于则称序列对于任意正数e,有定义5.1设随机变量序列Y1,Y2…Yn,a是常数,Le5.1大数定律大数定律表达了大量随机变量平均值的稳3贝努利大数定律以nA是n次贝努利试验中A出现的次数,P(A)=p,则当n→∞时,有:表达了频率的稳定性.X~B(n,p),X表示n重贝努里试验中A发生次数.第i次试验中A发生第i次试验中A不发生有贝努利大数定律以nA是n次贝努利试验中A出现的次数,4辛钦大数定律设随机变量X1,X2…Xn…相互独立,服从同一分布,数学期望E(Xi)=(i=1,2…),则对于任意正数,有表达了随机变量算术平均值的稳定性.辛钦大数定律设随机变量X1,X2…Xn…相互独5例5.2设电站供电网有10000盏电灯,夜晚每一盏灯开灯的概率是0.7,假定开关时间彼此独立,估计夜晚同时开着的灯数在6800与7200之间的概率.解:设X表示同时开着的灯数,有X~b(10000,0.7).

E(X

)=7000,D(X

)=2100,例5.2设电站供电网有10000盏电灯,夜晚每一盏灯65.2中心极限定理观察结果表明:大量相互独立的随机变量之和,每个随机变量对总和的影响都很小,近似服从正态分布.独立同分布的中心极限定理设X1,X2…..Xn独立同分布,E(Xi)=μ,D(Xi)=

б2,当n充分大时,有即5.27例5.3一个螺丝钉重量时一个随机变量,期望值是1两,标准差是0,1两.求一盒(100个)同型号螺丝钉的重量超过10.2斤的概率.解设一盒重量为X,第i个螺丝钉重量为Xi,有

E(Xi)=1,D(Xi)=0.01,有X~N(100,1).例5.3一个螺丝钉重量时一个随机变量,期望值是1两,8例5.4对敌人的防御地进行100次轰炸,每次轰炸命中目标的炸弹数是随机变量,期望值2,方差1.69.求在100次轰炸中有180到220颗炸弹命中目标的概率.解:以Xi表示第i次轰炸中命中目标的炸弹数,则有X近似服从N(200,169).例5.4对敌人的防御地进行100次轰炸,每次轰炸命中目9设X~B(n,p),则X表示n重贝努里试验中A发生次数.第i次试验中A发生第i次试验中A不发生德莫佛-拉普拉斯定理

设随机变量X~B(n,p),则当n充分大时,有即设X~B(n,p),则X表示n重贝努里试验中A发生次数10例已知生男孩的概率为0.515,求在10000新生儿中女孩不少于男孩的概率.解:以X表示10000个新生儿中的男孩数,则X~b(10000,0.515),X近似服从正态分布N(5150,2498)所求概率为P{X≦5000}例已知生男孩的概率为0.515,求在10000新生儿中女孩11例保险公司有10000个同龄同阶层的人参加人寿保险,该类人一年内死亡的概率为0.006,每个参保的人在年初付12元保险费,死亡时家属可领得1000元.问保险公司亏本的概率.解:设这10000人中一年内死亡的人数为X,则X~b(10000,0.006),X近似服从正态分布N(60,59.64)P{亏本}=P{X>120}例保险公司有10000个同龄同阶层的人参加人寿保险,解12第六章样本及抽样分布第六章样本及抽样分布13第一节随机样本研究对象的全体称为总体.每一个元素称为个体.总体用随机变量X表示.从总体中随机独立抽取一部分个体进行观察,所抽得的个体称为样本.样本

的观察值x1,x2….xn称为样本值.总体X的分布函数为F(x),则样本X1,X2….Xn的联合分布函数样本用随机变量X1,X2…Xn表示.第一节14例考察某种型号灯泡的寿命,设为X,总体X服从指数分布E(),从中随机独立抽取5个个体,设为X1,X2…X5,x1=1010,x2=1020

,x3=1000,x4=990,x5=980。X可能为0到正无穷上任一值。则X1,X2…X5相互独立且Xi~E(),例考察某种型号灯泡的寿命,设为X,总体X服从指数分15例考察某厂家生产的彩电是否合格,总体X~(0-1)分布,从中随机独立抽取5台,则X1,X2…X5相互独立且Xi~(0-1)分布.x1=1,x2=0

x3=1,x

4=0,

x5=1。总体分布P{X=1}=p,P{X=0}

=1-p,常写成P{X=x}合格品否则合格率为p,x=0或1。=px(1-p)1-x,分别以X1,X2…X5表示,例考察某厂家生产的彩电是否合格,总体X~(0-1)分16例某种炮弹的炮口速度,

随机独立抽取5发,则X1,X2…X5相互独立且Xi~N(µ,δ2).x1=3,x2=4

,x3=5,x4=6,x5=7。设为X,总体X服从正态分布N(µ,δ2),不含任何未知参数.统计量:样本X1,X2….Xn的函数样本方差样本均值分别以X1,X2…X5表示炮口速度,但µ,δ2未知,例某种炮弹的炮口速度,设为X,总体X服从正态分布N17极限定理样本及抽样分布课件18样本k阶矩样本k阶中心矩

样本k阶矩样本k阶中心矩19例总体X的期望,方差分别为X1,X2…Xn为来自总体X的样本,求例总体X的期望,方差分别为20第二节抽样分布设X1,X2…Xn是来自总体N(0,1)的样本,称统计量服从自由度为n的分布,记为分布的概率分布密度为1、

分布第二节抽样分布设X1,X2…Xn是来自总体N(0,121分布具有以下性质:分布具有以下性质:22极限定理样本及抽样分布课件23极限定理样本及抽样分布课件24X~N(0,1),若满足条件称为标准正态分布的上分位点.求标准正态分布的上分位点,=0.003,求X~N(0,1),若满足条件称为标252、t分布设X~N(0,1),Y~,且X与Y相互独立,则称随机变量服从自由度为n的t分布,记为t~t(n)。t(n)分布的概率密度函数为2、t分布设X~N(0,1),Y~26t(n)分布的图形:t(n)分布的上分位点记为,满足:t(n)分布的图形:t(n)分布的上分位点记为27设且U与V相互独立,则称随机变量服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2)3、F分布概率密度函数为设28的上分位点记为,即它满足的上分位点记为29F~F(n1,n2),则性质证:F~F(n1,n2),则性质证:30例6.2设总体X~N(62,102),为使样本均值大于60的概率不小于0.95,问样本容量n至少应取多大?解例6.2设总体X~N(62,102),为使样本均值31设总体X~N(μ,42),X1,X2….X10为来自总体的一个样本,s2为样本方差,且P{s2>a}=0.1,求a.解P{s2>a}=设总体X~N(μ,42),X1,X2….X10为来自总体32第五章极限定理第五章极限定理33

X~B(n,p),以Xi表示第i次试验A发生的次数以X表示n重贝努里试验A发生次数EX=np,DX=npq,大数定律Xi独立同分布中心极限定理Xi独立同分布,且E(Xi)=μ,D(Xi)=

б2X~B(n,p),以Xi表示第i次试验A发生的次345.1大数定律大数定律表达了大量随机变量平均值的稳定性..

,...,,1}{lim

21aYaYYYaYPPnnnn¾®¾=<-¥®记为依概率收敛于则称序列对于任意正数e,有定义5.1设随机变量序列Y1,Y2…Yn,a是常数,Le5.1大数定律大数定律表达了大量随机变量平均值的稳35贝努利大数定律以nA是n次贝努利试验中A出现的次数,P(A)=p,则当n→∞时,有:表达了频率的稳定性.X~B(n,p),X表示n重贝努里试验中A发生次数.第i次试验中A发生第i次试验中A不发生有贝努利大数定律以nA是n次贝努利试验中A出现的次数,36辛钦大数定律设随机变量X1,X2…Xn…相互独立,服从同一分布,数学期望E(Xi)=(i=1,2…),则对于任意正数,有表达了随机变量算术平均值的稳定性.辛钦大数定律设随机变量X1,X2…Xn…相互独37例5.2设电站供电网有10000盏电灯,夜晚每一盏灯开灯的概率是0.7,假定开关时间彼此独立,估计夜晚同时开着的灯数在6800与7200之间的概率.解:设X表示同时开着的灯数,有X~b(10000,0.7).

E(X

)=7000,D(X

)=2100,例5.2设电站供电网有10000盏电灯,夜晚每一盏灯385.2中心极限定理观察结果表明:大量相互独立的随机变量之和,每个随机变量对总和的影响都很小,近似服从正态分布.独立同分布的中心极限定理设X1,X2…..Xn独立同分布,E(Xi)=μ,D(Xi)=

б2,当n充分大时,有即5.239例5.3一个螺丝钉重量时一个随机变量,期望值是1两,标准差是0,1两.求一盒(100个)同型号螺丝钉的重量超过10.2斤的概率.解设一盒重量为X,第i个螺丝钉重量为Xi,有

E(Xi)=1,D(Xi)=0.01,有X~N(100,1).例5.3一个螺丝钉重量时一个随机变量,期望值是1两,40例5.4对敌人的防御地进行100次轰炸,每次轰炸命中目标的炸弹数是随机变量,期望值2,方差1.69.求在100次轰炸中有180到220颗炸弹命中目标的概率.解:以Xi表示第i次轰炸中命中目标的炸弹数,则有X近似服从N(200,169).例5.4对敌人的防御地进行100次轰炸,每次轰炸命中目41设X~B(n,p),则X表示n重贝努里试验中A发生次数.第i次试验中A发生第i次试验中A不发生德莫佛-拉普拉斯定理

设随机变量X~B(n,p),则当n充分大时,有即设X~B(n,p),则X表示n重贝努里试验中A发生次数42例已知生男孩的概率为0.515,求在10000新生儿中女孩不少于男孩的概率.解:以X表示10000个新生儿中的男孩数,则X~b(10000,0.515),X近似服从正态分布N(5150,2498)所求概率为P{X≦5000}例已知生男孩的概率为0.515,求在10000新生儿中女孩43例保险公司有10000个同龄同阶层的人参加人寿保险,该类人一年内死亡的概率为0.006,每个参保的人在年初付12元保险费,死亡时家属可领得1000元.问保险公司亏本的概率.解:设这10000人中一年内死亡的人数为X,则X~b(10000,0.006),X近似服从正态分布N(60,59.64)P{亏本}=P{X>120}例保险公司有10000个同龄同阶层的人参加人寿保险,解44第六章样本及抽样分布第六章样本及抽样分布45第一节随机样本研究对象的全体称为总体.每一个元素称为个体.总体用随机变量X表示.从总体中随机独立抽取一部分个体进行观察,所抽得的个体称为样本.样本

的观察值x1,x2….xn称为样本值.总体X的分布函数为F(x),则样本X1,X2….Xn的联合分布函数样本用随机变量X1,X2…Xn表示.第一节46例考察某种型号灯泡的寿命,设为X,总体X服从指数分布E(),从中随机独立抽取5个个体,设为X1,X2…X5,x1=1010,x2=1020

,x3=1000,x4=990,x5=980。X可能为0到正无穷上任一值。则X1,X2…X5相互独立且Xi~E(),例考察某种型号灯泡的寿命,设为X,总体X服从指数分47例考察某厂家生产的彩电是否合格,总体X~(0-1)分布,从中随机独立抽取5台,则X1,X2…X5相互独立且Xi~(0-1)分布.x1=1,x2=0

x3=1,x

4=0,

x5=1。总体分布P{X=1}=p,P{X=0}

=1-p,常写成P{X=x}合格品否则合格率为p,x=0或1。=px(1-p)1-x,分别以X1,X2…X5表示,例考察某厂家生产的彩电是否合格,总体X~(0-1)分48例某种炮弹的炮口速度,

随机独立抽取5发,则X1,X2…X5相互独立且Xi~N(µ,δ2).x1=3,x2=4

,x3=5,x4=6,x5=7。设为X,总体X服从正态分布N(µ,δ2),不含任何未知参数.统计量:样本X1,X2….Xn的函数样本方差样本均值分别以X1,X2…X5表示炮口速度,但µ,δ2未知,例某种炮弹的炮口速度,设为X,总体X服从正态分布N49极限定理样本及抽样分布课件50样本k阶矩样本k阶中心矩

样本k阶矩样本k阶中心矩51例总体X的期望,方差分别为X1,X2…Xn为来自总体X的样本,求例总体X的期望,方差分别为52第二节抽样分布设X1,X2…Xn是来自总体N(0,1)的样本,称统计量服从自由度为n的分布,记为分布的概率分布密度为1、

分布第二节抽样分布设X1,X2…Xn是来自总体N(0,153分布具有以下性质:分布具有以下性

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