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  中心极限定理及其初步应用【摘要】中心极限定理的产生具有一定的客观背景最常见的是德莫佛-拉普拉斯中心极限定理和林德贝格-勒维中心极限定理它们表明了当n充分大时方差存在的n个独立同分布的随机变量和近似服从正态分布在实际中的应用相当广泛本文讨论了中心极限定理在定期寿险业决策问题及生产供应需求三个方面的应用说明其与现实有紧密的联系【关键词】中心极限定理定期寿险 决策问题【Abstract】The p

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  第二节 中心极限定理这些因素包括:问题:(如实例中射击偏差服从正态分布)当n充分大时并假设各次试验是独立的90 000次波浪冲击是一个随机变量.(2) 求有1名家长来参加会议的学生数不多于在相当一般的条件下 Born: 26 May. 1667 in Vitry (near Paris) FranceDied: 27 Nov. 1754 in London England

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  第二节 中心极限定理在客观实际中有许多随机变量它们是由大量相互独立的偶然因素的综合影响所形成的而每一个因素在总的影响中所起的作用是很小的但总起来却对总和有显著影响这种随机变量往往近似地服从正态分布这种现象就是中心极限定理的客观背景.概率论中有关论证独立随机变量的和的极限分布是正态分布的一系列定理称为中心极限定理(Central limit theorem)现介绍几个常用的中心极限定理.定理

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  第五章 中心极限定理教学要求　 1．掌握切比雪夫不等式． 2．了解切比雪夫伯努里辛钦大数定律成立的条件及结论理解其直观意义． 3．掌握棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理和列维—林德伯格叫心极限定理(独立同分布中心极限定理)的结论和应用条件并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率．本章重点：运用中心极限定理近似计算有关随机事件的概率教学手段：讲练结合课时分配：4课时

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  第五章 大数定律及中心极限定理【基本要求】1了解切比雪夫不等式2了解切比雪夫大数定律Bernoulli大数定律和辛钦大数定律成立的条件及结论3了解独立同分布的中心极限定理（列维—林德伯格定理）和德莫佛—拉普拉斯中心极限定理（二项分布以正态分布为极限分布）的应用条件和结论并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率【本章重点】切比雪夫不等式切比雪夫大数定理及Bernoulli大数定理【本章难点】对切比

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  则对于任意实数 x 则对于任意实数 x 例1 设有一大批种子其中良种占16. 试估计 在任选的6000粒种子中良种所占比例与 16比较上下不超过1的概率.比较几个近似计算的结果X B(200) 解得 Xk— 1900个产品中需重复检查的个数 设 X 表示100次轰击命中的炮弹数 则相互独立

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  某个随机变量是由大量相互独立且均匀小的随机变量相加而成的 研究其概率分布情况. 中心极限定理是概率论中最著名的结果之一它不仅提供了计算独立随机变量之和的近似概率的简单方法而且有助于解释为什么很多自然群体的经验频率呈现出钟形曲线这一值得注意的事实.设良种所占比例与16的差值为 则依题意有 解由德莫佛－拉普拉斯定理知

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  第五章 大数定律及中心极限定理§1 大数定律§2 中心极限定理第五章 大数定律及中心极限定理§1 大数定律大数定律的定义切比晓夫大数定律贝努里大数定律辛钦大数定律§1大数定律第五章 大数定律及中心极限定理问题：测量一个工件时，由于测量具有误差，为什么以各次的平均值来作为测量的结果？而且只要测量的次数足够多，总可以达到要求的精度？我们把这问题给出数学表达：这里反映了什么样的客观统计规律呢？§1大数定

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