随机变量列的收敛性及其相互关系_郝锐利
随机变量序列的两种收敛性
§4.2随机变量序列的两种收敛性在上一节中，我们从频率的稳定性出发，引入了n η=∑=n i i n 11ξ−→−p a （n ∞→） 即随机变量序列{}n η依概率收敛于常数a 这么一个概念。
我们自然可以把所讨论的问题推广到a 不是一个常数，而是一个随机变量这样的情形，于是需要引入下面的定义。
定义4.2 设有一列随机变量1η，2η，3η，…，n η，如果对任意的ε>0,都有 lim ∞→n P ()εηη<-n （4.6）则称随机变量序列{}n η依概率收敛于η，并记作lim ∞→n r η−→−p η 或n η−→−p η （n ∞→） 由此可知，前一节中讨论过的大数定律只是上述依概率收敛的一种特殊情况。
我们已经知道分布函数全面地描述了随机变量的统计规律，如果已知n η−→−p η（n ∞→），那么它们相应的分布函数n F （x ）与F （x ）之间的关系会有什么样的关系呢?一个猜测是,对所有的x ，都有n F （x ）→ F （x ）（n ∞→）成立，这个猜测对不对呢?让我们看一个很简单的例子。
例4.2 设η，n η都是服从退化分布的随机变量，且P （η=0）=1,P （n η=-n 1）=1，n=1,2,… 于是对任给的ε>0，当n>ε1时有 P （ηη-n ≥ε）=P （n η≥ε）=0所以n η−→−p η （n ∞→） 成立。
又设η，n η的分布函数分别为F （x ），n F （x ），则F （x ）=⎩⎨⎧≤>0,20,1x xF （x ）=⎪⎩⎪⎨⎧-≤->n x n x 1,21,1 显然,当x ≠0时，lim ∞→n n F （x ）= F （x ）成立，当x=0时，lim ∞→n n F （0）=lim ∞→n 1=1≠0= F （0） 这个简单的例子表明，一个随机变量序列依概率收敛于某一个随机变量，相应的分布函数列不一定是在每一点上都收敛于这个随机变量的分布函数的。
第4章 随机变量的收敛性(20110821)
第4章 随机变量的收敛性Two forms of approximation are of central importance in statistical application. In one form, a given random variable is approximated by another random variable. In the other, a given distribution is approximated by another distribution function.4.1 Convergence with probability 1（以概率1收敛）假设 ),(),(21ωωX X 和)(ωX 是同一个概率空间),,(P F Ω上的随机变量，当固定Ω∈ω时，),(),(21ωωX X 是一个普通的数列，)(ωX 是一个数；因此，对于固定的Ω∈0ω，表达式（只要相应的极限存在）)()(lim 00ωωX X n n =∞→ （4.1.1）有明确的意义，此时，称随机变量序列 ),(),(21ωωX X 在点0ω收敛于)(ωX 。
现在考虑-ω集合Ω⊂A ：∞=∞=∞=<-=11}1|)()(:|{m N Nn n mX X A ωωω （4.1.2） 这里，“A ∈0ω”表示“对于任意0>m （或m /1=ε），存在一个正整数00>N ，使得对一切0N n ≥，有m X X n /1|)()(|<-ωω”；因此，当A ∈0ω时，由极限定义可知， )()(lim 00ωωX X n n =→∞（4.1.3）这样，A 是一切满足)()(lim ωωX X n n =→∞的点ω构成的集合，而A 是一切使)(ωn X 不收敛于)(ωX 的点ω构成的集合；于是，有∞=∞=∞=→∞<-===11}1|)()(:|{} )()(lim :{m N Nn n n n mX X X X A ωωωωωω （4.1.4） 其次，A 是一个事件，即F ∈A ；因为对于任意固定的1≥n ，|)()(|ωωX X n -是一个随机变量，故对一任意1≥m ，F ∈<-}/1|)()(:|{m X X n ωωω，从而F ∈A 。
随机变量的几种收敛及其相互关系
论文摘要概率是对大量随机现象的考察中显现出来的，而对于大量的随机现象的描述就要采用极限的方法。
概率统计中的极限定理研究的是随机变量序列的某种收敛性，对随机变量收敛性不同定义将导致不同的极限定理，而随机变量的收敛性的确可以有各种不同的定义。
主要讨论了依概率收敛与依分布收敛，r阶收敛与几乎处处收敛，几乎处处收敛与依概率收敛之间的关系。
给出了由依概率收敛推出几乎处处收敛的条件和由依概率收敛推出r阶收敛的条件，从而比较完全地说明了随机变量序列的各种收敛性之间的关系。
本论文将对随机变量的几种收敛作出较为简单扼要的介绍和讨论.论文结构如下：一、随机变量的几种收敛的概念理论；二、随机变量的几种收敛之间的关系；从以上几个方面对随机变量的几种收敛理论简明扼要地分析，说明随机变量序列收敛理论在实际问题中的应用范围之广，在实际生活中的重要性。
关键词：r阶收敛；几乎处处收敛；依概率收敛；依分布收敛。
AbstractThe Probability is the study of a large number of random phenomena emerge, but for a large number of random phenomena should use extreme methods described. Probability and statistics in the limit theorem is asequence of random variables convergence, convergence of random variables with different definitions lead to different limit theorem, and indeed the convergence of random variables can have different definitions. Mainly discussed convergence in probability and convergence in distribution, convergence in order r and almost everywhere convergence, almost sure convergence and convergence in probability relationship. Convergence in probability is given by the launch of almost everywhere convergence of conditions and the convergence in probability by the introduction of r-order convergence conditions, which more completely describes the various random variables convergence relationship. This paper will make the convergence of several random variables is more brief presentations and discussions. Paper is structured as follows: 1. Convergence of random variables the concept of theory; 2. the convergence of several random variables between; From the above aspects of the theory of random variables of several brief analysis of convergence shows that the convergence theory of random variables in the actual problems in the wide range of applications, in real life importance.Keywords: convergence in order r ; almost everywhere or almost surely; convergence in probability; convergence in distribution.目录引言： 41 几种收敛性定义 42 依概率收敛与依分布收敛的关系 53 r阶收敛与几乎处处收敛的关系 114 依概率收敛与r阶收敛的关系 135 几乎处处收敛与依概率收敛和依分布收敛的关系 17总结 19四种收敛性 19四种收敛蕴涵关系 19致谢 21参考文献 22引言：概率论最早产生于17世纪，本来是保险事业的发展而产生的，但是来自于赌博者的请求，却是数学家们思考概率论中问题的源泉。
随机变量序列的收敛特性
概率空间•几乎必然收敛(almost sure convergence)–随机变量序列收敛到，同时}{n X X {li – a.s. 1}{lim ==∞→X X P n n X X =lim XX −→−.s .a 表示为或者n n ∞→n →)}()(lim :{ςςςX X n n =∞→•依概率收敛(convergence in probability)–随机变量序列以及满足对任意}{n X X li ε–p. 0}||{lim=>-∞→εX X P n n X X =lim XX −→−.p 表示为p 或者n n ∞→n →也有可能的数值极大|X X n -|•均方收敛(mean square convergence)–随机变量序列以及满足,同时}{n X X li ∞<}{2nX E –m.s. 0}){(lim2=-∞→X X E n n X X =lim XX −→−m.s.表示为或者n n ∞→n →•均方收敛(mean square convergence)–随机变量序列以及满足,同时}{n X X li ∞<}{2nX E –m.s. 0}){(lim2=-∞→X X E n n X X =lim XX −→−m.s.表示为或者则n n ∞→n →m s •若，则X X n −→−m.s.∞<}{2X E 几乎必然收敛或依概率收敛都不能确保均方收敛•以概率分布收敛(convergence in distribution)–随机变量序列以及满足在任意连续的x}{n X X li )()(limx F x F X X n n =∞→–表示为 d. 或者X X n n =∞→lim XX n −→−d.•依据特征函数判断收敛–XX n −→−d.––)}({)}({X f E X f E n →)t ()t (XX nΦ→Φ.s .a ⇒XX −→−.p(Cauthy criteria)在不知道极限的情况下，判定随机变量序列收敛随机变量序列的收敛特性。
5.2随机变量序列的两种收敛
(n )
i 1
根据定义即证 例1、设 n 是独立同分布的随机变量序列，且 2 lim P ( k a ) 0 2 E a , D n ( n 1 ) 1 1
n n
n 2 P (n ) k a 试证： n k ( n 1 ) k 1 n 2 n 2 n 2 k E a k a kk 证： E k ( n 1 ) n ( n 1 ) ) k1 n k 1 k 1 n(n1
随机变量序列依概率收敛与函数序列收敛也不一样．
P 0 , lim P ( ) 1 n n n n
i列 n 服从大 n n 1 1 数定律就可以表达为 0 , lim P ( E ) 1 i i n n n
0，有 如果
n
lim P ( ) 0 或 lim P ( ) 1 n n
n
P
则称随机变量序列 n 依概率收敛于 ，记作
lim n
n
，或
P , ( n ) n
由定义可知，
P n
0 , ( n )
W
证明 ：略。
３.依概率收敛与按分布收敛间的关系
（１）
( n ) n
P
( n ) n
L
（２）
P c n n
L n
c n
分布函数列的弱收敛是一个很有用的概念，但要判 断一个分布函数序列是否弱收敛，有时很麻烦，而判 定相应的特征函数序列的收敛性却往往比较容易。
《概率论与数理统计课件》随机变量序列的收敛性
P
定理 4.3.3 若 C 为常数，则 X n C 的充
L
要条件是 X n C ．
21
证明：
必要性已由定理 4.3.2 给出，下证充分性．
记随机变量 X n 的分布函数为 Fn x ．而常数 X C
（退化分布）的分布函数为
F
x
0 1
xC ． xC
22
所以对于任意的 0 ，有
Fn x收敛到一个极限分布函数 Fx 是有实际意义的．现在的 问题是，如何定义分布函数序列 Fn x的收敛性？很自然，由 于 Fn x是实变量函数序列，我们的一个猜想是：对所有的 x ， 要求 Fn x F x, n ．这就是数学分析中的点点收敛．然
下面的定理说明了依概率收敛是一种比按分布收敛更 强的收敛性．
11
P
L
定理 4.3.2 如果 X n X ，则必有 X n X ．
12
证明：
设随机变量 X n 的分布函数为 Fn x ， n 1, 2, 3, ；
随机变量
X
的分布函数为
F x ．为证
Xn
L
X
，只须证明：
对所有的 x ，有
写出随机变量 Yn
n k 1
Xk 2k
的特征函数n t ；⑶
证
明：当 n 时，随机变量序列Yn依分布收敛于随机变量Y ．
33Leabharlann 解：⑴ 由于随机变量Y 服从区间 1, 1 上的均匀分布，因
此 Y 的特征函数为
t eit eit cost i sin t cost i sin t sin t ．
（因为 x x 0）．所以有
再令 x x ，得
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★最新★数学毕业论文题目1、数学中的研究性学习2、数字危机3、中学数学中的化归方法4、高斯分布的启示5、a2+b2≧2ab的变形推广及应用6、网络优化7、泰勒公式及其应用8、浅谈中学数学中的反证法9、数学选择题的利和弊10、浅谈计算机辅助数学教学11、论研究性学习12、浅谈发展数学思维的学习方法13、关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法14、数学教学中课堂提问的误区与对策15、中学数学教学中的创造性思维的培养16、浅谈数学教学中的“问题情境"17、市场经济中的蛛网模型18、中学数学教学设计前期分析的研究19、数学课堂差异教学20、浅谈线性变换的对角化问题21、圆锥曲线的性质及推广应用22、经济问题中的概率统计模型及应用23、通过逻辑趣题学推理24、直觉思维的训练和培养25、用高等数学知识解初等数学题26、浅谈数学中的变形技巧27、浅谈平均值不等式的应用28、浅谈高中立体几何的入门学习29、数形结合思想30、关于连通性的两个习题31、从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学32、情感在数学教学中的作用33、因材施教因性施教34、关于抽象函数的若干问题35、创新教育背景下的数学教学36、实数基本理论的一些探讨37、论数学教学中的心理环境38、以数学教学为例谈谈课堂提问的设计原则39、不等式证明的若干方法40、试论数学中的美41、数学教育与美育42、数学问题情境的创设43、略谈创新思维44、随机变量列的收敛性及其相互关系45、数字新闻中数学应用46、微积分学的发展史47、利用几何知识求函数最值48、数学评价应用举例49、数学思维批判性50、让阅读走进数学课堂51、开放式数学教学52、浅谈中学数列中的探索性问题53、论数学史的教育价值54、思维与智慧的共享—-从建构主义到讨论法教学55、微分方程组中的若干问题56、由“唯分是举”浅谈考试改革57、随机变量与可测函数58、二阶变系数齐次微分方程的求解问题59、一种函数方程的解法60、积分中值定理的再讨论对原函数存在条件的试探分块矩阵的若干初等运算函数图像中的对称性问题泰勒公式及其应用微分中值定理的证明和应用一元六次方程的矩阵解法‘数学分析’对中学数学的指导作用“1”的妙用“数形结合”在解题中的应用“数学化”及其在数学教学中的实施“一题多解与一题多变”在培养学生思维能力中的应用《几何画板》与数学教学《几何画板》在圆锥曲线中的应用举例Cauchy中值定理的证明及应用Dijkstra最短路径算法的一点优化和改进Hamilton图的一个充分条件HOLDER不等式的推广与应用n阶矩阵m次方幂的计算及其应用R积分和L积分的联系与区别Schwarz积分不等式的证明与应用Taylor公式的几种证明及若干应用Taylor公式的若干应用Taylor公式的应用Taylor公式的证明及其应用Vandermonde行列式的应用及推广艾滋病传播的微分方程模型把数学和生活融合起来伴随矩阵的秩和特殊值保持函数凸性的几种变换变量代换在数学中的应用不变子空间与若当标准型之间的关系不等式的几种证明方法及简单应用不等式的证明方法探索不等式证明的若干方法不等式证明中导数有关应用不同型余项泰勒公式的证明与应用猜想，探求，论证彩票中的数学常微分方程的新的可解类型常微分方程在一类函数项级数求和中的应用抽奖活动的概率问题抽屉原理及其应用抽屉原理及其应用抽屉原理思维方式的若干应用初等变换在数论中的应用初等数学命题推广的几种方式传染病模型及其应用从趣味问题剖析概率统计的解题技巧从双曲线到双曲面的若干性质推广从统一方程看抛物线、椭圆和双曲线的关系存贮模型的若干讨论带peano余项的泰勒公式及其应用单调有界定理及其应用导数的另外两个定义及其应用导数在不等式证明中的应用导数在不等式证明中的应用导数在不等式证明中的应用等价无穷小在求函数极限中的应用及推广迪克斯特拉(Dijkstra）算法及其改进第二积分中值定理“中间点”的性态对均值不等式的探讨对数学教学中开放题的探讨对数学教学中开放题使用的几点思考对现行较普遍的彩票发行方案的讨论对一定理证明过程的感想对一类递推数列收敛性的讨论多扇图和多轮图的生成树计数多维背包问题的扰动修复多项式不可约的判别方法及应用多元函数的极值多元函数的极值及其应用多元函数的极值及其应用多元函数的极值问题多元函数极值问题二次曲线方程的化简二元函数的单调性及其应用二元函数的极值存在的判别方法二元函数极限不存在性之研究反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系反循环矩阵和分块对称反循环矩阵范德蒙行列式的一些应用方差思想在中学数学中的应用及探讨方阵A的伴随矩阵放缩法及其应用分块矩阵的应用分块矩阵行列式计算的若干方法分析近年三角各种题型，提高学生三角问题解决能力分形几何进入高中数学课程的尝试辅助函数的应用辅助函数在数学分析中的应用辅助元法在中学数学中的应用复合函数的可测性概率的趣味应用概率方法在其他数学问题中的应用概率论的发展简介及其在生活中的若干应用概率论在彩票中的应用概率统计在彩票中的应用概率统计在实际生活中的应用概率在点名机制中的应用概率在中学数学中的应用高等几何知识对初等几何的指导作用高等数学在不等式证明中的应用高观点下的中学数学高阶等差数列的通项，前n项和公式的探讨及应用高中数学教学中的类比推理高中数学开放题及其编制问题高中数学实践“问题解决"的几点思考高中数学研究性学习的课题选择高中数学研究性学习教学及其设计给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用构建数学建模意识培养创新思维构造的艺术关联矩阵的一些性质及其应用关于2004年全国高教杯大学生数学建模竞赛题的探究与拓展关于2循环矩阵的特征值关于Gauss整数环及其推广关于g-循环矩阵的逆矩阵关于不等式在中学的选修的处理关于不等式证明的高等数学方法关于传染病模型的建立与分析关于二重极限的若干计算方法关于反函数问题的讨论关于非线性方程问题的求解关于函数一致连续性的几点注记关于矩阵的秩的讨论 _关于两个特殊不等式的推广及应用关于幂指函数的极限求法关于扫雪问题的数学模型关于实数完备性及其应用关于数列通项公式问题探讨关于椭圆性质及其应用地探究、推广关于线性方程组的迭代法求解关于一类非开非闭的商映射的构造关于一类生态数学模型的几点思考关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探关于置信区间与假设检验的研究关于中学数学中的图解方法关于周期函数的探讨哈密尔顿图初探函数的一致连续性及其应用函数定义的发展函数级数在复分析中与在实分析中的关系函数极值的求法函数幂级数的展开和应用函数项级数的收敛判别法的推广和应用函数项级数一致收敛的判别函数最值问题解法的探讨蝴蝶定理的推广及应用化归中的矛盾分析法研究环上矩阵广义逆的若干性质积分中值定理的再讨论积分中值定理正反问题‘中间点’的渐近性基于高中新教材的概率学习基于集合论的中学数学基于最优生成树的海底油气集输管网策略分析级数求和的常用方法与几个特殊级数和级数求和问题的几个转化极限的求法与技巧极值的分析和运用极值思想在图论中的应用集合论悖论几个广义正定矩阵的内在联系及其区别几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用几个学科的孙子定理几个重要不等式的证明及应用几个重要不等式在数学竞赛中的应用几何CAI课堂教学软件的设计几何画板与圆锥曲线几何画板在高中数学教学中的应用几类数学期望的求法几类特殊线性非齐次微分方程的特殊解法几种特殊矩阵的逆矩阵求法假设检验与统计推断简单平面三角剖分图交错级数收敛性判别法及应用交通问题中的数学模型解题教学换元思想能力的培养解析几何中的参数观点经济学中蛛网模型的数学分析居民抵押贷款购房决策模型矩阵变换在求多项式最大公因式中的应用矩阵的单侧逆矩阵方幂的正反问题及其应用矩阵分解矩阵可交换成立的条件与性质矩阵秩的一些性质与某些数学分支的联系矩阵中特征值、特征向量的几个问题的思考具有不同传染率的SI流行病模型的研究均值不等式在初高等数学中的应用均值极限及stolz定理开放性问题编制的原则柯西不等式的推广及其应用柯西不等式的应用与推广柯西不等式的证明及妙用柯西不等式的证明及应用空间曲线积分与曲面积分的若干计算方法空间旋转曲面面积的计算拉格朗日中值定理n元上推广立体几何的平面化思考利用导数解题的综合分析与探讨连锁经营企业效益模型邻接矩阵在判断Hamilton性质中的一些应用留数定理及应用论辅助函数的运用论概率论的产生及概率对实际问题解释和应用论数学分析课程对中学数学的功能及应用论数学史及其应用罗尔定理的几种类型及其应用幂级数与欧拉公式幂零矩阵的性质和应用幂零矩阵的性质及其应用幂零矩阵的性质及其应用模糊集合与经典集合的简单比较模糊数学在学校教学评估中应用平面和空间中的Pick定理齐次马尔柯夫链在教学评估中的应用浅谈导数在中学数学教学中的应用浅谈分类讲座及其解题应用浅谈极值问题及其解法浅谈在解题中构造“抽屉浅谈中学生数学解题能力的培养求极限的若干方法求极值的若干方法全概率公式的推广与应用全概率公式的优化及应用人口性别比例的统计和概率分析若干问题的概率解法若干问题的概率论解法的探索三对角行列式及其应用三角函数的解题应用三角函数最值问题的研究三种积分概念的极限式定义和确界式定义的比较山核桃造林及管理的数学模型上、下极限的定义、性质及其应用实变方法在经典微积分中的应用实分析计算中的几种方法实际问题解决中数学语言能力的培养实数完备性定理的等价性证明及其应用试论四分块矩阵试以斐波那契数列为例谈谈中学生数学兴趣的培养输电阻塞模型的灵敏度分析及算法的改进树在数据结构中的简单应用数理统计在教育管理中的应用数理统计在生产质量管理中的两个应用数列求和问题的探讨数学变式教学的认识和实践数学猜想及其培养途径数学的对称美及其在中学数学解题中的应用数学分析中的化归思想数学分析思想在中学数学解题中的应用数学分析在初等数学中的应用数学分析中求极限的方法数学高考内容分布及命题趋向数学归纳法的初探数学归纳法的七种变式及其应用数学归纳法的原理推广及应用数学归纳法及其一些非常见形式和归纳途径数学建模在生物领域的应用（没做）数学建模中的排队论模型数学竞赛的解题策略数学竞赛中的抽屉原理数学竞赛中的图论问题数学开放题的设计与教学建议数学开放性问题的编拟与解决数学课程改革和教师观念的转变数学模型方法在教学中的应用及其价值数学模型在人口问题中的应用数学认知结构与数学教学数学史对数学教育的启示数学史上对方程求根公式的探索及其现代意义数学史在中学数学教学中的运用数学文化在中学数学教学中的渗透数学问题提出与CPFS结构关系的研究数学游戏及其价值数学中的游戏因素及其对于数学的影响四面体中不等式的探究泰勒公式的应用泰勒公式及其应用泰勒公式及其应用泰勒公式在若干数学分支中的应用泰勒展开的应用探讨导数在函数单调性中的应用探讨平面三角的实际应用探讨线性规划最优整数解的解法特殊欧拉图的判定同余理论在数学竞赛中的应用头脑风暴法及其在数学课堂教学的运用凸函数的若干性质凸函数的拓展凸函数的性质及其应用凸函数的性质与应用凸函数及其在不等式证明中的应用凸函数以及一类内积表达的函数的凸性凸函数在不等式中的一个特殊应用图的余树是树的条件研究图和矩阵的运算图解法在资源分配中的应用浅析图论在高中数学中的若干应用图论在数学模型中的应用图论在中学数学竞赛中的应用椭圆的几个特征及其在天体、物理中的应用网络可靠度计算新法微分方程平衡点的稳定性及在力学中的应用微分中值定理的背景及证明微分中值定理的逆问题及其渐近性微分中值定理的探讨及应用微分中值定理的推广及其应用微分中值定理的证明及其应用微积分的某些实际应用微积分理论在中等数学中的影响及其应用微积分在行列式计算中的应用、数学中的研究性学习2、数字危机3、中学数学中的化归方法4、高斯分布的启示5、a2+b2≧2ab的变形推广及应用6、网络优化7、泰勒公式及其应用8、浅谈中学数学中的反证法9、数学选择题的利和弊10、浅谈计算机辅助数学教学11、论研究性学习12、浅谈发展数学思维的学习方法13、关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法14、数学教学中课堂提问的误区与对策15、中学数学教学中的创造性思维的培养16、浅谈数学教学中的“问题情境”17、市场经济中的蛛网模型18、中学数学教学设计前期分析的研究19、数学课堂差异教学20、浅谈线性变换的对角化问题21、圆锥曲线的性质及推广应用22、经济问题中的概率统计模型及应用23、通过逻辑趣题学推理24、直觉思维的训练和培养25、用高等数学知识解初等数学题26、浅谈数学中的变形技巧27、浅谈平均值不等式的应用28、浅谈高中立体几何的入门学习29、数形结合思想30、关于连通性的两个习题31、从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学32、情感在数学教学中的作用33、因材施教因性施教34、关于抽象函数的若干问题35、创新教育背景下的数学教学36、实数基本理论的一些探讨37、论数学教学中的心理环境38、以数学教学为例谈谈课堂提问的设计原则39、不等式证明的若干方法40、试论数学中的美41、数学教育与美育42、数学问题情境的创设43、略谈创新思维44、随机变量列的收敛性及其相互关系45、数字新闻中数学应用46、微积分学的发展史47、利用几何知识求函数最值48、数学评价应用举例49、数学思维批判性50、让阅读走进数学课堂51、开放式数学教学52、浅谈中学数列中的探索性问题53、论数学史的教育价值54、思维与智慧的共享-—从建构主义到讨论法教学55、微分方程组中的若干问题56、由“唯分是举”浅谈考试改革57、随机变量与可测函数58、二阶变系数齐次微分方程的求解问题59、一种函数方程的解法60、积分中值定理的再讨论1、浅谈菲波纳契数列的内涵和应用价值2、一道排列组合题的解法探讨及延伸3、整除与竞赛4、足彩优化5、向量的几件法宝在几何中的应用6、递推关系的应用7、坐标方法在中学数学中的应用8、小议问题情境的创设9、数学概念探索启发式教学10、柯西不等式的推广与应用11、关于几个特殊不等式的几种巧妙证法及其推广应用12、一道高考题的反思13、数学中的研究性学习15、数字危机16、数学中的化归方法17、高斯分布的启示18、的变形推广及应用19、网络优化20、泰勒公式及其应用21、浅谈中学数学中的反证法22、数学选择题的利和弊23、浅谈计算机辅助数学教学24、数学研究性学习25、谈发展数学思维的学习方法26、关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法27、数学教学中课堂提问的误区与对策28、中学数学教学中的创造性思维的培养29、浅谈数学教学中的“问题情境”30、市场经济中的蛛网模型31、中学数学教学设计前期分析的研究32、数学课堂差异教学33、浅谈线性变换的对角化问题34、圆锥曲线的性质及推广应用35、经济问题中的概率统计模型及应用36、通过逻辑趣题学推理37、直觉思维的训练和培养38、用高等数学知识解初等数学题39、浅谈数学中的变形技巧40、浅谈平均值不等式的应用41、浅谈高中立体几何的入门学习42、数形结合思想43、关于连通性的两个习题44、从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学45、情感在数学教学中的作用46、因材施教与因性施教47、关于抽象函数的若干问题48、创新教育背景下的数学教学49、实数基本理论的一些探讨50、论数学教学中的心理环境51、以数学教学为例谈谈课堂提问的设计原则52、不等式证明的若干方法53、试论数学中的美54、数学教育与美育55、数学问题情境的创设56、略谈创新思维57、随机变量列的收敛性及其相互关系58、数字新闻中的数学应用59、微积分学的发展史60、利用几何知识求函数最值61、数学评价应用举例62、数学思维批判性63、让阅读走进数学课堂64、开放式数学教学65、浅谈中学数列中的探索性问题66、论数学史的教育价值67、思维与智慧的共享——从建构主义到讨论法教学68、方程组中的若干问题69、由“唯分是举”浅谈考试改革70、随机变量与可测函数71、二阶变系数齐次微分方程的求解问题72、一种函数方程的解法73、微分中值定理的再讨论74、学生数学学习的障碍研究;75、中学数学教育中的素质教育的内涵；76、数学中的美；77、数学的和谐和统一————谈论数学中的美；78、推测和猜想在数学中的应用;79、款买房问题的决策；80、线性回归在经济中的应用；81、数学规划在管理中的应用；82、初等数学解题策略；83、浅谈数学CAI中的不足与对策;84、数学创新教育的课堂设计；85、中学数学教学与学生应用意识培养；86、关于培养和提高中学生数学学习能力的探究;87、运用多媒体培养学生88、高等数学课件的开发89、广告效益预测模型;90、最短路网络;91、计算机自动逻辑推理能力在数学教学中的应用；92、在中学数学教学中的应用93、最优增长模型94、学生数学素养的培养初探95、浅析先行中学数学教育的弊端96、城市道路交通发展规划数学模型；97、函数逼近98、数的进制问题99、无穷维矩阵与序列Bannch空间的关系100、多媒体课件教学设计-——-若干中小学数学教学案例101、一维，二维空间到欧氏空间102、初中数学新课程数与代数学习策略研究103、初中数学新课程统计与概率学习策略研104、对中学数学研究性学习开展过程及其途径的思考105、数列运算的顺序交换及条件106、歇定理的推广和应用107、解析函数的各种等价条件及其应用108、特征函数在概率论中的应用109、数学史与中学教育110、让生活走进数学,数学方法的应用将数学应用于生活——谈xx 111、数学竟赛中的数论问题112、新旧教材的对比与研究113、近世代数在中学数学中的应用114、随机变量分布规律的求法115、简述概率论与数理统计的思想方法及其应用116、无穷大量存在的意义117、中学数学竞赛中参数问题118、例谈培养数学思维的深刻性119、圆周率与中学数学史120、从坐标系到向量空间的基121 谈谈反证法122、一致连续性的判断定理及性质123、课堂提问和思维能力的培养124、数学高考试题的演变看中学数学教育改革125、函数及其在证明不等式中的应用126、极值的讨论及其应用127、正难则反,从反面来考虑问题128、实数的构造,完备性及它们的应用129、数学创新思维的训练130、简述期望的性质及其作用131、简述概率论与数理统计的思想和方法132、穷乘积133、递推式求数列的通项及和134、划归思想在数学中的应用135、凸函数的定义性质及应用136、行列式的计算方法137、可行解的表式定理的证明138、直觉思维在中学数学中的应用139、高等数学在中学数学中的应用140、充分挖掘例题的数学价值和智力开发功能141、数学思想方法的一支奇葩————-数学猜想初探142、关于实变函数中叶果罗夫定理的鲁津定理的证明143、于黎曼积分的定义144、微分方程的历史发展145、概率论发展史及其简单应用146、中学数学教学中创新思维的培养策略147、数学教学中使用多媒体的几点思考148、矩阵特征值的计算方法初探149、数形结合思想及其应用150、关于上、下确界，上、下极限的定义,性质及应用151、复均方可积随机变量空间的讨论152、浅谈中学数学的等价转换153、车灯线光源的优化设计模型154、中学数学中的变式教学设计155、欧几里得第五公设产生背景及其对数学发展影响156、中学数学问题解决的学习策略研究分法157、抽屉原理的应用及推广158、浅议函数迭代及其表达式159、加强数形结合，提高解题能力160、函数性质的应用161、初等函数的值域162、中学数学应用意识的研究163、中数学新课程空间与图形学习策略与研究164、谈分类讨论及解题应用165、排序方法及其应用166、数学应用意识的培养看数学基础教育改革167、函数的凸性及其在不等式中的应用168、建构主义理论指导下的数学教学案例169、中学课程数学教学思想方法教学初探170、大学生数学素质教育思考171、数学归纳法教学探究172、师范学生高等数学课程内容设置的探讨173、统计学在证券市场中的应用174、关于全概率公式及其应用的研究175、数学开放式教学的基本理念与策略176、变量代换法与常微分方程的求解177、奥赛中组合计算方法及应用178、代数结构中同态及同构的性质179、综述十八世纪著名数学家及其工作180、谈谈不定方程181、从不定方程到孙子兵法。
第三节 两种收敛性ppt
L
这两个定义的实质一样，要求F(x)的连续点收敛。对分布函数 列称弱收敛；对随机变量序列称按分布收敛。
下面对依概率收敛和按分布收敛进行比较：
定 理 4 .3 .2
n Fn ( x ) F ( x )
n
则称
Yn依 概 率 收 敛 于 Y .
记为
Yn Y
p
例 如 ： Y 1 t (1)
则有
Y 2 t ( 2 ) ...........Y n t ( n ) ...... ， Y N ( 0 , 1)
Yn Y
p
提 问 ： Y 1， F1 ( x ) ,
Y 2， . . . . Y F 2 ( x )......... F ( x )
P
3、 若 X
若 X
n
a
P
,则 X
2 n
a
P P
2
n
a
P 2
X n a 0，
n 2
( X n a ) 0 ， 2 a( X ( X n a ) 2 a( X n a )= X
2 2 n
P（ 由 １ ）
a) 0 0
n n
而
0 Fn ( x ) 1
n
x x
1 n 1 n 0 F (x) 1 x 0 x 0
当
x 0 时 ， lim F n ( x ) F ( x )
F (0 ) 1
n
当 x 0 时 ， lim F n ( 0 ) 0
随机变量序列的几种收敛性注记
科教论坛科技风2020年10月DOC10.19392/ki.1671-7341.202028033随机变量序列的几种收敛性注记杨元启三峡大学理学院湖北宜昌443002摘要：随机变量序列的收敛性理论主要源自测度论中可测函数序列的收敛性理论，但由于概率测度的特殊性，使得随机变量序列的敛散性有自己的特点。
这些理论既是概率论的重点，也是难点。
本文准备详细介绍随机变量序列的各种收敛性概念,讨论他们之间的联系，并以适当的例题来说明收敛的性质。
关键词:几乎必然收敛;依概率收敛；完全收敛;一致可积性本科教材中关于随机变量序列的收敛概念一般只有两种:依概率收敛和依分布收敛,分别关联大数定律和中心极限定理。
但根据序列收敛的强弱,有多种强弱不同的收敛概念,它们的侧重点不一样，相互之间也有联系，讨论如下。
设79,9，”=1,2,3｝是概率空间(*,,p)上的随机变量序列，随机变量9的分布函数记作F(0=p(X<x+,x(R,X n 的分布函数记作F(0#以下是几种常用的收敛性：(1)若对F(0)的每个连续点0,有0)=F(0)，则称随机变量序列｛X”｝依分布收敛于X,记作X”厶X；(2)若对任意&>0,li rn P(X…-X|'&)=0,则称随机变P量序列｛X”｝依概率收敛于随机变量X,记作X”一X；(3)设r>0,=X”存在，且”X”-X|'=0,则称随机变量序列｛X”｝r阶收敛于随机变量X,记作X”二X,这时易知=X>也存在；(4)若P(”im X…=X)=1,则称随机变量序列｛X”｝几乎必然收敛于随机变量X,记作X”上$X；(5)若对任意的&>0,都有lim-P(|X»-X|'&)=0称随”$"7=”c机变量序列｛X”｝完全收敛于随机变量X,记作X”一X#下面几个概念与随机变量序列的收敛性关系密切：(1)对任给的&>0,存在(使得对任一"(F,当P(")d 时，便有spf j X”|$p<&,则称随机变量列｛X”｝是一致绝对连续的；(2)若epJj X”|$P<",则称随机变量列｛X”｝积分一致 有界；(3)若sp|X”|$P=0,则称随机变量列｛X”｝是一致可积的；由测度论的理论,有下列结论:(1)｛X”｝是一致可积的充要条件是｛X”｝是一致绝对连续的且积分一致有界；(2)X”上$X当且仅当对于任意的&>0,^｛*”7X”-X丨'&｝｝=0以及X”上$x当且仅当对于任意的&>0,P(/*7X m-X|'&｝)=0；”=1>=”P(3)X…-$X当且仅当对｛X”｝的任一子序列｛X”？，均存在子序列7X”》｝0｛X”？,使得X”7上$x；“、a・s.,、，P(4)X”一X时必有X”一X；r P(5)X”---------$X时必有X”----------$X；P<(6)X”---------$X时必有X”----------$X；C., a.s.(7)X”---------$X时必有X”----------$X；(8)”F"IX-XI=0的充要条件是｛X”｝是一致可积且PX”$X上述部分结论的证明可以从本文所列文献中找到，这里就不赘述了#我们只证(2)和(7)#先介绍一个引理#"8888弓【理如果-P("”)<8,则P(/U"”)=0,P(*/"”.)=1,即事件序列｛"”｝中有无穷多个"”发生的概率为0,或者说事件序列｛"”｝中至多有有限个"”发生的概率为1;如果P("”)=8,而｛"”｝是两两独立的事件序列，则P8888(/*"”)=1,P(*/"”.)=0,即事件序列｛"”｝中有无穷多个"”发生的概率为1,或者说事件序列｛"”｝中至多有有限个"”发生的概率为0#这是著名的波雷尔-康特立引理#(2)的证明:若X”上$X,即*中除了某个概率测度为零的集合8以外的所有点)对于任何&>0,当”>”0(&,)时就有t”_X I<&,也就是说，满足对任意的”,总存在>'”，使得X”-X的点)必属于零测度集8,亦即/*7X”-X'”一1>—”&｝08,因此P(/*7|X>-X|'&｝)=0；”=1>=”所以说X”上$X当且仅当对于任意的&>0,P (/*7X m-X|'&｝)=0；”=1>=”66科技风2020年10月另外，根据概率的连续性，显然有P(/*i19-91>&!)=+=17=+0i U/P{U7丨9”-9|'&}=0,反之,若对于任意的&>0, >=+有U m：{U79”-9|'&}=0,则由于/U79”-9|'&8 +$">=++=1>=+"880U7X m-9|'&,有0!：(/U7X m-9|)!Um：>=++=1>=++$8 {U+7.|9>-9|}=0综上有：as889—」9%对于任意的&>0,P(/U7丨9”-9|)=0+=1>—+%对于任意的&>0,fm P{U7丨9”-9|}=0#+—8>—+C8(7)的证明：因为9―$9,即任意的&>0,Um-：+$87=+ (9,,-9'&)—0,因此Um：{U7丨9”-9|}<Um-：+$8>=++$8>=+ (9m-9|'&)=0,即|=9#以下通过几个例子进一步讨论随机变量序列的性质#例1设{9”}为相互独立的随机变量序列，若9…上$证明:设9…上$0,则对任意的&>0,有：(/U79-0)=0”=17=+即：(limyp7I9t1>&)=0,由｛9…｝相互独立及波雷尔-康特立引理，知-:(9>'&)<8,因此Um-：>=1”$8>=+ (9”|'&)=0,此即9 0注：(1)显然，此结论可改为：若｛9…｝相互独立，则9…上$0等价于9…亠0'或者，若｛9…｝相互独立，则9…上$0等价于2&>0,-：7(191>&)!<8#+=1(2)若｛9｝独立，｛,”｝为常数列，则9上$0等价于2&>0,-：7(19<8#”—1例2设｛9”｝为以概率1单调的随机变量序列，且9…: a.s.—9,则9”一9#:证明:不妨设2)(*,｛9”｝为单调递增，由于9…-$9,因此对｛9”｝的任一子序列｛9”？,均存在子序列｛9”？0 79…7!,使得9”7上$9,而｛9”｝为单调递增，故2)(*,9”$ 9,因此9”9#例3设随机变量序列｛9+｝依分布收敛于常数，，则9”:-----，#「1久',证明：常数，的分布函数；(0)=匸，｛9”｝依分布0x<<收敛于，,对任意的&>0,：(丨9”-|'&)=：(9”<,-&+：(9”'a+&)<;”(a-&)+—：(9”«+£&二；”(Q-&)+—;”(a+&:-0)=0+1-1二0,所以9”---a#例4设｛9”｝是独立同分布的随机变量序列，二阶矩有2”：界,则十*-@@―”(”+1)@12”证明:记=91=#,A91=*2,则*2<8,=(,2八-忑)—”(”1)@=1 )”乔17=( -9心A含9)=心-2”2”川-弘予，A(»-9)=4*2亍-==232”+11*2$0,(”$8)2=13”(”+1)2”由契贝雪夫不等式有2&>0,P(I十丁--=91I'&)”(”1)=12”<”(”&)@——$0,(+$»)，亦即尸石-9厶=91# &”(”+1)=1例5设｛9”｝为独立同分布的随机变量序列，密度函数「2-0a)兀'a</(0=L，记B”=m/791，…9”!，则B”—a# 050<af1-2"(0"a)兀'a 证明：容易算得公共分布函数;(0)-,0050<a'a时,：(B”>0)=：(m/791，…9”!>0)=：(/{9=>0)=1=(1-F(0))”=2一0-)2&>0,P(I”-a l'&)=：(B”'a+&)+P(B”<a-&)=2兀+：(*79=<a-&!)=1=2^+-：(9=<a-&)=1—e-&+0$0,”$8:<所以B”$a，因此,B”$a#例6设{9”}为独立同分布的随机变量序列,P(9”=1)1”9»=：(9”=0)=*,B”=-出”=1,2,3,则B”的分布收敛于27=12［0,1］上的均匀分布#证明：9»的特征函数为/()=*(1+e")—as寺2“,；的特征函数为+()-寺(1+e")=cos2)71“,7=1,2,3,由于97独立同分布,7=1,2,3,故B”的特征函数为,”(-=3(cos7=1tsin命抽')=丁-----------eM-,由于”/0”(-=〒Cn寺=Sm2”+丄(2“-1)，而［0,1］上的均匀分布的特征函数恰为丄*2“-1), It It由逆极限定理知B”的分布收敛于［0,1］上的均匀分布#参考文献：［1］王寿仁.概率论基础与随机过程［M&.北京：科学出版社，1997.［2］严家安.测度论讲义.北京:科学出版社,2000.［3］周民强.实变函数论.北京：北京大学出版社,2003.［4］严士健，王隽骧，刘秀芳.概率论基础.北京：科技出版社,$982.67。
数学与应用数学专业毕业论文参考选题
数学与应用数学专业毕业论文参考选题1.数学教学中思维品质的培养2.“问题解决”和中学数学课程3.浅议勾股定理的发展史4.解题回顾与数学思维品质5.试论数学学法指导6.关于所学创造力培养的探讨7.CAI优化数学教学初探8.浅议数学课的版书设计9.浅谈“最值问题”的解题方法10.怎样发掘数学题中的隐含条件11.数学概念探索式教学12.从一个实际问题谈概率统计教学13.教学媒体在数学教学中的作用14.数学问题解决及其教学15.数学概念课的特征及教学原则16.数学美与解题17.创造性思维能力的培养和数学教学18.教材顺序的教学过程设计创新19.排列组合问题的探讨20.浅谈初中数学教材的思考21.整除在数学应用中的探索22.浅谈协作机制在数学教学中的运用23.课堂标准与数学课堂教学的研究与实践24.浅谈研究性学习在数学教学中的渗透与实践25.关于现代中学数学教育的思考26.在中学数学教学中教材的使用27.情境教学的认识与实践28.浅谈初中代数中的二次函数29.略论数学教育创新与数学素质提高30.高中数学“分层教学”的初探与实践31.在中学数学课堂教学中如何培养学生的创新思维32.中小学数学的教学衔接与教法初探33.如何在初中数学教学中进行思想方法的渗透34.培养学生创新思维全面推进课程改革35.数学问题解决活动中的反思36.数学：让我们合理猜想37.如何优化数学课堂教学38.数学概念探索启发式教学39.开发创新思维挖掘新潜能—关于数学创新教学的思考与实践40.数学素质教育中—优化教学过程的若干策略41.展现思维过程培养创新意识42.中学数学教学之我见43.实施数学素质教育探析44.构建数学建模意识培养学生创新能力45.浅谈数学教学中培养学生探究性学习策略46.立体几何中辅助线或面的作法47.培养学生的推理能力48.谈数学课堂教学的艺术性49.在开放性问题的教学中培养学生的创新意识50.浅谈数学思维训练的基本方法51.向量的几件法宝在几何中的应用52.浅谈初中生创新精神的培养53.问题意识—数学创造性思维的源泉54.对数学教学中实施创新教育的探讨55.数学教学中的情感教育56.数学教学与学生创新精神的培养57.加强“开放性”问题教学培养学生创新能力58.如何培养学生在数学中的创新能力59.数学课堂教学案例一则—“研究性学习”与“接受性学习”的整合60.浅谈数学课堂教学中的人文教育61.浅谈初中数学教学中培养学生的创新能力62.数学问题解决及其教学63.对数学讲授法的再思考64.浅析数学教学与创新教育65.数学文化的核心—数学思想与数学方法66.漫话探究性问题之解法67.浅论数学教学的策略68.当前初中数学教学存在的问题及其对策69.例谈用“构造法”证明不等式70.数学研究性学习的探索与实践71.数学教学中创新思维的培养72.数学教育中的科学人文精神73.教学媒体在数学教学中的应用74.“三角形的积化和差”课例大家评75.谈谈类比法76.直觉思维在解题中的应用77.数学几种课型的问题设计78.数学教学中的情境创设79.在探索中发展学生的创新思维80.精心设计习题提高教学质量81.对数学教育现状的分析与建议82.创设情景教学生猜想83.反思教学中的一题多解84.在不等式教学中培养学生的探究思维能力85.浅谈数学学法指导86.中学生数学能力的培养87.数学探究性活动的内容、形式及教学设计88.浅谈数学学习兴趣的培养89.浅谈课堂教学的师生互动90.新世纪对初中数学的教材的思考91.数学教学的现代研究92.关于学生数学能力培养的几点设想93.在数学教学中培养学生创新能力的尝试94.联系生活学数学的实践与认识95.怎样钻研数学教材96.与差生的数学交流及提高差生数学成绩方法97.利用习题变换培养思维能力98.谈谈当代数学几种教学模式99.数学研究学习的探索与实践100.浅谈数学新课程标准重点之—数感的培养101.浅谈教学中如何培养学生的数学能力102.浅谈数学教学中的激趣103.创设教育成功的新视角、培养学生数学创新精神104.浅谈数学CAI105.数学CAI应遵循的原则106.培养数学能力的重要性和基本途径107.学生数学创新精神的培养108.浅谈培养学生的空间想象能力109.培养数学能力的重要性和基本途径110.课堂改革与数学中的创新教育111.如何实施中学数学教学中的素质教育112.数学思想方法在初中数学教学中的渗透113.浅谈数学课程的设计114.培养学生学习数学的兴趣115.课堂教学与素质教育探讨116.数学教学要着重培养学生的读书能力117.数学基础知识的教学和基本能力的培养118.初中数学创新教育的实施119.浅谈数学教学中培养学生的数学思维能力120.谈数学教学中差生的转化问题121.谈中学数学概念教学中如何实施探索式教学122.把握学生心理激发数学学习兴趣123.数学教学中探究性学习策略124.论数学课堂教学的语言艺术125.数学概念的教与学126.优化课堂教学推进素质教育127.数学教学中的情商因素128.浅谈创新教育129.培养学生的数学兴趣的实施途径130.论数学学法指导131.学生能力在数学教学中的培养132.浅论数学直觉思维及培养133.论数学学法指导134.优化课堂教学焕发课堂活力135.浅谈高初中数学教学衔接136.如何搞好数学教育教学研究137.关于对数学直觉思维及其培养的几点看法138.多媒体在数学教学中应用的探索139.关于提高数学教学开放度的探索和思考140.论初中数学教学中培养学生的数学能力141.数学后进生是如何形成的142.浅谈研究性学习中的主体性原则143.信息技术与数学教学态度的思考144.发掘解题特色增强学生数学潜能145.浅谈数学学习方法指导146.数学作业批改技巧147.讲授型课如何提高学生的参与能力148.数学应用题赏析149.在数学教学中培养学生的创新能力150.把握特征、掌握方法、努力提高数学教学质量151.谈转化策略在数学解题中的运用152.数学解题中的辩证思维策略153.数学教学中培养学生创新思维能力的体会154.论数学学法指导浅谈数学教学中学生思维品质的培养155.数学实验和现代数学教育156.例谈数学思维能力的培养157.高中数学应用题解题前浅析158.计算机辅助教学现状浅谈159.数学教学中创新思维的培养160.培养学生创新思维能力的途径研究161.谈数学史在中学数学教学中的渗透162.如何评价高中生的数学素质163.精心设计习题，努力提高数学教学质量164.实施素质教育，培养创新人才165.数学教学中一题多解的反思166.浅谈初中数学中培养学生的创新能力167.信息技术与数学教学改革168.创建建模意识，培养创新能力169.数学课堂教学中创新思维的培养170.我对概念教学的再认识171.培养学生解题能力的研究172.浅议初中数学的教学原则㈠数学新课改方面1、论研究性学习2、浅谈数学教学中的“问题情境”3、从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学4、创新教育背景下的数学教学5、数学问题情境的创设6、让阅读走进数学课堂7、浅谈中学数列中的探索性问题8、关于创新素质教育的研究与思考9、参与、感悟、创新—数学教学中对主体性和创造性的培养10、赋予作业新生命—也谈新课程理念下的数学作业设计11、训练为主线，让学生参与到知识的形成过程中去12、让数学走进生活——浅谈数学教学“生活化”13、如何使数学教学成为教学活动的教学14、数学新课改下的数学科面临的问题15、浅谈数学教学中的生活性和开放性16、在教学中开展研究性学习17、让学生获得终生受益的东西18、课堂教学要重视情境引入19、数学教学中学生探究能力和创造性思维的培养20、构建新理念下的数学课堂教学21、自主学习与创新意识培养的数学课堂教学模式初探22、将研究性学习引入数学课堂教学23、数学教学中的情境创设24、浅谈新课标下中学数学讲评课25、数学课程改革和教师观念的转变26、新课程标准与数学情感领域的教学目标（谈“以人为本”的数学教学设计）27、论素质教育理念中的中学数学教学目标28、在高中数学教育中开展合作交流学习的理论与实践研究29．谈谈培养学生的空间想象力30．培养数学能力的重要性和基本途径31．浅谈数学学习兴趣的培养32. 数学教学的现代研究33. 数学探究性活动的内容、形式及教学设计34. 注重创新性试题的设计35. 生活中处处有数学36. 对数学教育现状的分析与建议37. “问题解决教学”的实践与认识38. “特征信息”的捕捉与解题最优化39. 数学教学中的情境创设40. 浅析课堂教学的师生互动㈡中学数学思想方法方面1、推测和猜想在数学中的应用2、中学数学中的化归方法3、浅谈中学数学中的反证法4、浅谈发展数学思维的学习方法5、数形结合思想在中学数学中的应用6、数学：让我们合理的猜想7、数学的思想和方法8、数学开放题的设计与教学建议9、数学开放性问题的编拟与解决10、论代数中的数学思想和数学方法；11、数形结合在高中数学中的应用12、论数学猜想在数学发明发现中的意义13、对初等数学中函数概念教学的思考14、中学数学中的对称思想及其应用的研究15、论中学数学中的化归与转换的思想及其应用16、中学数学建模教学17．谈谈类比法18．数学教学中如何渗透分类讨论19．代数变形常用技巧及其应用20．观察法及其在数学教育研究中的应用21．课堂教学中培养学生创造能力的尝试㈢数学史方面1、微积分学的发展史2、论数学史的教育价值3、数学史对数学教育的启示4、数学史上对方程求根公式的探索及其现代意义5、数学史在中学数学教学中的运用6、发掘数学史在数学教学中的教育功能㈣数学教育学、心理学方面1、中学数学教育中的素质教育的内涵2、数学创新教育的课堂设计3、关于培养和提高中学生数学学习能力的探究4、学生数学素养的培养初探5、数学中的研究性学习6、数学选择题的利和弊7、数学教学中课堂提问的误区与对策8、中学数学教学中的创造性思维的培养9、直觉思维的训练和培养10、浅论数学能力及其培养11、浅谈初中数学教学中培养学生的创新能力12、数学教学中学生创新能力的培养13、浅谈初中数学教学中如何培养学生的创新能力14、浅谈分层教学在数学教学中的作用15、数学学习中学生自学能力的培养16、中学数学“分层教学与分类指导”探索17、谈中学数学教学中兴趣的培养18、数学高考内容分布及命题趋向19．初探影响解决数学问题的心理因素20．如何处理数学学习中的认知冲突㈤数学文化1、数学文化在中学数学教学中的渗透2、浅谈数学文化3、数学课堂文化建设之我见4、文化视角下的数学教学过程研究5、在高中数学教育中开展数学文化学习的研究㈥数学美1、数学的和谐和统一-----谈论数学中的美2、试论数学中的美3、数学教育与美育4、浅谈数学中的美5、数学教学应重视数学美6、数学的对称美及其在中学数学解题中的应用7、试以斐波那契数列为例谈谈中学生数学兴趣的培养8、浅谈数学与美9、谈中学数学的对称美10、探讨数学的美育价值，激发数学研究的热情1、数学中的研究性学习2、数字危机3、中学数学中的化归方法4、高斯分布的启示5、a2+b2≧2ab的变形推广及应用6、网络优化7、泰勒公式及其应用8、浅谈中学数学中的反证法9、数学选择题的利和弊10、浅谈计算机辅助数学教学11、论研究性学习12、浅谈发展数学思维的学习方法13、关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法14、数学教学中课堂提问的误区与对策15、中学数学教学中的创造性思维的培养16、浅谈数学教学中的“问题情境”17、市场经济中的蛛网模型18、中学数学教学设计前期分析的研究19、数学课堂差异教学20、浅谈线性变换的对角化问题21、圆锥曲线的性质及推广应用22、经济问题中的概率统计模型及应用23、通过逻辑趣题学推理24、直觉思维的训练和培养25、用高等数学知识解初等数学题26、浅谈数学中的变形技巧27、浅谈平均值不等式的应用28、浅谈高中立体几何的入门学习29、数形结合思想30、关于连通性的两个习题31、从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学32、情感在数学教学中的作用33、因材施教因性施教34、关于抽象函数的若干问题35、创新教育背景下的数学教学36、实数基本理论的一些探讨37、论数学教学中的心理环境38、以数学教学为例谈谈课堂提问的设计原则39、不等式证明的若干方法40、试论数学中的美41、数学教育与美育42、数学问题情境的创设43、略谈创新思维44、随机变量列的收敛性及其相互关系45、数字新闻中数学应用46、微积分学的发展史47、利用几何知识求函数最值48、数学评价应用举例49、数学思维批判性50、让阅读走进数学课堂51、开放式数学教学52、浅谈中学数列中的探索性问题53、论数学史的教育价值54、思维与智慧的共享--从建构主义到讨论法教学55、微分方程组中的若干问题56、由“唯分是举”浅谈考试改革57、随机变量与可测函数58、二阶变系数齐次微分方程的求解问题59、一种函数方程的解法60、积分中值定理的推广及其应用对原函数存在条件的试探分块矩阵的若干初等运算函数图像中的对称性问题泰勒公式及其应用微分中值定理的证明和应用一元六次方程的矩阵解法'数学分析’对中学数学的指导作用“1”的妙用“数形结合”在解题中的应用“数学化”及其在数学教学中的实施“一题多解与一题多变”在培养学生思维能力中的应用《几何画板》与数学教学《几何画板》在圆锥曲线中的应用举例Cauchy中值定理的证明及应用Dijkstra最短路径算法的一点优化和改进Hamilton图的一个充分条件HOLDER不等式的推广与应用n阶矩阵m次方幂的计算及其应用R积分和L积分的联系与区别Schwarz积分不等式的证明与应用Taylor公式的几种证明及若干应用Taylor公式的若干应用Taylor公式的应用Taylor公式的证明及其应用Vandermonde行列式的应用及推广艾滋病传播的微分方程模型把数学和生活融合起来伴随矩阵的秩和特殊值保持函数凸性的几种变换变量代换在数学中的应用不变子空间与若当标准型之间的关系不等式的几种证明方法及简单应用不等式的证明方法探索不等式证明的若干方法不等式证明中导数有关应用不同型余项泰勒公式的证明与应用猜想，探求，论证彩票中的数学常微分方程的新的可解类型常微分方程在一类函数项级数求和中的应用抽奖活动的概率问题抽屉原理及其应用抽屉原理及其应用抽屉原理思维方式的若干应用初等变换在数论中的应用初等数学命题推广的几种方式传染病模型及其应用从趣味问题剖析概率统计的解题技巧从双曲线到双曲面的若干性质推广从统一方程看抛物线、椭圆和双曲线的关系存贮模型的若干讨论带peano余项的泰勒公式及其应用单调有界定理及其应用导数的另外两个定义及其应用导数在不等式证明中的应用导数在不等式证明中的应用导数在不等式证明中的应用等价无穷小在求函数极限中的应用及推广迪克斯特拉(Dijkstra)算法及其改进第二积分中值定理“中间点”的性态对均值不等式的探讨对数学教学中开放题的探讨对数学教学中开放题使用的几点思考对现行较普遍的彩票发行方案的讨论对一定理证明过程的感想对一类递推数列收敛性的讨论多扇图和多轮图的生成树计数多维背包问题的扰动修复多项式不可约的判别方法及应用多元函数的极值多元函数的极值及其应用多元函数的极值及其应用多元函数的极值问题多元函数极值问题二次曲线方程的化简二元函数的单调性及其应用二元函数的极值存在的判别方法二元函数极限不存在性之研究反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系反循环矩阵和分块对称反循环矩阵范德蒙行列式的一些应用方差思想在中学数学中的应用及探讨方阵A的伴随矩阵放缩法及其应用分块矩阵的应用分块矩阵行列式计算的若干方法分析近年三角各种题型，提高学生三角问题解决能力分形几何进入高中数学课程的尝试辅助函数的应用辅助函数在数学分析中的应用辅助元法在中学数学中的应用复合函数的可测性概率的趣味应用概率方法在其他数学问题中的应用概率论的发展简介及其在生活中的若干应用概率论在彩票中的应用概率统计在彩票中的应用概率统计在实际生活中的应用概率在点名机制中的应用概率在中学数学中的应用高等几何知识对初等几何的指导作用高等数学在不等式证明中的应用高观点下的中学数学高阶等差数列的通项，前n项和公式的探讨及应用高中数学教学中的类比推理高中数学开放题及其编制问题高中数学实践“问题解决”的几点思考高中数学研究性学习的课题选择高中数学研究性学习教学及其设计给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用构建数学建模意识培养创新思维构造的艺术关联矩阵的一些性质及其应用关于2004年全国高教杯大学生数学建模竞赛题的探究与拓展关于2循环矩阵的特征值关于Gauss整数环及其推广关于g-循环矩阵的逆矩阵关于不等式在中学的选修的处理关于不等式证明的高等数学方法关于传染病模型的建立与分析关于二重极限的若干计算方法关于反函数问题的讨论关于非线性方程问题的求解关于函数一致连续性的几点注记关于矩阵的秩的讨论_关于两个特殊不等式的推广及应用关于幂指函数的极限求法关于扫雪问题的数学模型关于实数完备性及其应用关于数列通项公式问题探讨关于椭圆性质及其应用地探究、推广关于线性方程组的迭代法求解关于一类非开非闭的商映射的构造关于一类生态数学模型的几点思考关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探关于置信区间与假设检验的研究关于中学数学中的图解方法关于周期函数的探讨哈密尔顿图初探函数的一致连续性及其应用函数定义的发展函数级数在复分析中与在实分析中的关系函数极值的求法函数幂级数的展开和应用函数项级数的收敛判别法的推广和应用函数项级数一致收敛的判别函数最值问题解法的探讨蝴蝶定理的推广及应用化归中的矛盾分析法研究环上矩阵广义逆的若干性质积分中值定理的再讨论积分中值定理正反问题'中间点’的渐近性基于高中新教材的概率学习基于集合论的中学数学基于最优生成树的海底油气集输管网策略分析级数求和的常用方法与几个特殊级数和级数求和问题的几个转化级数在求极限中的应用极限的求法与技巧极值的分析和运用极值思想在图论中的应用集合论悖论几个广义正定矩阵的内在联系及其区别几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用几个学科的孙子定理几个重要不等式的证明及应用几个重要不等式在数学竞赛中的应用几何CAI课堂教学软件的设计几何画板与圆锥曲线几何画板在高中数学教学中的应用几类数学期望的求法几类特殊线性非齐次微分方程的特殊解法几种特殊矩阵的逆矩阵求法假设检验与统计推断简单平面三角剖分图交错级数收敛性判别法及应用交通问题中的数学模型解题教学换元思想能力的培养解析几何中的参数观点经济学中蛛网模型的数学分析居民抵押贷款购房决策模型矩阵变换在求多项式最大公因式中的应用矩阵的单侧逆矩阵方幂的正反问题及其应用矩阵分解矩阵可交换成立的条件与性质矩阵秩的一些性质与某些数学分支的联系矩阵中特征值、特征向量的几个问题的思考具有不同传染率的SI流行病模型的研究均值不等式在初高等数学中的应用均值极限及stolz定理开放性问题编制的原则柯西不等式的推广及其应用柯西不等式的应用与推广柯西不等式的证明及妙用柯西不等式的证明及应用空间曲线积分与曲面积分的若干计算方法空间旋转曲面面积的计算拉格朗日中值定理n元上推广立体几何的平面化思考利用导数解题的综合分析与探讨利用级数求极限连锁经营企业效益模型邻接矩阵在判断Hamilton性质中的一些应用留数定理及应用论辅助函数的运用论概率论的产生及概率对实际问题解释和应用论数学分析课程对中学数学的功能及应用论数学史及其应用罗尔定理的几种类型及其应用幂级数与欧拉公式幂零矩阵的性质和应用幂零矩阵的性质及其应用幂零矩阵的性质及其应用模糊集合与经典集合的简单比较模糊数学在学校教学评估中应用平面和空间中的Pick定理齐次马尔柯夫链在教学评估中的应用浅谈导数在中学数学教学中的应用浅谈分类讲座及其解题应用浅谈极值问题及其解法浅谈在解题中构造“抽屉浅谈中学生数学解题能力的培养求极限的若干方法求极值的若干方法全概率公式的推广与应用全概率公式的优化及应用人口性别比例的统计和概率分析。
概率论与数理统计末总结
第六章 极限理论§6.1随机变量序列的收敛性§6.1.1以概率1收敛设{}n X 是随机变量序列，若存在随机变量X ，使得{}1lim ==∞→X X P n n ，则称随机变量序列{}n X 以概率1收敛于X ，即{}n X 几乎处处收敛于X §6.1.2依概率收敛设{}n X 是随机变量序列，若存在随机变量X ，对于任意0>ε，有{}0lim =≥-∞→εX X P n n ，则称随机变量序列{}n X 依概率收敛于X §6.1.3依分布收敛设随机变量Λ,,,21X X X 的分布函数分别为()()()Λ,,,21x F x F x F ，如果对()x F 的每个连续点x 都有()()x F x F n n =∞→lim ，则称分布函数列(){}x F n 弱收敛于分布函数()x F ，{}n X 依分布收敛于X§6.1.4三种收敛的关系以概率1收敛⇒依概率收敛⇒依分布收敛§6.2特征函数§6.2.1特征函数定义设X 是一个随机变量，()()()+∞<<∞-=t e E t itXϕ称为随机变量X 的特征函数1.离散型随机变量的特征函数设离散型随机变量X 的分布律为()()Λ,2,1===k x X P p k k ，则X 的特征函数为()()+∞<<∞-=∑∞=t p e t k k itx k1ϕ2.连续型随机变量的特征函数设连续型随机变量X 的密度函数为()x p ，则X 的特征函数为()()()+∞<<∞-=⎰+∞∞-t dx x p e t itx ϕ3.常用分布的特征函数（1）单点分布()1==c X P 的特征函数为()itce t =ϕ（2）10-分布()p B X ,1~的特征函数为()()p pe t it-+=1ϕ（3）二项分布()p n B X ,~的特征函数为()()[]nit p pe t -+=1ϕ （4）泊松分布()λP X ~的特征函数为()()1-=itee t λϕ（5）均匀分布()b a U X ,~的特征函数为()()a b it e e t iatibt --=ϕ均匀分布()a a U X ,~-的特征函数为()atatt sin =ϕ （6）正态分布()2,~σμN X 的特征函数为()⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=2exp 22t t i t σμϕ标准正态分布()1,0~N X 的特征函数为()22t et -=ϕ（7）指数分布()λE X ~的特征函数为()11-⎪⎭⎫⎝⎛-=λϕit t§6.2.2特征函数的性质 1.()()10=≤ϕϕt 2.()()t t ϕϕ=-3.若b aX Y +=，其中b a ,为常数，则()()at e t X ibtY ϕϕ=4.若Y X ,相互独立，则()()()t t t Y X Y X ϕϕϕ=+5.若()l X E 存在，()t ϕ为X 的特征函数，则()()()()l k X E i kk k ≤≤=10ϕ§6.2.3特征函数唯一决定分布函数 1.随机变量X 的特征函数()t ϕ一致连续 2.随机变量X 的特征函数()t ϕ非负定3.设随机变量X 的分布函数为()x F ，特征函数为()t ϕ，则对()x F 的任意两个连续点21x x <，有()()()dt t it e e x F x F TT itx itx T ϕπ⎰---∞→-=-2121lim124.设连续型随机变量X 的密度函数为()x p ，特征函数为()t ϕ，如果()+∞<⎰+∞∞-dt t ϕ，则()()⎰+∞∞-=dt t e x p itx ϕπ215.随机变量X 的分布函数()x F 由其特征函数()t ϕ唯一决定 §6.2.4分布函数的再生性 1.二项分布设()p n B X ,~与()p m B Y ,~相互独立，则()p n m B Y X ,~++ 2.正态分布设()2,~X X N X σμ与()2,~Y Y N Y σμ相互独立，则()22,~Y X Y X N Y X σσμμ+++ 3.泊松分布设()1~λP X 与()2~λP Y 相互独立，则()21~λλ++P Y X 4.2χ分布设()n X 2~χ与()m Y 2~χ相互独立，则()m n Y X ++2~χ§6.3大数定理设{}k X 是随机变量序列，数学期望()()Λ,2,1=k X E k 存在，若对于任意0>ε,有()111lim 11=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑∑==∞→εnk k n k k n X E n X n P ，则称随机变量序列{}k X 服从大数定理 利用契比雪夫不等式，有()21111111lim 1εε⎪⎭⎫⎝⎛-≥⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-≥∑∑∑∞===∞→i i nk k n k k n X n D X E n X n P即当∞→n 时，有0121→⎪⎭⎫⎝⎛∑∞=εi i X n D ，则随机变量序列{}kX服从大数定理§6.3.1契比雪夫大数定理若随机变量ΛΛ,,,,21n X X X 满足以下两个条件，则称随机变量序列{}k X 服从大数定理 （1）随机变量ΛΛ,,,,21n X X X 两两不相关 （2）()c X D i ≤，即方差有界证明：由于()0lim 1lim 1lim 221221=≤=⎪⎭⎫ ⎝⎛∞→∞=∞→∞=∞→∑∑εεεn c X D n X n D n i in i i n ，而0121≥⎪⎭⎫⎝⎛∑∞=εi i X n D 恒成 立则有0121→⎪⎭⎫⎝⎛∑∞=εi i X n D 契比雪夫大数定理说明，当n 足够大时，只要满足定理条件，()∑∑∞=∞=→1111i i i i X E n X n§6.3.2辛钦大数定理若随机变量ΛΛ,,,,21n X X X 满足以下两个条件，则称随机变量序列{}k X 服从大数定理 （1）随机变量ΛΛ,,,,21n X X X 独立同分布（2）数学期望()()Λ,2,1==i X E i μ，即数学期望存在证明：设{}k X 独立同分布，其相同的特征函数记为()t ϕ，记∑==nk k n X n Y 11由于()tX E k ⎪⎭⎫ ⎝⎛==0'ϕμ，因而()()()()t t t οϕϕϕ++=00'则()nnY n n t i n t t n ⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛=11ομϕϕ对于任意t ，有()ti nn Y n e n n t i t n μομϕ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛++=∞→∞→11lim lim由于ti eμ是退化分布{}1==μX P 的特征函数，故有{}1lim =<-∞→εμn n Y P§6.3.3伯努利大数定理设A n 是n 重伯努利试验中事件A 出现的次数，p 是事件A 在每次试验中出现的概率，则对任意0>ε，有1lim =⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εp n n P A n §6.3.4马尔可夫大数定理 对随机变量序列{}n X ，若满足01lim 12=⎪⎭⎫⎝⎛∑=∞→n i i n X D n ，则对任意0>ε，有()111lim 11=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑∑==∞→εnk k n k k n X E n X n P §6.4中心极限定理§6.4.1中心极限定理设{}k X 为相互独立的随机变量序列，数学期望()k k X E μ=和方差()2k k X D σ=都存在，令⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫⎝⎛-=∑∑∑===n k k n k k nk k n X D X E X Y 111*，若对于一切实数x ，有{}()x dt ex Y P xt nn Φ==≤⎰∞--∞→2*221lim π，则称随机变量序列{}k X 服从中心极限定理 §6.4.2独立同分布的中心极限定理设随机变量序列{}n X 独立同分布，且()μ=i X E ，()()Λ,2,102=>=i X D i σ，若记σμn n X X D X E X Y ni i n i i n i i ni i n -=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫⎝⎛-=∑∑∑∑====1111* 则对于任意实数x ，有(){}()x dt ex Y P x F xt n n n n Φ==≤=⎰∞--∞→∞→2*221lim lim π§6.4.3De Moivre-Laplace 中心极限定理设随机变量()()Λ,2,1,~=n p n B Z n ，则对于任意实数x ，有()()x dt e x p np np Z P x tn n Φ==⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧≤--⎰∞--∞→22211lim π。
随机变量序列的几种收敛性和关系毕业论文
由上面四种收敛性间的关系可得：
几乎处处收敛 依概率收敛 依分布收敛.
阶收敛 依概率收敛 依分布收敛.
3.
因为随机变量取值的统计规律可由它的分布函数完全确定，所以自然会考虑利用分布函数的收敛性来定义随机变量的收敛性，又分布函数和特征函数一一对应，而判断一个分布函数的序列的收敛是否弱收敛有时是很麻烦的，但判断相应的特征函数序列的收敛性却往往比较容易，下面给出弱收敛的充要条件，首先做一些准备：
后来我们引入了伯努利概型来刻画独立重复试验.将一成功（即A发生）概率为p的试验独立重复n次，其中成功 次，则 是二项分布随机变量.
因此成功的频率 也是随机变量.其期望为p与n无关，且方差 当 时趋于0.熟知，方差为0的随机变量恒等于它的期望，所以当 时频率 应以概率p为极限.另一方面，可以写 ，其中 相互独立，具有一样的伯努利分布，至此，问题转化为研究 时 的平均值序列 的极限行为.鉴于已在上面讨论过随机变量列的各种收敛性，因此我们可以给出大数定律的严格定义.
注：由于 连续，如 广义均匀收敛到 ，则 必定是连续函数.
系1设分布函数列 对应的特征函数列为 ，则下列四条件等价：
（1） 弱收敛于某分布函数 ，
（2） 收敛到某函数 ， 在点0连续，
（3） 收敛到某连续函数 ，
（4） 广义均匀收敛到某函数 .
当任一条件满足时， 是 的特征函数.
下面说明系1中等价条件（2）中“ 在 的连续性”是不可缺少的条件.
则对任意的 ，有 成立.
证明：因为 有一样分布，所以也有一样的特征函数，记这个特征函数为 ，又因为 存在，从而特征函数 有展开式：
=
再由独立性知 的特征函数为
对任意取定的t,有
而 是退化分布的特征函数，相应的分布函数为
随机变量的几种收敛及其相互关系
论文摘要概率是对大量随机现象的考察中显现出来的，而对于大量的随机现象的描述就要采用极限的方法。
概率统计中的极限定理研究的是随机变量序列的某种收敛性，对随机变量收敛性不同定义将导致不同的极限定理，而随机变量的收敛性的确可以有各种不同的定义。
主要讨论了依概率收敛与依分布收敛，r阶收敛与几乎处处收敛，几乎处处收敛与依概率收敛之间的关系。
给出了由依概率收敛推出几乎处处收敛的条件和由依概率收敛推出r阶收敛的条件，从而比较完全地说明了随机变量序列的各种收敛性之间的关系。
本论文将对随机变量的几种收敛作出较为简单扼要的介绍和讨论.论文结构如下：一、随机变量的几种收敛的概念理论；二、随机变量的几种收敛之间的关系；从以上几个方面对随机变量的几种收敛理论简明扼要地分析，说明随机变量序列收敛理论在实际问题中的应用范围之广，在实际生活中的重要性。
关键词：r阶收敛；几乎处处收敛；依概率收敛；依分布收敛。
AbstractThe Probability is the study of a large number of random phenomena emerge, but for a large number of random phenomena should use extreme methods described. Probability and statistics in the limit theorem is a sequence of random variables convergence, convergence of random variables with different definitions lead to different limit theorem, and indeed the convergence of random variables can have different definitions. Mainly discussed convergence in probability and convergence in distribution, convergence in order r and almost everywhere convergence, almost sure convergence and convergence in probability relationship. Convergence in probability is given by the launch of almost everywhere convergence of conditions and the convergence in probability by the introduction of r-order convergence conditions, which more completely describes the various random variables convergence relationship.This paper will make the convergence of several random variables is more brief presentations and discussions. Paper is structured as follows:1. Convergence of random variables the concept of theory;2. the convergence of several random variables between;From the above aspects of the theory of random variables of several brief analysis of convergence shows that the convergence theory of random variables in the actual problems in the wide range of applications, in real life importance.Keywords: convergence in order r ; almost everywhere or almost surely; convergence in probability; convergence in distribution.目录引言： (4)1 几种收敛性定义 (4)2 依概率收敛与依分布收敛的关系 (5)3 r阶收敛与几乎处处收敛的关系 (11)4 依概率收敛与r阶收敛的关系 (13)5 几乎处处收敛与依概率收敛和依分布收敛的关系 (17)总结 (19)四种收敛性 (19)四种收敛蕴涵关系 (19)致谢 (21)参考文献 (22)引言：概率论最早产生于17世纪，本来是保险事业的发展而产生的，但是来自于赌博者的请求，却是数学家们思考概率论中问题的源泉。
第五章随机变量的收敛性
当极限分布为点分布时，记为 X n qm c
对应还有：L1收敛（converge to X in L1 ）
lim
n
Xn X 0
if Xn X 0, as , then Xn L1 X
7
其他收敛
依概率收敛
lim
n
Xn X 0
或 lim n
: Xn X 0
随机变量序列 X1, X2..., Xn ，当对任意 0，
CDF
1、如果对每个 0 ，当 n
时，
Xn X
0
则Xn依概率收敛于X ，记为 Xn P X 。 2、如果对所有F的连续点t，有
lim
n
Fn
t
Ft
则Xn依分布收敛于X ，记为 Xn
同教材上
X。
5
两种收敛的定义
当极限分布为点分布时，表示为
依概率收敛：
X c 1, and Xn P X , then Xn Pc
Xn p 1 2, Xn 2 n p 1 p n 1 4n
0.4 Xn 0.6 1
Xn Xn
0.1 0.1
1
4n
1 0.12
1 25 0.7 n
1 25 n 0.7 n 84
17
中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT)
发生的频率 fn A nA n逐渐稳定到概率p 。
那么lim n
fn
A
p?
不对，若
则对于
lim
n
0
fn A p
，总存在 N
0
,当
n
N 时，有
fn
A p 成立
但若取 p , 由于
fn A 0 1 pn 0
概率论与数理统计4-2 随机变量序列的收敛性
则P(
2 n
)
=P{( n n )（k M）} +P{( n n )（k M）}
P( 2 >M-1)+P( n 1)<2
P( n
（由例4.3给出例证，请大家看书！）
定理4.5 随机变量序列n P P c, (c为常数）
的充分必要条件是
Fn (x) W F (x)
这里的F
(x)是
c的分布函数，即
F(x)=
1,x>c 0,x
c
证明：下证充分性. 0,有
Pn c P(n c ). P(n c )
则对x x x, 有
F( x)
lim
n
Fn
(x)
lnimFn
(x)
F
(
x)
令x x, x x,得
F(
x-0)
lim
n
Fn
(
x)
lnimFn
(
x)
F
(
x+0)
若x是F(x)的连续点,则lim n
Fn
(x)
F
(x)
注：这个定理的逆命题不成立。
1 Fn (c ) Fn (c 0)
11 0 0, n
斯鲁茨定理：设{1n },{ 2n },...{ kn }是k个
随机变量序列，且in P ai , (i 1, 2...)
又R(x ,x 1
2
...xk
)是k元变量的有理函数，
如果F(x)的每一x,有
概率论中四种收敛性及其间的关系
概率论中四种收敛性及其间的关系
杜保建
【期刊名称】《安阳师范学院学报》
【年(卷),期】2005(000)005
【摘要】给出了概率论中所用到的随机变量列的四种收敛性,证明了它们之间的关系.
【总页数】3页(P1-3)
【作者】杜保建
【作者单位】安阳师范学院,数学系,河南,安阳,455000
【正文语种】中文
【中图分类】O211
【相关文献】
1.随机变量序列四种收敛性关系 [J], 王华
2.概率论中几个关系的辨析--概率统计教学经验总结之三 [J], 李海增
3.初等概率论中的收敛性注记 [J], 朱玉明
4.集值测度的收敛性及其与Castaing向量表示中测度的收敛性之间的关系 [J], 张玲;徐明跃;王涛
5.大数定律与中心极限定理的关系：概率论教学中的一点注记 [J], 高亚光
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F( x)
≤lim n →∞
Fn
(
x)
≤lim n →∞
≤
Fn
(
x)
≤ F( x) ,
于是 F ( x )
=
lim
n →∞
Fn
(
x)
,
Πx
∈ CF.
此即ξn L ξ. 得证.
此定理的逆定理不成立.
例 4 设ξ、η独立同服从 P
=
1 2
的贝努里分
布 ,对一切 n ≥1 取ξn = η,则由ξn 与ξ同分布知
< ε成立的点的全体概率为 1 , 同时也得出了柯西
( Cauchy) 几乎必然收敛的定义 :
如果有
P{ lim ( | m , n →∞
ξn
-
ξ| )
= 0}
= 1 , 则称
{ξn} 柯西必然收敛于 ξ, 这也是判别几乎必然收敛
的充要条件.
下面讨论随机变量列三种收敛性之间的相互关
系. 依概率收敛与依分布收敛的关系如下 :
a. s.
0.
回到定义ξ(ω) 的样本空间 Ω上 ,记 A 0 = {ω| lni→m∞ξn (ω) = 0 | } , (4) 式即指 P ( A 0) = 1. (3) 式表 明 ,对于 Ω上的所有样本点ω,数列{ξn (ω) } 收敛到 ξn (ω) ,采用数学分析的语言 , 此时 Πω > 0 , 都有
Fn ( x ) =
0 , x ≤-
1 n
,
1, x >-
1 n
;
0 , x ≤0 ,
F( x) = 1 , x > 0.
易见 Fn W F ,注意到 Fn 与 F 分别是随机变量ξn
=-
1 n
与ξ
=
0
的分布函数 , 故按定义知{ξn}
依分
布收敛到 ξ.
定义 4 (几乎必然收敛) 如果有 P{ lni→m∞ξn (ω) = ξ(ω) } = 1 ,则称{ξn (ω) } 几乎必然收敛 (Almost Sure Convergence) 于{ξ(ω) } , 又称{ξn (ω) } 以概率 1 (Convergence in Probability 1) 收敛于ξn (ω) ,记为
收稿日期 :2005210212
例 1 取区间[0 ,1 ] 上的几何概率空间 ,即Ω =
[0 ,1) ,ψ 为 区 间 [0 ,1) 内 的 Borel 集 类 , P 为
Lebesgue 测度 ,令 η11 = 1 ,
η21 =
1 ,ω ∈
0
,
1 2
,
0 ,ω ∈
1 2
,1
.
一般地 ,对每个自然数 k , 将[0 ,1) 等分为 k 个子空
0 、n
>
1 ε
,
有
∑ P
∞
∪ | ξn | ≥ε
m= n
∞
≤
m
=
n
1 2m
n → ∞ 0 可知
ξn a. s. 0.
这里顺便指出 ,随机变量列{ξn} 按概率 1 收敛
12
陕西师范大学学报 (自然科学版)
第 34 卷
的充要条件 ,根据柯西收敛原则 , Πε > 0 ,至少存在
一个 N > 0 ,对一切 m > N , n > N ,有| ξn - ξm |
i
k
1,
i k
=
1 k
→0 ,
故由定义知ξn P 0.
定义 2 (弱收敛) 设 F ( x ) 、Fn ( x ) ( n ≥1) 均
为实函数
, 如果有 li m n →∞
Fn
(
x)
=
F( x) , x
∈ CF. 其中
CF 为函数 F 的连续点集 ,则称{ Fn} 弱收敛于 F ,记
作
Fn W F.
定理 1 如果ξn P ξ,则ξn L ξ. 证明 设 Fn ( x ) 与 F ( x ) 为ξn 与ξ相应的分 布函数 ,对任意的 y < x ,由 {ξ < y} = {ξ < y ,ξn < x } ∪{ξ < y ,ξn ≥
x } < {ξn < x } ∪{ | ξn - ξ| ≥
x - y}
(7)
k =1 n = k
这是由于任意给ε > 0 ,
∞ ∞∞
∪∩∩
m =1 k =1 n = k
| ξn
-
ξ|
≥1
m
=
∞∞
∩ ∩(| ξn - ξ| ≥ε) . k =1 n= k
由 (6) 式可推出 (7) 式.
另外 ,由于
0 ≤P
∞ ∞∞
∪∩∩
m =1 k =1 n= k
| ξn
-
ξ|
≥1
推知 F ( y) ≤ Fn ( x ) + P{ | ξn - ξ| ≥ x - y} ,
再令 n → ∞,由ξn P ξ知上式右端第二项为 0 ,
—
可得 F ( y)
≤lim n →∞
Fn
(
x)
类似对任意
x
<
z 有 lim ≤ n →∞
F( z) .
设 x ∈ CF ,取 y ↑x 且 z ↓x ,便得到
随机变量列的收敛性及其相互关系
郝锐利
(长安师范学校 , 陕西 西安 710100)
摘 要 :给出了随机变量列的依概率收敛 、依分布收敛 、几乎必然收敛的定义 ,举例说明了其应用 , 并研究了三种收敛性之间的相互关系. 关键词 :随机变量列 ; 依概率收敛 ; 依分布收敛 ; 几乎必然收敛 中图分类号 : O21111 文献标识码 : A
机变量列收敛性的定义及其相互关系. 以下设ξ及
{ξn ( n ≥1) } 是定义在同一概率空间 (Ω,ψ, P) 上
的随机变量列.
定义 1 (依概率收敛)
如果有
lim
n →∞
P{
|
ξn
(ω)
-
ξ(ω) | ≥ε} = 0 对任意的ε > 0 成立 ,则称{ξn (ω) }
依概率收敛 (Convergence in Probability) 到ξ(ω) ,记
ξn (ω) a. s. ξ(ω) .
(3)
特别地 ,如果随机变量列{ξn (ω) } 满足
P{ lni→m∞ξn (ω) = 0} = 1 ,
(4)
则称{ξn (ω) } 几乎必然收敛到 0 ,记为ξn (ω) a. s. 0 , 而{ξn (ω) } 几乎必然收敛到ξ(ω) 又可写为 ξn - ξ
m
∑∞
≤P
m =1
∞∞
∩∩
k =1 n = k
| ξn
-
ξ|
≥1
m
= 0,
从而可以从 (7) 式推出 (6) 式. 与 (7) 式等价的条件
可写为
∞∞
Πε > 0 , P ∩ ∩ | ξn - ξ| < ε = 1. (8) k =1 n = k ∞
由于 A k = ∩ | ξn - ξ| < ε 满足 A 1 < A 2 < n= k
出ξn P c. 由于 P{ | ξn - c | <ε} = P{ξn < c +ε} - P{ξn
≤ c - ε} = Fn ( c +ε) - Fn ( c - ε + 0) ,
而 ξn
L
c
,即 lim n →∞
Fn
(
x)
=
1, x > c, 0 , x ≤c.
从而 lim P{ | n →∞
在极限理论中 , 收敛性的概念是极为重要的 ,
在概率论中 ,随机变量列的收敛性也很重要. 按照概
率论中的公理体系 ,概率空间 (Ω,ψ, P) 上的随机变
量就是样本空间 Ω 上关于ψ可测的实函数 , 作为一
般的实值可测函数的序列 , 随机变量列有相应的依
概率收敛 、依分布收敛 、几乎必然收敛. 本文讨论随
k ≥1 ,使当 n ≥ k 时有 | ξn (ω) - ξ(ω) | < ε,于是 随机变量列{ξn (ω) } 的收敛点集可写成
E
∞ ∞∞
= ∪ ∩ ∩ ω: | ξn (ω) m =1 k =1 n= k
-
ω(ω) |
<
1 m
∈ψ,
而 ξn (ω) a. s. ξ(ω) ,可知
P ( E)
=
间 ,并取
ηki (ω) =
1 ,ω ∈
i
k
1
,
1 k
, i = 1 ,2 , …, k ,
0 ,其它.
定义ξ1 = η11 ,ξ2 = η21 ,ξ3 = η22 ,ξ4 = η31 , …
易见 {ξn} 为 随 机 变 量 序 列. 由 于 Πε > 0 , 有
P{ | ηki (ω) | } = P
{ξn} 依分布收敛到ξ,但是有 P{ | ξn - ξ| = 1} =
P{ | η- ξ|
= 1}
=
1 2
.
可见{ξn}
不是依概率收敛到
ξ的 ,但当极限函数为常数 c 时 ,依概率收敛与依分
布收敛是等价的.
定理 2 ξn P c Ζξn L c.
证明 由定理 3 知 ,只需证明由ξn P c 可推
(2)
专辑
郝锐利 : 随机变量列的收敛性及其相互关系
11
这样定义的收敛性比依概率收敛性更弱 , 故称
作弱收敛 ( Weak Convergence) . 同时 , 由于它等价于 相应的特征函数序列的逐点收敛 , 因而在概率论的