概率与统计中心极限定理

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概率与统计：中心极限定理

案例分析—积分的蒙特卡罗计算
蒙特卡罗方法是一种计算方法，但与一般数值计算方法有很大区别。它以概率统计理论为基础。由于蒙特卡罗方法能够比较逼真地描述事物的特点及物理实验过程，解决一些数值方法难以解决的问题，因而该方法的应用领域日趋广泛。其基本思想是：当所求问题的解是某个事件的概率，或者是某个随机变量的期望，或与概率、数学期望有关的量时，通过某种试验的方法，得出该事件发生的频率，或该随机变量若干个观察值的算术平均值，根据大数定律得到问题的解；
x n p{ X i x} ( ) n i 1
n
例1.将一颗骰子连掷100次，则点数之和不少于 300的概率是多少？ 2.德莫佛-拉普拉斯中心极限定理 (De Moivre-Laplace)(p105) 设随机变量n(n=1, 2, ...)服从参数为n, p(0<p<1) 的二项分布，则
概率与统计
中心极限定理
5.2. 中心极限定理一.依分布收敛*
设{Xn}为随机变量序列，X为随机变量，其对应的分布函数分别为Fn(x), F(x). 若在F(x)的连续点，有 lim F ( x ) F( x ),
则称{Xn}依分布收敛于X. 可记为
n n
Xn X.
w 现令Yn X k , 若Yn的标准化 r .v .Yn* ~ N (0, 1), k 1 n
检验员逐个检查某种产品，每查一件花10秒时间，有的产品可能要复查一次而再花10秒时间. 假定每一件产品需复查的概率为1/2，求在8小时内检验员能够至少检查1900件的概率. 解法一: 设Xi 为检查第i件产品所花时间,则
10 此件不需复查 Xi E ( X i ) 15, D( X i ) 25 20 此件需复查

概率与统计中的正态分布和中心极限定理

概率与统计中的正态分布和中心极限定理正态分布（Normal distribution），又称高斯分布（Gaussian distribution），在概率与统计学中是一种经常出现的分布。

它具有钟形曲线的特征，广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、经济学等。

正态分布的形状是由均值（μ）和标准差（σ）所决定的。

本文将介绍正态分布的特点以及它在概率与统计中的重要作用，进而探讨与之相关的中心极限定理。

一、正态分布的特点正态分布具有以下几个重要的特点：1. 对称性：正态分布是关于均值对称的，即以均值为中心，两边的尾部概率相等。

这意味着在正态分布中，均值、中位数和众数均相等。

2. 峰值：正态分布的曲线呈现出一个明显的峰值，同时两边的尾部逐渐减少。

这意味着大部分的数据会集中在均值附近，而远离均值的数据发生的概率较小。

3. 参数决定：正态分布的形态由均值和标准差所决定。

均值决定了曲线的位置，而标准差决定了曲线的宽度。

标准差越大，曲线越宽。

二、正态分布的应用正态分布在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用示例：1. 自然科学：在物理学、生物学等自然科学研究中，许多实验数据都服从正态分布。

例如，物体的测量误差、实验数据的偏差等都可以用正态分布进行描述和分析。

2. 社会科学：在社会调查、民意测验等社会科学研究中，许多指标的分布也符合正态分布。

例如，身高、体重、智力水平、收入水平等都可以用正态分布来描述。

3. 经济学：在经济学中，许多经济指标的分布也近似于正态分布。

例如，收入分布、失业率等经济指标都可以采用正态分布进行统计分析。

三、中心极限定理中心极限定理是概率论与统计学中的一条重要定理，它描述了当样本容量足够大时，样本的均值近似服从正态分布的规律。

中心极限定理有以下几个关键概念：1. 独立性：样本观测值之间相互独立，意味着一个观测值的取值不受其他观测值的影响。

2. 同分布性：样本观测值来自同一个总体，并且具有相同的概率分布。

概率与数理统计 5.3 中心极限定理.ppt

由德莫佛—拉普拉斯中心极限定理, 有
X ~ N (120, 48) (近似)
问题转化为求 a , 使
P(0 rX a) 99.9%
P(0 rX a) a / r 120 0 120 48 48
a / r 120 (17.32) 48 0
P(Xi k) p1 p k1 , p1/3 k 1,2,
(几何分布)
E( X i )

1 p
p1/ 3

3,
D(Xi )

1
p
p
2
p1/ 3

6
100
X1, X 2,, X100 相互独立, X X k
k 1
E( X ) 300, D( X ) 600
根据第二章知识若 X ~ N(, 2) 则X的标准化随机变量
Y ( X EX ) / DX ( X ) / ~ N (0,1)
若X1, X2, …Xn为独立同分布的随机变量，
n
X i ~ N (, 2 ) ，则 X i ~ N (n, n 2 ) i 1
其标准化随机变量
X n X n1 Yn (n 1)
其中Xn是第n天该商品的价格.如果今天的价格为100，求18天后该商品的价格在 96 与 104 之间的概率.
解设 X 0 表示今天该商品的价格, X 18为18
天后该商品的价格, 则
18
X18 X17 Y18 X16 Y17 Y18 X 0 Yi
0! 1!
3°用正态分布近似计算
PX 2 1 PX 2 1 PX 1
1 (1 np ) npq

概率论与数理统计中心极限定理

假定每个部件的称量误差 X ~ U (1,1) （单位：kg ），且
每个部件的称量误差相互独立，试求机床重量的总误差的
绝对值不超过 10 kg 的概率。
作业：第115页，习题5-2，A组：2.
则
n
近似
Xi ~ N (n, n 2 ) 或
i 1
即对任意的 x，有
n
X i n 近似
i 1
~ N (0,1)
n
Hale Waihona Puke nlimP
i 1
n
X i n n

x ( x)

例 5.2.1 为了测定一台机床的质量，把它分解成 75 个部件来称量。
第五章中心极限定理
中心极限定理解决的问题：
n
大量的随机变量的和 X i 的近似分布是什么？ i 1
结论
n
一定条件下， X i 近似服从正态分布。 i 1
一独立同分布中心极限定理（列维-林德贝格）
设随机变量序列 X1, X 2, , X n , 独立同分布，且数学
期望和方差存在：E(Xi ) , D(Xi ) 2 (i 1,2, , n)

概率论与数理统计：中心极限定理

中心极限定理无论随机变量12,,,,n X X X 服从什么分布，当n 充分大时，其和的极限分布是正态分布，这就是我们今天要讲的中心极限定理。

定理 5.5（独立同分布中心极限定理）设随机变量12,,,,n X X X 相互独立,服从同一分布,且具有数学期望和方差2(),()0,i i E X D X μσ==>1,2,i =,则随机变量之和1ni i X =∑的标准化变量nin Xn Y μ-=∑的分布函数()n F x 对于任意X 满足2/2lim ()lim d ()n i x t n n n X n F x P x t x μΦ-→∞→∞⎧⎫-⎪⎪⎪=≤==⎬⎪⎪⎩⎭∑⎰定理 5.5表明,对于均值为,μ方差为20σ>的独立同分布的随机变量的和1ni i X =∑的标准化随机变量,不论12,,,,n X X X 服从什么分布,当n 充分大时,都有~(0,1)nin Xn Y N μ-=∑近似,从而,当n 充分大时21~(,)nii XN n n μσ=∑近似.定理5.5′ 设随机变量列12,,,,n X X X 相互独立,服从同一分布,且具有数学期望和方差2(),()0,i i E X D X μσ==>1,2,i =,令11nn i i X X n ==∑,则当n 充分大时~(0,1)N 近似,即2~(,/)n X N n μσ近似.例5.3 一盒同型号螺丝钉共有100个,已知该型号的螺丝钉的重量是一个随机变量,期望值是100 g,标准差是10 g,求一盒螺丝钉的重量超过10.2 kg 的概率.解设i X 为第i 个螺丝钉的重量,,100,,2,1 =i Y 为一盒螺丝钉的重量,则1001,i i Y X ==∑12100,,,X X X 相互独立,由()100,i E X=10,σ= 100n =知()100()10 000,i E X E X =⨯=()100()10 000,i D X D X =⨯=由独立同分布中心极限定理,~(10000,10000)Y N 近似,{}{10 200}110 200P Y P Y >=-≤10 00010 20010 0001100100Y P --⎧⎫=-≤⎨⎬⎩⎭1(2)10.977 20.022 8.Φ≈-=-=定理5.6（李雅普诺夫定理）设随机变量 ,,,,21n X X X 相互独立,它们具有数学期望和方差2(),()0,1,2,k k k kE X D X k μσ==>=，记.122∑==nk k nB σ若存在正数δ,使得当∞→n 时,,0}|{|1122→-∑=++nk k knXE B δδμ则随机变量之和∑=n k k X 1的标准化变量nnk kn k kn k k n k k nk k n B X X D X E X Z ∑∑∑∑∑=====-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=11111μ的分布函数)(x F n 对于任意x ,满足2/211lim ()lim d ().n nk k x t k k n n n n X F x P x t x B μΦ-==→∞→∞⎧⎫-⎪⎪⎪⎪=≤==⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎩⎭∑∑⎰ 定理5.7（棣莫佛—拉普拉斯定理）设随机变量(1,2,)~(,)(01),n n b n p p η=<<则对任意x ,有22lim d ().t x n P x t x Φ--∞→∞⎧⎫⎪≤==⎬⎪⎭⎰证明由于n η可视为n 个相互独立、服从同一参数p 的(01)-分布的随机变量12,,,n X X X 的和,即有1nn i i X η==∑,其中(),()(1),i i E X p D X p p ==-1,2,i =,故由独立同分布中心极限定理可得22lim lim d ().n i n n t xX np P x P x t x Φ→∞→∞-⎧⎫-⎪⎪⎧⎫⎪⎪≤=≤⎬⎬⎪⎪⎭⎪⎭==∑⎰, 定理5.7表明:若随机变量n η服从二项分布，即~(,)n b n p η，则当n 充分大时,有~(0,1)npN η-近似,从而,当n 充分大时~(,(1))n N np np p η-近似例5.4 假如某保险公司开设人寿保险业务，该保险有1万人购买（每人一份），每人每年付100元保险费,若被保险人在年度内死亡, 保险公司赔付其家属1万元.设一年内一个人死亡的概率为0.005试问:在此项业务中保险公司亏本的概率有多大？保险公司每年利润不少于10万的概率是多少？解设X 表示一年内被保险人的死亡人数，则,~(10000,0.005)X b ,于是()100000.00550,()100000.0050.99549.75E X D X =⨯==⨯⨯=由棣莫佛—拉普拉斯定理,~(50,49.75)X N 近似.保险公司亏本,也就是赔偿金额大于10 000100100⨯=万元,即死亡人数大于100人的概率所以保险公司亏本的概率为(){100}1{100}117.050P X P X P Φ>=-≤=-≈-= 这说明,保险公司亏本的概率几乎是零.如果保险公司每年的利润不少于10万元,即赔偿人数不超过90人，则保险公司每年利润不少于10万的概率为(){90} 5.671P X ≤≈Φ≈Φ=.可见,保险公司每年利润不少于10万元的概率几乎是100%.。

概率论与数理统计：中心极限定理

X Xk
k 1
E(X ) 300, D(X ) 600
X ~ N (300,600) (近似)
P(280
X
320)
320 300 600
280603000
2
20 600
1
2 0.8165 1 0.5878
中心极限定理的意义
在实际问题中，若某随机变量可以看作是有相互独立的大量随机变量综合作用的结果，每一个因素在总的影响中的作用都很微小，则综合作用的结果服从正态分布.
1
x t2
e 2 dt
2
即对任意的 a < b,
lim P a Yn np b
n
np(1 p)
1
b t2
e 2 dt
2 a
Y n ~ N (np , np(1-p)) (近似)
正态分布的概率密度的图形
x
二项分布的随机变量可看作许多相互独立的0-1
分布的随机变量之和, 下面是当x-B(20,0.5)时, x的
k 1
定理2 李雅普诺夫(Liapunov)定理
设随机变量序列 X1, X 2,, X n , 相互独立，且有有限的期望和方差：
E(Xk ) k ,
D(X k
)
2 k
0
,
k 1,2,
记
n
n
Bn2
D(X k )
2 k
k 1
k 1
若 0,
1
B 2 n
n
E(| X k
k 1
k
|2 ) n0
n
lim P k1
x
n
n
1
x t2
e 2 dt

中心极限定理

中心极限定理
这是概率与统计的一个基本定理，阐明当样本数量较大时，不管总体分布的形状如何，分布（来自具有有限方差的总体的随机样本的均值）将近似服从正态分布。

许多常用统计过程都要求数据近似为正态，但中心极限定理使您能够将这些有用的过程应用于呈强烈非正态的总体。

样本数量必须为多大取决于原始分布的形状。

如果总体分布是对称的，则样本数量为 5 即可获得较好的近似；如果总体分布非常不对称，则需要较大的样本数量– 50 或更多–。

例如，假设一个总体服从均匀分布。

左侧的均匀概率分布图表明总体是对称的，但呈强烈非正态。

但是，根据中心极限定理，此总体的样本均值的分布 (n=5) 则近似为正态，如第二个直方图所示。

此样本均值直方图包含一个叠加的正态曲线，揭示了其正态性。

均匀总体的分布来自均匀总体的 1000 个样本均值的分布 (n=5)
以下图形揭示了中心极限定理在服从指数分布的总体上的体现。

此分布既不对称也非正态，如左侧的概率分布图所示。

但是，根据中心极限定理，来自此总体的1000 个大小为 50 的样本的样本均值的分布则近似为正态，如第二个直方图所示。

此样本均值直方图包含一个叠加的正态曲线，揭示了其正态性。

指数总体的分布来自指数总体的 1000 个样本均值的分布 (n=50)。

概率与统计中的大数定律与中心极限定理的应用

概率与统计中的大数定律与中心极限定理的应用概率与统计是数学中的一个重要分支，它研究随机现象的规律性，并通过数学模型来描述和分析这些现象。

在概率与统计的理论中，大数定律和中心极限定理是两个基本定理，在实际应用中具有广泛的意义和重要性。

一、大数定律的应用大数定律是概率论中的一个重要定理，它描述了大样本下随机现象的平均值趋于期望值的稳定性。

具体而言，大数定律可以分为弱大数定律和强大数定律两种形式。

在实际应用中，大数定律被广泛运用于统计学、经济学、生物学等领域。

以统计学为例，当我们对一个总体进行抽样调查时，根据大数定律可以知道，样本的平均值会趋于总体的平均值。

通过对样本数据的分析，可以推断和预测总体的特征。

另外，大数定律还可以用于对概率分布进行估计。

例如，在投掷硬币的实验中，我们可以统计投掷n次后正面朝上的频率，根据大数定律可以得到正面出现的概率接近0.5。

二、中心极限定理的应用中心极限定理是概率论中的另一个经典定理，它描述了独立随机变量和的和的分布在一定条件下逼近正态分布。

中心极限定理不仅在理论中有重要意义，而且在实际应用中也有着广泛的应用。

在实际应用中，中心极限定理可以用来估计总体的分布以及参数。

例如，在企业的市场调研中，我们可以通过对一定数量的样本进行调查，根据中心极限定理对总体的特征进行估计。

这对于制定营销策略、定价和产品开发等具有重要意义。

此外，中心极限定理还被广泛应用于信号处理、通信工程、金融学等领域。

以信号处理为例，当我们对信号进行采样和处理时，根据中心极限定理可以知道，经过处理后的信号近似服从正态分布，这对于信号的分析和处理具有指导意义。

总结起来，概率与统计中的大数定律和中心极限定理是两个基本定理，在实际应用中具有重要的意义和价值。

大数定律揭示了大样本下随机现象的规律性，可以用于参数估计和预测；中心极限定理描述了独立随机变量和的和的分布的特性，在总体分布的估计和分析中具有重要作用。

对于从事概率与统计相关工作的人员来说，熟练掌握大数定律和中心极限定理的应用，能够更好地理解和解决实际问题。

概率论与数理统计_20_中心极限定理

练习2解答（续）
方法二：把二项分布看成多个独立同分布的1-0分布之和，再根据中心极限定理用标准正态分布近似计算
练习2解答（续2）
方法二续
小结：当n很大时，二项分布 B(n,p)可看成是很多独立同分布的1-0分布之和，从而可以用正态分布的CDF连续函数来近似原来二项分布的CDF（离散值）。用Mathematica作图来对比，这个近似很优秀。
k 1 n
练习1解答
练习2
某车间有200台车床，它们独立地工作着，开工率为0.6,开工时耗电各为1千瓦，问供电所至少要供给这个车间多少电力才能以99.9%的概率保证这个车间不会因供电不足而影响生产？
练习2求。
……
用Mathematica可求得 r_min = 141
n
讨论Yn的极限分布是否为标准正态分布
独立同分布的中心极限定理设 X1,, X n , 是独立同分布的随机变量序列，且 EX k ，DX k 2 0, (k 1,2,) 则 { X n } 服从中心极限定理，即：
lim P{
X
k 1
n
k
n x}
n
n
则 { X n } 服从中心极限定理，即：
lim P{
X
k 1 k k 1
n
n
k
n
DX k
k 1
n
1 x} 2

e
x
t2 2
dt
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.
概率论与数理统计

概率与统计中的抽样分布与中心极限定理

概率与统计中的抽样分布与中心极限定理概率与统计学是数学中的一个重要分支，它研究的是随机事件出现的规律性。

在概率与统计学中，抽样分布与中心极限定理是两个核心概念，对于理解和应用统计学非常重要。

一、抽样分布在统计学中，我们通常不能对整个总体进行完全的数据收集和分析，因此我们需要利用样本来推断总体的信息，并作出相应的概率判断。

为了进行有关样本的概率推断，我们需要研究抽样分布。

抽样分布是指从总体中抽取多个样本，并计算各个样本所具有的某种统计量的分布。

常见的统计量有样本均值、样本比例、样本方差等。

根据中心极限定理，当样本量足够大时，这些抽样分布会呈现出一些特定的形态，如正态分布或近似正态分布。

二、中心极限定理中心极限定理是概率与统计学中的一个重要理论。

它表明，当从总体中取得足够大的样本量时，样本均值的抽样分布将近似于正态分布。

具体而言，无论总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的分布就会接近正态分布。

中心极限定理的重要性在于，它使得我们可以利用正态分布的性质进行统计推断。

例如，我们可以使用正态分布的性质来计算置信区间、进行假设检验等。

这为统计学的应用提供了便利。

三、应用示例下面通过一个示例来说明抽样分布与中心极限定理的应用。

假设我们关注某个国家的成年人的身高分布。

为了研究这个问题，我们在该国随机抽取了1000个成年人，并测量了他们的身高。

我们想要推断该国成年人平均身高的范围。

根据中心极限定理，由于我们的样本量足够大，样本均值的分布将近似于正态分布。

假设样本均值为μ，标准差为σ，那么根据正态分布的性质，我们可以计算样本均值的置信区间。

假设我们希望以95%的置信水平推断平均身高的范围，那么根据正态分布的性质，我们可以计算一个包含95%的置信区间，公式为：样本均值 ± 1.96 * (标准差/ √样本量)在这个例子中，我们可以根据样本的身高数据计算出样本均值和标准差，然后带入上述公式，得到一个包含95%置信水平的平均身高范围。

中心极限定理和概率统计

若{}n X 的分布函数序列{()}n F x 与X 的分布函数()F x 有，在任意连续点x ，lim ()()n n F x F x →∞=。

依概率收敛若0ε∀>，有()0n n P X X ε→∞->−−−→。

准确的表述是，0ε∀>，0δ∀>，,N n N ∃>，有()n P X X εδ-><成立（3）几乎必然收敛如果有(lim )1n n P X X →∞==。

准确的表述是，除掉一个0概率集A ，对所有的\A ω∈Ω，有lim ()()n n X X ωω→∞=成立。

这是概率空间上的点收敛。

定理1。

（切贝雪夫大数律）{}n X 相互独立，且有相同的期望和方差，（不一定同分布）()n E X u =2()n D X σ=，,n ∀ 记11n n i i Y X n ==∑，则P n Y u −−→。

统计发生——事物某方面的定量记录事前是不确定的，发生后的数据由真值和误差两部分构成，εμ+=X。

X 是数据，μ是真值，ε是误差。

导致误差的原因有：1．系统性误差：偏离真值的本质性错误，有内在原因所致；2．随机性误差：偏离真值的偶然性错误，没有内在原因，是纯偶然因素所致。

总体就是一个特定的随机变量通过抽样，获得样本，构造样本统计量，由此推断总体中某些未知的信息从总体中抽样是自由的，且当总体数量足够大，有放回与无放回抽样区别不大，有理由认为，取得的抽样观察值是没有关系的。

所以，样本在未抽取前它们是与总体X 同分布的随机变量，且是相互独立的，称此为随机样本。

定义2。

设1,,n x x 是取自总体X 的一组样本值， 1(,,)n g x x 是Borel 可测函数，则称随机变量1(,,)n g X X 是一个样本统计量。

如果总体X 中分布函数有某些参数信息是未知的，我们用统计量1(,,)n g X X 去推断这些信息，称此问题为统计推断问题。

给样本值11(,,),(,,)N N x x x y y y ''== ，定义：（1）样本均值1(/)ni i x x n ==∑（2）样本方差2211ˆˆvar()()1ni i x x x n σ===--∑ 样本标准差ˆ..)s e e σ==（3）样本协方差 111ˆ(,)()()1ni i c o v x y xx y y n ==---∑ 样本相关系数1/2ˆ(,)ˆˆ[()()]xy covx y varx var y γ=（4）样本k 阶矩 11n kk i i A x n ==∑ 1,2,k =（5）样本k 阶中心矩 11()nk k i i B x x n ==-∑1,2,k =X 的左侧分位点F α，()()F P X F dF x ααα∞<==⎰。

概率论与数理统计§中心极限定理

概率论与数理统计之中心极限定理
• 引言 • 中心极限定理的基本概念 • 中心极限定理的证明 • 中心极限定理的应用 • 中心极限定理的扩展与推广 • 案例分析与实践应用 • 总结与展望
01
引言
主题简介
中心极限定理是概率论与数理统计中的重要概念，它描述了在独立同分布的随机变量序列下，无论这些随机变量的分布是什么，它们的平均值的分布将趋近于正态分布。
03
中心极限定理的证明
证明方法概述
方法一：基于特征函数的证明
方法二：基于概率密度函数的证明
ABCD
通过对特征函数的性质进行分析，利用泰勒展开和收敛性质，证明中心极限定理。
通过分析概率密度函数的性质，利用大数定律和收敛定理，证明中心极限定理。
重要极限公式
公式一： $lim_{{n to infty}} frac{S_n}{sqrt{n}} = N(0,1)$
中心极限定理的应用范围广泛，不仅限于金融、保险、医学等领域，还涉来研究的展望
01
随着大数据时代的到来，中心极限定理在处理大规模数据和复杂随机现象方面的应用价值将更加凸显。未来研究可以进一步探索如何优化中心极限定理的应用，提高其在实际问题中的适用性和准确性。
02
随着数学和其他学科的交叉融合，中心极限定理与其他理论或方法的结合应用将成为一个重要的研究方向。例如，如何将中心极限定理与机器学习、人工智能等新兴技术相结合，以解决更加复杂和具体的问题。
03
中心极限定理的理论基础和证明方法仍有进一步完善的空间。未来研究可以深入探讨中心极限定理的数学原理，发现新的证明方法和技巧，推动概率论与数理统计理论的进一步发展。
07
总结与展望

高考数学中的概率统计中的中心极限定理

高考数学中的概率统计中的中心极限定理概率统计是高考数学中非常重要的一部分，它与我们日常生活息息相关。

而中心极限定理则是概率统计中非常重要的一个定理，这个定理集成了众多科学家的智慧，为我们提供了一个可靠的方法来研究随机事件的概率与分布。

一、中心极限定理的概念中心极限定理是指在一定条件下，对于一个总体随机变量X，由n个相互独立的随机变量X1、X2、…、Xn所组成的样本平均值所满足的一些统计规律。

简单来说，中心极限定理是在满足一些条件的情况下，样本的均值会服从于一个特定的分布。

二、中心极限定理的条件中心极限定理并不是所有情况下都适用的，它需要满足一些特定的条件，这些条件包括：（1）总体分布必须存在方差；（2）样本数量n足够大；（3）样本的选取必须是独立的。

三、中心极限定理的应用中心极限定理在实际生活中的应用非常广泛，特别是在大数据分析领域中，中心极限定理被广泛地应用于数据的分布与统计分析。

以投掷一颗骰子为例，假设我们将骰子投掷10000次，那么我们可以通过中心极限定理来研究投掷结果所服从的分布规律。

根据中心极限定理，当选取的样本数量够大时，样本的平均值将在正态分布之间波动。

这个例子中，我们可以通过投掷骰子的结果来观察到中心极限定理在实际应用中的作用。

当我们投掷骰子的数量越来越多，投掷结果的分布也会越来越接近正态分布，这是中心极限定理的一个典型表现。

四、中心极限定理的意义中心极限定理是概率论中的一项重要成果，它为我们研究随机事件的概率分布提供了一个可靠的方法。

中心极限定理不仅限于数学领域，它在生物学、物理学、社会学等领域中的应用也是非常广泛的。

总之，中心极限定理是高考数学概率统计中非常重要的一个定理。

了解中心极限定理的概念、条件及应用，对我们在概率统计的学习和实践中都有着重要的作用。

《概率论与数理统计》5-1 中心极限定理

即: 只要供应 320Q 瓦的电力, 就能以99%的把握保证该车间的机器能正常工作.
例5. 为了测定一台机床的质量, 将其分解成若干个部件来称量. 假定每个部件的称量误差（单位: kg ）服从区间 1,1 上的均匀分布, 且每个部件的称量是独立的, 试问至多分成多少个部件才能以不低于99%的概率保证机床的称量总误差的绝对值不超过10.
1.55 1.55
2 1.55 1 0.8788.
例3. 有一批钢材, 其中80%的长度不小于3m, 现从钢材中随机取出100根, 试利用中心极限定理求小于3m的钢不超过30根的概率. 解以Yn 为100根钢材中小于3m的钢材根数, 由题意知:
1 E X p, D X p 1 p n

定理5.3 独立同分布情形下大数定律
设
X1 , X 2 ,
是一个独立同分布的随机变量序列. 且
P E X , D X 2 . 则 X
证明关键步骤:
1 2 E X , D X n
Yn
B 200,0.15 .
Y np N 30 0.95, P Yn N P n np 1 p 25.5 N 30 查表得: 1.645, 即: N 38.3068, 所以可取
25.5
N 39方能以95%的把握保证在该时刻分机可以使用外
在§1.3中, 我们曾经提到频率的稳定性. 设随机事件A的概率P(A)=p, 在n重贝努利试验中事件A 发生的频率为 f n A .当n很大时, 将与p非常接近. 由于 f n A 本质上是一个随机变量，它随着不同的n次试验可能取不同的值, 因而需要对随机变量序列引进新的收敛性定义.

概率论与数理统计 6.2 中心极限定理

则X～B(n,0.005), 近似地，X ~ N(0.005n,0.005 0.995n)
PX 5 1 PX 5
1
P
X 0.005n
5 0.005n
0.005 0.995n 0.005 0.995n
1
5 0.005n 0.005 0.995n
0.005n 5
0.005
近似地，X ~ N(10000 0.005,10000 0.0050.995)
即 X ~ N(50,49.75), 设死亡人数超过k人的概率小于0.003,
PX k 1 PX k
1
P
X
50
49.75
k 50 49.75
1
k 50 49.75
0.003
k 50 49.75
( x)
2
n
Xi n
定理表明，n足够大时，r.v. i1
近似服从N (0,1)，
n
注意到E n X i n, D n X i n 2 ,
i1
i1
n
从而 X i近似服从 N (n , n 2 ). i 1
中心极限定理是概率论中最重要的一类极限定理，此定理告诉我们，在一定条件下，相互独立的随机变量之和在个数很多时近似服从正态分布，揭示了为什么正态分布是最
P( i1 n/3
3n) 2( 3n ) 1
(2)当n 36, 1时，所求概率为
6
P(
1 36
36 i 1
Xi
a
1) 2(1.732) 1 0.92 6
(3)要求n，使得
P(
1 n
n i 1
Xi
a
) 2(
3n ) 1 0.95

概率公式中心极限定理

概率公式中心极限定理概率理论是数学中的一个重要分支，它研究的是随机事件的规律和性质。

而在概率理论中，中心极限定理是一个重要的概念，它描述了当独立随机变量的和的分布趋向于正态分布时，所产生的现象。

本文将简要介绍概率公式中心极限定理的基本概念、证明以及应用。

一、中心极限定理的基本概念中心极限定理是概率论中的一个基本定理，它表明当随机变量满足一定条件时，其和的分布将趋向于正态分布。

例如，对于独立随机变量X1、X2、...、Xn，其均值为μ，方差为σ^2，当n趋向于无穷大时，这些独立随机变量的和S_n=(X1+X2+...+Xn)/n的分布将趋向于正态分布N(μ,σ^2/n)。

中心极限定理是概率论非常重要且基础的定理，它在数理统计学和应用统计学中有着广泛的应用。

二、中心极限定理的证明中心极限定理的证明较为复杂，涉及到数学的高级推导和证明过程。

在此，我们只简要介绍其中一种常见的证明方法——特征函数法。

特征函数法是通过随机变量的特征函数来证明中心极限定理的一种方法。

首先，我们定义随机变量X的特征函数为φ_X(t)=E[e^(itX)]，其中i为虚数单位。

然后，利用随机变量和的特征函数和特征函数的乘法性质，我们可以得到随机变量和的特征函数为φ_S_n(t)=φ_X(t/n)^n。

接下来，我们对随机变量的特征函数进行泰勒展开，并取展开后的前几项，最后取极限得到正态分布的特征函数。

通过比较展开的结果和正态分布的特征函数，我们可以推导出随机变量和的分布趋向于正态分布。

以上只是其中一种证明方法，中心极限定理还有其他的证明方法，如特征函数法、母函数法等。

具体的证明过程较为复杂，需要在数学理论的基础上进行推导，而本文只是简要介绍，详情可参考相关数学教材和研究论文。

三、中心极限定理的应用中心极限定理在概率论和统计学中应用广泛，可以用于估计参数、进行假设检验以及推断等方面。

下面简要介绍几个常见的应用：1. 参数估计：根据中心极限定理，我们可以利用样本均值的分布趋向于正态分布的特性，来对总体均值进行估计。

中心极限定理公式

中心极限定理公式中心极限定理（Central Limit Theorem）是概率论中的一个重要定理，它可以描述一类随机变量的分布特性。

该定理的公式形式如下：设X₁, X₂, ..., Xₙ是独立同分布的随机变量，它们具有相同的概率分布，且具有有限的均值μ和方差σ²。

令Sₙ = (X₁ + X₂ + ...+ Xₙ) / √n，则当n趋近于无穷大时，随机变量Sₙ的分布趋近于正态分布，其均值为μ，方差为σ²/n。

中心极限定理被认为是概率论和统计学的一个基本定理，它在理论和实际应用中都起到了至关重要的作用。

它的核心思想是，当一个随机变量是由大量相互独立的随机事件叠加而成时，其分布趋向于正态分布。

这意味着即使原始随机变量的分布不是正态分布，但当样本数足够大时，样本均值的分布将接近于正态分布。

中心极限定理的生动性在于它提供了一个如何从大量随机事件中得到可靠结论的方法。

假设我们想要研究某地区居民的身高。

如果我们直接从全体居民中随机抽取一些人，可能面临样本不足、样本不具有代表性等问题。

而中心极限定理告诉我们，只要我们能够抽取足够数量的样本，样本均值的分布将逐渐接近正态分布，从而能够提供关于全体居民身高的合理估计。

中心极限定理的全面性在于它适用于各种类型的随机变量。

无论原始分布是均匀分布、指数分布、二项分布还是任何其他形式，只要满足独立同分布的条件，中心极限定理都成立。

这使得中心极限定理成为处理实际问题的有力工具。

不论我们需要研究某种产品的质量、市场的需求量，还是其他任何具有随机性的现象，中心极限定理都可以帮助我们得到更准确的结果。

中心极限定理的指导意义在于它可以为我们提供关于样本大小的参考。

根据中心极限定理的要求，当我们想要得到一个具有一定可靠性的估计值时，我们需要确保样本数足够大。

通常，当样本数超过30时，中心极限定理的近似效果足够好；当样本数超过100时，其近似效果更加显著。

因此，在实际应用中，我们可以根据中心极限定理的指导，选择适当的样本大小，以获得可靠的结果。

概率与统计中心极限定理