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        關于中心極限定理的理解

        2019-12-12 09:56:23李華燦吳龍勝李群芳
        科教導刊·電子版 2019年30期

        李華燦 吳龍勝 李群芳

        摘 要 正態(tài)分布是現(xiàn)實生活中廣泛存在的分布,其特點可概括為中間大兩頭小,文中具體論述如何從正態(tài)分布的應用背景掌握“2”個中心極限定理。

        關鍵詞 極限定理 單調(diào)不減 正態(tài)分布 中心極限定理

        中圖分類號:O172.2文獻標識碼:A

        1關于正態(tài)分布的基本介紹

        正態(tài)分布是現(xiàn)實生活中廣泛存在的分布,其取值具有中間大兩頭小的特點,在概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程中它嚴格的定義是:若隨機變量X具有概率密度,則稱X服從參數(shù)為的正態(tài)分布,記為,其中,,正態(tài)分布是概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的核心內(nèi)容,在二維連續(xù)性隨機變量、數(shù)字特征、中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計量分布以及區(qū)間估計等內(nèi)容中反復涉及,關于正態(tài)分布我們要把握以下兩點:一是一維正態(tài)分布的概率密度僅由兩個參數(shù)決定,即,其分別為該正態(tài)分布的數(shù)學期望與方差;二是對于一般的標準正態(tài)分布,可以通過標準化轉(zhuǎn)化為標準正態(tài)分布來研究。

        2從正態(tài)分布的應用背景掌握“2”個中心極限定理

        正態(tài)分布在概率論與數(shù)理統(tǒng)計中具有非常重要的作用和地位,現(xiàn)實世界中許多實例均可以視為服從正態(tài)分布的隨機變量,如各種測量的誤差、人的生理特征、工廠產(chǎn)品的尺寸、農(nóng)作物的收獲量、海洋波浪的高度、金屬線的抗拉強度、熱噪聲電流強度、學生們的考試成績等。一般而言,如果一隨機變量可看成眾多相互獨立的隨機因素的疊加時,即,則隨機變量可看成服從正態(tài)分布的隨機變量。結(jié)合正態(tài)分布和隨機變量的數(shù)字特征的理論可知:,,因此可看成服從 的正態(tài)分布,基于此就很容易得到兩個中心極限定理:(1)設隨機變量,,…,,…相互獨立,且服從同一分布,具有有限的數(shù)學期望和方差,則由以上分析可知:當,可看成服從正態(tài)分布的隨機變量。又

        故,從而,則所對應的分布函數(shù)對任意的滿足。上述內(nèi)容就是同分布的中心極限定理,其中是標準正態(tài)分布的分布函數(shù),當時其值有專門的表可查。(2)又設服從參數(shù)為的二項分布,則有? ? ?,其中是標準正態(tài)分布的分布函數(shù)。事實上,若,那么可表示成n個相互獨立的服0-1分布的隨機變量的和,即,故當時,看成服從正態(tài)分布的隨機變量。又,,故,從而,故,于是可得。上述內(nèi)容即為德莫弗——拉普拉斯中心極限定理。

        基金項目:江西省教改課題(JXJG-17-46-3)。

        作者簡介:李華燦(1985-),男,碩士,講師。

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