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        考研數(shù)學(xué)中關(guān)于“大數(shù)定律與中心極限定理”的解題研究

        2022-08-09 08:42:46陳貝寧張瑩婕曹鈺涵
        科技風 2022年19期
        關(guān)鍵詞:保險單大數(shù)正態(tài)分布

        陳貝寧 張瑩婕 曹鈺涵

        1.河海大學(xué)商學(xué)院 江蘇常州 213022;2.河海大學(xué)里爾學(xué)院 江蘇南京 201198

        大數(shù)定律和中心極限定理作為概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識中的重要板塊,多次出現(xiàn)在考研數(shù)學(xué)真題中,題型較為靈活多變,如果考生只是簡單地了解定理內(nèi)容,而不能在解題中靈活運用,則很容易失分。因此,備戰(zhàn)考生們應(yīng)秉持著耐心的態(tài)度去認真復(fù)習(xí)這一板塊。首先,需要熟悉切比雪夫不等式的內(nèi)容,重點理解其應(yīng)用;其次,必須把大數(shù)定律的結(jié)論理解透徹;最后,需要掌握中心極限定理的結(jié)論及其應(yīng)用。

        大數(shù)定律和中心極限定理作為重點內(nèi)容,不僅會通過選擇題或填空題的方式來呈現(xiàn),還會作為知識點出現(xiàn)在綜合題中。考點比較固定,主要考察大數(shù)定律和中心極限定理的結(jié)論如辛欽大數(shù)定律、獨立同分布的中心極限定理等。

        接下來通過梳理歷年考研真題,探討解題思路,歸納常見考點,有利于考生提高復(fù)習(xí)效率。

        1 大數(shù)定律

        人們在長期實踐中發(fā)現(xiàn),隨機進行某種試驗時,若試驗次數(shù)很少,結(jié)果往往是無規(guī)律可循的,不具有確定性,但是在一定條件下,當試驗次數(shù)逐漸增多,其結(jié)果往往會趨向穩(wěn)定,呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性,即大量重復(fù)的隨機現(xiàn)象的總體性規(guī)律一般是以算術(shù)平均值的形式表現(xiàn)出來。大數(shù)定律就是由上述概率論命題衍生出的重要理論之一。

        定理一(切比雪夫Chebyshew定理)[1]

        若{Xn}為一列兩兩不相關(guān)的隨機變量序列,若每個Xi的方差存在,且有共同的上界,即Var(Xi)≤c,i=1,2,…,則{Xn}服從大數(shù)定律,即對任意的ε>0,下式成立。

        定理二(貝努里Bernoulli定理)[2]

        設(shè)fA是n次獨立重復(fù)試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),p是事件A在每次試驗中發(fā)生的概率,則對于任意正數(shù)ε>0,有:

        定理三(辛欽Kinchin定理)[2]

        2 大數(shù)定律和中心極限定理的關(guān)系的探討

        上述簡要介紹了大數(shù)定律的幾個重要定理,盡管它們在表達方式上有所不同,但是它們都表達同一個原理,即在大量重復(fù)的樣本條件下,樣本平均值可以近似看成是總體平均值(數(shù)學(xué)期望)。而中心極限定理在大數(shù)定律的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展,以數(shù)量形式從隨機變量的分布律方面揭示了分布律的極限問題[3],其核心思想是大量獨立同分布的變量和的極限分布服從于正態(tài)分布。

        大數(shù)定律重點闡述的原理是:

        可見,中心極限定理和大數(shù)定律的關(guān)系是密不可分,前后銜接的。

        3 中心極限定理的結(jié)論和應(yīng)用

        定理四(獨立同分布的中心極限定理)[5]

        設(shè)X1,X2,…,Xn,…獨立同分布隨機變量序列,且E(Xk)=μ,Var(Xk)=σ2,則對任給x∈(-∞,+∞),均有:

        其中φ(x)是標準正態(tài)分布N(0,1)的分布函數(shù)。

        定理五(李雅普諾夫Liapunov定理)[6]

        的分布函數(shù)Fn(x)對于任意x,滿足:

        定理六(德莫佛—拉普拉斯De Moivre-Laplace定理)[6]

        設(shè)隨機變量ηn(n=1,2,…)服從參數(shù)為n,p(0

        中心極限定理作為概率論與數(shù)理統(tǒng)計的重要理論之一,描述了獨立同分布隨機序列的和以及算數(shù)平均的分布性質(zhì),廣泛應(yīng)用于實際生活,為解決實際問題提供了有力的理論支撐。下文從幾個例子來具體說明其運用。

        例1 一公司有50張簽約保險單,各張保險單的索賠金額為Xi,i=1,2,…,50(以千美元計)服從韋布爾分布,均值E(Xi)=5,方差D(Xi)=6,求50張保險單索賠的合計金額大于300的概率(設(shè)各保險單索賠金額是相互獨立的)。

        則50張保險單索賠的合計金額大于300的概率為0.19%。

        例2 某藥廠斷言,該廠生產(chǎn)的某種藥品對于醫(yī)治一種疑難血液病的治愈率為0.8,醫(yī)院任意抽查100個服用此藥品的病人,若其中多于75人治愈,就接受此斷言,否則就拒絕此斷言。若實際上此藥品對這種疾病的治愈率為0.7,問接受這一斷言的概率是多少?

        解析:若實際上治療率為0.7,即X∽N(100×0.7,100×0.7×0.3)。

        所求概率:

        P1=P(X>75)

        =1-φ(1.09)

        =1-0.8621

        =0.1379

        4 歷年考研題中大數(shù)定律的應(yīng)用

        例2 (2014數(shù)學(xué)一)設(shè)總體X的分布函數(shù)為:

        其中θ是未知參數(shù)且大于零。X1,X2,…,Xn為來自總體X的簡單隨機樣本。

        答案:存在α=θ,使得對任意的ε>0,有:

        5 歷年考研題中中心極限定理的應(yīng)用

        例1 (2001數(shù)學(xué)三)一生產(chǎn)線生產(chǎn)的產(chǎn)品成箱包裝,每箱的重量是隨機的,假設(shè)每箱平均重50千克,標準差為5千克,若用最大載重量為5噸的汽車承運,試利用中心極限定理說明每輛車最多可以裝多少箱,才能保障不超載的概率大于0.977(φ(2)=0.977,φ(x)是標準正態(tài)分布函數(shù))

        答案:每輛車最多可以裝98箱。

        解析:設(shè)Xi(i=1,2,…,n)是裝運的第i箱的重量(單位:千克),n是所求箱數(shù)。由題設(shè)可以將X1,Xi,…,Xn視為獨立同分布的隨機變量,而n箱的總重量Sn=X1+X2+…+Xn是獨立同分布隨機變量之和。

        由題設(shè),有:

        所以:

        E(Sn)=E(X1+X2+…+Xn)

        =E(X1)+E(X2)+…+E(Xn)

        =50n

        D(Sn)=D(X1+X2+…+Xn)

        =D(X1)+D(X2)+…+D(Xn)

        =25n

        則根據(jù)列維-林德伯格中心極限定理,知Sn近似服從正態(tài)分布N(50n,25n),箱數(shù)n根據(jù)下述條件確定:

        =φ(2)

        A.1-φ(1) B.φ(1) C.1-φ(2) D.φ(2)

        答案:B

        即N(50,25)。

        =φ(1)

        結(jié)語

        大數(shù)定律和中心極限定理作為考研數(shù)學(xué)中的考查內(nèi)容之一,其重要性不容忽視??忌粌H需要理解定理內(nèi)容,更應(yīng)在此基礎(chǔ)上把它和其他知識點有機結(jié)合起來,靈活運用。本文詳細介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計中的重要內(nèi)容——大數(shù)定律和中心極限定理,從對定理內(nèi)容的逐步說明到考研真題的思路解析,深刻剖析了大數(shù)定律和中心極限定理的本質(zhì),有助于考生不再局限于課本定理內(nèi)容,達到了快速抓住問題本質(zhì),選取最佳解題路徑的效果。

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