切比雪夫不等式及大数定律

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1、,第五章,切比雪夫不等式,一、切比雪夫不等式,二、大数定律,第 一 节,与大数定律(13),如何从理论上说明这一现象?,这样作的理论依据是什么?,问题 1,频率稳定性的问题,事件 A 发生的频率,在相同条件下进行 n 次重复试验,,总是在 0,1 上的一个确定的常数 p 附近摆动,,并且随着,试验次数 n 的增大,,越来越稳定地趋于 p 。,问题 2,在精密测量时要反复测量然后再取平均值?,引言:,问题1 就能得以解决.,(1),对于问题1,,要说明频率,趋于常数 p ,,自然会想到,极限概念.,如果能证明,即对任意的,存在正整数N,对于,由于,其随机性使不论 N 取多大的值,请看下面的图示:

2、,(3),(2),因此,只能求其次,去求证下面两式成立:,为此 , 先来证明概率论中一个重要的不等式,切比雪夫不等式.,或,或,一 .,切比雪夫不等式,(4),(5),即有,定理1,(切比雪夫定理),设随机变量,的数学期望,方差,存在,则对任意的,有:,证:,仅就连续型随机变量的,情形进行证明.,设 X 的概率密度函数为,则有,证毕.,方差为,由切比雪夫不等式有:,解:,试估计 X 落在( 80 , 120 )内的概率.,例1,已知随机变量 X 的数学期望为,例2,在每次试验中事件A发生的概率为0.5 .试用切比,解:,雪夫不等式估计在1000次独立的试验中,事件A发生的,的次数在450至55

3、0次之间的概率.,设X表示事件A在1000次独立试验中发生的次数,则:,由切比雪夫不等式有:,二 . 大数定律,定理2,用事件发生的频率的来近似地估计它的概率.,贝努里大数定律说明,,在相同条件下独立地重复,做 n 次,当 n 较大时,,事件 A 发生的频率,与在每,的概率可任意地小(接近于0).,因此,在实践中可以通,试验,,次试验中发生的概率 p 之差的绝对值大于任意指定正数,过反复试验,,贝努里大数定律,所以由切比雪夫不等式,,证:,有下式成立,两边取极限,得,对任意的,切比雪夫大数定理,定理3:,证:,由切比雪夫不等式 ,对任意,有:,从而:,证毕 .,推论:,推论说明,若对同一随机现象进行反复观测,则其平,均值与它的期望值之差的绝对值大于任意指定的小数,的概率可任意地小.这一理论正好回答了问题2.,即在进行精密测量时,为减少测量误差,可以重复,测量多次,然后用测量值的平均值来代替实际的真值.,当测量次数充分大时,这一平均值与其真值差的绝对,值大于任一小的正数几乎是不可能的,这样就保证了测,量的精度.,

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