验证大数定理：
1、实验原理：
证明大数定理即证明样本均值趋近于总体均值。
2、实验步骤：
①在excel中，用公式=RAND( )*9+1 生成2000个1到10之间的随机数。
②选择样本的前50个，前100个，前150个…前2000个，分别求出均值。
③利用excel作出上述求出值的样本均值折线图（图一）和总体均值折线图（图二）：
图一
图二
从图一和图二中可以看出样本均值最终趋于水平，即趋于总体均值，大数定理得证。
验证中心极限定理：
1、实验原理：
证明中心极限定理即证明
N 个独立同分布的随机变量和的极限分布为正态分布。本次实验采用独立同分布于0-1分布B(1,0.5)的随机变量序列E k ，k=1,2,3······来验证中心极限定理。因为E k ，k=1,2,3······之间是独立同分布，所以)5.0,(~E n 1
k k n B ∑=。由中心极限定理可知，当n 的取值足够大时，∑=n
1k k
E 这一随机变量的分布与正太分布具有很好的近似，下面用MATLAB 软件分别画出n 取不同值时∑=n 1k k E 的分布及对应的正太分布的图像，通过对比这两条曲线的相似度来验证中心极限定理。
2、实验步骤：
①当n=10时，对应正态分布为N （5，2.5）。
MA TLAB 结果图：
②当n=20时，对应正态分布为N（10，5）。MA TLAB结果图：
③当n=30时，对应正态分布为N（15，7.5）。MA TLAB结果图：
④当n=40时，对应正态分布为N（20,10）。MA TLAB结果图：
⑤观察得出，当N足够大时，其密度函数服从正态分布，即满足
中心极限定理。
考研数学一-概率论与数理统计大数定律和中心极限定理(一) (总分：48.00，做题时间：90分钟) 一、选择题(总题数：9，分数：9.00) 1.假设随机变量序列X1，…，X n…独立同分布且EX n=0 (A) 0． 1.00） A. B. C. D. 2.设X1，…，X n…是相互独立的随机变量序列，X n服从参数为n的指数分布(n=1，2，…)，则下列随机变量序列中不服从切比雪夫大数定律的是 (A) X1，X2/2，…，X n/n，…． (B) X1，X2，…，X n，…． (C) X1，2X2，…，nX n，…． (D) X1，22X2，…，n2X n，…． （分数：1.00） A. B. C. D. 3.假设X n，n≥1n充分大时，可以用正态分布作为S n的近似分布，如果 (A) X n，n≥1相互独立、同分布． (B) X n，n≥I (C) X n，n≥1 (D) X n，n≥1 1.00） A. B. C. D. 4.设X n，n≥1为相互独立的随机变量序列且都服从参数为λ的指数分布，则 1.00） A. B. C.
5.设随机变量X1，…，X n-林德伯格中心极限定理，当n充分大时，S n近似服从正态分布，只要X1，…，X n (A) PX i=m=p m q1-m，m=0，1，…(1≤i≤n)． ≤i≤n)． ≤i≤n) 1.00） A. B. C. D. 6.假设X1，…，X n，…为独立同分布随机变量序列，且EX n=0，DX n=σ2 (A) 0． 1.00） A. B. C. D. 7.下列命题正确的是 (A) 由辛钦大数定律可以得出切比雪夫大数定律． (B) 由切比雪夫大数定律可以得出辛钦大数定律． (C) 由切比雪夫大数定律可以得出伯努利大数定律． (D) 由伯努利大数定律可以得出切比雪夫大数定律． （分数：1.00） A. B. C. D. 8.设随机变量X1，X2，…，X n，…独立同分布，EX i=μ(i=1，2，…)，则根据切比雪夫大数定律，X1，X2，…，X n，…依概率收敛于μ，只要X1，X2，…，X n，… (A) 共同的方差存在． (B) 服从指数分布． (C) 服从离散型分布． (D) 服从连续型分布． （分数：1.00） A. B. C. D. 9.假设天平无系统误差．将一质量为10克的物品重复进行称量，则可以断定“当称量次数充分大时，称量结果的算术平均值以接近于1的概率近似等于10克”，其理论根据是 (A) 切比雪夫大数定律． (B) 辛钦大数定律． (C) 伯努利大数定律． (D) 中心极限定理． （分数：1.00） A.
实验二基尔霍夫定律和叠加原理的验证 一、实验目的 1.验证基尔霍夫定律的正确性，加深对基尔霍夫定律的理解。 2.验证线性电路中叠加原理的正确性及其适用范围，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 3.进一步掌握仪器仪表的使用方法。 二、实验原理 1．基尔霍夫定律 基尔霍夫定律是电路的基本定律。它包括基尔霍夫电流定律(KCL)和基尔霍夫电压定律(KVL)。 (1)基尔霍夫电流定律(KCL) 在电路中，对任一结点，各支路电流的代数和恒等于零，即ΣI＝0。 (2)基尔霍夫电压定律(KVL) 在电路中，对任一回路，所有支路电压的代数和恒等于零，即ΣU＝0。 基尔霍夫定律表达式中的电流和电压都是代数量，运用时，必须预先任意假定电流和电压的参考方向。当电流和电压的实际方向与参考方向相同时，取值为正；相反时，取值为负。 基尔霍夫定律与各支路元件的性质无关，无论是线性的或非线性的电路，还是含源的或无源的电路，它都是普遍适用的。 2．叠加原理 在线性电路中，有多个电源同时作用时，任一支路的电流或电压都是电路中每个独立电源单独作用时在该支路中所产生的电流或电压的代数和。某独立源单独作用时，其它独立源均需置零。（电压源用短路代替，电流源用开路代替。）线性电路的齐次性（又称比例性），是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K倍时，电路的响应（即在电路其它各电阻元件上所产生的电流和电压值）也将增加或减小K倍。 三、实验设备与器件 1.直流稳压电源 1 台 2.直流数字电压表 1 块 3.直流数字毫安表 1 块 4.万用表 1 块 5.实验电路板 1 块 四、实验内容 1．基尔霍夫定律实验 按图2-1接线。
青岛农业大学本科生课程论文 题目：中心极限定理及其应用姓名： 学院： 专业： 班级： 学号： 指导教师： 2012 年06 月27 日
青岛农业大学课程论文任务书 论文题目中心极限定理及其应用 要求完成时间 2012年 07 月 02 日 论文内容（需明确列出研究的问题）：研究中心极限定理的目的就是为了更深入的了解中心极限定理，更好的了解中心极限定理的作用，更好地使用它解决现实生活中的问题。 资料、数据、技术水平等方面的要求论文要符合一般学术论文的写作规范，具备学术性、科学性和一定的创造性。文字要流畅、语言要准确、论点要清楚、论据要准确、论证要完整、严密，有独立的观点和见解。内容要理论联系实际，计算数据要求准确，涉及到他人的观点、统计数据或计算公式等要标明出处，结论要写的概括简短。参考文献的书写按论文中引用的先后顺序连续编码。 指导教师签名：年月日
中心极限定理及其应用 信息与计算科学专业（学生姓名） 指导教师（老师姓名） 摘要：中心极限定理在概率论与数理统计中占有重要地位，本文阐述了中心极限定理的内容并简单介绍了它在实际中的应用。 关键词：中心极限定理；正态分布；随机变量
Central limit theorem and its application Student majoring in Information and Computing Science Specialty （学生英文名） Tutor （老师英文名） Abstract:The central limit theorem in probability theory and mathematical statistics plays an important role,this paper expounds the content of the central limit theorem and briefly introduces its application in practice. Key words: Central limit theorem Normal distribution Random variable
实验二叠加原理的验证 一、实验目的 验证线性电路叠加原理的正确性，从而加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 二、原理说明 叠加原理指出：在有几个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件 的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K倍时，电路的响应（即在电路其他各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K 倍。 三、实验设备 四、实验内容 实验电路如图2-1所示 1. 按图2-1电路接线，E i为+6V、+12V切换电源，取E i = +12V, E为可调直流稳压电源，调至+6V0 2. 令E电源单独作用时（将开关S投向E i侧，开关S投向短路侧），用直流数字电压表和毫安表（接电流插头）测量各支路电流及各电阻元件两端电压，数据记入表格中。
■ It IC Ifi 1K匚汕 图2-1 3. 令巳电源单独作用时（将开关S投向短路侧，开关S投向吕侧），重复实验步骤2的测量和记录。 4. 令E i和巳共同作用时（开关S和S分别投向E和吕侧），重复上述的测量和记录。 5. 将E的数值调至+ 12V,重复上述第3项的测量并记录。 五、实验注意事项 1. 测量各支路电流时，应注意仪表的极性，及数据表格中“ +、- ”号的记录。 2. 注意仪表量程的及时更换。 六、预习思考题 1. 叠加原理中日、巳分别单独作用，在实验中应如何操作可否直接将不作用的电源（E或吕）置零（短接） 不能直接短接，这样会烧坏电源。 2. 实验电路中，若有一个电阻器改为二极管，试问叠加原理的迭加性与齐次性还成立吗为什么 不成立，电阻器是线性的，二极管是非线性的。 七、实验报告
实验十三二项分布的计算与中心极限定 [实验目的] 1.研究用Poisson逼近与正态逼近进行二项分布近似计算的条件 2.检验中心极限定理 §1 引言 二项分布在概率论中占有很重要的地位。N次Bernoulli实验中正好出现K次成功的概 率有下式给出b k;n,p C n k p k1p n k ,k=0,1,2,……..n.二项分布的 值有现成的表可查，这种表对不同的n及p给出了b(k;n.p)的数值。在实际应用中。通常可用二项的Poisson逼近与正态逼近来进行二项分布的近似计算。在本实验中，，我们来具体地研究在什么条件下，可用Poisson逼近与正态逼近来进行二项分布的近似计算。 在概率论中，中心极限定理是一个很重要的内容，在本实验中，我们用随即模拟的方法来检验一个重要的中心极限定理——Liderberg-Levi中心极限定理。 §2 实验内容与练习 1．1二项分布的Poisson逼近 用Mathematica软件可以比较方便地求出二项分布的数值。例如n=20;p=0,1;Table[Binomial[n,k]*p^k*(1-p)(n-k),{k,0,20}]给出了b(k;20,0.1)(k=0,1,2,…..,20)的值。 联系 1 用Mathematica软件给出了b(k;20,0.1),b(k;20,0.3)与 b (k;20,0.5)(k=0,1,2,…..,20)的值。 我们可用Mathematica软件画出上述数据的散点图，下面的语句给出了b(k;20.0.1)的（连线）散点图（图13。1）： LISTpOLT[table[Binomi al[20,k]*0.1^k*0.9^(20-k), {k,0,20}],PlotJoined->True] 图13.1 b(k;20,0.1) b k;n,p C n k p k1p n k (k=1,1,2,……,20)的散点图 练习2绘出b(l;20,0.3)与b(k;20,0.5)(k=0,1,2,…,20)的散点图 根据下面的定理，二项分布可用Poisson分布来进行近似计算。 定理13。1 在Bernoulli实验中，以P n 代表事件A在试验中出现的概率，它与试验总数有关. 如果np n→→λ，则当n→∞时，b k;n,p k k e 。 由定理13，1在n很大，p很小，而λ=np大小适中时，有 b k;n.p c k n p k1p n k k k e
实验四叠加原理的验证
实验四 叠加原理的验证 一、实验目的 验证线性电路叠加原理的正确性，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 二、原理说明 叠加原理指出：在有多个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K 倍时，电路的响应（即在电路中各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K 倍。 三、实验设备 序号 名 称 型号与规格 数量 备 注 1 直流稳压电源 0~30V 可调 二路 2 万用表 1 自备 3 直流数字电压表 0~200V 1 4 直流数字毫安表 0~200mV 1 5 迭加原理实验电路板 1 DGJ-03 四、实验内容 实验线路如图6-1所示，用DGJ-03挂箱的“基尔夫定律/叠加原理”线路。
图6-1 1. 将两路稳压源的输出分别调节为12V和6V，接入U1和U2处。 2. 令U1电源单独作用（将开关K1投向U1侧，开关K2投向短路侧）。用直流数字电压表和毫安表（接电流插头）测量各支路电流及各电阻元件两端的电压，数据记入表6-1。 表6-1 测量项目 实验内容U1 (V ) U2 (V ) I1 (m A) I2 (m A) I3 (m A) U A B (V) U C D (V) U A D (V) U D E (V) U F A (V) U1单独作用12. 09 0 8.6 9 -2. 04 6.2 2 2.4 7 0.8 2 3.2 8 4.4 4.4 1 U2单独作用0 6.0 8 -1. 2 3.6 3 2.4 1 -3. 67 -1. 17 1.2 3 -0. 6 -0. 6 U1、U2共同作用12. 6.07.4 1.28.6-1.-0. 4.5 3.7-3.
中心极限定理 中心极限定理（Central Limit Theorems） 什么是中心极限定理 大数定律揭示了大量随机变量的平均结果，但没有涉及到随机变量的分布的问题。而中心极限定理说明的是在一定条件下，大量独立随机变量的平均数是以正态分布为极限的。 中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。它提出，大量的独立随机变量之和具有近似于正态的分布。因此，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有很多自然群体的经验频率呈现出钟形(即正态)曲线这一事实，因此中心极限定理这个结论使正态分布在数理统计中具有很重要的地位，也使正态分布有了广泛的应用。 中心极限定理的表现形式 中心极限定理也有若干个表现形式，这里仅介绍其中四个常用定理： （一）辛钦中心极限定理 设随机变量相互独立，服从同一分布且有有限的数学期望a和方差σ2，则 随机变量，在n无限增大时，服从参数为a和的正态分布即n→∞时， 将该定理应用到抽样调查，就有这样一个结论：如果抽样总体的数学期望a和方差σ2是有限的，无论总体服从什么分布，从中抽取容量为n的样本时，只要n足够大，其样本平均数的分布就趋于数学期望为a，方差为σ2 / n的正态分布。 （二）德莫佛——拉普拉斯中心极限定理 设μ n是n次独立试验中事件A发生的次数，事件A在每次试验中发生的概率为P，则当n 无限大时，频率设μ n / n趋于服从参数为的正态分布。即：
该定理是辛钦中心极限定理的特例。在抽样调查中，不论总体服从什么分布，只要n充分大，那么频率就近似服从正态分布。 （三）李亚普洛夫中心极限定理 设是一个相互独立的随机变量序列，它们具有有限的数学期望和方 差：。 记，如果能选择这一个正数δ>0，使当n→∞时， ，则对任意的x有： 该定理的含义是：如果一个量是由大量相互独立的随机因素影响所造成的，而每一个别因素在总影响中所起的作用不很大，则这个量服从或近似服从正态分布。 （四）林德贝尔格定理 设是一个相对独立的随机变量序列，它们具有有限的数学期望和方差满足林德贝尔格条件，则当n→∞时，对任意的x，有 。 中心极限定理案例分析 案例一：中心极限定理在商业管理中的应用 水房拥挤问题：假设西安邮电学院新校区有学生5000人，只有一个开水房，由于每天傍晚打开水的人较多，经常出现同学排长队的现象，为此校学生会特向后勤集团提议增设水龙头。假
验证大数定理： 1、实验原理： 证明大数定理即证明样本均值趋近于总体均值。 2、实验步骤： ①在excel中，用公式 =RAND( )*9+1 生成2000个1到10之间的随机数。 ②选择样本的前50个，前100个，前150个…前2000个，分别求出均值。 ③利用excel作出上述求出值的样本均值折线图（图一）和总体均值折线图（图二）： 图一 图二 从图一和图二中可以看出样本均值最终趋于水平，即趋于总体均值，大数定理得证。
验证中心极限定理： 1、实验原理： 证明中心极限定理即证明N个独立同分布的随机变量和的极限分布为正态分布。本次实验采用独立同分布于0-1分布B(1,0.5)的随机变量序列E k，k=1,2,3······来验证中心极限定理。因为E k， k=1,2,3······之间是独立同分布，所以 )5.0, ( ~ E n 1 k k n B ∑ =。由中心极 限定理可知，当n的取值足够大时，∑ = n 1 k k E 这一随机变量的分布与正太分 布具有很好的近似，下面用MATLAB软件分别画出n取不同值时∑ = n 1 k k E 的分 布及对应的正太分布的图像，通过对比这两条曲线的相似度来验证中心极限定理。 2、实验步骤： ①当n=10时，对应正态分布为N（5，2.5）。 MATLAB结果图：
MATLAB源程序： MATLAB结果图：
MATLAB源程序： MATLAB结果图：
MATLAB源程序： MATLAB结果图：
MATLAB源程序： ⑤观察得出，当N足够大时，其密度函数服从正态分布，即满足 中心极限定理。
一、实验目的 1、通过实验来验证线性电路中的叠加原理以及其适用范围。 2、学习直流仪器仪表的测试方法。 二、实验器材 序号名称数量备注 1稳压、稳流源1DG04 2直流电路实验1DG05 3 1D31-2 直流电压、电流表 三、实验原理 叠加原理指出：在有多个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K 倍时，电路的响应（即在电路其他各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K倍。 四、实验内容及步骤 实验线路如图3-4-1所示。 图3-4—1 1、按图3-4-1，取U1＝+12V，U2调至+6V。 2、U1电源单独作用时（将开关S1拨至U1侧，开关S2拨至短路侧），用直流数字电压表和毫安表（接电流插头）测量各支路电流及各电阻元件两端的电压，数据记入表格中。 3、U2电源单独作用时（将开关S1拨至短路侧，开关S2拨至U2侧），重复实验步骤2的测量和记录。 4、令U1和U2共同作用时（将开关S1和S2分别拨至U1和U2侧），重复上述的测量和记录。 五、实验数据处理及分析 线性叠加定理数据记录表 实验内容I?I?I?Uab Ucd Uad Ude Ufa U?单独作用8.360 -2.274 6.313 2.378 0.845 3.26 4.351 4.379
U?单独作用-1.06 3.586 2.422 -3.46 -1.24 1.245 -0.59 -0.537 U?,U?共同作 7.423 1.231 8.761 -1.248 -0.411 4.413 3.797 3.783 用 非线性叠加定理数据记录表 实验内容I?I?I?Uab Ucd Uad Ude Ufa U?单独作用8.556 -2.23 6.296 0.38 0.663 3.161 4.395 4.397 U?单独作用0.041 0.041 0.045 -0.002 5.872 0 0 0 U?,U?共同作 7.82 0 7.836 -0.002 -2.089 3.957 3.974 3.953 用 电源单独作用时，将另外一出开关投向短路侧，不能直接将电压源短接置零。电阻改为二极管后，叠加原理不成立。 六、实验总结 测量电压、电流时，应注意仪表的极性与电压、电流的参考方向一致，这样纪录的数据才是准确的。
中心极限定理 从总体中抽取容量为n的一个样本时，当样本容量足够大时，样本均值x的抽样分布近似服从于正态分布。 eg:用R从0-10的均匀分布中产生100个样本量为n=2的随机样本，对每个样本计算，并画出100个的频数分布，对于n=5,10,30,50,重复这一个过程。 a=matrix(rep(0,200),nrow=100,byrow=T) set.seed(200) for(i in 1:100) a[i,]=runif(2,0,10) b=matrix(rep(0,100),nrow=100) for(t in 1:100) b[t]=b[t]+mean(a[t,]) hist(b,freq=FALSE,density=20,main="100 个样本量n=2的随机样本",xlab="x的均值") sd=sd(b) mean=mean(b) x=seq(min(b),max(b),by=0.1) y=dnorm(x,mean,sd) lines(x,y,col="red",lwd=2) a=matrix(rep(0,1000),nrow=100,byrow=T) set.seed(1000) for(i in 1:100) a[i,]=runif(10,0,10) b=matrix(rep(0,100),nrow=100) for(t in 1:100) b[t]=b[t]+mean(a[t,]) hist(b,freq=FALSE,density=20,main="100个样本量n=10的随机样本",xlab="x的均值") sd=sd(b) mean=mean(b) x=seq(min(b),max(b),by=0.1) y=dnorm(x,mean,sd) lines(x,y,col="red",lwd=2) a=matrix(rep(0,3000),nrow=100,byrow=T) set.seed(3000) for(i in 1:100) a[i,]=runif(30,0,10) b=matrix(rep(0,100),nrow=100) for(t in 1:100) b[t]=b[t]+mean(a[t,]) hist(b,freq=FALSE,density=20,main="100个样本量n=30的随机样本",xlab="x的均值") sd=sd(b) mean=mean(b) x=seq(min(b),max(b),by=0.1) y=dnorm(x,mean,sd) lines(x,y,col="red",lwd=2) a=matrix(rep(0,5000),nrow=100,byrow=T) set.seed(3000) for(i in 1:100) a[i,]=runif(50,0,10) b=matrix(rep(0,100),nrow=100) for(t in 1:100) b[t]=b[t]+mean(a[t,]) hist(b,freq=FALSE,density=20,main="100个样本量n=50的随机样本",xlab="x的均值") sd=sd(b) mean=mean(b) x=seq(min(b),max(b),by=0.1) y=dnorm(x,mean,sd) lines(x,y,col="red",lwd=2)
实验2 叠加定理验证 （2学时） 一、实验目的 验证线性电路叠加原理的正确性，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解。 二、原理说明 叠加原理指出：在有多个独立源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。 线性电路的齐次性是指当激励信号（某独立源的值）增加或减小K 倍时，电路的响应（即在电路中各电阻元件上所建立的电流和电压值）也将增加或减小K 倍。 四、实验内容 实验线路如图2-1所示，用DG05挂箱的“基尔夫定律/叠加原理”线路。 图 2-1 1. 将两路稳压源的输出分别调节为12V 和6V ，接入U 1和U 2处。 2. 令U 1电源单独作用（将开关K 1投向U 1侧，开关K 2投向短路侧）。用直流数字电压表和毫安表（接电流插头）测量各支路电流及各电阻元件两端的电压，数据记入表2-1。
3. 令U2电源单独作用（将开关K1投向短路侧，开关K2投向U2侧），重复实验步骤2的测量和记录，数据记入表1-1。 4. 令U1和U2共同作用（开关K1和K2分别投向U1和U2侧），重复上述的测量和记录，数据记入表2-1。 5. 将U2的数值调至＋12V，重复上述第3项的测量并记录，数据记入表2-1。 6. 将R5（330Ω）换成二极管1N4007（即将开关K3投向二极管IN4007侧），重复1～5的测量过程，数据记入表2-2。 7. 任意按下某个故障设置按键，重复实验内容4的测量和记录，再根据测量结果判断出故障的性质。 五、实验注意事项 1. 用电流插头测量各支路电流时，或者用电压表测量电压降时，应注意仪表的极性，正确判断测得值的＋、－号后，记入数据表格。 2. 注意仪表量程的及时更换。 六、预习思考题 1. 在叠加原理实验中，要令U1、U2分别单独作用，应如何操作？可否直接将不作用的电源（U1或U2）短接置零？ 2. 实验电路中，若有一个电阻器改为二极管，试问叠加原理的叠加性与齐次性还成立吗？为什么？ 七、实验报告 1. 根据实验数据表格，进行分析、比较，归纳、总结实验结论，即验证线性电路的叠加性与齐次性。 2. 各电阻器所消耗的功率能否用叠加原理计算得出？试用上述实验数据，进行计算并作结论。 3. 通过实验步骤6及分析表格2-2的数据，你能得出什么样的结论？ 4. 心得体会及其他。
习题10（切比雪夫不等式） 一．填空题 1. 设随机变量X 的数学期望μ=)(X E ，方差2 )(σ=X D ，则由切比雪夫不等式，得 ≤≥-)3(σμX P . 2. 随机掷6枚骰子，用X 表示6枚骰子点数之和，则由切比雪夫不等式，得≥<<)2715(X P . 3. 若二维随机变量),(Y X 满足，2)(-=X E ，2)(=Y E ，1)(=X D ，4)(=Y D ， 5.0),(-=Y X R ，则由切比雪夫不等式，得≤≥+)6(Y X P . 4. 设ΛΛ,,,,21n X X X 是相互独立、同分布的随机变量序列，且0)(=i X E ，)(i X D 一致有界),,,2,1(ΛΛn i =，则=<∑=∞ →)( lim 1 n X P n i i n . 二．选择题 1. 若随机变量X 的数学期望与方差都存在，对b a <，在以下概率中，（ ）可以由切比雪夫不等式进行取值大小的估计。 ①)(b X a P <<； ②))((b X E X a P <-<； ③)(a X a P <<-； ④))((a b X E X P -≥-. 2. 随机变量X 服从指数分布)(λe ，用切比雪夫不等式估计≤≥ -)1 (λ λX P （ ）. ①λ； ②2 λ③4 λ； ④ λ 1 . 三．解答题 1. 已知正常男性成年人的血液里，每毫升中白细胞含量X 是一个随机变量，若7300)(=X E ， 2700)(=X D ，利用切比雪夫不等式估计每毫升血液中白细胞含量在5200至9400之间的概率。 2. 如果n X X X ,,,21Λ是相互独立、同分布的随机变量序列，μ=)(i X E ，
仲恺农业工程学院实验报告纸信息科学与工程（院、系）网络工程专业132 班组电工与电子技术课 一、实验目的 验证线性电路中叠加原理的正确性，加深对线性电路的叠加性和齐次性的认识和理解 二、原理说明 叠加原理指出：在有几个独立源共同作用的线性电路中，通过某个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和 三、实验设备及器件 （1）直流稳压电源+V，+12V切换。 （2）可调直流稳压电源0-30V。 （3）直流数字电压表、直流数字毫安表各1只。 （4）叠加原理实验线路板 四、实验内容 （1）按图5-2电路接线，E1为+6V，+12V切换电源，取E1=+12V，E2为可调直流稳压电源，调至+6V。 （２）令Ｅ１电源单独作用时（将开关Ｓ１投向Ｅ１侧，开关Ｓ２投向短路侧），用直流数字电压表和毫安表（接电流插头）测量个支路电流及各电阻元件两端电压，数据计入表５－２中。 （３）令Ｅ２电源单独作用时（将开关Ｓ１投向短路侧，开关Ｓ２投向Ｅ２侧），重复实
验步骤（２）的测量和记录。 （４）令Ｅ１和Ｅ２共同作用时（将开关Ｓ１和Ｓ２分别投向Ｅ１和Ｅ２侧），重复上述的 测量和记录。 （５）将Ｅ２数值调至＋１２Ｖ，重复上述第（３）项的测量并记录。 （６）将Ｒ５换成一只二极管ＩＮ４００７（即将开关Ｓ３投向二极管Ｄ侧）重复（１）－（５）的测量过程，数据计入表５－３中。 五、实验内容 （１）叠加原理中Ｅ１，Ｅ２分别单独作用，在实验中应如何操作？可否直接将不作用的电源（Ｅ１或Ｅ２）置零（短路）？ 答：单独作用时直接切断一个电压源。置其短接 （２）实验电路中，若有一个电阻改为二极管，试问叠加原理的叠加性与齐次性还成立吗？ 为什么？ 答：不成立，因为二极管是单向流动的。 （３）根据实验数据验证线性电路的叠加性与齐次性。 答：根据实验数据，两个电压源单独作用时的数据相加等于两个电压源同时作用的总和。 （４）各电阻器所消耗的功率能否用叠加原理计算得出？试用上述实验数据进行计算并作出结论 不能，功率不是线性的，两个电源单独作用的功率相加大于两个电源共同作用的功率。 （５）通过实验内容（６）及实验数据分析，你能得出什么样的结论？ 表５－２线性电路实验数据
【最新整理，下载后即可编辑】 验证大数定理： 1、实验原理： 证明大数定理即证明样本均值趋近于总体均值。 2、实验步骤： ①在excel中，用公式=RAND( )*9+1 生成2000个1到10之间的随机数。 ②选择样本的前50个，前100个，前150个…前2000个，分别求出均值。 ③利用excel作出上述求出值的样本均值折线图（图一）和总体均值折线图（图二）： 图一 图二 从图一和图二中可以看出样本均值最终趋于水平，即趋于总体均值，大数定理得证。
验证中心极限定理： 1、实验原理： 证明中心极限定理即证明N 个独立同分布的随机变量和的极限分布为正态分布。本次实验采用独立同分布于0-1分布B(1,0.5)的随机变量序列E k ，k=1,2,3······来验证中心极限定理。因为E k ，k=1,2,3······之间是独立同分布，所以)5.0,(~E n 1k k n B ∑=。由中心极限定理可知，当n 的取值足够大时，∑=n 1k k E 这一随机变量的分布与正太分布具有很好的近似，下面用MATLAB 软件分别画出n 取不同值时∑=n 1k k E 的分布及对应的正太分布的图像，通过对比这两条曲线的相似度来验证中心极限定理。 2、实验步骤： ①当n=10时，对应正态分布为N （5，2.5）。 MATLAB 结果图： MATLAB 源程序：
②当n=20时，对应正态分布为N（10，5）。MATLAB结果图： MATLAB源程序：
③当n=30时，对应正态分布为N（15，7.5）。MATLAB结果图： MATLAB源程序：
④当n=40时，对应正态分布为N（20,10）。MATLAB结果图： MATLAB源程序：
中心极限定理的涵和应用 在概率论与数理统计中，中心极限定理是非常重要的一节容，而且是概率论与数理统计之间承前启后的一个重要纽带。中心极限定理是概率论中讨论随机变量和的分布以正态分布为极限的一组定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量之和近似服从于正态分布的条件。故为了深化同学们的理解并掌握其重要性，本组组员共同努力，课外深入学习，详细地介绍了中心极限定理的涵及其在生活实践中的应用。 一、独立同分布下的中心极限定理及其应用 在对中心极限定理的研究中，我们不妨由浅入深地来学习，为此我们先来研究一下在独立同分布条件下的中心极限定理，即如下的定理1： 定理l （林德伯格-勒维中心极限定理）设{}n X 是独立同分布的随机变量序列，且0)(,)(2>==σμi i X Var X E 存在，若记 n n X Y n i i n σμ-= ∑=1 则对任意实数y ，有 {}?∞--∞→=Φ=≤y t n n t y y Y P .d e π21)(lim 22 （1） 证明：为证明(1)式，只须证}{n Y 的分布函数列弱收敛于标准正态分布。由定理可知：只须证}{n Y 的特征函数列收敛于标准正态分布的特征函数。为此,设μ-n X 的特征函数为)(t ?，则n Y 的特征函数为 n Y n t t n ??????=)()(σ?? 又因为E(μ-n X )=0，Var(μ-n X )=2σ,所以有()0?'=0，2)0(σ?-=''。于是，特征函数)(t ?有展开式 )(2 11)(2)0()0()0()(22222t o t t o t t +-=+''+'+=σ???? 从而有 =??????+-=+∞→+∞→n n Y n n t o n t t n )(21lim )(lim 22?22t e - 而22 t e -正是N(0,1)分布的特征函数，定理得证。
中心极限定理的创立和发展 1141010113 万帅 关键词：中心极限定理，创立，严格证明，新的发展，三阶段。 引言：这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。该定理为人们用正态分布来描述和解决大量的概率问题提供了坚实的理论基础。 中心极限定理，是概率论中讨论随机变量和的分布以正态分布为极限的一组定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。该定理为人们用正态分布来描述和解决大量的概率问题提供了坚实的理论基础。 “中心极限定理”这一名称的来源有两种说法。波利亚认为这个定理十分重要，在概率论中具有中心地位，所以他加上了“中心”这一名称，于1920年引入这一术语。另一种说法是，现代法国概率论学派认为极限定理描述了分布函数中心的情况，而不是尾部的情况。 历史上有不少数学家对中心极限定理的研究做出了贡献。中心极限定理的发展主要分为三个阶段。 创立阶段：1733-----1853年 人们通常认为，法国数学家隶莫弗在1733年首次证明了，二项发布近似正态分布。然而，当时正态发布的概念，隶莫弗并不知道自己本质上证明了“中心极限定理” 法国数学家拉普拉斯写了很多论文，想推广棣莫弗的工作。他意识到需要一种新的数学技巧，并在1785年成功地发明了这个技巧：特征函数的简单形式和反演公式。拉普拉斯把他的两个主要研究方向结合起来得到了这个方法-----母函数和积分的监禁展开。通过把母函数中的t换成it e ，就得到了特征函数。然而，直到1810年他才发表了特征函数与反演公示的一般理论，并证明了中心极限定理。他之所以推迟到1810年，有一种解释是，从1786年开始，他就专注于《天体力学》的写作，这本书1805年才完成。1810年，拉普拉斯证明了中心极限定理，先是服从均匀发布的连续随机变量的情形，接着是服从任意分布的随机变量。拉普拉斯的证明显然对独立有界的随机变量和成立，证明过程使用了现在所谓的特征函数，或傅里叶变换，即itXEe(t为实数）。在1812年，他先后考虑了对称的、离散的均匀分布，对称的连续分布，任意分布情形。最后，拉普拉斯在他的名著《概率的分析理论》中对任意的p证明了如下中心极限定理：【1】 泊松完善和推广了拉普拉斯关于中心极限定理的证明。在所有考虑的情况里，都假设随机变量是独立的。泊松证明了服从相同分布的随机变量的情况，还推广到服从不同分布的随机变量的情况。1824年，泊松证明了连续随机变量的中心极限定理，并给出了三个反例，其中包括服从柯西分布的随机变量和，这时中心极限定理不成立。受当时传统的影响，泊松没有明确阐明中心极限定理成立的条件。但是，从他的证明和例子中，可以看到，他假设每个变量的方差都是有界的，且不等于零。其他数学家也做了这方面工作，比如贝塞尔和柯西。拉普拉斯等人给出证明的前提假设是，和的分布是有限的，因此所有的矩都存在。他们把结果推广到无限情形，但没有给出证明，并隐含假定了矩的存在。以现在的观点来看，只要沿着拉普拉斯的方向继续下去，法国数学家们是可以给出中心极限定理的严格证明的，比如柯西，他知道特征函数和稳定率。 从当时环境来看，大约1870年代，概率学家还处于心理上的劣势，苦于自己的研究领
实验二叠加定理的验证 一、实验目的 1．验证叠加定理。 2．加深对电路的电流、电压参考方向的理解。 3．学习通用电工学实验台的使用方法。 4．学习万用表、电压表、电流表的使用方法。 二、实验仪器及元件 1．通用电学实验台1台 2．数字万用表UT61A 1块 3．电阻100Ω1支 220Ω1支 330Ω1支 三、实验电路 叠加原理指出：在有几个独立电源共同作用下的线性电路中，通过每一个元件的电流或其两端的电压，可以看成是由每一个独立电源单独作用时在该元件上所产生的电流或电压的代数和。具体方法是：一个电源单独作用时，其他的电源必须置为零（电压源短路，电流源开路）；在求电流或电压的代数和时，当电源单独作用时电流或电压的参考方向与共同作用时的参考方向一致时，符号取正，否则取负。 叠加原理反映了线性电路的叠加性，叠加性只适用于求解线性电路中的电流、电压。对于非线性电路，叠加性不再适用。 在本实验中，用直流稳压电源来近似模拟理想电压源，由其产生的误差可忽略不计，这是因为直流稳压电源的等效内阻很小。 + U - + U2 -图1—1 验证叠加定理电路 四、实验方法 1．首先粗调好直流稳压电源，使其两路输出U1、U2均在10V以下，最大不得超过14V。 2．按照实验电路图1—1接线，经过老师检查无误后，方可开始实验。 3．测量U1、U2两个电源共同作用下的电路响应： ●将电路中ef、gh、jk三处分别用短接线短接； ●用万用表测量电源U1、U2的准确电压值； 1
●用万用表测量k、m两点之间的电压值，即R3支路的电压响应U km； ●断开ef间的短接线，在ef之间接入直流电流表测量R1支路的电流响应I1； ●同样方法，再次测量R2、R3支路的电流响应I2和I3； ●将实验数据记录入表1—1中。 4. 测量电源U1单独作用下的电路响应： ●将电路中ef、gh、jk三处分别用短接线短接； ●断开电源U2，将c、d两点用短接线短接； ●用万用表测量k、m两点之间的电压值，即R3支路的电压响应U km； ●断开ef间的短接线，在ef之间接入直流电流表测量R1支路的电流响应I1； ●同样方法，再次测量R2、R3支路的电流响应I2和I3； ●将实验数据记录入表1—1中。 5. 测量电源U2单独作用下的电路响应：断开电源U1，接入U2，重复上一步骤测量。 五、注意事项 1．每次使用万用表之前要检验其档位是否正确，切不可用电流档测量电压，也不可带电测量电阻。 2．要注意U1、U2单独作用时，电路中电流I1、I2的实际流向。 3. 某电源单独作用时，注意“不作用”电源的处理方法。 六、实验数据及分析 表1—1 七、回答问题 1．验证叠加原理时，如果电源内阻不可忽略，实验如何进行？ 2．根据实验数据，进行分析、比较，来验证线性电路的叠加性，总结实验结论。 3．在验证叠加原理实验数据中，各电阻器件所消耗的功率能否用叠加原理计算得出？试用实验数据进行计算并作说明。 2
验证叠加原理 一． 实验目的 1． 验证叠加定理，加深对该定理的理解 2． 掌握叠加原理的测定方法 3． 加深对电流和电压参考方向的理解 二． 实验原理与说明 对于一个具有唯一解的线性电路，由几个独立电源共同作用所形成的各支路电流或电压，是各个独立电源分别单独作用时在各相应支路中形成的电流或电压的代数和。 (a)电压源电流源共同作用电路 (b)电压源单独作用电路 (c)电流源单独作用电路 图5-1 电压源，电流源共同作用与分别单独作用电路 图5-1所示实验电路中有一个电压源Us 及一个电流源Is 。 设Us 和Is 共同作用在电阻R 1上产生的电压、电流分别为U 1、I 1，在电阻R 2上产生的电压、电流分别为U 2、I 2，如图5-1(a)所示。为了验证叠加原理令电压源和电流源分别作用。当电压源Us 不作用，即Us=0时，在Us 处用短路线代替；当电流源Is 不作用，即Is=0时，在Is 处用开路代替；而电源内阻都必须保留在电路中。 （1） 设电压源Us 单独作用时（电源源支路开路）引起的电压、电流分别为' 1U 、' 2U 、' 1I 、' 2I ，如图5-1(b)所示。 （2） 设电流源单独作用时（电压源支路短路）引起的电压、电流分别为" 1U 、" 2U 、" 1I 、" 2I ，如图5-1(c)所示。 这些电压、电流的参考方向均已在图中标明。验证叠加定理，即验证式（5-1）成立。 "1'11U U U += " 2'22U U U += "1'11I I I += 式（5-1） "2'22I I I +=
三． 实验设备 名称 数量 型号 1． 直流稳压电源 1台 0~30V 可调 2． 固定稳压电源 1台 +15V 3． 万用表 1台 4． 电阻 3只 51Ω*1 100Ω*1 330Ω*1 5． 短接桥和连接导线 若干 P8-1和50148 6． 实验用9孔插件方板 1块 297mm ×300mm 四． 实验步骤 1． 按图5-2接线，取直流稳压电源U S1=10V ，U S2=15V ，电阻R 1=330Ω，R 2=100Ω，R 3=51。 图5-2 验证叠加原理的实验线路 2． 当U S1、U S2两电源共同作用时，测量各支路电流和电压值。 选择合适的电流表和电压表量程，及接入电路的极性。用短接桥（或导线）将“5”和“2”连接起来。接通电源U S1；用短接桥（或导线）将“6”和“4”连接起来，接通电源U S2，分别测量电流I 1、I 2、I 3和电压U 1、U 2、U 3。根据图5-2电路中各电流和电压的参考方向，确定被测电流和电压的正负号后，将数据记入表5-1中。 3． 当电源U S1单独作用时，测量各电流和电压的值。 选择合适的电流表和电压表量程，确定接入电路的极性。用短接桥（或导线）将“5”和“2”连接起来，接通电源U S1；将“6”和“3”连接起来，使电源U S2不作用。分别测量电流' 1I 、' 2I 、' 3 I 和电压' 1U 、' 2U 、' 3U 。根据图5-2中各电流和电压的参考方向，确定被测电流和电压的正负号后， 将数据记入表5-1中。 4． 当电源U S2单独作用时，测量各电流和电压的值。 选择合适的电流表和电压表量程，确定接入电路的极性，用短接桥（或导线）将“5”和“1”连接起来，使电源U S1不工作；将“6”和“4”连接起来，接通电源U S2。分别测量电流" 1I 、" 2I 、" 3 I 和电压" 1U 、" 2U 、"3U 。根据图5-2中各电流和电压的参考方向，确定被测电流和电压的正负号后，