概率论与数理统计(浙大版)第五章第六章课件资料.

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概率论与数理统计(06)第6章统计量及其抽样分布

一个任意分布的总体
σx =
σ
n
当样本容量足够大时( 大时(n ≥ 30) ，样本均值的抽样分布逐渐趋于正态分布
6 - 11
µx = µ
xቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
x 的分布趋于正态分布的过程
6 - 12
6.4 正态总体 6.3.1 χ2分布 6.3.2 t 分布 6.3.3 F 分布
6 - 13
χ2 分布
第六章样本与统计量
6.1引言 6.1引言
数理统计学：运用概率论的基础知识，对要研究的随机现象进行多次观察或试验，研究如何合理地获得数据资料，建立有效的数学方法，根据所获得的数据资料，对所关心的问题作出估计与检验。
6-1
§6.2总体与样本 6.2总体与样本
对某一问题的研究对象全体称为总体。组成总体的某个基本单元，称为个体。总体可以是具体事物的集合，如一批产品。也可以是关于事物的度量数据集合，如长度测量。总体可以包含有限个个体，也可以包含无限个个体。有限总体在个体相当多的情况下，可以作为无限总体进行研究。总体中的个体，应当有共同的可观察的特征。该特征与研究目的有关。
6 - 16
χ2分布
(图示) 图示)
n=1 n=4 n=10
n=20
6 - 17 不同容量样本的抽样分布
χ2
t 分布
6 - 18
t 分布
1. 高塞特 (W.S.Gosset) 于 1908 年在一篇以 (W. “Student”(学生)为笔名的论文中首次提出 Student”(学生)
X ~ N(µ,σ ) ，则
2
χ2分布
2. 3.
z=
X −µ
Y=z

概率论与数理统计(浙江大学版本)

A1 : “至少有一人命中目标 ” :
ABC A6 : “三人均未命中目标” : B C A
A5 : “三人均命中目标” :
1.2 概率的定义及其运算
从直观上来看，事件A的概率是描绘事件A 发生的可能性大小的量 P（A）应具有何种性质？
* 抛一枚硬币，币值面向上的概率为多少？ * 掷一颗骰子，出现6点的概率为多少？出现单数点的概率为多少？ * 向目标射击，命中目标的概率有多大？
频率的性质
(1) 0 fn(A) 1；
(2) fn(S)＝1； fn( )=0
(3) 可加性：若AB＝，则
fn(AB)＝ fn(A) ＋fn(B).
实践证明：当试验次数n增大时， fn(A) 逐渐趋向一个稳定值。可将此稳定值记作P(A)，作为事件A的概率
1.3.2. 概率的公理化定义
A={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,TTH,THT}
N ( A) 7 P( A) N () 8
二、古典概型的几类基本问题复习：排列与组合的基本概念乘法公式：设完成一件事需分两步，第一步有n1种方法,第二步有n2种方法，则完成这件事共有n1n2种方法。（也可推广到分若干步）
i 1
Ai
n
3.积事件(p4) :事件A与事件B同时发生，记作 AB＝AB
3’n个事件A1, A2,…, An同时发生，记作 A1A2…An
4.差事件(5) ：A－B称为A与B的差事件,表示事件A发生而事件B不发生
思考：何时A-B=?何时A-B=A？
5.互斥的事件（也称互不相容事件）(p4) 即事件与事件不可能同时发生。AB＝
P p m
n m n
某班级有n 个人(n365)，问至少有两个人的生日在同一天

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第五章大数定律与中心极限定理《概率论》PPT课件

概率论与数理统计
§5.2 中心极限定理
2）中心极限定理表明，若随机变量序列
X 1 , X 2 , , X n 独立同分布，且它们的数学期
望及方差存在，则当n充分大时，其和的分布,
n
即 X k 都近似服从正态分布. (注意:不一定是 k 1
标准正态分布）
3）中心定理还表明：无论每一个随机变量 X k ,
概率论与数理统计
§5.1 大数定律
定理1（Chebyshev切比雪夫大数定律）
假设{ Xn}是两两不相关的随机
变量序列，EXn , DXn , n 1,2, 存在，
其方差一致有界，即 D(Xi) ≤L，
i=1,2, …，则对任意的ε>0，
lim P{|
n
1 n
n i1
Xi
1 n
n i1
E(Xi ) | } 1.
概率论与数理统计
§5.2 中心极限定理
现在我们就来研究独立随机变量之和所特有的规律性问题.
在概率论中，习惯于把和的分布收敛于正态分布这一类定理都叫做中心极限定理.
下面给出的独立同分布随机变量序列的中心极限定理, 也称列维——林德伯格（Levy－Lindberg）定理.
概率论与数理统计
§5.2 中心极限定理
大量的随机现象平均结果的稳定性
大量抛掷硬币正面出现频率
生产过程中的字母使用频率废品率
概率论与数理统计
§5.1 大数定律
一、大数定律
阐明大量的随机现象平均结果的稳定性的一系
列定理统称为大数定律。
定义1 如果对于任意 0, 当n趋向无穷时，事件
" Xn X " 的概率收敛到1，即

概率论与数理统计-第六章

大街上随机抽取200人，进行调查。记录了
这200人的年龄数据。
总体：北京市民的年龄随机变量：年龄X
个体：张三28岁；李四5岁；
样本：{ 28；5；14；56；23；2；39；…；69} 样本容量：200
抽样：随机抽取200人进行调查的过程
6
例2：为了确定工厂生产的电池电量分布情况，在
产品中随机抽取500个，测量其电量。记录了
x
0
F n1 , n2
F分布的分位数
x
F分布的上α分位点
对于给定的 , 0 1, 称满足条件
F n1 , n2
f x; n1 , n2 dx 的点F n1 , n2
为F n1 , n2 分布的上分位数。F n1 , n2 的值可查F 分布表
17
不易计算！
18
抽样分布 —— 任意统计量 Q = g (X1, X2, …, Xn ) 的分布函数抽样分布的计算：多维随机变量（独立、同分布）的函数的分布函数的计算问题。
得到统计量 Q 的抽样分布，就可以用来解决
关于总体 X 的统计推断问题。
19
关于随机变量独立性的两个定理
解：(1)作变换 Yi
显然Y1 , Y2 ,
2 n i 1
Xi
, Yn相互独立，且Yi N 0,1 i 1, 2,
Xi

i 1, 2,
,n
,n
于是 (

) Yi 2 2 n
2 i 1
28
n
(2)
2 ( X X ) X1 X 2 ~ N (0, 2 2 ), 1 2 2 ~ 2 (1) 2

概率论与数理统计第6章

第六章6.4 在例6.2.3 中, 设每箱装n 瓶洗净剂. 若想要n 瓶灌装量的平均阻值与标定值相差不超过0.3毫升的概率近似为95%, 请问n 至少应该等于多少？解：因为1)3.0(2)/3.0|/(|)3.0|(|-Φ≈<-=<-n nnX P X P σσμμ依题意有,95.01)3.0(2=-Φn ，即)96.1(975.0)3.0(Φ==Φn于是 96.13.0=n ，解之得 7.42=n 所以n 应至少等于43.6.5 假设某种类型的电阻器的阻值服从均值 μ=200 欧姆，标准差σ=10 欧姆的分布, 在一个电子线路中使用了25个这样的电阻.（1) 求这25个电阻平均阻值落在199 到202 欧姆之间的概率; （2) 求这25个电阻总阻值不超过5100 欧姆的概率. 解:由抽样分布定理，知nX /σμ-近似服从标准正态分布N （0，1)，因此(1) )25/10200199()25/10200202()202199(-Φ--Φ≈≤≤X P)5.0(1)1()5.0()1(Φ+-Φ=-Φ-Φ=5328.06915.018413.0=+-= (2) )204()255100()5100(≤=≤=≤X P X P X n P 9772.0)2()25/10200204(=Φ=-Φ≈6。

8 设总体X ~N （150,252), 现在从中抽取样本大小为25的样本, {140147.5}P X ≤≤。

解：已知150=μ，25=σ，25=n ，)25/25150140()25/251505.147()5.147140(-Φ--Φ≈≤≤X P)5.0()2()2()5.0(Φ-Φ=-Φ--Φ= 2857.09615.09772.0=-=第六章《样本与统计量》定理、公式、公理小结及补充：。

《概率论与数理统计》浙大内部课件(全套).PPT

S
“和”、“交”关系式
n i 1
A
n
A
Ai＝A1 A2 An；
Ai
n i 1
Ai A1
A2
An；
Ai
n i 1
i 1
例：设A={ 甲来听课 }，B={ 乙来听课 } ，则： A B {甲、乙至少有一人来} A B {甲、乙都来} A B AB {甲、乙都不来} A B AB {甲、乙至少有一人不来}
16
概率统计中研究的对象：随机现象的数量规律
对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验。它具有以下特性： 1. 可以在相同条件下重复进行 2. 事先知道可能出现的结果 3. 进行试验前并不知道哪个试验结果会发生
例：

抛一枚硬币，观察试验结果；对某路公交车某停靠站登记下车人数；对某批电子产品测试其输入电压；对听课人数进行一次登记；
4

随着18、19世纪科学的发展，人们注意到某些生物、物理和社会现象与机会游戏相似，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中，同时也大大推动了概率论本身的发展。法国数学家拉普拉斯将古典概率论向近代概率论进行推进，他首先明确给出了概率的古典定义，并在概率论中引入了更有力的数学分析工具，将概率论推向一个新的发展阶段。他还证明了“煤莫弗——拉普拉斯定理”.拉普拉斯于 1812年出版了他的著作《分析的概率理论》，这是一部继往开来的作品。这时候人们最想知道的就是概率论是否会有更大的应用价值？是否能有更大的发展成为严谨的学科概率论在20世纪再度迅速地发展起来，则是由于科学技术发展的迫切需要而产生的。1906年，俄国数学家马尔科夫提出了所谓“马尔科夫链”的数学模型。1934年，前苏联数学家辛钦又提出一种在时间中均匀进行着的平稳过程理有极重要的地位，现今仍在常用的许多统计方法，就是建立在“所研究的量具有或近似地具有正态分布”这个假定的基础上，而经验和理论（概率论中所谓“中心极限定理”）都表明这个假定的现实性，现实世界许多现象看来是杂乱无章的，如不同的人有不同的身高、体重。大批生产的产品，其质量指标各有差异。看来毫无规则，但它们在总体上服从正态分布。这一点，显示在纷乱中有一种秩序存在，提出正态分布的高斯，一生在多个领域里面有不少重大的贡献，但在德国10马克的有高斯图像的钞票上，单只画出了正态曲线，以此可以看出人们对他这一贡献评价之高。

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12
(三) 事件的关系及运算事件的关系（包含、相等）
1 A B ：事件 A 发生一定导致 B 发生
AB 2A ＝ B BA
B A
S
例： BA 记A={明天天晴}，B={明天无雨}
BA 记A={至少有10人候车}，B={至少有5人候车}
一枚硬币抛两次，A={第一次是正面}，B={至少有一次正面}
15
§3 频率与概率
(一)频率 n A； f ( A ) 定义：记 n n 其中 n A —A发生的次数(频数)；n—总试验次数。称f n ( A ) 为A在这n次试验中发生的频率。例：
中国国家足球队，“冲击亚洲”共进行了n次，其中成功了
一次，则在这n次试验中“冲击亚洲”这事件发生的频率为 1 n；
不确定性现象
确定性现象：结果确定不确定性现象：结果不确定

例：
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定明天天气状况 ——不确定买了彩票会中奖
9
概率统计中研究的对象：随机现象的数量规律
对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验。它具有以下特性： 1. 可以在相同条件下重复进行 2. 事先知道可能出现的结果 3. 进行试验前并不知道哪个试验结果会发生
BA
13

事件的运算
A与B的和事件，记为 AB
A与B的积事件，记为 A B ,A B ,A B
A B A B { x | x A 且 x B } ： A 与 B 同时发生。
n i 1 n i 1
S A B
A B { x | x A 或 x B } ： A 与 B 至少有一发生。

概率论与数理统计(浙江大学版本)

随机事件
二、样本空间(p2)
1、样本空间：试验的所有可能结果所组成的集合称为样本空间，记为={e}； 2、样本点: 试验的单个结果或样本空间的单元素称为样本点,记为e. 3.由样本点组成的单点集称为基本事件, 也记为e.

幻灯片 6
随机事件
1.定义样本空间的任意一个子集称为随机事件, 简称“ 事件”.记作A、B、C等

(3) 可列可加性：设A1，A2，…, 是一列两两互不相容的事件，即AiAj＝，(ij), i , j＝1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )＝ P(A1) ＋P(A2)+…. 则称P(A)为事件A的概率。 (1.1)
2.概率的性质 P(10-13) (1) 有限可加性：设A1，A2，…An , 是n个两两互不相容的事件，即AiAj＝，(ij), i , j＝1, 2, …, n ,则有 P( A1 A2 … An)＝ P(A1) ＋P(A2)+… P(An); (2) 单调不减性：若事件AB，则 P(A)≥P(B) (3)事件差 A、B是两个事件，则 P(A-B)=P(A)-P(AB)
(4) 加法公式：对任意两事件A、B，有 P(AB)＝P(A)＋P(B)－P(AB) 该公式可推广到任意n个事件A1，A2，…，An的情形；
(3) 互补性：P(A)＝1－ P(A);
(5) 可分性：对任意两事件A、B，有 P(A)＝P(AB)＋P(AB ) .
某市有甲,乙,丙三种报纸,订每种报纸的人数分别占全体市民人数的 30%, 其中有 10% 的人同时定甲,乙两种报纸.没有人同时订甲乙或乙丙报纸.求从该市任选一人,他至少订有一种报纸的概率.
随机现象：不确定性与统计规律性

《概率论与数理统计》课件第五章大数定律及中心极限定理

有极其重要的地位？
4.大样本统计推断的理论基础
是什么？
大数定律中心极限定理
随机现象中平均结果的稳定性
大数定律的客观背景
大量抛掷硬币正面出现频率
字母使用频率
生产过程中的废品率
§5.1 大数定律
背景：1. 频率稳定性2. 大量测量结果算术平均值的稳定性
回顾
随机现象的主要研究方法
概率分布
01
证：_x001A__x001B__x001B_,_x001A__x001B__x001B_,⋯, _x001A__x001B__x001B_, ⋯相互独立同分布，则_x001A__x001B__x001B__x001B_,_x001A__x001B__x001B__x001B_, ⋯,_x001A__x001B__x001B__x001B_, ⋯也相互独立同分布,由辛钦大数定律得证.
第五章大数定律及中心极限定理
§5.1 大数定律§5.2 中心极限定理
要点：用切比雪夫不等式估算概率独立同分布,用中心极限定理计算对于二项分布，当n很大时，计算
本章要解决的问题
1.为何能以某事件发生的频率
作为该事件的概率的估计？
2.为何能以样本均值作为总体
期望的估计？
3.为何正态分布在概率论中占
解：(1)设X表示一年内死亡的人数，则~(, )，其中=，=.%. 设Y表示保险公司一年的利润，=×−.需要求的是_x001A_<_x001B_.
由中心极限定理
_x001A_<_x001B_=_x001A_×−<_x001B_ =_x001A_>_x001B_=−_x001A_≤_x001B_
且，
由中心极限定理
解：设为第i个螺丝钉的重量，相互独立同分布. 于是，一盒螺丝钉的重量为

概率论与数理统计第五章ppt课件

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8
定理1 (切贝谢夫定理)设1,2,...,是相互独立的随机变量序列，各有数学期望E1,E2,...及方差D1,D2,... 并且对于所有i=1,2,...Di M,M与i无关，则任给0
limP n
1 n
n i1
i
1 n
n i1
Ei
1
此定理表明 n 个独立随机变量的平均值 n 1i n 1 i 依概率收敛于其数学期望 n 1i n1Ei
E
E (x E 2 )2 (x )d x E (x E 2 )2 (x )d x
(xE)2 2
(x)dx
D 2
完整编辑ppt
3
例 1设是掷一颗骰子所出现的点数，若给定＝ 1， 2，实际计算 P(|-E|),并验证切贝谢夫不等式成立。
完整编辑ppt
23
例7 每颗炮弹命中飞机的概率为0.01，求500发炮弹中命中5发的概率。
解： 5 0 0 发炮弹中命中飞机的数目服从二项分布
n=500 p=0.01
np 5
npq 2.225
(1)直接计算
P ( 5 ) C 5 5 0 00 .0 1 5 0 .0 9 4 9 5＝0.17635
第五章大数定律与中心极限定理
§1 切贝谢夫不等式
研究随机变量的离差与方差的关系。
切贝谢夫不等式：设随机变量有期望值 E 与方差 D 。对任给 >0,有 P(|E|)D 2 P(|E|)1D 2
证：若是离散型随机变量 ,

概率论与数理统计(浙江大学版本)

n! n1!.... nm !
4 随机取数问题例4 从1到200这200个自然数中任取一个,
(1)求取到的数能被6整除的概率
(2)求取到的数能被8整除的概率 (3)求取到的数既能被6整除也能被8整除的概率解:N(S)=200, N(1)=[200/6]=33,
N(2)=[200/8]=25
N(3)=[200/24]=8
30! N (S ) C C C 10! 10! 10!
10 10 10 30 20 10
27! 3! 9! 9! 9! 50 P( A) N (S ) 203
3 C C C P( B) N (S )
7 27 10 20
10 10
一般地，把n个球随机地分成m组(n>m),
要求第 i 组恰有ni个球(i=1,…m)，共有分法：
加法公式：设完成一件事可有两种途径，第一种途径有n1种方法，第二种途径有n2种方法，则完成这件事共有n1+n2种方法。（也可推广到若干途径）
这两公式的思想贯穿着整个概率问题的求解。
有重复排列：从含有n个元素的集合中随机
抽取k 次，每次取一个，记录其结果
后放回，将记录结果排成一列，
n n n

(3) 可列可加性：设A1，A2，…, 是一列两两互不相容的事件，即AiAj＝，(ij), i , j＝1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )＝ P(A1) ＋P(A2)+…. 则称P(A)为事件A的概率。 (1.1)
2.概率的性质 P(10-13) (1) 有限可加性：设A1，A2，…An , 是n个两两互不相容的事件，即AiAj＝，(ij), i , j＝1, 2, …, n ,则有 P( A1 A2 … An)＝ P(A1) ＋P(A2)+… P(An); (2) 单调不减性：若事件AB，则 P(A)≥P(B) (3)事件差 A、B是两个事件，则 P(A-B)=P(A)-P(AB)

浙江大学概率论与数理统计第六章

第一节
随机样本
一、总体与个体二、随机样本的定义三、小结
一、总体与个体
1. 总体
试验的全部可能的观察值称为总体.
2. 个体
总体中的每个可能观察值称为个体.
实例1 在研究2000名学生的年龄时, 这些学生的年龄的全体就构成一个总体, 每个学生的年龄就是个体.
3. 有限总体和无限总体
实例2 某工厂10月份生产的灯泡寿命所组成的总体中, 个体的总数就是10月份生产的灯泡数, 这是一个有限总体; 而该工厂生产的所有灯泡寿命所组成的总体是一个无限总体, 它包括以往生产和今后生产的灯泡寿命. 当有限总体包含的个体的总数很大时, 可近似地将它看成是无限总体.
i 1 n
又若 X 具有概率密度 f ,
则 X1 , X 2 ,, X n 的联合概率密度为
f * ( x1 , x2 , , xn ) f ( xi ).
i 1 n
例4 设总体 X 服从参数为 ( 0) 的指数分
布, ( X 1 , X 2 ,, X n ) 是来自总体的样本 , 求样本
4. 总体分布
实例3 在2000名大学一年级学生的年龄中, 年龄指标值为“15”，“16”，“17”，“18”， “19”，“20” 的依次有9，21，132，1207， 588，43 名, 它们在总体中所占比率依次为
9 , 2000 21 132 , , 2000 2000 1207 588 43 , , , 2000 2000 2000
第二节
抽样分布
一、基本概念二、常见分布
三、小结
一、基本概念
1. 统计量的定义
设 X 1 , X 2 ,, X n 是来自总体 X 的一个样本, g( X 1 , X 2 ,, X n )是 X 1 , X 2 ,, X n 的函数 , 若 g中不含未知参数 , 则称 g( X 1 , X 2 ,, X n ) 是一个统计量.

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5
随机变量序列依概率收敛的定义
定义5.1：设随机变量序列X1, X2, X3, ,若存在某常数，
使得 0,均有：lim P n
Xn
0,
则称随机变量序列 X n 依概率收敛于常数，
记为：Xn p 。
性质：已知Xn p ，并知函数g(x)在x=处连续，
则g Xn p g
6
定理5.2 契比雪夫不等式的特殊情形：
,
, Xn,
相互独立同分布,Xi ~ b(1, p).
由于nA X1 X 2 X n ,
Pa nA b
( b np ) np(1 p)
( a np ) np(1 p)
由定理5.4,
lim
n
P
nA np np(1 p)
x
x
1
t2
e 2 dt
2
即:nA (近似) ~ N (np源自 np(1 p)). 二项分布和正态分布的关14 系
设随机变量序列X 1
,
X
2
,
, Xn,
相互独立，
且具有相同的数学期望和相同的方差 2，
作前n个随机变量的算术平均：Yn
1 n
n k 1
Xk
则 0，有：
lim P
n
Yn
lim
n
P
1 n
n
Xk
k 1
1
证明：由于E
Yn
E
1 n
n k 1
Xk
1 n
n
,
D
Yn
D
1 n
n k 1
则对于任意 0,都有：P
X EX
2 2
定理的等价形式为：P
X
E
X
1
2 2
证明：仅就X为连续型时证之设X的概率密度为f x,
则 P X f x dx x
f (x)
x 2
x
2
f x dx
1
2
x 2 f x dx
DX
2
2 2
例1：在n重贝努里试验中，若已知每次试验事件A 出现的概率为0.75，试利用契比雪夫不等式估计n,使A出现的频率在0.74至0.76之间的概率不小于0.90。
n
02，4，3分
定理5.5 德莫佛--拉普拉斯定理
设nA为n次贝努里试验中A发生的次数，P A p 0 p 1,
则对任意x，有：lim n
P
nA np np(1 p)
x
x
1
t2
e 2 dt (x),
2
证明：令X i
1 0
第i次试验时A发生第i次试验时A未发生
则X 1
,
X
2
n
Yn x
lim P i1 n
n
x
x
证明略。
在实用上，n≥30
1
t2
e 2 dt
2
此定理表明，当n充分大时，Yn近似服从N 0,1.
n
即： X（i 近似）～N (n, n 2 ), i＝1
从而，P(a
n i 1
Xi
b)
(b n ) ( a n ).
n
n
答案：N (, 2 )
§2 中心极限定理
背景：
有许多随机变量，它们是由大量的相互独立的随机变量的综合影响所形成的，而其中每个个别的因素作用都很小，这种随机变量往往服从或近似服从正态分布，或者说它的极限分布是正态分布，中心极限定理正是从数学上论证了这一现象，它在长达两个世纪的时期内曾是概率论研究的中心课题。
11
1
lim
n
P
n
n i 1
Xi
1
或者，
序列
X
1 n
n i=1
Xi
以概率收敛于
即 X P
03,3,4分
9
定理5.3 贝努里大数定理
设事件A在每次试验中发生的概率为p，记nA为n次独立重复试验
中A发生的次数, 则
0, 有：lim
P
n
nA n
p
1
证明：利用契比雪夫不等式，因nA bn, p,故：
根据独立同分布的中心极限定理:
16
Y
i 1
Xi 16100 4 100
X
1600 400
近似服从N
0,1
PX
1920 1 P X 1920
1
1920 1600 400
1 0.8 0.2119
16
例3：某保险公司的老年人寿保险有1万人参加，每人每年交200元, 若老人在该年内死亡，公司付给受益人1万元。设老年人死亡率为0.017，试求保险公司在一年内这项保险亏本的概率。
第五章大数定律和中心极限定理
关键词：契比雪夫不等式大数定律中心极限定理
1
§1 大数定律
背景本章的大数定律，对第一章中提出的 “频率稳定性”，给出理论上的论证
为了证明大数定理，先介绍一个重要不等式
2
定理5.1 契比雪夫不等式：
设随机变量X具有数学期望E X ,方差D X 2
E
nA n
1 n
E nA
1 n
np
p,
D
nA n
1 n2
DnA
1 n2
npq
pq n
于是，
0, 有P
nA n
p
1
pq
n 2
即得：lim
P
n
nA n
p
1
大数定律的重要意义：
贝努里大数定律建立了在大量重复独立试验中事件出现频率的稳定性，正因为这种稳定性，概率的概念才有客观意义，贝努里大数定律还提供了通过试验来确定事件概率的方们法便，可既以然通频过率做试nA/验n与确概定率某p事有件较发大生偏的差频的率可并能把性它很作小为，相我应的概率估计，这种方法即是在第7章将要介绍的参数估计法，参数估计的重要理论基础之一就是大数定理。
定理5.4 独立同分布的中心极限定理
设随机变量X 1
,
X
2
,
, Xn,
相互独立同分布，
E Xi , D Xi 2 0,i 1, 2,
n
Xi n
则前n个变量的和的标准化变量为：Yn i1 n
思考题：
X
1 n
n
Xi的近似
i=1
分布是什么？
x R,有：
n
Xi n
lim P
Xk
1 n2
n
DXk
k 1
1 n2
n 2
2
n
由契比雪夫不等式得：P
1 n
n k 1
Xk
1
2 2
n
lim
n
P
1 n
n
Xk
k 1
1
[辛钦大数定理（弱大数定理）] 设X1,X2,…, Xn…为独立、同分布的随机变量，且有相同的数学期望E（Xi）= （i=1,2,…），则对>0，有
示意例图
例2：设某种电器元件的寿命服从均值为100小时的指数分布，现随机取得36只，设它们的寿命是相互独立的,求这36只元件的寿命的总和大于3920小时的概率。
解：记16只电器元件的寿命分别为X1, X 2, , X16,
16
则16只电器元件的寿命总和为X Xi,
由题设E Xi 100, D Xi 1002 i1
解：设在n重贝努里试验中，事件A出现的次数为X，
则X bn,0.75,
E X np 0.75n, D X npq 0.1875n,
又
fn A
X n
而P
0.74
X n
0.76
P X 0.75n 0.01n
1
0.1875n
0.01n 2
1
1875 n
0.90
n 18750

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