第五讲大数定律与中心极限定理 内容提要 (1)依概率收敛(定义及判断) (2)Chebyshev不等式(计算及应用) (3)大数定律(Chebyshev大数定律, Bernoul li大数定律 Khinchine大数定律) (4)中心极限定理(Lindeberg--levy中心极限定理, De Moivre-Laplace-中心极限定理,近似计算)

一、教学目的要求 1.了解大数定律及中心极限定理的提出和发展历史。 2掌握引理:切贝雪夫不等式。 3掌握常用的切贝雪夫大数定律、贝努里大数定理、辛钦大数定律的适用条件及定律内容

一、大数定律 二、依概率收敛定义及性质 三、小结

4.4大数定律 一、弱大数定律

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 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定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?

一、大数定律 我们知道,概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学分支。但是,只有对大量随 机现象进行观测时,随机现象的统计规律性才会呈现出来。为了考察“大量”的随机现象,就导 致了极限定理的研究。概率论中极限定理的内容是很广泛的,其中最主要的是大数定律和中心极 限定理 在引入大数定理之前我们先证明一个重要的定理

本章主要讲述契比雪夫不等式,契比雪夫大数定律,贝努里大数定律和中心内容极限定理等内容

第五章大数定律及中心极限定理 1大数定律 在实践中,不仅事件发生的频率具有稳定性,还有大量测量值的算术平均值也具有稳定性。 定义1:

切比雪夫不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律

第五章大数定律和中心极限定理(简介) 第一节大数定律 定义5.1(依概率收敛)