概率論裡的大數定律問題,如何用概率論中的大數定律解釋實驗的資料變化規律

2021-03-04 07:43:10 字數 845 閱讀 2055

1樓:匿名使用者

∑x 的絕對值 > 15 有兩個可能的區域:

第乙個區域在右半部分: ∑x > + 15第二個區域在左半部分: ∑x < - 15這兩個部分是對稱的,並且概率也是相等的(估計你就是看不懂為什麼概率相等)

所以 p| ∑x | > + 15 = 第乙個區域概率 + 第二個區域概率

= p + p

= 2倍的 p 或者 2倍的 p= 倒數第三行取 2倍的 p

如何用概率論中的大數定律解釋實驗的資料變化規律

2樓:雙魚香港

大數定律(law of large numbers),是一種描述當試驗次數很大時所呈現的概率性質的定律。但是注意到,大數定律並不是經驗規律,而是在一些附加條件上經嚴格證明了的定理,它是一種自然規律因而通常不叫定理而是大數「定律」。而我們說的大數定理通常是經數學家證明並以數學家名字命名的大數定理,如伯努利大數定理。

大數定律分為弱大數定律和強大數定律。

例如,在重複投擲一枚硬幣的隨機試驗中,觀測投擲了n次硬幣中出現正面的次數。不同的n次試驗,出現正面的頻率(出現正面次數與n之比)可能不同,但當試驗的次數n越來越大時,出現正面的頻率將大體上逐漸接近於1/2。又如稱量某一物體的重量,假如衡器不存在系統偏差,由於衡器的精度等各種因素的影響,對同一物體重複稱量多次,可能得到多個不同的重量數值,但它們的算術平均值一般來說將隨稱量次數的增加而逐漸接近於物體的真實重量。

幾乎處處收斂與依概率收斂不同。生活例子:開始上課了,慢慢地大家都安靜下來,這是幾乎處處收斂。絕大多數同學都安靜下來,但每乙個人都在不同的時間不安靜,這是依概率收斂。

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