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淺談幾種主要概率分布的近似關(guān)系

2018-01-18 10:03劉劭琮
課程教育研究 2018年42期
關(guān)鍵詞:二項(xiàng)分布正態(tài)分布

劉劭琮

【摘要】我們針對常見的超幾何分布和二項(xiàng)分布,通過極限理論證明超幾何分布近似于二項(xiàng)分布,二項(xiàng)分布近似于泊松分布,而在一定條件下二項(xiàng)分布和泊松分布都會近似于正態(tài)分布,通過這些近似關(guān)系,我們在合適的條件下可以有效的估計(jì)出一些較難計(jì)算的概率。

【關(guān)鍵詞】超幾何分布 ?二項(xiàng)分布 ?泊松分布 ?正態(tài)分布 ?近似

【中圖分類號】G633.6 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089(2018)42-0126-01

1.概率理論基礎(chǔ)

1.1序列極限的定義

設(shè){xn}是一個序列,若存在常數(shù)a∈R,使得?坌ε>0,?堝N∈N,當(dāng)n>N時,有xn-a<ε,則稱{xn}收斂,極限為a。

1.2四種概率分布的定義

二項(xiàng)分布:在相同條件下做n次獨(dú)立試驗(yàn),每次試驗(yàn)只有兩種結(jié)果A或B,其中p=P(A),1-p=P(B),則在n次獨(dú)立試驗(yàn)中出現(xiàn)A的計(jì)數(shù)k是一個隨機(jī)變量X,且P(X=k)=C■■p■(1-p)■,(k=0,1,2,…,n),則X稱服從二項(xiàng)分布,記為X~b(n,p),X的期望為np。

超幾何分布:設(shè)有N件產(chǎn)品,M件次品,從中抽取n件產(chǎn)品,出現(xiàn)Y件次品的概率為超幾何分布P(Y=m)=■(m≤maxn,M),Y的期望為n■,事實(shí)上超幾何分布與二項(xiàng)分布的唯一區(qū)別就在于二項(xiàng)分布是有放回的,超幾何分布是無放回。我們也可以將Y看成n個服從0-1分布隨機(jī)變量Yi(i=1,…,n)的和,這里P(Yi=1)=■,但是當(dāng)i≠j時,Pi與Pj是不獨(dú)立的。

泊松分布:廣泛用于社會生活和物理科學(xué)中,比如記錄網(wǎng)站訪問次數(shù),公共汽車站到來乘客數(shù)量,放射性分裂落入某一區(qū)域的粒子數(shù)量,都服從泊松分布,隨機(jī)變量Z服從泊松分布P(λ),則P(Z=k)=■e■,(k=0,1,…)。

正態(tài)分布:自然界應(yīng)用最廣泛的分布,很多現(xiàn)象都呈現(xiàn)正態(tài)分布的形態(tài),大部分分布最后的極限都是正態(tài)分布,隨機(jī)變量ξ服從正態(tài)分布N(μ,σ■),對應(yīng)的密度函數(shù)為p(x)=■e■,-∞

2.分布之間的近似關(guān)系

2.1二項(xiàng)式分布近似超幾何分布

定理1:當(dāng)產(chǎn)品數(shù)量足夠大,且次品率穩(wěn)定,即■■=p為常數(shù),則■■=C■■p■(1-p)■。

證明:■■

=■■■■

=■C■■■■…■■…■

=C■■p■(1-p)■

2.2泊松分布近似二項(xiàng)分布

在實(shí)際應(yīng)用中,我們常遇到n很大,p很?。ㄒ话鉷<0.1)的伯努利分布,而乘積np的大小適中,此時可以用泊松分布逼近二項(xiàng)分布,而泊松分布的計(jì)算形式較為簡單。

定理2:在獨(dú)立試驗(yàn)中,以pn表示結(jié)果A出現(xiàn)的概率,與試驗(yàn)總數(shù)n有關(guān),如果λn=npn→λ,則當(dāng)n→∞時,C■■p■■(1-p■)■→■e■。

證明:C■■p■■(1-p■)■=■■■1-■■=■1-■1-■…1-■1-■■,當(dāng)k固定時■λ■■=λ■,且■1-■■=■1-■■=e■,■1-■1-■…1-■=1,所以■C■■p■■(1-p■)■=■e■。

2.3正態(tài)分布近似二項(xiàng)分布

定理3:對于隨機(jī)變量Xn~b(n,p)(0

通過上述公式我們在n很大的時候可以計(jì)算p{t1≤xn≤t2},證明可以參見文獻(xiàn)[3]。

2.4正態(tài)分布逼近泊松分布

定理4:對任意正實(shí)數(shù)t,有■■■=■■e■dx=φ(t)

其中β=■,證明參見文獻(xiàn)[3]。

3.分布近似關(guān)系的應(yīng)用

事實(shí)上只有在λ很大的情形正態(tài)分布才能很好的逼近泊松分布,所以當(dāng)n很大,而p不大也不小的時候,λ=np較大,此時正態(tài)分布能夠很好的近似泊松分布。但是泊松分布近似二項(xiàng)分布則需要p很小,此時即使n不是很大也可以近似的很好,但是在這種情況下正態(tài)分布很難近似泊松分布,所以也很難近似二項(xiàng)分布。

參考文獻(xiàn):

[1]傅軍和.二項(xiàng)分布和泊松分布的剖析[J].統(tǒng)計(jì)教育,2006(10):10-11.

[2]付安民.超幾何分布與二項(xiàng)分布的有機(jī)聯(lián)系[J].岳陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2003(01):46-48.

[3]于洋.淺析二項(xiàng)分布、泊松分布和正態(tài)分布之間的關(guān)系[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2008(20):108-110.

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