大数定律与中心极限定理

依概率收敛

设随机变量\(X\)与随机变量序列\(\{X_n\}(n=1, 2, 3, ...)\), 如果对任意的\(\epsilon>0\), 有\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{|X_n-X|\geq \epsilon\}=0\)或\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{|X_n-X|<\epsilon\}=1\), 则称随机变量序列\(\{X_n\}\)依概率收敛于随机变量\(X\), 记为\(\lim_{n\rightarrow \infty}X_n=X(P)\)或\(X_n\stackrel{P}{\rightarrow}X(n\rightarrow \infty)\).

大数定律

切比雪夫大数定律

假设\(\{X_n(n=1, 2, ...)\}\)是相互独立的随机变量序列, 如果方差\(DX_i(i\geq 1)\)存在且一致有上界, 即存在常数\(C\), 使\(DX_i \leq C\)对一切\(i\geq 1\)均成立, 则\(\{X_n\}\)服从大数定律: \(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\stackrel{P}{\rightarrow} \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}EX_i\).

伯努利大数定律

假设\(\mu_n\)是\(n\)重伯努利试验中事件\(A\)发生的次数, 在每次试验中事件\(A\)发生的概率为\(p(0<p<1)\), 则\(\frac{\mu_0}{n}\stackrel{P}{\rightarrow}p\), 即对任意\(\epsilon>0\), 有\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{|\frac{\mu_0}{n}-p|<\epsilon\}=1\).

幸钦大数定律

假设\(\{X_n\}\)是独立同分布的随机变量序列, 如果\(EX_i=\mu(i=1, 2, ...)\)存在, 则\(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\stackrel{P}{\rightarrow}\mu\), 即对任意\(\epsilon>0\), 有\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{|\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i-\mu|<\epsilon\}=1\).

中心极限定理

列维-林德伯格定理

假设\(\{X_n\}\)是独立同分布的随机变量系列, 如果\(EX_i=\mu, DX_i=\sigma^2>0(i=1, 2, ...)\)存在, 则对任意实数\(x\), 有\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{\frac{\sum_{i=1}^n X_i-n\mu}{\sqrt{n}\sigma}\leq x\}=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^x e^{-\frac{t^2}{2}}dt=\Phi(x)\).

棣莫弗-拉普拉斯定理

假设随机变量\(Y_n\sim B(n, p)(0<p<1, n\geq 1)\), 则对任意实数\(x\), 有\(\lim_{n\rightarrow \infty}P\{\frac{Y_n-np}{\sqrt{np(1-p)}}\leq x\}=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^x e^{-\frac{t^2}{2}}dt=\Phi(x)\).

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