中心极限定理的matlab演示

在中心极限定理之前先说一下大数定理

大数定理(弱大数定理):假如随机变量X_{1} ,X_{2} ...X_{n} 相互独立,服从同一分布,具有相同的均值\mu , 则当n很大时,随机变量的均值1/n\sum_{1}^nX_{k} 接近于\mu

例子:扔一个六面色子,有六种相同的可能性1,2,3,4,5,6。随机变量定义为扔一次色子得到的数值,对于这种均匀分布,根据数学计算可得到均值为(1+2+3+4+5+6)/6=3.5。

这里先用matlab随机生成10000个点,得到均值为3.51,约等于理论数值。

中心极限定理一(独立同分布中心极限定理):假如随机变量X_{1} ...X_{n} 相互独立, 服从同一分布,当n充分大时,则其随机变量之和的分布函数服从正态分布。

中心极限定理一的推论:这些随机变量的算术平均值1/n\sum_{1}^nX_{k}  也服从均值\mu ,方差\sigma ^2/n的正态分布

继续用色子的例子,对上面生成的样本抽样,X1...Xn为一个样本

分别计算样本容量n=10,100和5000时的样本平均值的分布,可以看到,随着样本容量增多,频率分布逐渐接近均值为3.5的正态分布

n=10

n=100

n=5000

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