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    《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》中定理的聯(lián)系教學(xué)
    ——以獨立同分布的中心極限定理和樣本均值的抽樣分布定理為例

    2018-11-14 12:58:20
    關(guān)鍵詞:概率論與數(shù)理統(tǒng)計數(shù)理統(tǒng)計概率論

    李 真

    (廣東財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院,廣東 廣州 510320)

    1 引言

    凡是在一定條件下斷定隨機(jī)變量之和的極限分布是正態(tài)分布的定理,在概率論中統(tǒng)稱為中心極限定理.中心極限定理是揭示產(chǎn)生正態(tài)分布的源泉,是應(yīng)用正態(tài)分布來解決各種實際問題的理論基礎(chǔ)[5].該部分是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》課程中的一個非常重要內(nèi)容,在概率論與數(shù)理統(tǒng)計的知識體系中起著承上啟下的作用[3].教學(xué)大綱要求學(xué)生理解獨立同分布的中心極限定理,并掌握該定理的應(yīng)用.

    樣本均值的抽樣分布定理同樣是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》中的一個重要定理.它是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)理論之一,奠定了抽樣推斷的基礎(chǔ).對樣本均值的抽樣分布定理的理解程度,決定了學(xué)生對整個抽樣推斷理論的理解程度[4].

    然而,這兩個定理都非常抽象(尤其中心極限定理).學(xué)生對定理的理解不到位,且不了解這兩個定理的聯(lián)系,大多數(shù)學(xué)生會以為結(jié)論多而煩,產(chǎn)生恐懼和抵觸心理,很難取得良好的學(xué)習(xí)效果.故本文探討?yīng)毩⑼植嫉闹行臉O限定理和樣本均值的抽樣分布定理的聯(lián)系與區(qū)別,進(jìn)行類比教學(xué)[2].

    2 獨立同分布的中心極限定理

    2.1 定理內(nèi)容

    定理1(萊維—林德伯格定理) 設(shè)X1,X2,…是獨立同分布隨機(jī)變量序列,且 E(Xi)=μ,Var(Xi)=σ2,則對任給 x∈(-∞,+∞),均有

    其中Φ(x)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)的分布函數(shù).

    注:該定理又稱之為獨立同分布的中心極限定理.

    2.2 定理的理解

    定理1的條件明確要求隨機(jī)變量序列X1,X2,…要具備:獨立、同分布兩個條件,這正是該定理又稱為獨立同分布的中心極限定理的原因;同時,還需知道Xi的期望和方差,這兩個條件在定理的結(jié)論中要用到.除此之外,并不要求隨機(jī)變量序列滿足何種分布.

    結(jié)合獨立性和同分布,

    雖然定理1的結(jié)論涉及極限分布,但在實際中,應(yīng)用獨立同分布的中心極限定理解決具體問題時,只要n充分大,我們就可以用中心極限定理做近似計算.因此,可將(1)式記為:當(dāng)n充分大時,有

    很多學(xué)生初學(xué)定理1,對該定理不甚理解.而它的記憶及應(yīng)用,恰是以理解為基礎(chǔ)的.這是學(xué)生學(xué)習(xí)獨立同分布的中心極限定理的難點,也是教學(xué)過程中教師應(yīng)講解的重點.

    3 樣本均值的抽樣分布定理

    3.1 定理內(nèi)容

    定理2 設(shè)X1,X2,…Xn為來自均值為μ,方差為σ2的總體的一組樣本,則當(dāng)n充分大時,近似地有

    3.2 定理的證明

    分析:定理2中X1,X2,…Xn是一組樣本,具備有相互獨立,且與總體同分布的性質(zhì).因此,它是獨立同分布的隨機(jī)變量序列.定理2也告知了Xi的期望與方差,與定理1的條件唯一的區(qū)別是:定理2是有限個隨機(jī)變量,但在結(jié)論中提到了n充分大,與(2)式(見2.2)的前提是一致的.因此,可直接得到(2)式結(jié)論.再做進(jìn)一步討論.

    證 因為X1,X2,…Xn是一組樣本,所以X1,X2,…Xn獨立、同分布,當(dāng)n充分大時,由獨立同分布的中心極限定理(定理1)知,

    而此結(jié)論就是定理2的結(jié)論(3)式的標(biāo)準(zhǔn)化!

    3.3 定理的意義

    定理2說明,給定任意分布形態(tài)的總體(即使不知道總體的分布類型也無關(guān)緊要),其均值為μ,方差為σ2,從中抽出容量為n的樣本;只要樣本容量n足夠大,樣本均值的分布就近似服從均值為μ,方差為的正態(tài)分布.它指出了樣本均值與總體均值的關(guān)系,奠定了抽樣推斷的基礎(chǔ).學(xué)生如果不能較好地理解樣本均值的抽樣定理,就不能進(jìn)一步理解參數(shù)估計和假設(shè)檢驗這些統(tǒng)計推斷的原理.

    4 兩個定理的聯(lián)系與區(qū)別

    從3.2可以看出,樣本均值的抽樣分布定理(定理2)其實是獨立同分布的中心極限定理(定理1)的推論!這也說明,中心極限定理是數(shù)理統(tǒng)計中大樣本統(tǒng)計方法必不可少的理論基礎(chǔ),體現(xiàn)了中心極限定理在概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識體系中的承啟的作用.

    但兩者的意義不同,在概率論與統(tǒng)計學(xué)中的地位也不盡相同.中心極限定理非常重要,而樣本均值的抽樣分布也有它的理論意義,是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)理論之一(詳見3.3).

    5 總結(jié)

    把獨立同分布的中心極限定理和樣本均值的抽樣分布定理進(jìn)行聯(lián)系教學(xué),旨在讓學(xué)生認(rèn)識到這兩個抽象定理的聯(lián)系與區(qū)別.一方面,讓學(xué)生更加明確這兩個定理的理論意義和應(yīng)用價值;另一方面,在解決實際問題時,可引導(dǎo)學(xué)生把這兩個定理視為同一個定理,減少結(jié)論的記憶量,消除學(xué)生對抽象定理的恐懼或抵觸心理,培養(yǎng)、提高學(xué)生應(yīng)用定理解決具體問題的能力.

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