如图 求概率论大神
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已知均匀硬币掷出正面的概率为 0.5,实际的4000次抛掷中出现正面的次数记为 X,则频率为 f = X / 4000。欲计算 P{ |f - 0.5| <= 0.01 },这有两种方法可以简便地估算出近似值,还有一种方法可以计算精确值。
方法一(中心极限定理近似估算概率):
每次掷均匀硬币出现正面的次数(0 或 1)服从期望 p = 0.5 的伯努利分布,方差为 p*(1 - p) = 0.25。根据中心极限定理,独立抛掷4000次硬币正面出现的频率 f 近似服从均值为0.5、方差为0.25/4000 的正态分布 N(0.5, 0.25/4000);所以用正态分布的概率密度来近似估计 P{ |f - 0.5| <= 0.01 } = P{ | (f - 0.5) / √(0.25/4000) | <= 0.4 * √10 } = Φ(0.4 * √10) - Φ(-0.4 * √10) = 0.7941。
方法二(切比雪夫不等式估计概率上界):
掷4000次硬币正面出现的次数 X 服从均值为 2000、方差为 4000 * 0.5 * (1 - 0.5) 的二项分布 B(n=4000, p=0.5)。题目所求 P{ |f - 0.5| <= 0.01} = P{ |X - 2000| <= 40 }。根据切比雪夫不等式, P{ |X - 2000| >= 40} <= 4000 * 0.5 * (1 - 0.5) / 40^2 = 0.625,所以 P{ |f - 0.5| <= 0.01} > 1 - 0.625 = 0.375。(当然这是个比较粗的估计)
方法三(二项分布精确计算概率):
可以精确计算4000次中掷出正面次数在 2000 ± 40 范围内的概率。根据二项分布概率公式 P{X = x} = C(4000, x) * 0.5^x * 0.5^(4000-x) ,计算 P{ |X - 2000| <= 40} = P{ 1960 <= X <= 2040 } = P{X=1960} + P{X=1961} + P{X=1962} +... + P{X=2040} = 0.7997。
比较上述三种方法的结果可以看出,中心极限定理在试验次数多(这里多达4000次)的情况下,估计出的概率还是比较准确的。
方法一(中心极限定理近似估算概率):
每次掷均匀硬币出现正面的次数(0 或 1)服从期望 p = 0.5 的伯努利分布,方差为 p*(1 - p) = 0.25。根据中心极限定理,独立抛掷4000次硬币正面出现的频率 f 近似服从均值为0.5、方差为0.25/4000 的正态分布 N(0.5, 0.25/4000);所以用正态分布的概率密度来近似估计 P{ |f - 0.5| <= 0.01 } = P{ | (f - 0.5) / √(0.25/4000) | <= 0.4 * √10 } = Φ(0.4 * √10) - Φ(-0.4 * √10) = 0.7941。
方法二(切比雪夫不等式估计概率上界):
掷4000次硬币正面出现的次数 X 服从均值为 2000、方差为 4000 * 0.5 * (1 - 0.5) 的二项分布 B(n=4000, p=0.5)。题目所求 P{ |f - 0.5| <= 0.01} = P{ |X - 2000| <= 40 }。根据切比雪夫不等式, P{ |X - 2000| >= 40} <= 4000 * 0.5 * (1 - 0.5) / 40^2 = 0.625,所以 P{ |f - 0.5| <= 0.01} > 1 - 0.625 = 0.375。(当然这是个比较粗的估计)
方法三(二项分布精确计算概率):
可以精确计算4000次中掷出正面次数在 2000 ± 40 范围内的概率。根据二项分布概率公式 P{X = x} = C(4000, x) * 0.5^x * 0.5^(4000-x) ,计算 P{ |X - 2000| <= 40} = P{ 1960 <= X <= 2040 } = P{X=1960} + P{X=1961} + P{X=1962} +... + P{X=2040} = 0.7997。
比较上述三种方法的结果可以看出,中心极限定理在试验次数多(这里多达4000次)的情况下,估计出的概率还是比较准确的。
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