中心极限定理及其意义.docx
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中心极限定理及其意义
中心极限定理及意义
课
程
名
称:
概率论与数理统计
专
业
班
级:
成
员
组
成:
联
系
方
式:
2012年5月25日
摘要:
本文从随机变量序列的各种收敛与他们的关系谈起,通过对概率经典定理一—中心极限定理在独立同分布和不同分布两种条件下的结论做了比较系统的阐述,揭示了随机现象最根本的性质一一平均结果的稳定性。
经过对中心极限定理的讨论,给出了独立随机变量之和的分布用正态分布来表示的理论依据。
同样中心极限定理的内容也从独立分布与独立不同分布两个角度来研究。
同时通过很多相关的正反例题,进行说明这些定理所绐出的条件是否是充要条件;签掉在实际问题中灵活的应用和辨别是否服从我们给岀的定理条件。
最后了解一些简单简便的中心极限定理在数理统计、管理决策、仅是计算以及保险业务等方面的应用,来进一步的阐明了中心极限定理分支学课中的中重要作用和应用价值。
关键词:
随机变量,独立随机变量,特征函数,中心极限定理
引言:
在客观实际中有许多随机变量,他们是由大量的相互独立的随机因数的综合影响所形成的,而其中每一个别因数在总的影响中所起的作用都是渺小的,这种随机变量往往近似地服从正态分布,这种现象就是中心极限定理的客观背景。
中心极限定理自提出至今,其內容已经非常丰富。
在概率论中,把研究在什么条件下,大量独立随机变量和的分布以正态分布为极限的这一类定理称为中心极限定理o但其中最常见、最基本的两个定理是德莫佛-拉普拉斯中心极限定理和林德贝格-勒维中心极限定理。
一、三个重要的中心极限定理
1.独立同分布的中心极限定理
设随机变量x「x“・・・・x*・相互独立,服从统一分布,具有数学期望和方差
的分布函数耳⑴对于任意兀满足,
2•李雅普诺夫定理
设随机变量X|・X?
•….X,…相互独立,它们具有数学期望和方差
E(Xk)=儿・D(Xj=cr;>Oa=12…)
(T
则随机变量之和召儿的标准化量化,
22x&为x&-为他
7_JI'火—_Jim
5:
=
的分布函数代W对于任意x满足,
3•棣莫弗一拉普拉斯定理
设随机变量"22…)服从参数为"(0
怛怙s卜匸”5)
二、中心极限定理的意义:
首先,中心极限定理的核心内容是只要n足够大,便可以把独立同分布的随机变量和的标准化当作正态变量,所以可以利用它解决很多实际问题,同时这还有助于解释为什么很多自然群体的经验频率呈现出钟形曲线这一值得注意的事实,从而正态分布成为概率论中最重要的分布,这就奠定了中心极限定理的首要功绩。
其次,中心极限定理对于其他学科都有着重要作用。
例如数理统计中的参数(区间)估计.假设检验、抽样调查等;进一步,中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路,用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布,而中心极限定理表明只要样本容量足够地大,得知未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。
从而,只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据,几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学,这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域,其在现代推断统计学方法论中居于主导地位.
三、中心极限定理的应用:
1.1保险学的概率论数学原理
保险体现了“人人为我,我为人人”的互助思想,它以数理统计为依据。
保
险中的风险单位是发生一次风险事故可能造成标的物损失的范围,也就是遭受损
失的人、场所或事物。
风险单位是保险公司确定其能够承担的最高保险责任的计
算基础。
理想状态下的风险单位应独立同分布,这种现象的意义在于保险人可以据此向每个潜在的被保险人收取同样的保费。
同时根据中心极限定理,含有n个风险单位的随机样本的平均损失符合正态分布,这个结论对保险费率的厘定极为重要。
保险公司各险种的交费标准是经过精算后以同期银行利率比照制定的,所以在此基础上应尽可能地多承保风险单位,也就越可能有足够的资金赔付保险期内发生的所有索赔,从而使保险公司的运营更加平稳,也就越有利于投保人或被保险人.
既然可利用中心极限定理能合理地厘定保险费率,为何老年人投保一再被提髙门槛呢?
京江晚报3月28日就有报道“对保险公司来说,老年人属于髙风险人群,存在的不确定因素较多,老年人发生医疗费用支出和意外事故的风险要比年轻人大。
所以,从赔付率的角度考虑,保险产品在推出前会经过精密测算,设置相应的年龄门槛和不同的缴费标准”.
我们以最简单的一年定期寿险为例说明保险公司为何对中老年人保险总提髙门槛,老年人投保寿险与年轻人有何区别。
如表1所示是台湾远雄人寿千喜男性一年定期寿险的部分费率及死亡率(见附录三、四)。
为说明问题,我们选取25-29岁作为年轻人的代表,61-65岁为老年人的代表,将这两个年龄段进行比较。
远雄人寿千喜男性一年定期寿险的部分费率及死亡率表1
单位:
元/每万元基本保额
年龄
保费
死亡率
年龄
保费
死亡率
25
18
0.000945
61
215
0.014892
26
18
0.000925
62
235
0.016361
27
18
0.000915
63
257
0.017972
28
18
0.000918
64
281
0.019740
29
19
0.000933
65
308
0.021677
现假定每个年龄各有1000个人投保,ft
按照下列计算公式得岀表2:
总保费=1000X单个人的保费(元)=0・1X单个人的保费(万元),
赔付额环(元门硝(万元),心为1000个年龄为i岁的个体在•年内死亡的期望
不同年龄的总保费及赔付额表2
单位:
万元
年龄
25
26
27
28
29
61
62
63
64
65
总保费
1.8
1.8
1.8
1.8
1.9
21.5
23.5
25.7
2&1
30.8
赔付额
0.95
0.93
0.92
0.92
0.93
14.9
16.4
1&0
19.7
21.7
由于计算中假定每个年龄的投保数相同,而老年人的死亡率比年轻人高,则导致赔付额的基数较大,所以还不能很好的解释问题,这里再引入赔付率(赔付率二赔付额/总保费),得岀表3。
各年龄的赔付率表3
年龄
25
26
27
28
29
61
62
63
64
65
赔付率
52.8
51.7
51.1
51.1
4&9
69.3
69.8
70.0
70.1
70.5
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
从表3可知,25-29岁总体的赔付率呈下降趋势,而61-65岁总体的赔付率呈上升趋势且赔付率处于较髙水平。
那么对于一个保险公司,她的经营主要是以盈利为目的,老年人身体状况较差,是疾病、死亡的多发群体,面临的风险大,所以为老年承保寿险时保险公司的赔付率相对较髙。
因此老年人投保寿险一再被提髙门槛。
同时,老年人寿险的保费若定价较高,但老年人收入相对偏低,可能买不起,而定价过低,保险公司也承受不起,从而更加影响公司的盈利。
因此,寿险公司更愿意把目光投向年轻人群体。
1.2定期寿险保险金的给付模型
在上述比较中,我们知道了保险公司更青睐于年轻群体,但是在保险公司追求利益的同时还应考虑到他们的偿还能力。
我国《保险法》规定“保险公司应该具有与其业务相适应的最低偿付能力/下面我们就将建立定期寿险保险金给付模型。
首先,根据国际精算协会的惯例,采用下列符号:
(X):
一个新生儿生存至X岁,记为个体(X);
『几:
(X)活过年龄x+t岁的概率,即(X)至少再活t年的概率;"⑴:
(X)活
到t岁的个体恰好在此年龄死亡的可能性,称为死亡力。
且当"⑴为常数时有
》:
是衡量在某个确切时点上利率水平的指标,称为利息力,简称息力;
v:
称为贴现因子,表示1年后得到1元在年初时刻的现值;
191T(x):
个体(x)的未来生存时间。
现假定利率为常数i,则有:
3=ln(1+/),d=.v=—^―
1+i1+/
再记n年定期寿险的保险人给付额的现值为Z,则Z的精算现值为
I
-1J叭代“(X)力
ArJJl二o
Z的j阶矩为
;Ax:
^i=兀:
刁@jd(其中@丿0表示计算时采用利息力/》)
卜』〃人“(X)力
=0
现假定1000个X岁独立的个体投保一年定期寿险,死亡保险金为1万元,
在死亡后立即给付。
死亡力为常数"=0.06。
死亡给付是由某投资基金提供,投
资基金的利息力为^=0.04o若要能够支付未来死亡保险金的概率不低于0.975,现在所需资金最低额度是多少?
记1000个个体的未来生存时间分别为£(x)'可(必...,%0(切,总给付金额的现KMX)
值为勻,则精算现值为
Av:
n=\vtpxp(x)dt=fe^e^pdt=^-(1-「旳))=0.6(1-f)=0.0571
ii“+》
二阶矩为
2A<:
n=Xil@2J=[严严“山==0.0560
i“+257
因此方差汕一(汕)=0.0527。
设W为满足要求所需的最低资金额度,利用中心极限定理,我们可以得到:
再利用正态分布0.975的分为点1.96,得
即W^67万元。
所以,若需要能够支付未来死亡保险金的槪率不低于0.975,现在所需资金的最低额度是67万元。
1.3定期寿险业的盈亏
我们已经知道寿险公司的经营是为了盈利,而一个保险公司的盈亏,是否破产,我们也可以运用中心极限定理的知识做到估算和预测。
例如设某寿险公司在一段时间内有n个同一年龄的人投保一年定期寿险,他们是相互独立彼此互不影响的,且在一年內没有新的投保人加入该项保险业务,也没有人退保。
那么就可以利用中心极限定理估计该公司接下这些保单的盈亏概率。
设每份保单的保费为保额为Q,该年龄的死亡率为p,令
h第:
个人死亡
0,第,个人仍活着
则有
工X,~N(n”
i-i
再结合中心极限定理有该保险公司的亏本概率为
nxM
_np
P(nxM Qp)y/np(\-p) nxM —: —一W =1-①(^£=)=0⑺ 如(1-") 若计算出的0较小,则对公司的盈利有好处,若0偏大,则为了盈利着想,寿险 公司可通过增加保费等手段来降低亏本率。 1.4实例分析 例1: 某保险公司的老年人寿保险有10000人参加,每人每年交200元。 若老人在该年内死亡,公司付绐其家属1万元。 设老年人的死亡率为0.017,问: (1)保险公司在一年内的这项保险中亏本的概率多大? (2)保险公司一年的利润不少于20万元的概率多大? 解: 设纟表示一年内参保人的死亡数。 则由题可知3(10000.0.017)。 (1)要使保险公司亏本,必须满足 200X10000-10000^<0 ・・・g>200 则P(§>200)=1-P(0<^<200) )1 1-[32°°一2)°°心")_敢()-2)O()x().()l7 ViOOOOxO.Oi7x0.983>/10000x0.017x0.983 =1-^(2.3256)-^(-13.1783)=0.01即保险公司亏本的概率为1%O (2)要使保险公司一年的利润不少于20万元,必须满足 200X10000-10000^>200000 <180 则P(0<^<180) 叙T)"00x().()l7(100005") >/10000x0.017x0.983Jl0000x0.017x0.983 =4>(0・78)-①(一13・1783)二0・7823 即保险公司一年的利润不少于20万元的概率为78.23%0 2.1中心极限定理在决策问题中的应用 决策是为了达到某种预定的目标,在若干可供选择方案中决定一个合适方案 的过程。 那么在就某事的可行性进行决策时,单个人认为是否可行称为个体决策,几个人(至少3个人)按照少数服从多数的方法决定是否可行称为集体决策。 俗话说,人多力量大,那么我们习惯上认为的集体正确决策的概率大于每个单个个体正确决策的槪率是否正确呢? 下面将应用中心极限定理来讨论分析这个问题。 首先,我们给出一些简单的数据,利用特殊法看看该说法是否正确。 见表4。 记n为参与集体决策的人数,假定每个个体做出正确决策的概率相同,且均为p,决策方式也是根据少数服从多数原则,则在空格中所填数据为集体决策正确的概率,记为坨」(其中n=30.40时应用中心极限定理计算P叮)。 集体决策做出正确决策的概率表4 3 5 10 20 30 40 p=0.25 0.1562 0.1035 0.0197 0.0039 0.0009 0.0001 p=0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 p=0.75 0.8438 0.8965 0.9219 0.9861 0.9991 0.9999 从表4中,我们可以看到以下两个情况: 当卩=0.25€(0身)时,随着“的增加,只财逐渐下降 情况一: . 当p=0.5时,P.j=^,与/? 无关 当卩=0.75€(*,1)时,随着”的增加,人正逐渐增加 由此我们得出第一个猜测, 猜测一: 情况二: 当“€(()+)时,随着“的增加,P叶逐渐下降<当"=£时’&正冷与”无关 当卩€(*,1)«寸,随着“的增加,仏逐渐增加当"=0.25€(0,£)时,P,r .当“=0.5时,P叮=卩 当"=0.75已(*,1)时,只…>p 显然由这一情况可知,集体正确决策的概率大于每个单个个体正确决策的概率这一说法是不一定正确的,同时我们也得出了第二个猜测, 当卩丘(0.£)时,几, 猜测二: 4 时,弘正=卩 当耐,>p 现在就利用一般法检验两个猜测是否正确,下面将结合中心极限定理来做出判 断。 设X为n个人中做出正确决策的人数,令 xi=< ‘1,第i个人的决策正确 o,第/个人的决策错误 记P(X{=1)=P,P(X,=0)=1-p,则 X=艺X,,£X=np.DX=“(1一p)or-l 将X标准化,并由中心极限定理可得 △〜N(0,l)o 她(1一卩) 当n成分大时, HH v—_np--np P(X>\=P(入一">-fi: )=1-0 2J叩(1-p)J“(l-“)Jnp(l-p) 为下面讨论方便,令 H1 厂”L厂。 f(/? )=”=亦•/_ JW(l-p)J"。 -”) 那么对于猜测一: (1)当0<卩<丄时,f(n)是大于0的单调增函数,2 若n}<小,贝〔JO .•.P(x>牛)>p(x>守)。 同理可证明 (2),(3)。 所以猜测一是正确的。 对于猜测二: 当n充分大时,我们可以得到 若0<卩<斗,贝旷(“)->+8.此时P(X>彳)t0; <若卩=丄•则广(舁)=0,此时P(X>-)=-; 222 若g<"<1,则f(")->Y,此时P(X>2)->L 由此可知,当n充分大时,若丄<〃<1则p(x>3无限趋近于1,而P是一个大于 22 1/2小于1的常数,所以必定有p(x亠p,即l 3>“的必要条件; 222 相反当P(X>^>p时,是否也有丄<"<1呢? 不妨采用反证法说明。 若P二丄,则 222 Il--np1 P(X>-)- 2JnpU-p)2 矛盾。 若0 2 —-np p(x>_)=i-e(/=_=)趋于o, 2Jnp(l—p) 而P是一个大于0小于丄的常数,所以P(X>-)也不可能大于P,矛盾。 即P 22 只能属于(1,l)o因此,当n充分大时,>p的充要条件为l7 在验证猜测一与二的基础上,我们可以得出这样的结论: 当且仅当0.5 3.0中心极限定理在生产供应、需求上的应用 现实生活中,当厂家的生产量大于需求量时,会导致商品的积压以及商品价值难以体现;而当厂家的生产量小于需求量时,供给又难以满足社会需求。 为了尽量防止“供”过于大于“求”及尽可能的满足社会需求度,我们就要利用中心极限定理来估算一些值,具体如下。 3.1根据现有生产能力及用户需求状态,估算能满足社会需求的可靠程度 某工厂负责供应某地区n个人的商品供应,在一段时间内每人需用一件该商品的概率为P,假定在这段时间內每个人购买与否彼此独立,现该工厂仅生产M件商品,试估计能满足该地区人们需求的概率0。 若记 =ft第i个人购买该商品 f=lo,第,个人不购买该商品 通过查正态分布表可求得0。 3.2根据社会需求状态来确定生产任务 某工厂负责供应某地区n个人的商品供应,在一段时间内每人需用一件该商品的概率为P,假定在这段时间内每个人购买与否彼此独立,现该工厂至少有0的把握满足社会需求,试问该工厂需要生产商品的件数M。 若记 路漫漫其修远兮.存将上下而求索・ 1第j个人购买该商品,i=l,…O第/个人不购买该商品'’ .V 为X,zN(n.p) i-l n •■-P(立X$M)=P(=S/])=◎(•「・•才&卩、 -屮ip(\-P)JW(1-〃)ypip('-P) 叫)=尸, (11) 所以该工,「至少需要生产np+xpyjnp(\-p)件商品。 3.3根据需求及产品质量情况来确定生产量 某工厂负责供应某地区的商品供应,该商品的次品率为p,而在一段时间内共需M件该商品且要求至少有0的可靠程度来保证居民购买到的是正品,求该工厂 的生产量N。 若记 _b第i件商品是次品厂0,第i件商品不是次品 则 所以由可知 令 土YH/-! .V 1-1 吓丫<2—「二=V 幺jNpd-p) NQ_p)_M冲 J切(1-〃) ◎(*)=0' 再通过解不等式 由上式可解出生产量N的范围。 3.4例题分析 jNpQ_p) 111111 设某电视机厂生产液晶电视机以满足某地区100家客户的需求,若由以往的统计资料表明: 每一用户对该电视机的年需求量服从兄二2的泊松分布,现在该厂这种电视机的年产量为220台,能以多大的把握满足客户的需求量呢? 若该厂要有97.5%的把握满足客户的需求,则该厂至少生产多少台这种液晶电视机? 现在该厂引进先进技术,将液晶电视机的出厂正品率提髙到95%,现估计一年内该地区的社会总需求量为500台,则为了有99.7%的把握保证客户购买到的是正品液晶电视机,则该厂该年至少生产多少台液晶电视机? 解: 设这100户客户对这种液晶电视机的年需求量依次为贏。 则由统计资料表明: 1匕(人=2) 即 -2 »=()=0丄2…;R=1.2,•…100)、 丿! 那么根据泊松分布的知识知 E^=D・=入=2, 再设“伽为这100家客户对这种液晶电视机的年需求总量,则 100 由于n=100较大,根据中心极限定理我们有: 7100近似服从正态分布N("入必),即N(200,200)o 现在该厂的年产量为220台,则能满足客户需求的把握为 即能满足客户需求的把握为91.924%0 又若该厂要有97.5%的把握满足需求,则设该厂安排年产量为H台,则M应满足下式: P(t7100 从而有 由正态表查得4>(1.96)=0.975,而m是X的增函数,所以有 M-2QO>l96.M>227.7,>/200 即取M二228(台)。 最后我们设N为当液晶电视机正品率为95%时的生产量,设",为第i台电视机含次品的个数,即=l表不次品;7=0表不正品。 则 /-I 为N台液晶电视机中的次品总数,而N-办为N台电视机中的正品总数,它应满足 P(N-? 7jV>500)>0.997, 即 P(7jV 由题意知 rjN~B(N,0.05), 从而 Et]n=0.05N,D%=0.95*0.05N=0.0475N, 结合中心极限定理知%近似服从N(0.05N,0.0475N),所以 P(久 J0.0475NVO.O4757VJ0.0475N__ 再通过查正态分布表知 0(2.75)=0.997, 就有 O.957V-5OO>? ? 5 施0475"一• 解此不等式得 N>541.16, 取N=542(台)所以在这种情况下应生产出542台液晶电视机才能有99.7%的把握客户买到的是正品。 131313
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