摘 要:本文給出標準正態(tài)分布的規(guī)范性的兩種證明方法,作為應用,我們運用標準正態(tài)分布給出了π和e的近似計算方法。
關鍵詞:正態(tài)分布;Gamma函數(shù);規(guī)范性
正態(tài)分布在概率論與數(shù)理統(tǒng)計具有非常重要的地位。中心極限定理很好地體現(xiàn)了這一重要性。一般地,正態(tài)分布隨機變量X的密度函數(shù)具有如下的形式
f(x)=12πσexp-(x-μ)22σ2,-∞ 證明方法一: 由積分的性質(zhì)我們知道: ∫∞-∞e-x22dx2= ∫∞-∞e-x22dx·∫∞-∞e-y22dy=∫∞-∞∫∞-∞e-x2+y22dxdy 令x=rcosθ,y=rsinθ,其中r>0,0≤θ≤2π,則 ∫∞-∞e-x22dx2=∫∞0∫2π0e-r22rdrdθ=2π。 規(guī)范性得證。 證明方法二: 下面我們借助Gamma函數(shù)的工具來證明標準正態(tài)分布的規(guī)范性。Gamma函數(shù)的定義為Γ(x)=∫∞0tx-1e-tdt。Gamma函數(shù)Γ(x)滿足如下的余元公式 Γ(1-x)Γ(x)=πsin(πx),0 在上式中令x=0.5,則Γ(0.5)=π。在Γ(x)=∫∞0tx-1e-tdt中,令t=s2可以得到 Γ(x)=2∫∞0s2x-1e-s2ds, 故π=Γ(0.5)=∫∞-∞e-s2ds。再令,s=t/2,則π=Γ(0.5)=∫∞-∞e-t22dt/2,即∫∞-∞e-t22dt/2π=1,標準正態(tài)分布的規(guī)范性得證。為了證明一般正態(tài)分布N(μ,σ2)的規(guī)范性,在∫∞-∞e-t22dt/2π=1中,令t=(x-μ)/σ,即x=σt+μ,則有 ∫∞-∞12πσexp-(x-μ)22σ2dx=1。 標準正態(tài)分布的應用: 設X~N(0,1),則 E(|X|)=∫∞-∞|x|12πe-x22dx=2∫∞0x2πe-x22dx=-22π∫∞0e-x22d-x22=2π, E(eX)=∫∞-∞ex12πe-x22dx=e∫∞-∞12πe-(x-1)22dx=e. π和e是數(shù)學中兩個非常重要的常量,借助于上面得到的公式,我們可以給出 π和e的近似值。設(x1,x2,…xn)是由標準正態(tài)分布N(0,1)生成的隨機數(shù),則 1n∑nk=1|xk|可以作為E(|X|)的估計值,而π=2/(E(|X|))2,所以2/1n∑nk=1|xk|2可以作為π的近似值。同理,1n∑nk=1exk2可以作為e的估計。 參考文獻: [1] 茆詩松,程依明,濮曉龍,概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程[M].高等教育出版社,2011. [2] 李賢平.概率論基礎[M].高等教育出版社,2010. [3] 杜海霞.貫穿概率論的n重貝努里概型[J].價值工程,2014年29期. [4] 王君.概率論伯努利概型課堂教學中的思維訓練設計[J].新疆師范大學學報(自然科學版),2011(03). [5] 孔運,王淵.伯努利試驗的推廣及應用[J].科技傳播,2013(24). [6] Amir Dembo, Ofer Zeitouni, Large Deviations Techniques and Applications[M]. Springer, 1998. 作者簡介: 劉小艷,江蘇省揚州市,江蘇省邗江中學。