棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理应用中的一些问题

通过具体例题,给出了在应用棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理进行近似概率计算时一些常见的解法,通过分析指出其中的合理解法和错误解法。

德莫佛——拉普拉斯定理及应用

介绍De Movire-Laplace定理,给出该定理的广泛应用.

《概率论与数理统计》中借助数学实验理解几个极限定理

立足于打破传统的教学模式,融入数学实验思想和方法,淡化严密形式,关注应用思维的数学教学指导思想.借助MATLAB设计实验,直观形象地展示《概率论与数理统计》中的泊松定理,棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理等,从观念上、方法上解决了数学抽象性与人才培养特征之间的矛盾.

二项分布近似计算的误差量化分析

试验次数较大时,二项分布可用正态分布或泊松分布作近似计算.对于系统可靠度问题,量化分析了随机变量上下限、整数端点对近似计算的累计误差影响,发现用正态分布作近似时累计误差总为负数且在期望附近达到最大,对整数边界点进行扩张修正可提高估算精度;对不同参数组合的误差量化分析表明,当期望小于10时用泊松分布近似计算效果较好,当期望超过10后用正态分布作近似效果较好.

关于一道概率题的商榷

对浙江大学编《概率论与数理统计》(第二版 )第五章习题 7(2 )