這篇文章主要講解了“Python怎么實現(xiàn)中心極限定律”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python怎么實現(xiàn)中心極限定律”吧！

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在整個概率論中，核心的問題是隨機變量的分布。正如我們在 離散分布和 連續(xù)分布中看到的，分布有許多種類。更夸張的是，在滿足 概率公理的前提下，我們完全可以自行設計分布。想像一下，如果有一天數(shù)學書上印一個Vamei分布，這是多么美好的事情??！然而，這一愿望并不那么容易實現(xiàn)。那些“名流”分布，比如“泊松”，“高斯”，“伯努利”分布，往往在理論上很重要，所以得到了數(shù)學家的深入研究。“知名”分布的特性(比如它們的期望、方差、累計概率函數(shù))可以很容易在數(shù)學手冊中找到，這些研究成果也成為概率論“軍火庫”的重要部分。

另一方面，概率分布是否存在什么共性呢？我們的許多結論都是依賴于分布的具體類型。對于一個分布成立的結論，對于另一種分布可能并不成立。一個對任意分布都成立的結論可以大大簡化我們的研究。這在自然科學和社會科學的研究中異常重要。在這些學科的研究中有許多隨機變量。比如說，為了研究金礦，往往需要知道石頭中含金量X的概率分布。然而，這些隨機變量的分布類型不可能提前獲知 (甚至于永遠不能準確的知道)。這樣的話，整個研究就被停在了第一步。如果我們可以得出一個對任意分布都成立的結論，那么我們就可以沿著這個結論繼續(xù)進行下去。

自然有時候比我們想像的慷慨，它給出了一個概率論中相當核心的一組定律：中心極限定律(central limit theorem)。這組定律不但對于任意分布都成立，還特別提示我們：要特別注意正態(tài)分布。我們下面看看，中心極限定律是如何說的。

中心極限定律

先來看中心極限定律的一個版本:

隨機變量X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn是相互獨立的隨機變量，并有相同的分布(IID, independent and identically distributed)。分布的期望為μμ，方差為σ2σ2，μ,σμ,σ都為有限值，且σ≠0σ≠0。這些隨機變量的均值為Xˉ=1n∑ni=1XiXˉ=1n∑i=1nXi。讓ζn=Xˉ?μσ/n√ζn=Xˉ?μσ/n，那么

limn→∞P(ζn≤z)=Φ(z)limn→∞P(ζn≤z)=Φ(z)

其中Φ(z)Φ(z)是標準正態(tài)分布的分布函數(shù)。

簡單來說，我們尋找n個IID隨機變量的均值XˉXˉ。當n趨進無窮時，這個均值(一個新的隨機變量)趨近一個正態(tài)分布。

(通過ζnζn的變換，可以從正態(tài)分布的XˉXˉ導出標準正態(tài)分布ζnζn。)

演示中心極限定律

我們下面取n個IID隨機變量，讓它們都符合λ=1λ=1的指數(shù)分布，并觀察它們均值的分布狀況。為了觀察它們的分布，我們使用隨機數(shù)生成器，來進行10000次采樣。即進行100000次實驗，每次實驗獲得一組隨機變量的取值，得到一個均值?？偣搏@得10000個均值。繪制均值分布的直方圖。

分三種情況，分別讓n等于1，20， 100:

在第一種情況下,Xˉ=X1/1=X1Xˉ=X1/1=X1，即XˉXˉ本身是指數(shù)分布。

在第二、三種情況下，均值的分布越來越偏離一個指數(shù)分布，分布的形狀不斷趨近于一個正態(tài)分布。

代碼如下：

# By Vamei # Central Limit Theory # X is exponential distribution with lambda = 1 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy.stats import expon# Get one sample of (X1 + X2 + ... + XN)/N def sample_mean(N):    # exponential distribution, with lambda = 1 
    one_sample = expon.rvs(scale = 1, size = N)    return one_sample.mean()# Increase N: 1, 20 , 1000. # Demo of Central Limit Theory in histogramplt.figure(figsize=(12, 4))for N, subp in zip([1, 20, 1000], [131, 132, 133]):    # generate samples 
    all_means = np.array([sample_mean(N) for i in range(10000)])    # plot figure    plt.subplot(subp)
    plt.hist(all_means,bins=100,color="blue")
    plt.title('Central Limit Theory n=%i' % N)
    plt.xlabel('sample means')
    plt.ylabel('Frequency')
plt.tight_layout()
plt.savefig('./central_limit.png', dpi=None, facecolor='w')

練習：這段代碼檢驗的是指數(shù)分布的均值?？梢愿膶懗蓹z驗其它分布是否符合中心極限定律，比如均勻分布的均值。 

證明 

我將使用矩生成函數(shù)來證明上面的定律。假設Xi?μXi?μ的矩生成函數(shù)為M(t)M(t)。因此，M′(t)=μ,M(2)(t)=σ2M′(t)=μ,M(2)(t)=σ2。

當n趨近無窮時，t/(σn??√)t/(σn)趨近0。M(t)可以展開為:

M(t)=1+12σ2t2+o(t2)M(t)=1+12σ2t2+o(t2)

o(t2)o(t2)表示比t2t2更高階的t的乘方。

根據(jù)矩生成函數(shù)的性質，ζnζn的矩生成函數(shù)寫為

Mζn=[M(tσn??√)]n=(1+t22n+o(t2/n))nMζn=[M(tσn)]n=(1+t22n+o(t2/n))n

o(t2/n)o(t2/n)表示，當n趨于無窮時，早于t2/nt2/n消失的項。

(根據(jù)微積分，證明從略)：當n趨近于無窮時，上面的表達式趨近：

Mζn(t)→et2/2Mζn(t)→et2/2

這正是標準正態(tài)分布的矩生成函數(shù)。因此ZnZn的分布趨近于標準正態(tài)分布。

上面介紹的中心極限定律有一個先決條件，即產(chǎn)生均值的N個隨機變量為IID(獨立、同分布)隨機變量。在其它的版本的中心極限定律中，各個隨機變量可以不完全獨立。事實上，中心極限定律是一個還在積極研究中的領域。

花邊

中心極限定律的原型可以追溯到18世紀de Moivre的研究。他經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，大量正面拋硬幣的話，結果(1：正面，0：反面)的均值是一個正態(tài)分布。這里，de Moivre研究的分布是多個伯努利分布的隨機變量的均值。

硬幣投擲：均值的分布

(想像一下，當時沒有計算機，更別說隨機數(shù)生成器了。為了檢驗結果，de Moivre真的投了幾千次硬幣…… 數(shù)學家是很神奇的動物)

為了更加直觀的理解中心極限定律的結果。我們來設想一下，如果一個大米缸中混裝了黑白兩種米，各占一半。從中隨便抓一把，這一把中有n個米粒。如果n比較小的話，那么很有可能出現(xiàn)一些極端值，比如n = 3，出現(xiàn)三個純白的米粒。但是，如果“一把”很大，比如1000顆米粒，那么出現(xiàn)1000個米都是白色的概率很小，而白米和黑米一半一半的概率很大，也就是一個類似于正態(tài)分布的分布方式。

我們可以將中心極限定律方便的用于許多統(tǒng)計問題。需要注意的是，中心極限定律要求n趨近無窮。在實際應用中，我們往往讓n等于一個“足夠”大的數(shù)，比如上面的1000。這個數(shù)字是否足夠大呢？這取決于X是什么樣的分布。對于某些分布來說，均值分布趨近于正態(tài)分布的速度很慢，這要求我們采用更大的n值。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python怎么實現(xiàn)中心極限定律”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Python怎么實現(xiàn)中心極限定律這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！

網(wǎng)頁標題：Python怎么實現(xiàn)中心極限定律-創(chuàng)新互聯(lián)
標題URL：http://aaarwkj.com/article30/jedpo.html

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