大数定律 以及中心极限定律

本文介绍了概率论中的两个重要概念——大数定律与中心极限定理。大数定律描述了大量独立随机变量的平均值趋于稳定的现象;中心极限定理则指出,大量独立同分布的随机变量之和经过适当标准化后趋近于正态分布。

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大数定律:
如果对任何 ε > 0, 都有limn→∞P(|ξn − ξ| ≥ ε) = 0,那么我们就称随机变量序列 {ξn, n ∈ N} 依概率收敛到随机变量 ξ, 记为 ξnp→ ξ.

中心极限定理:
定理 2. 设 {Xn} 为 i.i.d 的随机变量序列,具有公共的数学期望 µ和方差 σ2. 则 X1 +· · ·+Xn 的标准化形式 √1nσ(X1 +· · ·+Xn −nµ)满足中心极限定理. 即对任意 x ∈ R,有limn→∞Fn(x) = Φ(x),其中 Fn(x) 为 √1nσ(X1 + · · · + Xn − nµ) 的分布函数, 而 Φ(x) 为标准正态分布 N(0, 1) 的分布函数. 记为1√nσ(X1 + · · · + Xn − nµ)d→ N(0, 1).

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