概率论考点之大数定理与中心极限定理

最新推荐文章于 2024-06-30 17:57:56 发布
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本文深入探讨了概率论中的核心概念，包括切比雪夫不等式、大数定理及中心极限定理。详细解释了这些定理的应用场景与意义，并通过实例展示了如何运用这些原理解决实际问题。

如题：2019年10月

分析：没看这部分的内容。

答案：23、考切比雪夫不等式，详见问题2。指数分布数学期望是\frac{1}{\lambda }=1/0.5=2  方差是\frac{1}{\lambda ^{2}}=4，题目给出的是绝对值大于某个数，所以P概率要小于是D(x)/\xi ^{2}=4/16=\frac{1}{4}

           22、考的中心极限定理，详见问题4。二项分布 E(x)=np=100*0.5=50 ，\sigma=

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中心极限定理
最新发布
m0_64600220的博客
06-30 608
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尽管统计学本身是门科学，我们也在纯数学的角度上研究了很多概率的性质。但是也不能否认统计学中依然有相当多经验总结。而且相当多的经验是行之有效的。在《概率论与数理统计》这本教材中，也列举了一些经验性的东西，因此我们也需要来学习一下。 文章目录切比雪夫不等式 (Chebyshev's Inequality)大数定理中心极限定理 切比雪夫不等式 (Chebyshev’s Inequality) 我们来看一看切比雪夫不等式，有两个： P{∣X−E(X)∣≤ε}≥1−D(X)ε2P \{ |X - E(X)| \.
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https://blog.youkuaiyun.com/xiaodongxiexie/article/details/72084900 转载于:https://www.cnblogs.com/klausage/p/11446679.html
中心极限定理+拉普拉斯定理+大数定理+切比雪夫不等式
默默耕耘，阶段爆发，取长补短，修炼身心
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2018.08.19更新 1.中心极限定理：大量独立随机变量的和经过适当标准化后趋近于正态分布，这与变量的原分布无关，有独立同分布的中心极限定理和独立不同分布的中心极限定理 2.独立同分布的中心极限定理： 设随机变量X1,X2,...Xn独立同分布，且具有有限的数学期望和方差，E(Xi)=µ，D(Xi)=σ^2，则满足 当n很大时，近似服从标准正态分布N(0,1),即服从N(nµ,nσ...
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