大数定律

最新推荐文章于 2025-06-22 15:09:21 发布
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本文探讨了大数定律的基本概念，通过抛掷公平硬币实验解释了期望值的概念。随着试验次数无限增加，正面朝上的硬币数量将趋向于50。这种现象说明了随机变量在大量重复试验中表现出的稳定趋势。

大数定律 Law of Larger Numbers

X是随机变量，E（X）是期望值。

Khan公开课 - 统计学学习笔记：（四）泊松分布 - 愷风 - 愷风 的博客，X是随机变量，E（X）是期望值。

以X=抛投100个/次fair coin正面的个/次数。当我们不断地抛100次，当抛了无数次100次硬币时，平均每次测试的正面coin就趋向于50。

Khan公开课 - 统计学学习笔记：（四）泊松分布 - 愷风 - 愷风 的博客，当n→∞时， E（X）→50。

因为每次抛投都是孤立，是不相干的时间，当n趋向无穷时，就趋向50。

 

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八.国民技术MCU开发之 XFMC模块之PSRAM 文章目录八.国民技术MCU开发之 XFMC模块之PSRAM1.相关开发环境2. MCU PSRAM 硬件原理图3.PSRAM 初始化以及读写测试代码3.1 XFMC_Psram_Init3.1.1 XFMC RCC时钟使能3.1.2 XFMC 配置Block 以及MemType3.2 PSRAM读写 函数XFMC_Psram_Write_Buffer 1.相关开发环境 硬件版本：N32G457QEL_EVB V1.1 软件SDK版本 Nationstech
第一节 大数定律
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概率基础——大数定律
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大数定律是概率论中的一个重要定理，它描述了随机变量序列的均值在概率意义下收敛于其数学期望的现象。简单来说，大数定律说明了当试验次数足够多时，样本平均值将逼近于总体均值。在实际应用中，大数定律为统计学和概率论提供了重要的理论基础，也是估计总体参数的一种重要方法。
大数定律&中心极限定理
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来自：百度百科   大数定律：     -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   中心极限定理
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概率(3): 什么是E[X]，为什么把E[X]称为期望值，为什么期望值接近真实值
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书的真实宽度，我们称为真实值。从上面的讨论中，如果我们能知道离散随机变量各个值的出现概率，然后计算每个值与这个值的出现概率乘积的和的平均值将就是最终的期望值（针对连续随机变量是概率密度）。那用尺子量书宽度时，正常情况下，由于书的真实宽度为20cm，那么测量的值主会集中在以20为中心的值范围内，而且测量值离20越近，出现的概率就越大。最后你会发现求从一般意义求n个可以重复的数的和的平均值的问题可以转换成概率问题：先各个值与自身的概率相乘，然后这些乘积的和就为E[X]，在概率学把这E[X]称为期望值。
大数定理及中心极限定理（随机变量的数字特征）
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1、切比雪夫Chebyshev不等式 设随机变量X的数学期望E(X)与方差D(X)存在，则对于任意的正数ε\varepsilonε，下列不等式成立： P[|X-E(X)|≥\geq≥ε\varepsilonε]≤\leq≤D(X)ε2\frac{D(X)}{\varepsilon^2}ε2D(X)​ 或 P[|X-E(X)|<ε\varepsilonε]≥\geq≥D(X)ε2\frac{D(X)}{\varepsilon^2}ε2D(X)​ 说明，事件[|X-E(X)|≥\geq≥ε\varepsi
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