概率论与数理统计-ch5-大数定律及中心极限定理

1、大数定律

背景:随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐稳定于一个值;算数平均值逐渐稳定于数学期望。

契比雪夫定理

贝努利大数定理

辛钦定理

结论:随机变量X1,X2,....Xn,...相互独立,且具有相同的数学期望和方差,当n趋于无穷大时,频率趋于概率,算数平均值趋于数学期望。

2、中心极限定理

独立同分布的中心极限定理

李雅普诺夫定理

利莫佛拉普拉斯定理

结论:1、正态分布是二项分布的极限分布。

   2、无论各个随机变量服从什么分布,只要随机变量X1,X2,....Xn,...相互独立,当n趋于无穷大时,近似的服从正态分布。

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