大数定律

看来你的测度论学得有些少,看看royden的realanalysi就明白了,要是再不懂就看严加安的《测度论讲义》,这本书虽然名字叫测度论,但是其实他是概率论课程的教材,比较深入

E(X+Y)=EX+EY=-2+2=0D(X+Y)=DX+DY+2ρXY√（DXDY）=1+4-2=3根据切比雪夫不等式P{/X+Y/≥6}≤3/36=1/12

大数定理就是样本均值在总体数量趋于无穷时依概率收敛于样本均值的数学期望（可不同分布）或者总体的均值（同分布）.中心极限定理就是一般在同分布的情况下,样本值的和在总体数量趋于无穷时的极限分布近似于正态分

伯努利大数定理,即在多次重复试验中,频率有越趋稳定的趋势在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数.比值nA/n称为事件A发生的频率,并记为fn(A).⒈

换个角度写一写,自己比较着理解哈：切比雪夫：序列{Xi}的方差存在,则{Xi}服从大数定律：辛钦定律：序列{Xi}的期望存在,则{Xi}服从大数定律：

留下邮箱的话我发给你我们概率论书上的具体解释~比较长,难打.简述下第一题：切比雪夫大数定理,条件是Var(Xi)无穷)最后说辛钦大数定理的条件是,xi的期望存在,并且xi独立同分布,其取消了方差的条件

辛钦大数定律需要独立同分布.切比雪夫大数定律只需相互独立分布.

大数定律有很多版本切比雪夫大数定律是其中之一也是最常用的版本之一

印错,DX一把=1/n^2DΣXi=1/n^2ΣDXi对于从总体X服从N(μ,σ^2)中抽取的X一把X一把服从N(μ,σ^2/n)所以EX一把=μDX一把=σ^2/n如果不明白为什么.你把X一把展开,

这一步,这就是中心极限定理,前面只不过对X做了标准化.再问：我想问为什么可以近似为（0,1）分布再答：三种情况，但是这里把有家长的情况，不论是1个还是2个都算成一种情况。对于每个学生，家长为0的概率是

E(Xk)=√lnk*(1/2)+(-√lnk)(1/2)=0E(X²k)=(√lnk)²*(1/2)+(-√lnk)²(1/2)=lnkVar(Xk)=E(X²

设有一随机变量序列,假如它具有形如（1）的性质,则称该随机变量服从大数定律.（又译为“贝努力大数定律”）　　伯努利大数定律设μn为n重伯努利实验中事件A发生的次数,p为A在每次实验中发生的概率,则对任

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简单地说,大数定理就是“当试验次数足够多时,事件发生的频率无穷接近于该事件发生的概率”.应该是由于需要【试验次数足够多】的前提,才取这个名字

答案是A.辛钦大数定理有两个条件,一是独立同分布,二是期望存在.四个选项都满足独立同分布的要求,B、C无法确定期望是否存在,D写出期望计算式可知级数是发散的,所以期望不存在.而A写出期望计算式的级数是

A：其实就是二项分布的期望呀,EX=np,这里n=1,所以就是p.至于它写约等号,是因为前面那个是样本均值,由大数定理保证样本均值收敛于分布的数学期望.B：如果X服从B（n,p）,那么(X-np)/(

你的问题好像跟中心极限定理和什么的没关系吧问题一：99.9%以上投掷出6,按照概率1/6应该至少投掷多少次?答：假设至少投x次可以99.9%以上投掷出6,则有(5/6)^x=1-0.999,解得x=l

有些随机事件无规律可循,但不少却是有规律的,这些“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性,这个规律就是大数定律.通俗地说,这个定理就是,在试验不变的条件下,重复试验多次,

意思就是n越大,这n个独立同分布的随机变量的平均值,就越接近它们所服从分布的数学期望.

可以用切比谢夫大数定律或者马尔可夫条件.经济数学团队帮你解答.请及时评价.