大数定律与中心极限定理有什么区别呢

f(x)=ae^(-ax)a=1/100指数分布Ex=u=1/aDx=ó^2=1/a^2[∑Xk-nu]/(根号n*ó)N(0,1)[∑Xk-nu]/(根号n*ó)=[1920-1600]/4*100

定义：人根据某些基础条件给出的一个概念,不需要证明,一般格式为“什么是什么”公理：人为的根据某一领域的学科基础,给出一个公认的规律,不需要证明.一般来说在一个领域内公理都很少而且很基础.定理：根据定义

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

由中心极限定理,总重量X=X1+...+X5000近似服从正态分布N(5000*0.5,5000*0.1^2)=N(2500,50)按正态分布求P(X>2510)即可.

设需要抛n次,均匀的硬币,出现反面的频率为p=0.5,令n次中出现反面的次数为X,则X~Binomial(n,p),或者令第i次的结果为Xi=｛1反面则Xiiid,Xi~Bernoulli(p),｛0

大数定律又称大数法则、大数率.在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值；同时,在对物理量的测量实践中,大量测定值的算术平均也具有稳定性.中心极限定理是概率论中讨论随机变量序列

大数定律又称大数法则、大数率.在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值；同时,在对物理量的测量实践中,大量测定值的算术平均也具有稳定性.在数理统计中,一般有三个定理,贝努利定

定义：对于一种事物的本质特征或一个概念的内涵和外延所作的确切表述.最有代表性的定义是“种差＋属”定义,既把某一概念包含在它的属概念中,并揭示它于同一个属概念下的其他种概念之间的差别.如“人”和“动物”

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

物理中定律是原理,是不能证明的,就像牛顿三定律定理是根据定律推导出来的就像动能定理等

这个用切比雪夫不等式解,P{x-m≥m+2}≤m/(m+2)^2≤1/(m+1),因而有P(0

大数定律：大量样本的统计值的平均数稳定于某一值.如频率稳定于概率,样本的均值接近总体均值,最常用的例子是掷硬币,抛一万次正面出现频率0.6,又做一万次正面频率0.48,等等.不断向0.5逼近,并稳定于

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

大数定律表表明：事件发生的频率依概率收敛于事件的概率p,这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性.就是说当n很大时,事件发生的频率于概率有较大偏差的可能性很小.由实际推断原理,在实际应用中,当试验次

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

可否,参考下切比雪夫不等式?

把200台电话机编号,从1到200,对于每台电话i,使用随机标记函数Hi,当i需要使用外线时,Hi=1,当i不需要使用外线时,Hi=0.考虑随机变量Y=Σ_(1再问：谢谢啦，还有一个问题想请教姐姐：

大数定理和中心极限定理不是常考点,重点你要掌握切比雪夫不等式,后面几个大数定理就是从它身上推出来的,中心极限定理的两个公式要会解具体的应用题.数理统计部分重点是参数估计,几乎每年有题,其他看下基本概念