与正态分布有关的结论: 1)背景:当某一随机变量取值的概率受到很多作用都 比较微小的、独立的随机因素的影响时,它的分布或者 是正态分布或者与正态分布相接近 2)中心极限定理:当随机变量X1、X2、独立同分布, 数学期望为有限数E(X),方差为非零有限数D(X), E(∑X2)=nE(X,D(∑X1)=mD(X,且n→>∞时, ∑XN(nE(X),mD(X),标准化随机变量 ∑X1-nE(X) nD(X) N(0,1)1）背景：当某一随机变量取值的概率受到很多作用都 比较微小的、独立的随机因素的影响时，它的分布或者 是正态分布或者与正态分布相接近。 2）中心极限定理: 当随机变量X1、X2、 独立同分布， 数学期望为有限数E(X)，方差为非零有限数D(X)， E( ) =nE(X)，D( ) =nD(X)，且 时， ～N (nE(X)，nD(X))，标准化随机变量 ～N (0，1)。   i Xi  i Xi n → ( ) ( ) nD X X nE X i  i −  i Xi 与正态分布有关的结论: