概率论 注1、定理表明,独立同分布的随机变量之和∑Xk, =1 当n充分大时,随机变量之和与其标准化变量分别有 近似地 ∑X ∑Xk~N(n,nG2); 可k-1近似地 N(0,1 =1 2、独立同分布中心极限定理的另一种形式可写为 近似地 X~N(y1,02mn)或 X-近似地 N(0,1) 其中X=∑Xk n k=l 3、虽然在一般情况下,我们很难求出∑Xk的分 k=1 布的确切形式,但当n很大时,可以求出近似分布概率论 注 ~ ( , ) ; ~ (0,1). 1 , 2 1 1 1 N n X n X N n n n X n k n k k k n k k 近似地 近似地 当 充分大时，随机变量之和与其标准化变量分别有 、定理表明，独立同分布的随机变量之和      −   = = = ~ ( , ) ~ (0,1) 2 2 N n X X N n 近似地 近似地 或 、独立同分布中心极限定理的另一种形式可写为     − =  = n k Xk n X 1 1 其中 3、虽然在一般情况下，我们很难求出 的分 布的确切形式，但当n很大时，可以求出近似分布.  = n k Xk 1