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5.2中心极限定理 定理一林德伯格-列维中心极限定理(Lindberg-levi) 【独立同分布的中心极限定理] 定理二棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理(De Moivre-Laplace-) 【二项分布以正态分布为极限分布]
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2.3独立随机变量,条件分布 一、相互独立随机变量 随机事件A与B相互独立,若
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四、分布函数及其基本性质 由随机变量定义知对任一实数x都有{:5()
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3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵
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4.3随机变量的收敛性 一、分布函数弱收敛 定义4.3.1对于分布函数列{)}如果存在单调不降函数F(x)使
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4.1一维特征函数的定义及性质 一、特征函数的定义及例
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§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间
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z平面内的任一条有向曲线C可用 z=z(t),a≤t≤β 表示,它的正向取为t增大时点z移动的方向, z(t)为一条连续函数. 如果z(to)≠0,ato
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2.1条件概率、乘法定理 在实际问题中,除了要考虑事件A的概率P(A)而外, 还要考虑事件A在“某事件B已经发生”这一附加条 件下的概率.这样的概率,人们称之为条件概率,记 为P(A|B).相应地,将P(A)称为无条件概率
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在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中
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