第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础是什么?

大数定律和中心极限定理是概率论的重要基本理 论,它们揭示了随机现象的重要统计规律,在概率 论与数理统计的理论研究和实际应用中都具有重要 的意义。本章将介绍这方面的主要内容

第五章大数定律及中心极限定理 1大数定律 在实践中,不仅事件发生的频率具有稳定性,还有大量测量值的算术平均值也具有稳定性。 定义1:

第五章大数定律和中心极限定理(简介) 第一节大数定律 定义5.1(依概率收敛)

本章主要讲述契比雪夫不等式,契比雪夫大数定律,贝努里大数定律和中心内容极限定理等内容

第零章背景与基本要求 第一章事件与概率 第二章条件概率与统计独立 第三章随机变量与分布函数 第四章数字特征与特征函数 第五章极限定理

第五章大数定律及中心极限定理 5-1大数定律 在实践中,不仅事件发生的频率具有稳定性,还有大量测量值的算术平均值也具有稳定性定义1:

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?

1.lev逐项积分定理 若f(x)为E上非负可测函数列, f(x)≤f2(x)≤f3(x)≤…≤fn(x)≤…,且 lim fn(x)=f(x) n→∞ 则limf(x)dx= lim(x)dx

切贝谢夫不等式 设随机变量ξ有期望值Eξ及方差Dξ,则任给