问题1数学期望定义中 为何要求绝对收敛? 我们通过一个期望不存在的例子 来说明这个问题 设X的分布律为P=P(X=x)=1/2 其中x=(-1)21kk=1,2… 则xP=(11k k=1 k=1 =1-1/2+1/3-1/4+…=ln2.(J) 2

正确推导 1-12解一720000,计算有利场合数 有一位85832 有两位8 7 6878 有三位87 有四位8—

7.3区间估计 引例已知X~N(μ,1) μ的无偏、有效点估计为 常数 随机变量 不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外,还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求

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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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