概率论与数理统计(经管类)
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离散型随机变量的数学期望
连续型随机变量的数学期望
随机变量函数的数学期望
二维随机变量函数的数学期望
数学期望的性质
方差的定义
随机变量方差的计算
0-1分布的数字特征
二项分布的数字特征
几何分布的数字特征
泊松分布的数字特征
指数分布的数字特征
均匀分布的数字特征
正态分布的数字特征
方差的性质
连续型条件数学期望和方差
协方差的定义
协方差的性质
相关系数的定义
随机变量和的方差与协方差的关系
正态分布的相关与独立
矩的概念
n维正态分布的重要性质—性质1
n维正态分布的重要性质—性质2
n维正态分布的重要性质—性质3
n维正态分布的重要性质—性质4
切比雪夫不等式
伯努利大数定理
依概率收敛的定义
切比雪夫大数定理
林德伯格—勒维中心极限定理
棣莫佛—拉普拉斯中心极限定理
 
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林德伯格—勒维中心极限定理

  定理3(林德伯格—勒维) 设随机变量相互独立,服从同一分布,且

.

  注:定理表明:当充分大时,个具有期望和方差的独立同分布的随机变量之和近似服从正态分布.

  虽然在一般情况下,我们很难求出的分布的确切形式,但当很大时,可求出其近似分布. 由定理结论,有

故定理又可表述为:均值为,方差为的独立同分布的随机变量的算术平均值,当充分大时近似地服从均值为,方差为的正态分布. 这一结果是数理统计中大样本统计推断的理论基础.

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