概率论与数理统计(简明版-理工类)
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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
协方差的计算
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
 
大学普通本科 -> 简明版-理工类 -> 概率论与数理统计 -> 第四章 随机变量的数字特征 -> 4.4 大数定理与中心极限定理 -> 内容要点 -> 高尔顿钉板试验
高尔顿钉板试验

  如图是高尔顿钉板,常常在赌博游戏中见到,庄家常常在两边放置值钱的东西来吸引顾客,现在可以用中心极限定理来揭穿这个赌博中的奥秘.

为钉子的排数,记随机变量

                        

易见,服从两点分布                 

 1  -1 
1/2 1/2

,

表示第次碰钉后小球的位置,显然,,由中心极限定理知近似服从正态分布.如图,钉板有层,则标准差,由正态分布的特征,小球落入中间的概率远远大于落入两边的概率.

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1、棣莫佛—拉普拉斯中心极限定理
设随机变量服从参数为的二项分布,则对任意,有


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