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
 
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大数定理与中心极限定理

一、切比雪夫不等式

  设随机变量的期望,方差,则对于任意给定的正数,有

                     或   .

二、切比雪夫大数定理

  随机变量相互独立,且具有相同的期望和方差

,

,则对任意的,有

.

    注:依概率收敛的定义:若对任意的,有
                              

则称为随机变量序列依概率收敛,记为.

三、伯努利大数定理

   设重伯努利试验中事件发生的次数,是事件在每次试验中发生的概率,则对任意的,有
                             .

三、林德伯格—勒维中心极限定理

  设随机变量相互独立,服从同一分布,且

                      .

四、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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