概率论与数理统计(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
连续型条件数学期望和方差
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

     首先引入随机变量序列相互独立的概念.若对于任意都相互独立,则称相互独立.

  定理2 设随机变量相互独立,且具有相同的期望和方差

,

,则对任意的,有

.

  证明,根据切比雪夫不等式即得

      

,再注意到概率不可能大于1,即证得定理结果.

  注:定理表明:对任意,事件发生的概率很大,从概率意义上指出了,当很大时,逼近的确切含义. 在概率论中,把(*)式表示的收敛性称为随机变量序列依概率收敛,记为.

        定理还表明:随机变量序列的算术平均值序列依概率收敛于其数学期望.

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知识点提示
1、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
    .

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