证明服从大数定理且nXi依概率收敛到0
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/27 09:52:35
依概率收敛到N(λ,λ/n)(根据中心极限定理)再问:这是辛钦大数的题再答:依概率收敛到λ,因为Xi的期望是λ
由中心极限定理,总重量X=X1+...+X5000近似服从正态分布N(5000*0.5,5000*0.1^2)=N(2500,50)按正态分布求P(X>2510)即可.
设需要抛n次,均匀的硬币,出现反面的频率为p=0.5,令n次中出现反面的次数为X,则X~Binomial(n,p),或者令第i次的结果为Xi={1反面则Xiiid,Xi~Bernoulli(p),{0
大数定律又称大数法则、大数率.在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值;同时,在对物理量的测量实践中,大量测定值的算术平均也具有稳定性.在数理统计中,一般有三个定理,贝努利定
参数为k的指数分布的分布函数为:F(x)=1-e^(-kx)x>0F(x)=0其它.由已知,p(x>1000)=0.01,得:p(X
Yn的极限应该是6吧.这里的Yn其实就是样本的二阶原点矩,记为A2.其一阶原点矩为1/n(X1+X2+……+Xn),记为A1.其二阶中心矩记为S^2.它们之间的关系为A2-A1^2=S^2.又因为X服
这题就是利用中心极限定理100(x-u)/(10*4)符合正态分布带入上个不等式即可得到结果了再问:能给个过程吗?我实在是不清楚再答:写起来比较麻烦你把-1
大数定律表表明:事件发生的频率依概率收敛于事件的概率p,这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性.就是说当n很大时,事件发生的频率于概率有较大偏差的可能性很小.由实际推断原理,在实际应用中,当试验次
这个证明过程本身就不需要具体计算n个随机变量的算术平均.因为随机变量是服从一个分布的.简单的说,大数定律要给我们说明的是:当n很大时,也就是抽样次数很多时,样本出现的频率很接近概率
大数定律表表明:事件发生的频率依概率收敛于事件的概率p,这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性.就是说当n很大时,事件发生的频率于概率有较大偏差的可能性很小.由实际推断原理,在实际应用中,当试验次
先把几种分布搞清楚
辛钦大数定律设为独立同分布的随机变量序列,若Xi的数学期望存在,则服从大数定律,即对任意的ε>0,(1)成立.
简单地说,大数定理就是“当试验次数足够多时,事件发生的频率无穷接近于该事件发生的概率”.应该是由于需要【试验次数足够多】的前提,才取这个名字
泊松分布P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!期望和方差均为λEX=λ=5所以P(X=k)=e^(-5)*5^k/k
你的问题好像跟中心极限定理和什么的没关系吧问题一:99.9%以上投掷出6,按照概率1/6应该至少投掷多少次?答:假设至少投x次可以99.9%以上投掷出6,则有(5/6)^x=1-0.999,解得x=l
可否,参考下切比雪夫不等式?
概率论的大数定律?在N很大时,任何分布的极限都是正态分布,然后就大大简化了运算.
把200台电话机编号,从1到200,对于每台电话i,使用随机标记函数Hi,当i需要使用外线时,Hi=1,当i不需要使用外线时,Hi=0.考虑随机变量Y=Σ_(1再问:谢谢啦,还有一个问题想请教姐姐:
选用切比雪夫大数定理,把定理内容写上,根据对立事件的概率关系就可以得到上面结论了.再答:欢迎追问,若略有帮助,请点一下采纳,谢谢!再答:已通知提问者对您的回答进行评价,请稍等再问:能不能给我个详细过程