证明服从大数定理且nXi依概率收敛到0-搜答案-智慧作业帮

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?

因数

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