1樓：315火箭筒感
大數定律又稱大數法則、大數率。 在一個隨機事件中，隨著試驗次數的增加，事件發生的頻率趨於一個穩定值；同時，在對物理量的測量實踐中，大量測定值的算術平均也具有穩定性。
中心極限定理是概率論中討論隨機變數序列部分和的分佈漸近於正態分佈的一類定理。這組定理是數理統計學和誤差分析的理論基礎，指出了大量隨機變數近似服從正態分佈的條件。
大數定理及中心極限定理
2樓：巴山蜀水
設x=∑xi（i=1,2，
……，16）。由題設條件，易得e(x)=∑e(xi)=1600，d(x)=∑d(xi)=(400)²。
由中心極限定理，有x~n(μ,δ²)，其中μ=1600，δ=400。
∴p(x>1920)=p[(x-μ)/δ]>(1920-μ)/δ=0.8]=1-φ(0.8)。查正態分佈表n(0,1)，有φ(0.8)=0.7881。
∴p(x>1920)=0.2119。
供參考。
怎樣學好大數定律與中心極限定理
中心極限定理和大數定律有什麼區別呢？請詳細舉例
大數定理以及中心極限定理的的實際應用誰知道啊？？
3樓：匿名使用者
大數定律：大量樣本的統計值的平均數穩定
於某一值。如頻率穩定於概率，樣本的均值接近總體均值，最常用的例子是擲硬幣，拋一萬次正面出現頻率0.6，又做一萬次正面頻率0.
48，等等。不斷向0.5逼近，並穩定於0.
5，使得頻率穩定於概率。在看似偶然的事件中顯示出規律。
中心極限定理：樣本足夠大時，樣本服從正態分佈（即拋物線形狀），例如對一千居民收入隨機調查，發現無論低收入還是高收入都是少數，而中等收入佔多數，即為正態分佈。
大數定律指用於單一特徵值，中心極限定理則表明變數在分佈上的特徵。
無論大數定律還是中心極限定理都表明在偶然性中可以發現必然性，可以把這兩個定理看作是哲學可知論的數學論證。
大數定理與中心極限定理
4樓：匿名使用者
設需要拋n次，均勻的硬幣，出現反面的頻率為p=0.5，令n次中出現反面的次數為x，則
x~binomial(n,p)，或者令第i次的結果為xi=｛1 反面 則 xi iid ，xi~bernoulli(p)，
｛0 正面
而x=x1+x2+......+xn。
出現反面的頻率與0.5差的絕對值不超過0.005的概率不小於0.99，即要求
p (|x/n - 0.5|<=0.005)>=0.99 或者 p (|x/n - 0.5|>0.005)<0.01
由中心極限定理，當n充分大，x/n~n(p,p(1-p)/n) = n(0.5, 1/(4n) )
所以，p (|x/n - 0.5|>0.005) = p (|x/n - 0.
5|*2√n>0.005*2√n) =[1- φ (0.005*2√n)] + φ (-0.
005*2√n)
= 2φ (-0.01√n)
所以，要求p (|x/n - 0.5|>0.005)<0.01，即要求φ (-0.01√n)<0.005，
即 -0.01√n <=2.575829，所以，n>=257.5829^2=66348.97
最後取n=66349。
概率論的題目，是利用中心極限定理來解嗎
這裡有一般結論 如果 1維連續型 隨機變數y的概率密度函式為f x 那麼對任意實數a 0,z y a的密度函式為g x a f ax 證明 由a 0,y,z的分佈函式滿足 p z b p az ab p y ab 對任意實數b成立,即有恆等式 g x dx f x dx 這裡f,g分別為y,z的密度...
用極限定義證明數列時為什麼要對n進行限定
理解出了偏差 1 n 趨向於無窮大。無窮大 infinitesimal，它不是乙個很大很大的數，任何數，無論多大，只要能寫得出來，都不是無窮大 越大 無止境大下去的過程 3 由於 n 是無止境的大下去的過程，任何限制它大下高公升判去的過程，都是不。合理的 從任何乙個具體的數，只要能寫出來的具體的 無論...
大數定律和中心極限定理一般應用於什麼問題中呢
一般應用於數理統計 誤差 彩票學 近似計算 保險業及數學分析等方面 考研數一概率論的大數定律和中心極限定理部分，考點是什麼？還有數理統計部分的？大數定理和中心極限定理不是常考點，重點你要掌握切比雪夫不等式，後面幾個大數定理就是從它身上推出來的，中心極限定理的兩個公式要會解具體的應用題。數理統計部分重...