概率论及数理统计 大数定律及中心极限定理应用题及答案

求导,在这里的意思是用分布函数分别对x和y求偏导再问：可是什么叫求偏导啊？你能不能把x,y分别带入一个数值给我算一下，示范一下，谢谢啊。再答：这里不是带入一个数值是将一个代数式代入F（x，y）然后对它

看来你的测度论学得有些少,看看royden的realanalysi就明白了,要是再不懂就看严加安的《测度论讲义》,这本书虽然名字叫测度论,但是其实他是概率论课程的教材,比较深入

E(X+Y)=EX+EY=-2+2=0D(X+Y)=DX+DY+2ρXY√（DXDY）=1+4-2=3根据切比雪夫不等式P{/X+Y/≥6}≤3/36=1/12

大数定理就是样本均值在总体数量趋于无穷时依概率收敛于样本均值的数学期望（可不同分布）或者总体的均值（同分布）.中心极限定理就是一般在同分布的情况下,样本值的和在总体数量趋于无穷时的极限分布近似于正态分

伯努利大数定理,即在多次重复试验中,频率有越趋稳定的趋势在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数.比值nA/n称为事件A发生的频率,并记为fn(A).⒈

留下邮箱的话我发给你我们概率论书上的具体解释~比较长,难打.简述下第一题：切比雪夫大数定理,条件是Var(Xi)无穷)最后说辛钦大数定理的条件是,xi的期望存在,并且xi独立同分布,其取消了方差的条件

印错,DX一把=1/n^2DΣXi=1/n^2ΣDXi对于从总体X服从N(μ,σ^2)中抽取的X一把X一把服从N(μ,σ^2/n)所以EX一把=μDX一把=σ^2/n如果不明白为什么.你把X一把展开,

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

这一步,这就是中心极限定理,前面只不过对X做了标准化.再问：我想问为什么可以近似为（0,1）分布再答：三种情况，但是这里把有家长的情况，不论是1个还是2个都算成一种情况。对于每个学生，家长为0的概率是

时常想任用你,每当好官职有缺时,就希望宰相能提到你.

原理还是大数定律,仔细看“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律再问：大数定律只讲了X均值和u的无限接近；没讲到中心矩的问题啊；“样本中心矩”估计“总体中心矩”的定义及大数定律，你在哪看到的？

   请点击图片放大后再看. 仅供参考!

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

答案是A.辛钦大数定理有两个条件,一是独立同分布,二是期望存在.四个选项都满足独立同分布的要求,B、C无法确定期望是否存在,D写出期望计算式可知级数是发散的,所以期望不存在.而A写出期望计算式的级数是

A：其实就是二项分布的期望呀,EX=np,这里n=1,所以就是p.至于它写约等号,是因为前面那个是样本均值,由大数定理保证样本均值收敛于分布的数学期望.B：如果X服从B（n,p）,那么(X-np)/(

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

B：A不管A.B是什么关系最后都是B答案吧再问：请教...再答：如果一开始AB有交集部分AB代表的是AB相交的部分AB的非代表的是除去B的那部分两个相并得到的还是A如果一开始A+B=IAB代表的是空集

可以用切比谢夫大数定律或者马尔可夫条件.经济数学团队帮你解答.请及时评价.

大数定理和中心极限定理不是常考点,重点你要掌握切比雪夫不等式,后面几个大数定理就是从它身上推出来的,中心极限定理的两个公式要会解具体的应用题.数理统计部分重点是参数估计,几乎每年有题,其他看下基本概念