中心极限定理 从这里开始直到高斯分布课程结尾的内容皆为选修部分。 这一部分介绍了高斯分布的由来。如果你想深入学习高斯分布背后的理论，那么请继续。如果你不想，也可以直接跳到机器人定位课程 ...

Suppose $\{Z_t\}$ is i.i.d. $(\mu,\sigma^2)$, and $ \bar{Z}_n=n^{-1}\sum_{t=1}^n Z_t$, then as $n ...

大数定律：在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。或者，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。中心极限定理：在一定条件下大量独立随机变量的平均数是以正态分布为极限的。或者，如果样本量足够 ...

1、数列极限定义 题目一 题目二 本题如果对极限定义熟悉，即秒选A 什么叫极限呢？这里用通俗话解释： C、D选项其实很矛盾，如果不是单选题的话，很容易被选上，这里统一解释： 2、函数极限定义 题目一 题目二 关于展开： 题目三 ...

正态分布 定义 正态分布（英语：normal distribution）又名高斯分布（英语：Gaussian distribution），是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量。 也就是说，正态分布一种分布形式 ...

从中心极限定理的模拟到正态分布 2010/05/09优化与模拟、推荐文章、统计图形、统计推断R语言、SAS、Shapiro检验、中心极限定理、动画、密度曲线、数学假设条件、样本均值、样本量、正态分布、泰勒展开、直方图、统计模拟、钟形曲线、随机变量谢益辉 昨日翻看朱世武 ...

　　大数定律告诉我们，如果想要求得一个随机变量的期望，只需要进行多次重复试验，然后取均值就可以了。然而在使用大数定律时仍然需要小心，因为大数定律并没有明确指出到底需要多少次试验才能充分接近我们所期待的极限。无论实验多少次，我们仍然不能否认存在这样的情况：所抛出的骰子全部是同一点数，尽管这种情况发生 ...

中心极限定理：每次从总体中抽取容量为n的简单随机样本，这样抽取很多次后，如果样本容量很大，样本均值的抽样分布近似服从正态分布（期望为 ，标准差为 ）。 （注：总体数据需独立同分布） 那么样本容量n应该达到多大时，才能应用中心极限定理呢？答：对于大多数应用，当样本容量大于等于30时就可以 ...