在对不了解概率的人解释期望时，我总是敷衍地将期望解释为均值。这种敷衍的说法之所以行得通，正是由于大数定律起了作用。 　　 　　人们在实践中发现，尽管每个随机变量的取值不同，但当随机变量大量出现时，它们的均值却相对恒定，这个规律就是大数定律。 一个公平的骰子 　　我们有一个公平的骰子 ...

---恢复内容开始--- 生物统计学 古典概型： 理论上，在未得到试验结果之前可以根据实验条件，预先估计出来的所有可能结果称为样本空间，即为集合Ω。样本点w是Ω的一个元素。这是概率的古典定义，即依据事件本身特性，直接得到概率。这里得到的往往是先验概率。 随机事件是一个集合 ...

频率随着样本容量 \(n\) 的增大收敛到概率，样本均值会随着 \(n\) 的增大，依概率收敛到总体均值。 称一个随机变量序列满足大数定律：各项的期望均存在，且部分均值依概率收敛到部分均值的期望。 伯努利大数定律：伯努利试验中的事件频率在 \(n\to \infty\) 时依概率收敛到事件 ...

设X1，X2，……Xn是i.i.d.随机变量，Yn=(X1+...+Xn)/n。若将X1，X2……Xn看做是随机变量X的n次采样，那么Yn是X的采样平均。E[Yn]=E[X]，Var(Yn)=Var(Xn)/n。 从图形（图……）中可以直观看出，n越大，Yn分布曲线就越陡峭，E[Yn]在概率 ...

http://www.tohuo.com/t/1225 https://www.zhihu.com/question/19911209/answer/876481176 大数定律具体是个什么概念？ （切比雪夫大数定律、伯努利大树定律、辛钦大数定律）and中心极限定理又是 ...

看了《概率论与数理统计》上面说了大数定律和中心极限定律的推到。。。。没时间去弄公式推到，现在大概了解，之后用到再去一步步推到。 中心极限定理： 　　　　设随机变量X1，X2，......Xn，......独立同分布，并且具有有限的数学期望和方差：E(Xi)=μ，D(Xi)=σ20 ...

切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律三者关系 一、总结 一句话总结： 伯努利大数定律是人类历史上第一个严格证明的大数定律，它是辛钦大数定律的特殊情况。 【互不特例】：切比雪夫大数定律和辛钦大数定律针对的是两种不同的情况，谁也不是谁的特例。 1、伯努利大数定律 ...

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 在整个概率论中，核心的问题是随机变量的分布。正如我们在离散分布和连续分布中看到的，分布有许多种类。更夸张的是，在满足概率公理的前提下，我们完全可以自行设计分布。想像一下 ...