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 ...

注：这两个定理可以说是概率论中最重要的两个定理。也是由于中心极限定理的存在，使得正态分布从其他众多分布中脱颖而出，成为应用最为广泛的分布。这两个定理在概率论的历史上非常重要，因此对于它们的研究也横跨了几个世纪（始于18世纪初），众多耳熟能详的大数学家都对这两个定理有自己的贡献。因此，这两个定理 ...

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 ...

一、大数定律 二、辛钦大数定理 三、两个重要定理 四、习题 ...

大数定律: 大量的重复试验平均结果的稳定性 切比雪夫不等式: 定理:假设x随机变量,EX和DX都存在, 任取ξ >0, 则P(|X-Ex|≥ξ) ≤ DX/ξ2 DX越小, 波动越小, 落在外面的概率越小 DX越大, 波动越大 ...

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 ...

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 ...

通俗理解中心极限定理 一、总结 一句话总结： 中心极限定理（CLT）指出，如果样本量足够大，【则变量均值的采样分布将近似于正态分布，而与该变量在总体中的分布无关】。 1、0-1均匀分布取点例子？ 随着我们从均匀分布中抽取越来越多的随机样本，并在直方图上绘制样本均值，我们得到一个 ...