中心極限定理 從這里開始直到高斯分布課程結尾的內容皆為選修部分。 這一部分介紹了高斯分布的由來。如果你想深入學習高斯分布背后的理論，那么請繼續。如果你不想，也可以直接跳到機器人定位課程 ...

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 ...

大數定律：在隨機試驗中，每次出現的結果不同，但是大量重復試驗出現的結果的平均值卻幾乎總是接近於某個確定的值。或者，在試驗不變的條件下，重復試驗多次，隨機事件的頻率近似於它的概率。偶然中包含着某種必然。中心極限定理：在一定條件下大量獨立隨機變量的平均數是以正態分布為極限的。或者，如果樣本量足夠 ...

1、數列極限定義 題目一 題目二 本題如果對極限定義熟悉，即秒選A 什么叫極限呢？這里用通俗話解釋： C、D選項其實很矛盾，如果不是單選題的話，很容易被選上，這里統一解釋： 2、函數極限定義 題目一 題目二 關於展開： 題目三 ...

正態分布 定義 正態分布（英語：normal distribution）又名高斯分布（英語：Gaussian distribution），是一個非常常見的連續概率分布。正態分布在統計學上十分重要，經常用在自然和社會科學來代表一個不明的隨機變量。 也就是說，正態分布一種分布形式 ...

從中心極限定理的模擬到正態分布 2010/05/09優化與模擬、推薦文章、統計圖形、統計推斷R語言、SAS、Shapiro檢驗、中心極限定理、動畫、密度曲線、數學假設條件、樣本均值、樣本量、正態分布、泰勒展開、直方圖、統計模擬、鍾形曲線、隨機變量謝益輝 昨日翻看朱世武 ...

　　大數定律告訴我們，如果想要求得一個隨機變量的期望，只需要進行多次重復試驗，然后取均值就可以了。然而在使用大數定律時仍然需要小心，因為大數定律並沒有明確指出到底需要多少次試驗才能充分接近我們所期待的極限。無論實驗多少次，我們仍然不能否認存在這樣的情況：所拋出的骰子全部是同一點數，盡管這種情況發生 ...

中心極限定理：每次從總體中抽取容量為n的簡單隨機樣本，這樣抽取很多次后，如果樣本容量很大，樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布（期望為 ，標准差為 ）。 （注：總體數據需獨立同分布） 那么樣本容量n應該達到多大時，才能應用中心極限定理呢？答：對於大多數應用，當樣本容量大於等於30時就可以 ...