分析验证中心极限定理的基本结论: "大量独立同分布随机变量的和-搜答案-神马作文网

再问：varX是什么意思？再问：1/12是怎么得来的?再答：var指方差。对于均匀分布来说，方差就等于区间长的平方除以12。

设X={一盒里的合格品数}由题意X服从B(100,0.99)令Y=(X-100*0.99)/[(100*0.99*0.01)^0.5]由中心极限定理Y应服从N(0,1)P(X=100)=1-P(X

由中心极限定理,总重量X=X1+...+X5000近似服从正态分布N(5000*0.5,5000*0.1^2)=N(2500,50)按正态分布求P(X>2510)即可.

设需要抛n次,均匀的硬币,出现反面的频率为p=0.5,令n次中出现反面的次数为X,则X~Binomial(n,p),或者令第i次的结果为Xi=｛1反面则Xiiid,Xi~Bernoulli(p),｛0

一、例子[例1]高尔顿钉板试验.图中每一个黑点表示钉在板上的一颗钉子.每排钉子等距排列,下一排的每个钉子恰在上一排两相邻钉子之间.假设有排钉子,从入口中处放入小圆珠.由于钉板斜放,珠子在下落过程中碰到

设X表示到期日领取本息的持债人数,则X服从参数为1050和0.4的二项分布,y表示银行需准备的现金量,则必有P(1000X=0.99即P((X-1050*0.4)/(1050*0.4*0.6)的1/2

http://baike.baidu.com/view/45355.htm

中心极限定理centrallimittheorem概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.概率论中最重要的一类定理,有广泛的实际应用背景.在自然界与生产中,一些现象受到许多相互独

读这句话,保证每台分机需要使用外线时不被占用

中心极限定理,是概率论中讨论随机变量和的分布以正态分布为极限的一组定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论...林德伯格-列维定理林德伯格-列维(Lindberg-Levy)定理,即独立同分布随机变

X1,X2...Xn个独立同分布样本,n趋近无穷时,变量Y基于这些样本Y

用特征函数来证明.设ξi为独立同分布的随机变量,m为ξ的期望,σ为ξ的标准差.ηn=∑(ξi-m)/(σ*sqrt(n)).(从1连加到n)证明：ξ-m的特征函数为f(t),则ηn的特征函数为[f(t

可否,参考下切比雪夫不等式?

function b=bern(n,p)x=rand(n,1);% x is an n array ,choose fr

把200台电话机编号,从1到200,对于每台电话i,使用随机标记函数Hi,当i需要使用外线时,Hi=1,当i不需要使用外线时,Hi=0.考虑随机变量Y=Σ_(1再问：谢谢啦，还有一个问题想请教姐姐：

令X表示A发生的次数,则X-B(n,0.6)[注释：X服从参数为n,0.6的伯努利分布]A出现的频率为0.58-0.62的概率不低于0.95则P{0.58＜X/n＜0.62}≥0.95[注释：整理一下

再问：标准正态分布x＞3.1，概率都为1，可是这题概率总不能是0吧再问：我算出来也是这样的::>_

pleasetranslatethesentenceintoChinesefirst.再问：不知道中文怎么翻--...学的时候一直是英文的==

和的期望等于期望的和系数直接拿出来,独立时和的方差等于方差的和,注意此时系数拿出来要平方哟