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中心极限定理中的随机变量是代表不同意义吗
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第1个回答 2016-09-08
中心极限定理中出现了随机变量序列,一般来说他们是独立同分布的,所以不代表不同意义。
最早的中心极限定理是林德伯格(Lindeberg)-勒维(Levy)提出的,其中随机变量序列要求是独立同分布的,所以不代表不同含义。
李雅普诺夫的中心极限定理比较复杂,它仅仅要求随机变量相互独立,不再要求同分布。
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中心极限定理中的随机变量是代表不同意义吗
答:
中心极限定理中出现了随机变量序列,一般来说他们是独立同分布的,
所以不代表不同意义
。最早的中心极限定理是林德伯格(Lindeberg)-勒维(Levy)提出的,其中随机变量序列要求是独立同分布的,所以不代表不同含义。李雅普诺夫的中心极限定理比较复杂,它仅仅要求随机变量相互独立,不再要求同分布。
什么是
中心极限定理
?
答:
中心极限定理
,是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。
随机变量是
独立同分布中心极限定理。随机变量(randomvariable)表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,...
如何理解统计学的核心
定理
?
答:
中心极限定理的意义
在于,它为我们提供了一种方法来研究大量独立
随机变量
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