切比雪夫大数定律-小知识

话题：切比雪夫大数定律

问题详情：(1)切比雪夫大数定律,伯努利大 举例说明 同分布中心极限定

回答：留下 的话我发给你我们概率论书上的具体解释~ 比较长,难打。。。 简述下第一题: 切比雪夫大数 定理,条件是Var(Xi)0,(n-无穷) 最后说辛钦大数 定理 的条件是,xi的期望存在,并且xi 同分布,其取消了方差的条件,但是增加了新的条件,伯努利 大数 定理可以看成其一个特例,辛钦大数 定理 的一个应用是可以用1/n(x1++xn)的值来拟近期望值 因此我们可以看见,马尔科夫大数 定理 的条件最弱,切比雪夫和伯努利和辛钦都可以看成其特殊形式。 再做下好人算了~ 同分布中心极限定理说的是 同分布的随机变量之和在n-无穷的时候服从正态分布,也就是说当n很大的时候,可以完全不理会随机变量的分布而用正态分布来解决

话题：大数定律 的内容

回答：大数定律(laws of large number) [ 本段] 基本概念 概率论历史上第一个极限定理属于贝努里,后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的定律。概率论与数理统计学的基本定律之一。又称弱大数理论。 [ 本段] 主要含义 在随机 的大量重复出现中,往往呈现几乎必然的 律,这个 律就是大数定律。通俗地说,这个定理就是,在试验不变的条件下,重复试验多次,随机 的频率近似于它的概率。 ,我们 抛一枚硬币,硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的,但当我们上抛硬币的次数足够多后,达到上万次甚至几十万几百万次以后,我们就会发现,硬币每一面 的次数约占

话题：大数定律 的现实运用?

回答：例如,在重复投掷一枚硬币的随机试验中,观测投掷n次硬币中出现正面的次数。不同的n次试验,出现正面的频率(出现正面次数与n之比)可能不同,但当试验的次数n越来越大时,出现正面的频率将大体上逐渐接近于1/2。又如称量某一物体的重量,假如衡器不存在系统偏差,由于衡器的精度等各种因素的影响,对同一物体重复称量多次,可能得到多个不同的重量数值,但它们的算术平均值一般来说将随称量次数的增加而逐渐接近于物体的真实重量。由于随机变量序列向常数的收敛有多种不同的形式,按其收敛为依概率收敛,以概率 1 收敛或均方收敛,分别有弱大数定律、强大数定律和均方大数定律。常用的大数定律有:伯努利大数定

参考回答：: baike.baiduhttp://www.zhishizhan.net/xiaozhishi/view/21250

话题：伯努利 大数定律 的内容,并说明它的理论意义

回答：设有一随机变量序列,假如它具有形如(1)的性质,则称该随机变量服从大数定律。(又译为“贝努力大数定律”) 伯努利 大数定律设μn为n重伯努利实验中 A发生的次数,p为A在每次实验中发生的概率,则对任意给定的实数ε0 大数定律有若干个表现形式。这里仅介绍其中常用的两个重要定律: (一)切贝雪夫大数定理 设 x_1, x_2, , x_n 是一列两两相互 的随机变量,服从同一分布,且存在有限的数学期望 a 和方差σ2,则对任意小的正数 ε,满足公式(见右图) 切贝雪夫大数定理: 该定律的含义是:当n很大,服从同一分布的随机变量的算术平均数将依概率接近于这些随机变量的数学期望。 将该定律应用于抽样 ,就

参考回答：在N重伯怒力实验中(只有2个相互 的 发生,且发生的概率是不变的),在实验次数足够大的条件下,其中一 发生的频率n/

话题：大数定律是怎么运算的有人知道吗

问题详情：大数定律是怎么运算的有人知道吗知道最好把过程写清楚

回答：大数定律(laws of large number) 本段 基本概念 概率论历史上第一个极限定理属于贝努里,后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的定律。概率论与数理统计学的基本定律之一。又称弱大数理论。 本段 主要含义 在随机 的大量重复出现中,往往呈现几乎必然的 律,这个 律就是大数定律。通俗地说,这个定理就是,在试验不变的条件下,重复试验多次,随机 的频率近似于它的概率。 ,我们 抛一枚硬币,硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的,但当我们上抛硬币的次数足够多后,达到上万次甚至几十万几百万次以后,我们就会发现,硬币每一面 的次数约占总次

话题：判断一个随机变量序列是否满足大数定律 的题该怎么解

问题详情：希望能有例题,最好使用切比雪夫或马尔可夫大数定律来判断,

回答：去参考 出的一本书叫 概率论 ,讲得很细,俄有类似的问题

参考回答：laws of large number, 概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的 定律。概率论与数理统计学的基本定律之一。又称弱大

话题：数农,概率中的大数定律考试的可能性很小,确定吗?

问题详情：切比雪夫(Chebyshev)不等式 切比雪夫大数定律 伯努利(

回答：这样跟你解释吧由于大数定律没有把数字特征用完,所以不精确简单那正态分布的“3&”原则来说吧,如果用切比雪夫估计的话,只有不到0%,而准确的是.%,书上面也有这些,建议看看书吧

参考回答：这样跟你解释吧由于大数定律没有把数字特征用完,所以不精确简单那正态分布的“3&”原则来说吧,如果用切比雪夫估计的话,只

话题：关于大数定律

问题详情：而正面出现的次数是512,剩下都是反面,那 怎么利用大数定律制

回答：十、十 之交,有不少的数 从事过概率的 。伯努利 的巨著 猜度术 就是一项 的成就,其中的“伯努利 定理”就是“大数 定理”的最早形式,概率论中的第一个极限定理即“在多次重复试验中,频率有越趋稳定的趋势”。之后,棣莫佛和辛普生又作了巨大的推进。 十 ,法国自然哲 布丰在 概率算术试验 中导入“投针问题”,他在一 纸上画了很多条距离相等的平行直线,他将小针随意地投在纸上,他一共投了2212次,结果与平行直线相交的共有04根.总数2212与相交数04的比值为3.142.布丰得到地更一般的结果是:如果纸上两平行线间的距离为,小针的长为,投针次数为,所投的针中与平行线相交的次

话题：伯努利 大数定律

问题详情：感觉这几个定理差不多啊 混在一起了 怎么 分啊

回答：伯努利 大数定律指得是,当实验次数很大时,可以用 发生的频率来 替 的概率。 辛钦大数定律不要求随机变量的方差存在,所以比伯努利 大数定律有更广泛的应用范围。 切比雪夫大数定律要求随机变量的期望和方差均存在,条件相对严格一些。

话题：结合伯努利 大数定律说明 的频率与概率的

回答：伯努利 大数 定理,即在多次重复试验中,频率有越趋稳定的趋势 在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中, A发生的次数nA称为 A发生的频数。比值nA/n称为 A发生的频率,并记为fn(A). ⒈当重复试验的次数n逐渐增大时,频率fn(A)呈现出稳定性,逐渐稳定于某个常数,这个常数就是 A的概率.这种“频率稳定性”也就是通常所说的统计 律性。 ⒉频率不等同于概率.由伯努利 大数 定理,当n趋向于无穷大的时候,频率fn(A)在一定意义下接近于概率P(A).