拉普拉斯中心极限定理也称棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理，它是关于二项分布渐近趋于正态分布的极限定理，因此，也称二项分布的中心极限定理，拉普拉斯中心极限定理是独立同分布中心极限定理（林德贝格-勒维中心极限定理）的特例。大数定律只断言 当 时趋于0，也即 接近于 ，而拉普拉斯中心极限定理则给出 的渐近分布...
棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理表明:若随机变量X∼B(n,p),当H充分大时,X可以用服从正态分布的随机变量Y来近似,且Y的期望和方差与X的期望和方差相同,已知某运动员每次投篮的命中率为,则他在1800次投篮中,超过1180次命中的概率约为( )(参考数据:若X∼N(μ,σ^2),则P(μ-σ≤x≤μ+σ)=0.6827,P(...
在概率论与统计学的璀璨星空中，棣莫弗与拉普拉斯无疑是两颗耀眼的星辰，他们共同为这一领域的发展奠定了坚实的基础，尤其是通过提出并深化中心极限定理的理解。棣莫弗：概率论的桥梁 亚伯拉罕·棣莫弗，这位17世纪的法国数学家，以其对正态分布和概率论的深刻洞察而著称。他的著作《机会的学说》（1718年）不仅是...
一、什么是棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理 棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理通常简称中心极限定理。它是概率统计学中的一种定理,指的是在某些特定条件下,当样本容量趋近于无穷大时,一组独立随机变量的和服从正态分布。这个定理是非常重要的,因为它说明了在实际应用中,可以使用正态分布来近似计算随机变量的和。 二、中心...
棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理的核心思想是:对于大量独立同分布随机变量的和,其分布函数可以通过正态分布来近似描述。具体来说,如果有n个独立同分布的随机变量X1、X2、……、Xn,且它们的期望和方差都存在,那么这些随机变量的和S可以用正态分布N(μ,σ^2)来近似,其中μ为期望值,σ^2为方差。 这个定理的一大应...
30_棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理是概率论与数理统计_西安科技大学_主讲-丁正生 48讲的第30集视频,该合集共计47集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
-, 视频播放量 261、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 通俗数学分享, 作者简介 高校数学专业副教授,从事数学教学方法研究二十多年。一贯坚持口板书结合,从无到有一步步推导的方法。体会和感悟较多,与大家分享交流,相关视频:均匀分
《棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理》#概率论与数理统计 #25考研 #必考考点 - 吕奉先于20240312发布在抖音,已经收获了104个喜欢,来抖音,记录美好生活!
当 充分大时, 近似服从 , ( − ),从而对任意的 < ,有 < <��= − ( − )< ( − ) − ( − )< − ( − )定理(棣莫弗-拉普拉斯): ∼ , ,对任意 ,有lim →∞ − ( − )≤ =�−∞ − = .二、应用举例 = = , = − = .所求概率为 > = − ≤...