列维-林德伯格中心极限定律（Levy-Lindeberg Central Limit Theorem）是概率论和数理统计学中的重要定律，它描述了独立随机变量和的极限分布。假设有n个独立同分布的随机变量X1, X2, ..., Xn，它们具有相同的概率分布和期望μ，方差σ^2。将这n个随机变量的和S_n = X1 + X2 + ... + Xn规范
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503列维-林德伯格中心极限定理
设随机变量X1,X2,…,Xn相互独立,Sn=X1+X2+…+Xn,则根据列维一林德伯格中心极限定理,Sn近似服从正态分布,只要X1,X2,…,Xn. A. 有相同的数学
林德伯格-列维(Lindeberg-Levy)定理,是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展 讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。 它表明,独立同分布(i.i.d., 即 independent and indentically distributed)且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限 设{ X n ∣ n = 1 , 2 , ⋯ } 是独...
列维-林德伯格定理是中心极限定理的一种，就是独立同分布的中心极限定理其他中心极限定理还有一个特例棣莫夫-拉普拉斯定理，考研最多就用到这两个中心极限定理吧
【解析】根据列维-林德伯格中心极限定理,只要随机变量x1,x2,x独立同分布,且Ex和Dx都存在,则n充分大, S_n=X_1+X_2+⋯+X_n 近似服从正态分布有相同的数学期望和方差不能保证同分布,即A∴B错误而服从同一离散型分布,不能保证期望和方差存在,即D错误只有c,能保证服从同一分布,且期望和方差都存在故选:c....
列维-林德伯格中心极限定律用公式表示：lim[1/√nΣ(xi-μ)^2]=σ^2 其中，xi是样本中的每个数据，μ是总体的均值，σ^2是总体的方差，n是样本大小。列维-林德伯格中心极限定律是统计学中的一种理论，它描述了当我们对一个随机样本进行统计分析时，样本的均值的分布会接近正态分布，无论原始的总体...
设随机变量X.X2,…,X,相互独立, S_n=X_1+X_2+ ⋯ +X_n, 则根据列维-林德伯格中心极限定理。当n充分大时。S,近似服从正态分布,只要X1.X2,…。X,,(A)有相同的期望和方差。(B)服从同一离散型分布。(C)服从同一指数分布。(D)服从同一连续型分布。 相关知识点: 排列组合与概率统计 概率 离散型...
一、列维-林德伯格中心极限定理 定理(列维-林德伯格): ,⋯, ,⋯是独立同分布 随机变量列,且∀∈ℕ + , = , = , 则 = 的标准化变量 = ∑ = ∑ = ∑ = 的分布函数 =lim →∞ ∑ = ≤ = −∞ − = . lim →∞ 1. = ∑ − ∑ ∑ ≈ − − . ...