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概率论大数定律及其应用.doc,概率论基础结课论文题目：随机序列的大数事件的定理与应用作者：信计1301班王彩云130350119摘要：概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，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。
目录1.依概率收敛、切比雪夫不等式2.大数定律3.中心极限定理1.依概率收敛、切比雪夫不等式之前我们曾提到频率的稳定值记为概率”,这个“稳定”是何含义?记为n重贝努里试验中事件A发生的次数,则/n为事件A出现的频率.若在一次试验中A发生的概率为p.当试验的次数充分大时,频率的稳定值为p...
概率论——大数定律与中心极限定理.学习阶段：大学数学。.前置知识：微积分、随机变量、数学期望、方差。.1.切比雪夫不等式.切比雪夫不等式可以对随机变量偏离期望值的概率做出估计，这是大数定律的推理基础。.以下介绍一个对切比雪夫不等式的直观...
1.5中心极限定理在商业管理中的应用1.5.1什么是中心极限定理大数定律揭示了大量随机变量的平均结果，但没有涉及到随机变量的分布的问题。而中心极限定理说明的是在一定条件下，大量随机变量的平均数是以正态分布为极限中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。
第四章大数定律及中心极限定理大数定律切比雪夫不等式把EX和DX确认了代入即可。伯努利大数定律依概率收敛：虽然中间有不符合的，但大体是向极限近的。所以可以用频率近概率。这里写的是同分布，所以不是切比雪夫大数定律的证明过程。
MBA智库文档，专业的管理资源分享平台。分享管理资源，传递管理智慧。一、切比雪夫不等式第五章大数定律与中心极限定理定理1：切比雪夫(Chebyshev)不等式返回主目录设X的概率密度为有§大数定律设随机变量X具有数学期望则对于任意正数不等式成立.
提供概率论与数理统计五大数定律与中心极限定理word文档在线阅读与免费下载，摘要:第五章大数定律与中心极限定理第一节第二节大数定律中心极限定理
图2：雅各布•伯努利和大数定律而对赌徒思维误区的专业解释，便是将大数定律应用于试验的小样本区间，将小样本中某事件的概率分布看成是总体分布，以为少数样本与大样本区间具有同样的期望值，把短期频率当成长期概率，或把无限的情况当成有限的情况来分析。
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1.5中心极限定理在商业管理中的应用1.5.1什么是中心极限定理大数定律揭示了大量随机变量的平均结果，但没有涉及到随机变量的分布的问题。而中心极限定理说明的是在一定条件下，大量随机变量的平均数是以正态分布为极限中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。
第四章大数定律及中心极限定理大数定律切比雪夫不等式把EX和DX确认了代入即可。伯努利大数定律依概率收敛：虽然中间有不符合的，但大体是向极限近的。所以可以用频率近概率。这里写的是同分布，所以不是切比雪夫大数定律的证明过程。
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图2：雅各布•伯努利和大数定律而对赌徒思维误区的专业解释，便是将大数定律应用于试验的小样本区间，将小样本中某事件的概率分布看成是总体分布，以为少数样本与大样本区间具有同样的期望值，把短期频率当成长期概率，或把无限的情况当成有限的情况来分析。
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