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利莫弗拉普拉斯定理
De Moivre-Laplace theorem是什么意思
答:
棣莫弗-拉普拉斯定理是
有关二项分布随机变量的中心极限定理
。
棣莫弗
——
拉普拉斯定理
题目求教,相关:概率论,标准正态分布
答:
这是标准正态分布的基本公式,当X~N(0,1)时,
P(|X|≤a)=P(-a≤X≤a)=Φ(a)-Φ(-a)=Φ(a)-{1-Φ(a)}=2Φ(a)-1
。
利用大数定律求
答:
X~b(n,0.99),由
棣莫弗拉普拉斯定理
,P(X>100)>0.95,即1-P(X<=100)=1-Φ((100-n*0.99)/根号下的(n*0.099))求得Φ()<0.05,查表即得n
中心极限
定理
的意义
答:
棣莫佛-拉普拉斯(de Movire - Laplace)定理,
即服从二项分布的随机变量序列的中心极限定理
。它指出,参数为n, p的二项分布以np为均值、np(1-p)为方差的正态分布为极限。参考资料:http://baike.baidu.com/view/45355.html?wtp=tt
什么时候用切贝谢夫不等式,什么时候用
拉普拉斯
答:
答:初步分析,满足二项分布B-(1000,0.05),如果直接套用排列组合的公式,则非常麻烦。由于n非常大,可以运用
棣莫弗
——
拉普拉斯
公式,即近似正态分布。利用公式,代入FEI(x)=0.95,查出来x的值,代入n=1000,p=0.05,q=0.95,x是查表得到为1.65,解出来m=62,则至少要有62个座位。
哪个
定理
解释了正态分布的普遍性
答:
我们可以通过中心极限
定理
(Central Limit Theorem)来解释正态分布的普遍性。正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由
棣莫弗
(Abraham de Moivre)在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.
拉普拉斯
和...
概率统计历史
答:
到了1730年,法国数学家
棣莫弗
出版其著作《分析杂论》,当中包含了著名的“棣莫弗—
拉普拉斯定理
”。这就是概率论中第二个基本极限定理的原始初形。而接着拉普拉斯在1812年出版的《概率的分析理论》中,首先明确地对概率作了古典的定义。另外,他又和数个数学家建立了关于“正态分布”及“最小二乘法”的理论。另...
拉普拉斯
|x|^(2-n)=0当(|x|不等于0)怎么证明
答:
类似地可算出(Dn)^2,这n个二阶导加起来就等于0了。
总结|概率论与数理统计的前世今生
答:
后来这一结果被皮埃·西蒙·
拉普拉斯
推广到一般的情形,后世称之为「
棣莫弗
-拉普拉斯中心极限
定理
」,这是概率论历史上的第二个极限定理,是第一个中心极限定理。 1763年 英国数理统计学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes,1702-1761)发表了贝叶斯统计理论。同年,Richard Price整理发表了贝叶斯的成果,提出「贝叶斯公式」。
试证方程(x^3)+x=e^x至少存在一个正实根。
答:
1、
棣莫弗
-
拉普拉斯定理
设随机变量X服从参数为 的二项分布,则当n充分大时,X近似地服从正态分布 或近似地.(1) 局部定理 对于任意p(0<p<1)和 ,当n充分大时,有 (2) 积分定理 对于任意p(0<p<1)和 ,当n充分大时,, 其中.2、列维-林德伯格定理 设 是独立同分布随机变量,其数学期望和方差存在: , ,...
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