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在大样本的情况下中心极限
中心极限
定理到底是什么意思
答:
中心极限
定理(central limit theorem)是概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量积累分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。中心极限定理以严格的数学形式阐明了
在大样本
条件下,不论总体的分布如何,
样本的
均值...
列维林德伯格
中心极限
定律公式
答:
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...
中心极限
定理的最最通俗解释
答:
然后把这 m 组抽样分别求出平均值, 这些平均值的分布接近正态分布。设从均值为μ、方差为 (有限)的任意一个总体中抽取
样本
量为n的样本,当n充分大时,样本均值 的抽样分布近似服从均值为μ、方差为 的正态分布。
中心极限
定理告诉我们,当样本量足够大时,样本均值的分布慢慢变成正态分布,就...
中心极限
定理
答:
中心极限
定理: 在任意一个总体中随机抽取样本量为n的样本,抽m次,分别求出每次抽取
样本的
平均值,这些平均值的分布接近于正态分布。数学表达式:设从均值为 ,方差为 (有限的)一个总体中抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值 的抽样分布近似服从均值为μ、方差为 的正态分布。成立...
中心极限
定理对统计学有何重要性?
答:
中心极限
定理是统计学中的一个重要理论,它对统计学的发展和应用具有重要的意义。首先,中心极限定理为
大样本
推断提供了理论基础。在实际应用中,我们往往只能获得有限的样本数据,而中心极限定理告诉我们,当样本量足够大时,无论总体分布是什么,样本均值的抽样分布都会趋近于正态分布。这就使得我们可以通过...
中心极限
定理
答:
中心极限
定理 : 设从均值为μ、方差为σ 2 总体中抽取
样本
量为n的样本,当抽取次数充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ 2 /n 的正态分布。中心极限定理是统计学里非常伟大的定理,对于属于正态分布的指标数据,我们可以很快捷地对它进行下一步假设检验,并推算出对应的置信...
什么是
中心极限
定理,中心极限定理在统计方法的应用中有什么意义_百度知 ...
答:
解:(1)设同一时刻,5000个学生中占用水龙头的人数为X,则 X~B(5000,0.01)
中心极限
定理以严格的数学形式阐明了
在大样本
条件下,不论总体的分布如何,
样本的
均值总是近似地服从正态分布。如果一个随机变量能够分解为独立同分布的随机变量序列之和,则可以直接利用中心极限定理进行解决。总之,恰当...
4.6
样本
均值的分布与
中心极限
定理
答:
④
样本
均值的方差反比于样本大小n。当样本量越大时,均值必然越稳定,比如我们用10个人(n=10)去估计中国人的平均身高,那每次取一个样本,算出来的均值可能千差万别。如果我们用10万个人(n=100000)去算平均身高,每次采样算出来的结果可能都差不多,即样本均值的方差会很小。⑤
中心极限
定理是...
什么
情况下
用切比雪夫不等式求概率,什么情况下用
中心极限
定理?
答:
切比雪夫不等式只是一种估算,并不是严格计算。在
样本
数足够大时,才能用
中心极限
定理,也就是样本近似服从正态分布。
中心极限
定理与大数定理
答:
一、
中心极限
定理 1、定义 (1)
样本的
平均值约等于总体的平均值。(2)不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围,并且呈正态分布。(3)样本大小必须达到30,中心极限定理才能保证成立。2、结论:(1)用样本来估计总体 任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体...
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