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统计原理的两大护卫:大数定理&中心极限定理

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大数定理(LawofLargeNumbers)http://wiki.mbalib.com/wiki/大数定理http://baike.baidu.com/view/21250.htmhttp://baike.baidu.com/view/541538.htm大数定律是指在随机试验中,每次出现的结果不同,但是大量重复试 ...
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大数定理(Law of Large Numbers)
http://wiki.mbalib.com/wiki/大数定理
http://baike.baidu.com/view/21250.htm
http://baike.baidu.com/view/541538.htm
大数定律是指在随机试验中,每次出现的结果不同,但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。
在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值;同时,在对物理量的测量实践中,大量测定值的算术平均也具有稳定性。

中心极限定理(Central Limit Theorems)
http://wiki.mbalib.com/中心极限定理
http://baike.baidu.com/view/45355.htm
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,大量独立随机变量的平均数是以正态分布为极限的。
中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。它提出,大量的独立随机变量之和具有近似于正态的分布。因此,它不仅提供了计算独立随机变量之和的近似概率的简单方法,而且有助于解释为什么有很多自然群体的经验频率呈现出钟形(即正态)曲线这一事实,因此中心极限定理这个结论使正态分布在数理统计中具有很重要的地位,也使正态分布有了广泛的应用。
辛钦中心极限定理应用到抽样调查:如果抽样总体的数学期望a和方差σ2是有限的,无论总体服从什么分布,从中抽取容量为n的样本时,只要n足够大,其样本平均数的分布就趋于数学期望为a,方差为σ2 / n的正态分布。
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