中心极限定理在光学中的应用有助于我们了解

再问：varX是什么意思？再问：1/12是怎么得来的?再答：var指方差。对于均匀分布来说，方差就等于区间长的平方除以12。

设X={一盒里的合格品数}由题意X服从B(100,0.99)令Y=(X-100*0.99)/[(100*0.99*0.01)^0.5]由中心极限定理Y应服从N(0,1)P(X=100)=1-P(X

由中心极限定理,总重量X=X1+...+X5000近似服从正态分布N(5000*0.5,5000*0.1^2)=N(2500,50)按正态分布求P(X>2510)即可.

设需要抛n次,均匀的硬币,出现反面的频率为p=0.5,令n次中出现反面的次数为X,则X~Binomial(n,p),或者令第i次的结果为Xi=｛1反面则Xiiid,Xi~Bernoulli(p),｛0

一、例子[例1]高尔顿钉板试验.图中每一个黑点表示钉在板上的一颗钉子.每排钉子等距排列,下一排的每个钉子恰在上一排两相邻钉子之间.假设有排钉子,从入口中处放入小圆珠.由于钉板斜放,珠子在下落过程中碰到

1)p=0.2X服从二项分布B（n,p）=（700,0.2）2)E=np=140,Var=np（1-p)=112中心极限定理(X-np)/根号（np（1-p））逼近N（0,1）P（14

设X表示到期日领取本息的持债人数,则X服从参数为1050和0.4的二项分布,y表示银行需准备的现金量,则必有P(1000X=0.99即P((X-1050*0.4)/(1050*0.4*0.6)的1/2

设Xi表示第i次抽得白球的个数,当第i次抽得的是白球时Xi=1,抽得的是黑球时Xi=0,Xi服从0-1两点分布,即Xi~B(1,p).由题意可知X1,X2,...,是独立同分布的随机变量序列,且Zn=

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大数定律：大量样本的统计值的平均数稳定于某一值.如频率稳定于概率,样本的均值接近总体均值,最常用的例子是掷硬币,抛一万次正面出现频率0.6,又做一万次正面频率0.48,等等.不断向0.5逼近,并稳定于

中心极限定理centrallimittheorem概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.概率论中最重要的一类定理,有广泛的实际应用背景.在自然界与生产中,一些现象受到许多相互独

中心极限定理,是概率论中讨论随机变量和的分布以正态分布为极限的一组定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论...林德伯格-列维定理林德伯格-列维(Lindberg-Levy)定理,即独立同分布随机变

有了极限的定义,才能得出导数以及微分的定义,而微积分是把物理问题通过数学建模来解决的基本工具,没有极限,物理学中的问题都将无法分析.

”芝诺悖论”的完全破解首先说一下芝诺悖论“两分法”：向着一个目的地运动的物体,首先必须经过路程的中点；然而要经过这点,又必须先经过路程的四分之一点；要过四分之一点又必须首先通过八分之一点等等,如此类推

全息摄影简介全息摄影亦称：“全息照相”,一种利用波的干涉记录被摄物体反射（或透射）光波中信息（振幅、相位）的照相技术.全息摄影是通过一束参考光和被摄物体上反射的光叠加在感光片上产生干涉条纹而成.全息摄

可否,参考下切比雪夫不等式?

把200台电话机编号,从1到200,对于每台电话i,使用随机标记函数Hi,当i需要使用外线时,Hi=1,当i不需要使用外线时,Hi=0.考虑随机变量Y=Σ_(1再问：谢谢啦，还有一个问题想请教姐姐：

再问：标准正态分布x＞3.1，概率都为1，可是这题概率总不能是0吧再问：我算出来也是这样的::>_

pleasetranslatethesentenceintoChinesefirst.再问：不知道中文怎么翻--...学的时候一直是英文的==

和的期望等于期望的和系数直接拿出来,独立时和的方差等于方差的和,注意此时系数拿出来要平方哟