依概率收敛于1 2-搜答案-大师作文网

用epsilon-delta语言证再问：这个方法用在数学分析里行，可是概率是测度，所以不能直接这样证明。有没有别的方法证呢？再答：就是epsilon-delta语言证，对任意epsilon>0，存在d

再问：设这个s有什么用啊故后面那个怎么推的？？再答：S^2叫样本方差，是方差的无偏估计量。“故”后面就是把"故"前面求出来的东西全部代进去，然后对n取极限。就可以得到答案了。

依概率收敛到N(λ,λ/n)(根据中心极限定理)再问：这是辛钦大数的题再答：依概率收敛到λ，因为Xi的期望是λ

依概率1收敛,就是说当n趋向于无穷,Xn取a的概率接近于1.是另一种Xn无限接近与a的方式.大数定理和中心极限定理是后面估计和假设实验的理论依据.从后面的理论你可以更好的体会这个依概率收敛.我如果取样

就是说级数的参数在变,所以级数的和在变,怎么变化呢?按照f(x)方式在变.就说收敛于函数f(x).

用定义,考虑退化分布,很容易证.

根据Kolmogorov的ThreeSeriesTheorem（http://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%27s_three-series_theorem）,Tn

这里得假设两个正态总体是独立.显然X1Y1,X2Y2,...,XnYn是独立同分布的.(服从什么分布我们不管,大数定律中也没有要求)而E(XiYi)=E(Xi)E(Yi)=0,于是由大数定律可得(1/

没有关系

n趋于无穷大时,可以把第二个e^n看作是0测度点,于是Zn就是0,依概率收敛到0.

由　　　∑(n>=1)u(n)=s,可得　　　∑(n>=1)[u(n)+u(n+1)]　　=∑(n>=1)u(n)+∑(n>=1)u(n+1)　　=2s-u(1).再问：（Un+Un+1）=（u1+u

求单根时,Newton迭代至少二阶收敛；而求重根时,Newton迭代只有一阶收敛.——抄于欧阳杰版数值分析P40页

∑【un+un+1】收敛于2s-u1再问：怎么做的呢？解释下理由好吗？谢谢再答：∑【un+un+1】=∑(n从1到∞)un+∑(n从1到∞)un+1=s+∑(n从1到∞)un+1(后面相当于从u2开始

再问：可以告诉我图片在哪找的吗？|An|-a=|An-a||An-a|=||An|-|a||不懂、、再答：Mathtype自己编辑再问：对不起，智商不够用，An小于0是什么意思？再答：我是分情况讨论，

随机变量本质上是一个实值函数,所以它的收敛应该和函数列的收敛去比较.

由于｛fk(x)｝在E上依测度收敛于f(x),则任取e>0,limm({x属于E：|fk(x)-f(x)|>e})=0k趋于无穷大又由于||fk(x)|-|f(x)||e时必有|fk(x)-f(x)|

因为{xn}收敛于a,所以任给ε>0,存在正整数N,当n>N时,|xn-a|

因为Xn收敛于a,即当n—>无穷大时,｜Xn-a|-->0或lim|Xn-a|=0由于lim|Xn-a|=lim||Xn|-|a||=0所以｜Xn|收敛于|a|反之不成立,1楼已经举例说明了.用逻辑的

依概率收敛是对于随机变量来说的.一个随机变量序列（Xn）n>=1依概率收敛到某一个随机变量X,指的是Xn和X之间存在一定差距的可能性将会随着n的增大而趋向于零.而函数收敛是对于函数来说的.是对于任意的

lim(n->无穷)un=S=lim(n->无穷)u(n+1)lim(n->无穷)(u(n+1)-un)=0