证明服从大数定理依概率收敛到0

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

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/

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.

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证明：∫（0,+∞）e^(-px)dx=-1/p*e^(-px)|(0,+∞)=lim-1/p*e^(-px)-lim[-1/p*e^(-px)]x->+∞x->0=0+1/p=1/p故∫（0,+∞）

这题就是利用中心极限定理100(x-u)/(10*4)符合正态分布带入上个不等式即可得到结果了再问：能给个过程吗？我实在是不清楚再答：写起来比较麻烦你把-1

数学分析上有证明.两者等价,都是实数系基本定理.不用柯西原理和其他定理,直接证法如下.定理非空有上界的数集必有上确界；非空有下界的数集必有下确界.证明：任意实数x可以表示为x=[x]+(x),整数部分

大数定律表表明：事件发生的频率依概率收敛于事件的概率p,这个定理以严格的数学形式表达了频率的稳定性.就是说当n很大时,事件发生的频率于概率有较大偏差的可能性很小.由实际推断原理,在实际应用中,当试验次

这个证明过程本身就不需要具体计算n个随机变量的算术平均.因为随机变量是服从一个分布的.简单的说,大数定律要给我们说明的是：当n很大时,也就是抽样次数很多时,样本出现的频率很接近概率

令secx=tcosx=1/tx=arccos1/tdx={-1/√[1-(1/t)^2]}(-1/t^2)dt=1/[t√(t^2-1)]dtx=0时t=1x=π/2时t=+

先把几种分布搞清楚

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abel判别法可知当p>0时其收敛（x^p单调减小趋于零,sinx的广义积分有界）p>1时绝对收敛0

第一步计算出X(n)的分布函数,从而分布密度.（有现成公式）第二步计算P（|X(N)-a|>e)=P(a-ea再问：X(n)的分布函数该怎么求再答：如果U（0，a）的分布函数是F(x)，则Xn的分布函

数学分析上有证明.两者等价,都是实数系基本定理.不用柯西原理和其他定理,直接证法如下.定理非空有上界的数集必有上确界；非空有下界的数集必有下确界.证明：任意实数x可以表示为x=[x]+(x),整数部分

你的问题好像跟中心极限定理和什么的没关系吧问题一：99.9%以上投掷出6,按照概率1/6应该至少投掷多少次?答：假设至少投x次可以99.9%以上投掷出6,则有(5/6)^x=1-0.999,解得x=l

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

选用切比雪夫大数定理,把定理内容写上,根据对立事件的概率关系就可以得到上面结论了.再答：欢迎追问，若略有帮助，请点一下采纳，谢谢！再答：已通知提问者对您的回答进行评价，请稍等再问：能不能给我个详细过程