Table of Contents

• 一. 大数定律
• 1.1 频率和概率
• 1.2 统计规律性
• 1.3 切比雪夫不等式
• 1.4 弱大数定律
• 1.5 伯努利大数定律
• 二. 中心极限定律
• 2.1 投骰子实验
• 2.2 独立同分布和中心极限定律
• 2.3 Lyapunov定理
• 2.4 二项分布近似正态分布
• 三. 总体与样本
• 3.1 简单随机抽样样本
• 3.2 统计量
• 3.3 样本均值
• 3.4 样本方差
• 3.4 $x^2$分布
• 3.5 t分布
• 3.6 F分布
• 3.7 抽样分布
• 3.8 正态总体的样本分布
• 参考:

一. 大数定律

1.1 频率和概率

随着大量的随机现象，频率趋于稳定，并接近概率

1.2 统计规律性

在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这类规律就是 大数定律

1.3 切比雪夫不等式

1.4 弱大数定律

弱大数定律的意义

1.5 伯努利大数定律

伯努利大数定律的意义

二. 中心极限定律

2.1 投骰子实验

2.2 独立同分布和中心极限定律

定理说明

例1:

例2:

2.3 Lyapunov定理

2.4 二项分布近似正态分布

例子:

三. 总体与样本

3.1 简单随机抽样样本

3.2 统计量

3.3 样本均值

3.4 样本方差

3.4 $x^2$分布

3.5 t分布

3.6 F分布

3.7 抽样分布

3.8 正态总体的样本分布

参考:

1. http://www.dataguru.cn/article-4362-1.html