设随机变量X1，X2…，Xn相互独立分布，Sn=X1+X2+…+X，则根据列维-林德柏格（Levy-Lindberng）中心极限定
设随机变量X1，X2…，Xn相互独立分布，Sn=X1+X2+…+X，则根据列维-林德柏格（Levy-Lindberng）中心极限定理，当n充分大，Sn近似服从正态分布，只要X1，X2…，Xn（ ）A．有相同的数学期望B．有相同的方差C．服从同一指数分布D．服从同一离散型分布
设随机变量X1,X2…,Xn相互独立分布,Sn=X1+X2+…+X,则根据列维-林德柏格...
根据列维-林德伯格中心极限定理，只要随机变量X1，X2…，Xn独立同分布，且EXi和DXi都存在，则n充分大，Sn=X1+X2+…+Xn近似服从正态分布∴有相同的数学期望和方差不能保证同分布，即A、B错误；而服从同一离散型分布，不能保证期望和方差存在，即D错误只有C，能保证服从同一分布，且期望和方差都存在...
中心极限定理的常用定理
林德伯格－列维（Lindburg-Levy）定理，即独立同分布随机变量序列的中心极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限。设随机变量X1，X2，...Xn，...相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差：E（Xk）=μ，D（Xk）=σ^2>0(k=1,2......
请问中心极限定理中,n和N和分别代表什么
林德伯格－列维（Lindburg-Levy）定理，即独立同分布随机变量序列的中心极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限：设随机变量X1, X2,...,Xn独立同分布，且具有有限的数学期望和方差E(Xi) = µ，D(Xi) = σ² ≠ 0 (i=1,2...
谁知道列维定理说的是什么? 实变函数中的
(Levi定理)设f1(x), f2(x), f3(x),...是可测集E上的一列渐升的非负可测函数,即成立0 ≤ f1(x) ≤ f2(x) ≤ f3(x) ≤... 设f(x)为该函数列的极限函数.则f(x)在E上的积分 = fk(x)在E上积分的极限(k→∞).简单说就是对非负渐升可测函数列, 极限与积分(Lebesgue积分)...
中心极限定理的意义
林德伯格－列维（Lindburg-Levy）定理，即独立同分布随机变量序列的中心极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限：设随机变量X1, X2,...,Xn独立同分布，且具有有限的数学期望和方差E(Xi) = µ，D(Xi) = σ² ≠ 0 (i=1,2...
第一个提出中心极限定理的人是谁
林德伯格－列维（Lindburg-Levy）定理，即独立同分布随机变量序列的中心极限定理。它表明，独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限：设随机变量X1, X2,...,Xn独立同分布，且具有有限的数学期望和方差E(Xi) = µ，D(Xi) = σ² ≠ 0 (i=1,2...
