概率论 中心极限定理的问题
某商店出售某种贵重物品，根据经验，该商品每月销售量服从参数为λ=12的泊松分布，假定各月的销售量是相互独立的，用中心极限定理计算该商店在一年内（12个月）售出该商品件数在120件到150件之间的概率。
求详细过程，谢谢！
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<=99)
=1-P{Y=(99-100*0.99)/[(100*0.99*0.01)^0.5]}
=1-P(Y=0)
=1-Φ(0)
=0.5
P(一盒里至少有一只不合格品)=1-P(X=100)=0.5
楼上的算法应该不对吧 中心极限定理 要求n要足够大呀 为1的时候根本不满足要求
是否可以解决您的问题？
概率论中心极限定理有两个问题。
1为了标准化 ，标准化后才服从标准正态分布。2是标准正态的分布函数
10分钟掌握概率论“无厘头”中心极限定理相关问题(考研、期末复习均可...
二、中心极限定理中心极限定理分为林德伯格-列维和拉普拉斯两种。林德伯格-列维定理适用于独立同分布且有期望和方差的随机变量。在实际问题中，当[公式]时，可以近似为正态分布。例如，计算索赔户被盗索赔概率时，可以利用拉普拉斯中心极限定理进行处理。
中心极限定理——概率论中最重要的结论之一
中心极限定理的重要性在于它将复杂的非正态分布简化为易于处理的正态分布，这对于实际统计分析和假设检验有着深远影响。深入理解这些定理，有助于我们在实际问题中灵活应用概率论的原理。
中心极限定理是什么
1、中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。2、在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每...
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因为Xi~U(-0.5,0.5),所以E(Xi)=0,D(Xi)=1\/12 带入林德博格-列维中心极限定理得 1\/根号下(1000\/12)(∑Xi-1000*0)~N(0,1),所以∑Xi~根号下(12\/1000)N(0,1)那么P(|∑Xi|<10)=2*Φ(根号下(1.2))-1 所以第一问是2-2*Φ(根号下(1.2)),第二问把1000换成n ∑Xi~...
概率论中心极限定理问题
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
什么是中心极限定理
中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。它提出，大量的独立随机变量之和具有近似于正态的分布。因此，它不仅提供了计算独立随机变量之和的近似概率的简单方法，而且有助于解释为什么有很多自然群体的经验频率呈现出钟形(即正态)曲线这一事实，因此中心极限定理这个结论使正态分布在数理统计中具有很重要的...
中心极限定理规范和的定义
极限定理是概率论的重要内容之一，也是数理统计学的基石之一，其理论成果比较完美。长期以来，极限定理的研究影响着概率论的发展。同时，新的极限理论问题也在实际中不断产生。中心极限定理的基本表述是：设从均值为μ、方差为σ^2的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布...
...利用中心极限定理可知,正面出现在60次以上的概率为?提示:Φ(2)=...
0.0228。设X表示硬币掷100次正面出现的次数，X服从B(100,0.5)，利用中心极限定理可知X近似服从N(50,25），所以p(x>60)=1-p(x<=60)=1-Φ((60-50)\/5)=1-Φ（2）=0.0228。中心极限定理这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论...
中心极限定理是什么?
中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定理是讨论重点，伯努利试验中，事件A出现的次数渐近于正态分布的问题。中心极限定理应用介绍：中心极限定理是概率论中最著名的结果之一。它提出，大量的独立随机变量之和具有近似于正态的分布。因此，它不仅提供了计算独立随机变量之和的近似概率的...
