题目
若X1,X2,···,xn···,到立同分布,且具有有限的期望和方差,则n充分大时, dfrac (z)(z-1)(x)_(z) 近似服从正态分布.-|||-A 对-|||-B 错
题目解答
答案
解析
步骤 1：理解中心极限定理
中心极限定理指出，当样本量足够大时，无论总体分布如何，样本均值的分布将趋近于正态分布。具体来说，如果随机变量 $X_1, X_2, \ldots, X_n$ 是独立同分布的，且具有有限的期望 $\mu$ 和方差 $\sigma^2$，那么当 $n$ 充分大时，随机变量 $\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布将趋近于正态分布。
步骤 2：应用中心极限定理
根据中心极限定理，当 $n$ 充分大时，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布将趋近于正态分布。这意味着，对于足够大的 $n$，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布可以近似为正态分布。
步骤 3：结论
因此，当 $n$ 充分大时，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 近似服从正态分布。
中心极限定理指出，当样本量足够大时，无论总体分布如何，样本均值的分布将趋近于正态分布。具体来说，如果随机变量 $X_1, X_2, \ldots, X_n$ 是独立同分布的，且具有有限的期望 $\mu$ 和方差 $\sigma^2$，那么当 $n$ 充分大时，随机变量 $\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布将趋近于正态分布。
步骤 2：应用中心极限定理
根据中心极限定理，当 $n$ 充分大时，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布将趋近于正态分布。这意味着，对于足够大的 $n$，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 的分布可以近似为正态分布。
步骤 3：结论
因此，当 $n$ 充分大时，$\sum_{i=1}^{n} X_i$ 近似服从正态分布。