二项分布.t分布的极限分布都随正态分布-搜答案-搜搜考试网

设X服从标准状态分布,Yn服从自由度为n的卡方分布,且X与Yn相互独立,则Tn=X/(Yn/n)^0.5服从自由度为n的t分布我们知道Yn可表示成n个相互独立同服从的标准正态随机变量的平方和,即Yn=

这个问题我刚好想过,你看看:在插图

提示：二项分布的密度函数当N趋向无穷时等于泊松分布的密度函数.当中有些假设,一般概率论的书上有.我在网上找到下面一个文章,给你参考.

二项分布和Poisson分布均是常见的离散型分布,在分类资料的统计推断中有非常广泛的应用.　　一、二项分布的概念及应用条件　　1.二项分布的概念:　　如某实验中小白鼠染毒后死亡概率P为0.8,则生存概

两点分布的分布列就是X01Pp1-p不论题目有什么区别,只有两种可能,要么是这种结果要么是那种结果,通俗点,要么成功要么失败而二项分布的可能结果是不确定的甚至是没有尽头的,列一个二项分布的分布列就是X

正态分布：指数分布：泊松分布二项分布：

F分布,及t分布的读法和英文F,t一样X2分布读作ka（一声）fang（一声）分布

二项分布即n次伯努利实验伯努利试验设试验E只可能有两种结果：“A”和“非A”,则称试验E为伯努利试验例如抛硬币其结果可有两个若“A”表示得到正面则“非A”表示得到反面n重伯努利试验设试验E只可能有两个

二项分布b(n,p)期望np方差np(1-p)几何分布G（p）期望1/p方差（1-p）/(pXp)

他们的适用范围不同.正态分布是所有分布趋于极限大样本的分布,属于连续分布.二项分布与泊松分布则都是离散分布,二项分布的极限分布是泊松分布、泊松分布的极限分布是正态分布.即np=λ,当n很大时,可以近似

实际上,只要样本容量足够大,任何数据的分布都趋向正态分布.

以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布

我是学数学的,老师上课的时候专门强调了,我们现在的水平还达不到去区分一个随机试验究竟是属于什么分布,很多时候都是先告诉我们那是属于什么分布,然后给出分布函数或者分布函数密度,我们再根据它求概率,求期望

样本均值x*的分布：B(1,P),x*=1/n（x1+x2+……xn),E(x)=pVarx*=1/np(1-p)有中心极限定理可证明：x*~N(μ,(λ^2)/n)

这几个分布的作用要通过例子来说,找概率论的例题体会体会.我这里呢给你总结一下吧二项分布就是在n此试验中成功k的概率分布这k次试验要不就成功要不就不成功没有中间非0即1比较常用的例子就是抛硬币啊（只有正

大学上概率论课,我就很纳闷：这1％的概率和99％的概率有区别吗?打一个比方：有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖.第一个人去抽,他的中奖概率是25％,结果没抽到.第二个人看了,心里有些踏实了,

1.二项分布的泊松近似：计算二项分布b（n,p）时,当n很大,p很小,而乘积np大小适中时,可以用泊松分布作近似

二项分布只有在n比较大时,才可以视为是泊松分布,所以二项分布的极限分布是泊松分布是正确的.泊松分布式离散的,和正态分布没有联系.从他们的方差和期望也可以看出差别很大.

我们在概率论中学习的是当n趋向于无穷大时,超几何分布可近似地用二项分布来表示,这点可由超几何分布的概率分布函数通过求极限而得到.

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以（一个X^2分布除以它的自由度然后开根号）,F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除比如X是一个Z分布,Y(n)=X1