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五分钟学会大数定律【笔记】

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  • 参考教程
  • 大数定律
    • 一、定义
    • 二、大数定律 - 抛硬币示例

参考教程

五分钟学会大数定律

大数定律

一、定义

X1,X2,…,XnX_1, X_2, \dots, X_nX1,X2,,Xn 为来自总体 XXX 的简单随机样本,记:

  • 样本均值:Xˉ=X1+X2+⋯+Xnn\displaystyle \bar{X} = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n}Xˉ=nX1+X2++Xn
  • 总体期望:EX=μEX = \muEX=μ

则当 n→∞n \to \inftyn 时,样本均值依概率收敛于总体期望,即:
Xˉ⟶Pμ(n→∞)\bar{X} \stackrel{P}{\longrightarrow} \mu \quad (n \to \infty)XˉPμ(n)

二、大数定律 - 抛硬币示例

设随机变量 ( X ) 表示抛硬币结果:

  • 正面(记为 ( +1 ) ),概率 P(X=1)=12P(X = 1) = \frac{1}{2}P(X=1)=21
  • 反面(记为 ( -1 ) ),概率 P(X=−1)=12P(X = -1) = \frac{1}{2}P(X=1)=21

即 X 的分布为:
X∼{1,P=12−1,P=12X \sim \begin{cases} 1, & P = \frac{1}{2} \\ -1, & P = \frac{1}{2} \end{cases} X{1,1,P=21P=21
期望计算:
EX=1×12+(−1)×12=0EX = 1 \times \frac{1}{2} + (-1) \times \frac{1}{2} = 0EX=1×21+(1)×21=0
在这里插入图片描述

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