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中心极限定理的三种形式

独立同分布的中心极限定理

X 1 , X 2 , … , X n X_1, X_2, \ldots, X_n X1,X2,,Xn是独立同分布的随机变量序列,且 E ( X i ) = μ E(X_i) = \mu E(Xi)=μ D ( X i ) = σ 2 > 0 D(X_i) = \sigma^2 > 0 D(Xi)=σ2>0存在,则随机变量之和 ∑ i = 1 n X i \sum_{i=1}^{n}X_i i=1nXi的标准化变量 ∑ i = 1 n X i − n μ n σ \frac{\sum_{i=1}^{n}X_i - n\mu}{\sqrt{n}\sigma} n σi=1nXinμ的分布函数 F n ( x ) F_n(x) Fn(x)对于任意 x x x满足 lim ⁡ n → ∞ F n ( x ) = Φ ( x ) \lim_{{n \to \infty}} F_n(x) = \Phi(x) limnFn(x)=Φ(x),其中 Φ ( x ) \Phi(x) Φ(x)是标准正态分布的分布函数。

概率统计中的定义从来不说人话。独立同分布中心极限定理结果的有三种解释形式。然而有人总掺和到一起说。

  1. X 1 , X 2 , … , X n X_1, X_2, \ldots, X_n X1,X2,,Xn是独立同分布的随机变量序列,每个 X i X_i Xi都有相同的期望值 μ \mu μ和有限的方差 σ 2 \sigma^2 σ2。随机变量的和 S n = ∑ i = 1 n X i S_n = \sum_{i=1}^{n} X_i Sn=i=1nXi,当 n n n充分大时, S n S_n Sn的分布趋近于均值为 n μ n\mu nμ、方差为 n σ 2 n\sigma^2 nσ2的正态分布:

S n ∼ N ( n μ , n σ 2 ) S_n \sim N(n\mu, n\sigma^2) SnN(nμ,nσ2)

  1. 均值为 μ μ μ、方差为 σ 2 > 0 σ² > 0 σ2>0的独立同分布的随机变量 X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1, X_2, \cdots, X_n X1,X2,,Xn的算术平均 X ˉ = 1 n ∑ k = 1 n X k \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} X_k Xˉ=n1k=1nXk,当 n n n充分大时,近似地服从均值为 μ μ μ、方差为 σ 2 / n σ²/n σ2/n的正态分布。
    X ˉ ∼ N ( μ , σ 2 n ) \bar{X} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right) XˉN(μ,nσ2)

  2. 假设有任意分布的总体,其均值为 μ \mu μ,方差为 σ 2 \sigma^2 σ2(有限值)。从这个总体中抽取 n n n个独立样本 X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1, X_2, \cdots, X_n X1,X2,,Xn,当样本数 n n n充分大时,样本均值 X ˉ \bar{X} Xˉ近似服从正态分布,其均值为 μ \mu μ,标准差为 σ n \frac{\sigma}{\sqrt{n}} n σ
    这一结果是数理统计中大样本统计推断的基础。

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