中心极限定理公式例题（中心极限定理的公式）
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摘要预览：
一道关于中心极限定理的题
根据棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理中心极限定理公式例题，P[(80/√21(X-7000)/(10√21)120/√21]=Φ(120/√21)-Φ(80/√21)=Φ(21861)-Φ(14574)。
下面看一道题中心极限定理公式例题：随机变量X~B(10000，0.7)，用切比雪夫不等式估计并用中心极限定理近似计算P{6800≤X≤7200}。
希望找到一个有启发性中心极限定理公式例题的解释！ 大数定律说的是随机现象平均结果稳定性。 中心极限定理…其变化过程是，∵η~N(μ，δ），其中μ=1000，δ=5000/6。
解：由中心极限定理，有lim(n→∞)P[(∑Xi-nμ)/(δ√n)x]=Φ(x)，其中Φ(x)为标准正态分布N(0，1)的分布函数。本题中，设第i个零件的重量为Xi(i=1，2，……，5000），则Xi独立同分布。
所求为P(X1+X2+..X300=400) 由中心极限定理 [X1+X2+..X300-300*(29)]/sqrt(300*(0.423)) 近似于标准正态分布 其中0.423是X的方差，29是X的均值。
...现从这批木柱中随机抽取100根,利用中心极限定理
有一批建筑房屋用的木柱，其中80%的长度不小于3m，现从这批木柱中随机抽取100根，其中至少有30根短于3m的概率0.0062。
由中心极限定理，X分布近似于N（100*0.2，100*0.2*0.8）P{X≥25}=1-P{X25}=1-φ[(25-20)/(16)1/2]=1-φ(25)=0.1056 设E是随机试验 S是它的样本空间。
还剩几个？100.一根藏19米的绳子，先剪下8米，剩下的每两米做一根短跳绳。
（2）产生18个随机数（3行6列）；（3）又已知分布函数F（x）=0.45，求x；（4）画出X的分布律和分布函数图形。
已知随机变量X满足E(X)=-1，E(X2)=2，则D(X)= 1 。设随机变量X，Y的分布列分别为 X 1 2 3 Y -1 0 1 P P 且X，Y相互独立，则E(XY)= 。
中心极限定理的意义和例子是什么?
中心极限定理是统计学中的一个重要理论，它对统计学的发展和应用具有重要的意义。首先，中心极限定理为大样本推断提供了理论基础。
中心极限定理(central limit theorem)是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积累分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。
意义：中心极限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之和近似服从正态分布的条件。
中心极限定理含义：中心极限定理是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累积分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。
中心极限定理的含义是：中心极限定理（central limit theorem）是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。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。
中心极限定理三个公式
1、公式：在概率论中，把研究在什么条件下，大量独立的随机变量之和的分布以正态分布为极限这一类定理称为中心极限定理。
2、lim(n→∞)P((Y-nμ)/σ√n≤z)=Φ(z)。Y是n个随机变量的和，μ是Y的期望值，σ是Y的方差，n是随机变量的数量，z是任意实数，Φ(z)是标准正态分布的累积分布函数。
3、中心极限定理公式Φ=UQ-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。
4、中心极限定理中，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n 的正态分布。即EXi=μ，DXi=σ^2。公式为：由上述，可以得出所列式子。至于，1-Φ（-2）=Φ（2）=0.9772，貌似不对。
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