Прикладная статистика

<<- Назад к вопросам

Центральная предельная теорема для одинаково распределенных слагаемых известна также под названием теоремы

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

Ляпунова

Линдеберга-Леви(Верный ответ)

Линдеберга-Феллера

Чебышева

Похожие вопросы

Центральная предельная теорема для разнораспределенных слагаемых известна также под названием теоремы

Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если X_1,X_2,...,X_n

- независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями M(X_i)=m

и дисперсиями $D(X_i)=\sigma^2, i=1,2,...,n$ , то для любого действительного числа

существует предел $\lim_{n\rightarrow\infty}P\left(\frac{*** - nm}{\sigma\sqrt{n}} lt; x\right)=\Phi(x)$ где $\Phi(x)$ - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть

Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если X_1,X_2,...,X_n

- независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями M(X_i)=m

и дисперсиями $D(X_i)=\sigma^2, i=1,2,...,n$ , то для любого действительного числа

существует предел $\lim_{n\rightarrow\infty}P\left(\frac{X_1+X_2+...+X_n - ***}{\sigma\sqrt{n}}lt; x\right)=\Phi(x)$ где $\Phi(x)$ - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть

Пусть исходные данные - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин с одной и той же функцией распределения F(x). H(x) - функция распределения засоряющей совокупности. Тогда модель $F(x)=(1-\varepsilon)F_0(x)+\varepsilon H(x)$ - это модель