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※ 引述《lalala321 ( frfiourhheeuf)》之铭言: : 1: pointwise convergence和uniformity of convergence有何差异 这是微积分的问题 (高微), 不是统计问题. : 2:大数法则在何条件下不成立..中央极限定理在何条件下不成立??
1F:推 sakuno:中央极限定理在非常态分布的情形下不成立 218.171.208.50 05/25
2F:推 coyot:非常态分布下不成立? 那统计还做的起来吗? 61.228.136.114 05/25
3F:→ coyot:在样本数很大的情况下 不管母族群是何种分布 其抽 61.228.136.114 05/25
4F:推 watertaxis:一楼好像说的怪怪的140.112.246.145 05/25
5F:→ coyot:样样本均值之分怖会趋近於常态分布 根据的不就是 61.228.136.114 05/25
6F:→ coyot:"中央极限定理"吗? 61.228.136.114 05/25
7F:推 x1234567:我猜二阶动差不存在 C.L.T 不能用 61.62.128.132 05/26
8F:推 lalala321:各位大大,,我需要的是在机率论的观点..谢谢 220.136.235.22 05/26
9F:→ x1234567:不懂你的意思说... 61.62.128.132 05/26
考虑 i.i.d. 情形, 即简单随机样本情形: 。大数法则成立的充要条件条件是: 群体期望值有定义. (1) 群体期望值存在(有限值), 则样本平均数, 当样本 大小无限增大时, 向群体期望值做机率一收歛. (2) 群体期望值是 ∞ 或 -∞, 则样本平均数发散至∞ 或 -∞ (依群体期望值而定) 的机率是 1. 。中央极限定理成立的一个充分条件是: 群体变异数存在 (存在指有限值). 需注意的是: 中央极限定理是说 在上述条件下, 样本平均数的标准化结果(Z值), 当 n→∞, 其分布收歛於 N(0,1) 的分布. 实务意义是: 当样本数 n 够大时, 可用常态分布近似样本平均数的抽样分布. 但 n 多大才算 "够大", 是依群体分布特性及所能容许 的误差而决定的. 部分书籍所称 "n>30" 就可用, 是错 误的说法! --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.116.52.117
10F:推 tacoking:可以问一下为什麽n>30错吗?有听老师说过140.119.200.187 05/26
11F:→ tacoking:但忘记为什麽了...140.119.200.187 05/26
12F:推 yhliu:在讲 "n>30" 的说法错之前不是有说明正确的意义了? 140.116.52.117 05/27
13F:→ yhliu:以 log-normal 为群体去做模拟看看, 你将发现 n=30 140.116.52.117 05/27
14F:→ yhliu:是很不够的! 你可以到成大计中, 无名 or 盈月, 140.116.52.117 05/27
15F:→ yhliu:看看已做的模拟结果. (BTW, 要加一行是要按啥键?) 140.116.52.117 05/27







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