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想問一下 lindeberg cond此定理的敘述,僅表明可用於連續機率分佈 我想請教 離散的隨機變數,該怎麼恰當的描述其如何趨近常態分佈? 若把離散分佈的mass function,置換成delta函數,再帶入lindeberg cond,雖然看起來好像沒錯,但這麼做只是錯用了lindeberg theoem 關於離散隨機變數 該怎麼描述其趨近於常態分佈呢? 有沒有哪些文稿有在講這類的 謝謝 -- Sent from nPTT on my iPhone 8 --



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1F:推 Vulpix : 離散隨機變數你該改的是 measure 那部份。 08/17 21:36
2F:→ Vulpix : https://reurl.cc/qgE8lq 沒有禁止離散隨機變數啊。 08/17 21:39
3F:推 Pieteacher : CLT 沒限制一定要 conti r.v.吧 08/17 22:49
4F:推 annboy : "趨近"這件事其實蠻深的 modes of convergence 08/17 23:17
5F:→ annboy : 要找measure theory/probability theory的書看 08/17 23:18
6F:→ annboy : Klenke的probability theory可以參考 08/17 23:22
7F:→ yhliu : CLT 的關心重點是一個標準化隨機變數和的機率分布, 08/18 09:37
8F:→ yhliu : 看的是區間機率, 和連續或離散根本不相干. 08/18 09:38
9F:→ pennyleo : 謝謝各位,你們的話,點醒我了 08/18 20:41







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