一. 大数定律
1.1 频率和概率
随着大量的随机现象，频率趋于稳定，并接近概率
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1.2 统计规律性
在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这类规律就是 大数定律
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1.3 切比雪夫不等式
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1.4 弱大数定律
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弱大数定律的意义
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1.5 伯努利大数定律
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伯努利大数定律的意义
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二. 中心极限定律
2.1 投骰子实验
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2.2 独立同分布和中心极限定律
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定理说明
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例1:
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例2:
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2.3 Lyapunov定理
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2.4 二项分布近似正态分布
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例子:
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三. 总体与样本
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3.1 简单随机抽样样本
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3.2 统计量
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3.3 样本均值
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3.4 样本方差
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3.4 
分布
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3.5 t分布
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3.6 F分布
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3.7 抽样分布
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3.8 正态总体的样本分布
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