本篇的推导全部抄自施利亚耶夫著《概率》。
棣莫弗——拉普拉斯定理:

这次推导可以说是“连续性随机变量”第一次出现在该书中,作为理解连续性随机变量的基础,正态分布是十分重要的。
斯特林公式:

根据斯特林公式,

得到:

对于0<x<1

由于

这个结论也可以表述为以下的形式:

假设

这里只给出等价关系,离相等还差一步。如果中间画了等号,那么公式就是大家所熟悉的棣莫弗——拉普拉斯定理了,即二项分布以正态分布为极限分布。从等价到相等,就是微积分证明的主要思路——略去高阶无穷。
本篇的推导全部抄自施利亚耶夫著《概率》。
棣莫弗——拉普拉斯定理:
这次推导可以说是“连续性随机变量”第一次出现在该书中,作为理解连续性随机变量的基础,正态分布是十分重要的。
斯特林公式:
根据斯特林公式,
得到:
对于0<x<1
由于
这个结论也可以表述为以下的形式:
假设
这里只给出等价关系,离相等还差一步。如果中间画了等号,那么公式就是大家所熟悉的棣莫弗——拉普拉斯定理了,即二项分布以正态分布为极限分布。从等价到相等,就是微积分证明的主要思路——略去高阶无穷。
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