中心極限定理 與 正態分佈

學習中心極限定理，學習正態分佈，學習最大似然估計 最優化理論及方法 高等數學 統計學 概率論 參數估計 正態分佈與中心極限定理(中心極限定理是正態分佈的一個前置知識) 如果誤差可以看作許多微小量的疊加，則根據中心極限定理(用樣本的平均值估計總體的期望)，隨機誤差理所當然服從正態分佈； 假設一隨機變量X服從一個期望和方差分別爲 μ 和 σ 2 \mu{和}\sigma^2 μ和σ2 的正態分佈，概率

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