从中心极限定理可以知道：()

（）称为香农第二极限定理。 德奠佛拉普拉斯中心极限定理的结果表明，二项分布的极限分布是（） 借助于极限定理的方法叫做() 利用独立同分布的中心极限定理我们得到，泊松分布p(3)可以用正态分布近似计算 下列关于德莫佛一拉普拉斯中心极限定理的说法，正确的是 在概率论的历史上，有关中心极限定理的研究最初是来源于    (    ) 若随机变量X服从二项分布B(10000，0.8)，由中心极限定理，有P( 在大样本条件下，根据中心极限定理，如果（），则二项分布可用正态分布近似。   正态分布在自然界中极为常见，古典的中心极限定理就解释了正态分布为什么常见的原因。 根据中心极限定理可知，当样本量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的均值为 根据中心极限定理可知，当样本容量充分大时，样本均值的抽样分布服从正态分布，其分布的均值为() 从呈负偏态分布的总体中进行随机抽样，当样本含量趋于无穷大时，根据中心极限定理可以认为所得的样本均数服从 根据中心极限定理，如果每一随机变量的变异系数小于0.1，则综合后的函数可认为是（） 在一定的条件下，把一个未知分布看成是正态分布的理论依据是中心极限定理 中心极限定理说明: 当n充分大时，n个具有期望和方差的独立同分布的随机变量之和近似服从 分布. 概率论历史上第一个极限定理“大数定理”的提出者是哪位瑞士数学家？ 根据“墨菲定理”，我们可以知道： 设供电网有10000盏电灯，夜晚每盏电灯开灯的概率均为0.7，并且彼此开闭与否相互独立，试用中心极限定理估算夜晚同时开灯数在6800到7200之间的概率为 . 根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动是质量特性数据形成一定的分布，并在多数情况下，计量值数据服从﹝﹞ 根据概率论中的中心极限定理，当统计量达到一定程度后，波动使质量特性数据形成一定的分布，并在一般情况下，计量值数据服从( )