中心极限定理对样本量n没有要求。

以下关于中心极限定理的理解，正确的是（ ） 下列由中心极限定理得到的有关结论中，正确的是 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. 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 下列表述中，由中心极限定理得到的正确的表述是 （）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() 从均值为μ,方差为σ2 的总体中抽取一个样本,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,其分布的均值和方差分别为 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( 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 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，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（） 概率分布的中心极限定理证明：大量的客观事物总体现象是正态总体或近似于正态总体。(    )   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 概率分布的中心极限定理证明：抽样平均数的平均数等于总体平均数，抽样成数的平均数等于总体成数。(   )   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？ 中国大学MOOC: 设随机变量X1, X2,…,Xn相互独立，Sn=X1+X2+…+Xn，则根据中心极限定理，当n充分大时，Sn近似服从正态分布，只要X1, X2,…,Xn（）．