数学 › 高校数学:場合の数・確率・統計 › 確率分布と統計的な推測
母平均の区間推定(母分散が既知)
を独立同分布、平均 (未知)、分散 (既知)とし、
とする。このとき で
この極限の値は、数値積分で (小数第 4 位まで。)と得られる。
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 88 件、定義なども含めて 108 件)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 1 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
中心極限定理の区間版✓補題 5.1・確率分布と統計的な推測
中心極限定理(リンドバーグ・レヴィ)✓定理 5.6・大数の法則と中心極限定理
- 特性関数の 2 次展開✓補題 5.4・大数の法則と中心極限定理
- 指数関数への収束✓補題 5.5・大数の法則と中心極限定理
レヴィの連続性定理✓定理 5.2・大数の法則と中心極限定理
- 分布収束(弱収束)定義 3.4・大数の法則と中心極限定理
- 分布関数による特徴づけ(d = 1)✓補題 4.2・特性関数と Gauss ベクトル
- Lévy の連続性定理(収束先が既知の場合)✓定理 4.4・特性関数と Gauss ベクトル この先をたどる →
- Lévy の連続性定理(極限関数の連続性による存在)✓定理 4.7・特性関数と Gauss ベクトル この先をたどる →
- 分布収束(弱収束)定義 3.4・大数の法則と中心極限定理
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。