中心极限定理中说到：
“设随机变量X1，X2，......Xn，......相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差：E（Xk）=μ，D（Xk）=σ^2”，
其中的E（Xk）, D（Xk）是什么意思，和E(X) , D(X)有什么不同么？
还有，如果μ=E(X)的话，(X1+X2+……+Xn)/n-μ不是等于0吗？那么算lim(n->＋∞) P( | (X1+X2+……+Xn)/n-μ | < ε)=1还有什么意义？
求指点，谢谢！
E（Xk）, D（Xk），k代表1~n中的任意一个
E（Xk）, D（Xk）和E(X) , D(X)一样，都是服从同一分布
(X1+X2+……+Xn)/n是n个样本值的平均值，不等于μ，期望等于μ追问
E（Xk）, D（Xk）和E(X) , D(X)一样，都是服从同一分布
(X1+X2+……+Xn)/n是n个样本值的平均值，不等于μ，期望等于μ追问
“(X1+X2+……+Xn)/n是n个样本值的平均值”?什么意思？什么是“样本值”？你是说Xk代表的是第k个样本，而不是第k个数？就是说，Xk是一个序列或集合？
追答某集合的元素符合某一分布，x代表任意一个元素，
写成期望、方差E(X) , D(X)
现在在集合中抽样若干个，编号为X1，X2，......Xn，.....，Xk代表样本中的第k个
因为Xk是任意一个，所以与x的意义是一样的，即E（Xk）=E(X) ，D（Xk）=D(X)
E(X) 是集合中所有元素的平均值，
抽样只是随机抽取部分元素，所以(X1+X2+……+Xn)/n是n个样本值的平均值，不是μ（可以等于μ），样本数越多，越接近于μ
X1+X2+……+Xn是原集的子集，当n趋于无穷大时，子集不就是原集吗？
当n足够大时，就可以运用中心极限定理做 近似计算。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2011-05-11
参考：样本平均 (X1+X2+……+Xn)/n 是随机变量 ， 即是一个 Ω → R(实数域)的函数
μ是常数。
注：我认为不必在意问题的级别，Weierstrass，Kolmogorov 等大师都是从“基础”中寻觅到大发现的。追问
μ是常数。
注：我认为不必在意问题的级别，Weierstrass，Kolmogorov 等大师都是从“基础”中寻觅到大发现的。追问
“(X1+X2+……+Xn)/n是n个样本值的平均值”?什么意思？能否具体解释一下为什么 (X1+X2+……+Xn)/n 是随机变量而不是一个定值么？
