知识框架：
4.1第二十一次上课
第五章问题的引入
- 为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计？
- 为何能以样本均值作为总体期望的估计？
- 为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位？
- 大样本统计推断的理论基础是什么？
5-1-1切比雪夫不等式
一、切比雪夫不等式
例题：
由于：
因此：
由于：
因此：
比较几个近似计算的结果
二、依概率收敛
定义：
依概率收敛的统计意义
定理2：依概率收敛序列的性质
小结：
5-1-2大数定律
复习——切比雪夫不等式
一、切比雪夫大数定律
二、辛钦大数定律
辛钦大数定理的意义
三、贝努利大数定理
贝努利大数定律的另一种表述
四、典型例题
小结：
课后作业：
4.7第二十二次上课
5-2-1独立同分布中心极限定理
引例：考察射击命中点与靶心距离的偏差.
概率论中有关论证独立随机变量的和的极限分布是正态分布的一系列定理称为中心极限定理。
1、独立同分布中心极限定理
例题：
小结：
5-2-2棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理
独立同分布中心极限定理
棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理
棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理
棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理的解读
例题：
用频率估计概率时误差的估计：由上面的定理知
上述关系式可解决许多计算问题:
小结：
课后作业：
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