Наверное потому что все эксперименты производятся в одинаковых условиях (по схеме Бернулли) и всё что присуще для первого эксперимента то присуще и для всех последующих экспериментов. (Я не стал ставить знаки препинания)
каждое наблюдение - это случайная величина. точнее - представь, что у тебя есть одна случайная величина, и ты фиксируешь одно наблюдение; потом берешь вторую так же распределенную случайную величину, и так же фиксируешь одно наблюдение итд. у тебя получается набор из N наблюдений для N одинаково распределенных случайных величин.
Очень приятное сочетание тервера, матстата и практики🤩
«Семь раз отмерь и один раз отрежь» - вот суть теоремы Чебышёва П.Л.
И никто не скажет, какого размера выборка считается большой!
про сундук круто!)
А почему дисперсия и мат ожидание берутся от X1? Разве X1 - это не результат первого эксперимента в выборке?
Наверное потому что все эксперименты производятся в одинаковых условиях (по схеме Бернулли) и всё что присуще для первого эксперимента то присуще и для всех последующих экспериментов. (Я не стал ставить знаки препинания)
каждое наблюдение - это случайная величина. точнее - представь, что у тебя есть одна случайная величина, и ты фиксируешь одно наблюдение; потом берешь вторую так же распределенную случайную величину, и так же фиксируешь одно наблюдение итд. у тебя получается набор из N наблюдений для N одинаково распределенных случайных величин.