First we shall determine upper boun

First we shall determine upper bounds on the tail probabilities of Y and then
we shall prove a very important theorem regarding the pdf of Y in the limit as
n —* x.
The random variable Y defined in (2-1-187) is frequently encountered in
estimating the mean of a random variable X from a number of observations Xh
1=1.2,...,«. In other words, the Xh i~ 1,2,..., n, may be considered as
independent samples drawn from a distribution /^(JC), and Y is the estimate of
the mean mx.
The mean of Y is

Kết quả (Việt) 1:

Lần đầu tiên chúng tôi sẽ xác định trên giới hạn trên các xác suất đuôi y và sau đóchúng ta sẽ chứng minh một định lý rất quan trọng liên quan đến pdf Y trong giới hạn nhưn-* x.Biến ngẫu nhiên Y được định nghĩa trong (2-1-187) thường xuyên gặp phải trongước tính có nghĩa là một biến ngẫu nhiên X từ một số quan sát Xh1 = 1,2,..., «. Nói cách khác, có sự Xh tôi ~ 1,2,..., n, có thể được coi như làđộc lập mẫu được rút ra từ một phân phối / ^ (JC), và Y là các ước tính củamx có nghĩa là.Có nghĩa là của Y là

Kết quả (Việt) 2:

Đầu tiên chúng ta phải xác định giới hạn trên của xác suất đuôi của Y và sau đó
chúng ta sẽ chứng minh một định lý rất quan trọng liên quan đến việc pdf của Y trong giới hạn khi
n -. * X
Các biến ngẫu nhiên Y được xác định trong (2-1-187) thường xuyên là gặp phải trong
việc ước tính trung bình của một biến X ngẫu nhiên từ một số quan sát Xh
1 = 1,2, ..., «. Nói cách khác, các Xh i ~ 1,2, ..., n, có thể được coi là
mẫu độc lập rút ra từ một phân phối / ^ (JC), và Y là ước tính của
các mx bình.
Giá trị trung bình của Y là