10964

Закон больших чисел центральная предельная теорема

Лекция

Математика и математический анализ

Закон больших чисел центральная предельная теорема Свойство устойчивости массовых случайных явлений известно человечеству еще с глубоких времен. В какой бы области оно не проявлялось суть его сводится к следующему: конкретные особенности каждого отдельного случайно...

Русский

2013-04-03

154.21 KB

10 чел.

Закон больших чисел центральная предельная теорема

Свойство устойчивости массовых, случайных явлений известно человечеству еще с глубоких времен. В какой бы области оно не проявлялось, суть его сводится к следующему: конкретные особенности каждого отдельного случайного явления почти не сказывается на среднем результате массы таких явлений. Именно эта устойчивость средних и представляет собой физическое содержание "закона больших чисел", понимаемого в широком смысле слова: при очень большом числе случайных явлений средний их результат практически перестает быть случайным и может быть предсказан с большой степенью определенности.

Различные формы закона больших чисел вместе с различными формами центральной предельной теоремы образуют совокупность так называемых предельных теорем теории вероятности.

Предельные теоремы дают возможность не только осуществить научные прогнозы в области случайных явлений, но и оценивать точность этих прогнозов.

Неравенство Чебышева

Имеется случайная величина (СВ) . Неравенство Чебышева утверждает, что каково бы ни было положительное число , вероятность того, что СВ отклонится от своего  математического ожидания не меньше, чем на , ограничена сверху величиной , т.е.

.     (1.1)

Доказательство:  рассмотрим доказательство для непрерывной СВ . По определению известно, что

.     (1.2)

Запишем чему равна дисперсия СВ :

 (1.3)

Проиллюстрируем выражение (1.3) рисунком:

Рис. 1.1. Отрезок интегрирования

В (1.3) означает, что интегрирование ведется на внешней части отрезка АВ. Если в (1.3) принять, что (отметим, что неравенство при этом только усиливается), получим:

 (1.4)

Итак, неравенство Чебышева доказано. Неравенство Чебышева дает грубую оценку сверху и утверждает, что для любой случайной величины Х вероятность того, что она отклонится на от меньше, чем дисперсия деленная на .

Пример: Дана СВ . Оценить сверху вероятность того, что X отклонится от не меньше, чем на .

Решение: Согласно неравенству Чебышева запишем

.

Для случайной величины, распределенной по нормальному закону .

Теорема  Чебышева

Пусть имеется СВ . Над этой величиной производится независимых опытов и вычисляется среднее арифметическое всех наблюденных значений случайной величины Х. Необходимо найти характеристики среднего арифметического – математическое ожидание и дисперсию. В результате первого опыта СВ приняла значение , во втором опыте – , ..., в – ом опыте – .

Рассмотрим среднее арифметическое этих значений:

     (1.5)

СВ линейная функция независимых случайных величин . Определим:

 (1.6)

   (1.7)

Т. о. не зависит от числа опытов , а дисперсия при больших может стать сколь угодно малой, т.е. СВ ведет себя почти не как случайная. Это свойство и устанавливает теорема Чебышева.

При достаточно большом числе независимых опытов среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию.

Говорят что СВ сходится по вероятности к величине , если при увеличении вероятность того, что и будут сколь угодно близки, неограниченно приближается к единице, а это значит, что при достаточно большом

   (1.8)

где  и – произвольно малые положительные числа. Запишем аналогично теорему Чебышева:

.    (1.9)

Докажем справедливость (1.9).

Ранее было показано, что для  Применим к СВ неравенство Чебышева:

  (1.10)

Как бы ни было мало , всегда можно взять такое большое , чтобы выполнялось неравенство: , где сколь угодно малое число. Тогда получим:

.    (1.11)

Запишем вероятность события противоположного (1.11)

.   (1.12)

Что и требовалось доказать.

Обобщенная теорема Чебышева

Пусть независимые случайные величины с соответствующими математическими ожиданиями и дисперсиями, т.е. И если все дисперсии ограничены сверху одним и тем же числом таким, что

то при возрастании среднее арифметическое наблюденных значений величин   сходится по вероятности к среднему арифметическому их математических ожиданий:

.    (1.13)

Доказательство: Рассмотрим СВ , с соответствующими характеристиками: . Применим с СВ неравенство Чебышева

, или      

.    (1.14)

Как бы ни было мало , можно так выбрать , что будет выполняться неравенство . Тогда получим:

.     (1.15)

Перейдем к противоположному событию:

.    (1.16)

Что и требовалось доказать.

Теорема Маркова

Если имеются зависимые СВ и, если при справедливо соотношение то среднее арифметическое наблюденных значений СВ сходится по вероятности к среднему арифметическому их математических ожиданий.

Доказательство: Рассмотрим величину . Применим к величине неравенство Чебышева:

     

Т.к. по условию теоремы при , то при достаточно большом справедливо , или переходе к противоположному событию:

.  (1.17)

Что и требовалось доказать.

Теорема Бернулли

Пусть производится независимых опытов, в каждом из которых может произойти или не произойти событие , вероятность которого в каждом опыте равна . Теорема Бернулли утверждает, что:
при неограниченном увеличении числа опытов частота события сходится по вероятности к его вероятности .

Обозначим частоту события в опытах через и запишем теорему Бернулли в виде формулы:

   (1.18)

где и δ – сколько угодные малые положительные числа. Требуется доказать неравенство (1.18) при достаточно большом .

Доказательство: Рассмотрим независимые случайные величины:

число появления события в первом опыте;

число появления события во втором опыте;

..........................................................................................

Все эти величины дискретные и имеют один и тот же закон распределения; выраженный рядом распределения:

1

Здесь , нетрудно показать, что . Частота не что иное, как среднее арифметическое величин , т.е. . Тогда согласно закону больших чисел сходится по вероятности к общему математическому ожиданию этих величин.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

36534. Основные принципы информационного программирования 24.5 KB
  Современная методология программирования базируется на следующих основных принципах: 1Разбиение процесса создания программы на отдельные этапы и соблюдение их четкой последовательности. 5Использование принципов структурного программирования которое включает в себя проектирование алгоритма на основе ограниченного набора базовых конструкций: 1.
36535. Наставничество в органах внутренних дел 172 KB
  Наставничество в органах внутренних дел представляет собой важную форму повышения профессионального мастерства, трудового и нравственного воспитания лиц рядового и начальствующего состава.
36536. Жизненный цикл программного обеспечения. Понятия спецификации 26.5 KB
  Совукупность требований: пределенные требования спецификаций. Специфика́ция инженерный термин обозначающий набор требований и параметров которым удовлетворяет некоторая сущность. Совокупность требований рограмма.
36537. Понятие алгоритма. Свойства алгоритма. Способы описания. Структурированный алгоритм 27 KB
  Свойства алгоритма. Структурированный алгоритм. Алгоритмэто конечный набор правил последовательное применение которых позволяет преобразовать исходные данные в результат.
36538. Характеристика языка Паскаль.Структура языка, алгоритм 33.5 KB
  Структура языка алгоритм. Существует ряд объективных причин обусловивших выдающийся успех языка Pscl. IIНесмотря на относительную простоту языка он оказался пригоден для весьма широкого спектра приложений в том числе для разработки очень больших и сложных программ например операционных систем.
36539. Структура языка Паскаль. Константы, переменные, стандартные функции 33 KB
  Константы переменные стандартные функции Любая программа на Турбо Паскале имеет одну и ту же общую структуру: [progrm имя программы ;] [ раздел описаний ] begin раздел операторов end. Эта структура состоит из заголовка программы необязательного раздела описаний который может в особых случаях отсутствовать и раздела операторов содержащего хотя бы один оператор. Имя программы идентификатор выбираемый программистом. В разделе описаний должны быть описаны все нестандартные имена используемые далее в разделе операторов этой программы.
36540. Арифметические выражения в Паскаль 26 KB
  Целые числа типа integer это числа диапазона 32768 . Константы типа integer обычные целые числа возможно со знаком. В этих числах недопустимы точка или запятая.
36541. Структура типов данных в Паскаль 25 KB
  Концепция типа для данных В языке Паскаль существует правило: тип явно задается в описании переменной или функции которое предшествует их использованию. Концепция типа языка Паскаль имеет следующие основные свойства: любой тип данных определяет множество значений к которому принадлежит константа которые может принимать переменная или выражение или вырабатывать операция или функция; тип значения задаваемого константой переменной или выражением можно определить по их виду или описанию; каждая операция или функция требует аргументов...
36542. Операторы ввода и вывода данных. Ввод и вывод для файлов 24 KB
  Синтаксическая структура этих операторов: red список переменных ; redln список переменных ; список переменных ::= переменная { переменная } Смысл этих операторов заключается в том что вводимые с клавиатуры значения становятся значениями соответствующих переменных из списка т. При этом список переменных просматривается слева направо до его исчерпания. Синтаксическая структура этих операторов: write список выражений вывода ; writeln список выражений вывода ; список выражений вывода ::= выражение { выражение } В операторах вывода...