711

Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей

Лекция

Математика и математический анализ

Среднее арифметическое математических ожиданий. Теорема Чебышева. Ее сущность и значение для практики. Случайные величины имеют различные математические ожидания.

Украинкский

2013-01-06

49.5 KB

52 чел.

Лекция. Закон больших чисел и предельные теоремы теории вероятностей.

Как уже известно, нельзя заранее уверенно предвидеть, какое из возможных значений примет случайная величина в итоге испытания. Это зависит от многих случайных причин, учесть которые невозможно. Казалось бы, если о каждой случайной величине мы располагаем в этом смысле весьма скромными сведениями, то вряд ли можно установить закономерности поведения и суммы достаточно большого числа случайных величин. На самом деле это не так. Оказывается, что при некоторых сравнительно широких условиях суммарное поведение достаточно большого числа случайных величин почти утрачивает случайный характер и становится закономерным.

Для практики очень важно знание условий, при выполнении которых совокупное действие очень многих случайных причин приводит к результату, почти не зависящему от случая, так как позволяет предвидеть ход явлений. Эти условия и указываются в теоремах, носящих общее название закона больших чисел. К ним относятся теоремы Чебышева и Бернулли. Теорема Чебышева является наиболее общим законом больших чисел, теорема Бернулли – простейшим.

1. Теорема Чебышева. Ее сущность и значение для практики.

 Теорема Чебышева. Еслипопарно независимые случайные величины, причем дисперсии их равномерно ограничены (не превышают постоянного числа ), то, как бы мало ни было положительное число , вероятность неравенства

  

будет как угодно близка к единице, если число случайных величин достаточно велико.

 Другими словами, в условиях теоремы

 .

Формулируя теорему Чебышева, мы предполагали, что случайные величины имеют различные математические ожидания. Однако на практике часто бывает, что случайные величины имеют одно и то же математическое ожидание. И если допустить, что дисперсии этих величин ограничены, то к ним будет применима теорема Чебышева.

Обозначим математическое ожидание каждой из случайных величин через ; в рассматриваемом случае, среднее арифметическое математических ожиданий, как легко видеть, также равно . Сформулируем теорему Чебышева для рассматриваемого частного случая.

 Если – попарно независимые случайные величины, имеющие одно и то же математическое ожидание , и если дисперсии этих величин равномерно ограничены, то, как бы мало ни было число , вероятность неравенства

    

будет как угодно близка к единице, если число случайных величин достаточно велико.

 Сущность теоремы Чебышева заключается в том, что хотя отдельные независимые случайные величины могут принимать значения, далекие от своих математических ожиданий, среднее арифметическое достаточно большого числа случайных величин с большой вероятностью принимает значения, близкие к определенному постоянному числу  (или к числу  в частном случае). Иными словами, отдельные случайные величины могут иметь значительный разброс, а их среднее арифметическое рассеянно мало.

Таким образом, нельзя уверенно предсказать, какое возможное значение примет каждая из случайных величин, но можно предвидеть, какое значение примет их среднее арифметическое.

Итак, среднее арифметическое достаточно большого числа независимых случайных величин (дисперсии которых равномерно ограничены) утрачивает характер случайной величины. Объясняется это тем, что отклонения каждой из величин от своих математических ожиданий могут быть как положительными, так и отрицательными, а в среднем арифметическом они взаимно погашаются.

Теорема Чебышева справедлива не только для дискретных, но и для непрерывных случайных величин.

На теореме Чебышева основан широко применяемый в статистике выборочный метод, суть которого состоит в том, что по сравнительно небольшой случайной выборке судят о всей совокупности (генеральной совокупности) исследуемых объектов. Например, о качестве кипы хлопка заключают по небольшому пучку, состоящему из волокон, наудачу отобранных из разных мест кипы. Хотя число волокон в пучке значительно меньше, чем в кипе, сам пучок  содержит достаточно большое количество волокон, исчисляемое сотнями.

В качестве другого примера можно указать на определение качества зерна по небольшой  его пробе. И в этом случае число наудачу отобранных зерен мало сравнительно со всей массой зерна, но само по себе оно достаточно велико.

 

2. Теорема Бернулли.

Пусть производится  независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события равна . Можно ли предвидеть, какова примерно будет относительная частота появлений события? Положительный ответ на этот вопрос дает теорема, доказанная Якобом Бернулли (опубликована в 1713 г.), которая получила название «закона больших чисел» и положила начало теории вероятностей как науке.

 Теорема Бернулли. Если в каждом из  независимых испытаний вероятность  появления события  постоянна, то как угодно близка к единице вероятность того, что отклонение относительной частоты от вероятности  по абсолютной величине будет сколь угодно малым, если число испытаний достаточно велико.

 Другими словами, если  – сколь угодно малое положительное число, то при соблюдении условий теоремы имеет место равенство

    .

 Замечание. Было бы неправильным на основании теоремы Бернулли сделать вывод, что с ростом числа испытаний относительная частота неуклонно стремится к вероятности ; другими словами, из теоремы Бернулли не вытекает равенство . В теореме речь идет лишь о вероятности того, что при достаточно большом числе испытаний относительная частота будет как угодно мало отличаться от постоянной вероятности появления события в каждом испытании.

Вывод

Таким образом, теорема Бернулли объясняет, почему относительная частота при достаточно большом числе испытаний обладает свойством устойчивости и оправдывает статистическое определение вероятности.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

44705. Особенности библиотеки (Library Features) 2.13 MB
  Создание Библиотеки Шрифта Creting Font Librry Особенность текста входящая в РМ использует сделанные образцы шрифта. Они специализированы в схемы библиотек куда каждый символ номер символ шрифта нарисованный в одной ячейке библиотеки. Название ячейки для каждой ячейки образца шрифта фактический символ шрифта который ячейка представляет. Рисуйте все символы числа символы для вашего шрифта.
44706. Панели инструментов Pattern Makera 853 KB
  Панель Min Главная 1 создать новый файл схемы 2 импорт графического файла в новый файл схемы 3 открыть файл схемы 4 сохранить текущий файл 5 печать 6 вырезать выделенный фрагмент в буфер обмена 7 копировать выделенный фрагмент в буфер обмена 8 вставить фрагмент из буфера обмена на текущую схему 9 отменить действие 10 вставить схему из галереи 11 вызвать справку Панель View Вид 1 отобразить схему в виде крестиков 2 отобразить схему в виде символов 3 отобразить схему в виде цветных квадратов 4 показать...
44707. Работа программы PM для вышивки крестом 2.61 MB
  Основные Особенности РМ позволяет Вам создавать схемы которые включают следующий стежок напечатает: Полный крест Полукрест Четверть Миниатюрный Назад Прямо бэкстич Специальный Французский Узел Цепочка ячеек До 240 цветов мулине вышивального шелка может использоваться при содействии дизайна. Эта особенность удобна когда Вы хотите использовать нарисованный эскиз как схему {руководство} для вашего дизайна. После создания дизайна РМ позволяет Вам создавать размещение страницы для...
44708. Преобразование сканированной Фотографии 3.65 MB
  Чтобы открыть Мастера Импортирования выберите Import Imge и затем Импортируйте В Новую схему из меню File или щелкните кнопкой панели Import Imge. Чтобы развернуть экран щелкните кнопкой Mximum которая расположена в верхнем правом угле главного окна Pttern Mker. Щелкните Browse чтобы выбрать файл. Щелкните Open после вашего выбора.
44709. Использование Обеспеченного Графического элемента 2.46 MB
  Выберите New от меню File. Выберите Sve от меню File чтобы сохранить ваш дизайн. Выберите Copy в Библиотеке в меню Librry или щелкните соответствующей кнопкой панели. Выберите Sve от меню File чтобы сохранить ваш дизайн.
44710. Особенности Стежка 508 KB
  Выберите цвет мулине который используется для стежка. Нажмите на инструмент Полный Миниатюрный Половина или стежка Четверти Панели рисования: 3. Чтобы использовать только первую нарисованную ориентацию стежка выберите Repet First Stitch Orienttion в меню Stitch.
44711. Диалог Вариантов стежка 510 KB
  Фактическая Толщина Страница Фактической толщины диалогового окна Stitch Options позволяет Вам определять заданную по умолчанию толщину для каждого типа стежка. Определите заданную по умолчанию толщину стежка для каждого типа стежка. Толщина Дисплея Страница Толщины Дисплея диалогового окна Stitch Options позволяет Вам определять дисплей и напечатанную толщину для каждой возможной толщины стежка.
44712. Сужение Выбора Цвета и Типа Стежка 1.3 MB
  Установите указатель в пределах выбора и затем щелкните и удержите левую кнопку мыши. Они: Точечный рисунок Эта опция копирует растровое представление выбора в буфер обмена. Используйте инструмент выбора чтобы сделать выбор.
44713. Особенности Ткани 397 KB
  Характеристики ткани которыми Вы можете управлять включают размер стежка цвет и полный размер. Параметры настройки ткани для образца редактируются используя диалог Свойств Ткани Fbric Properties. Этот диалог содержит множественные страницы для того чтобы определить различные варианты ткани.