Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Предельные теоремы. (ПТ)

Читайте также:
  1. Во все времена к власти приходили, в основном, люди с мелким масштабом и, имея в руках огромные ресурсы целого народа, творили беспредельные вещи.
  2. ЛЕКЦИЯ 17. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ТЕОРЕМЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ. НЕРАВЕНСТВО ЧЕБЫШЕВА. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ
  3. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ГИБКОСТИ РАСТЯНУТЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
  4. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ГИБКОСТИ СЖАТЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
  5. Предельные издержки
  6. Предельные отклонения валов с размерами от 1 до 500 мм, мкм
  7. Предельные параметры основных организационно-технических элементов рубок спелых, перестойных лесных насаждений

Предельные теоремы теории вероятностей, общее название ряда теорем вероятностей теории, указывающих условия возникновения тех или иных закономерностей в результате действия большого числа случайных факторов. Исторически первые ПТ — теорема Бернулли (1713) и теорема Лапласа (1812) — относятся к распределению отклонений частоты появления некоторого события Е при n независимых испытаниях от его вероятности р (0 < р < 1). Частотой называется отношение m/n, где m — число наступлений события Е при n испытаниях (точные формулировки см. в ст. Бернулли теорема и Лапласа теорема). С. Пуассон (1837) распространил эти теоремы на случай, когда вероятность наступления Е в k-м испытании может зависеть от k, описав предельное поведение при n ® ¥ распределения отклонений частоты m/n от среднего арифметического вероятностей (1 £ k £ n): . Если обозначить через случайную величину, принимающую значение, равное единице при появлении события Е в k-м испытании, и значение, равное нулю при его непоявлении, то m можно представить в виде суммы что позволяет рассматривать перечисленные теоремы как частные случаи общих ПТ, относящихся к суммам независимых СВ (закона больших чисел и центральной предельной теоремы).

Закон больших чисел: Пусть (*) - какая-либо последовательность независимых СВ, - сумма первых n из них , и - соответственно математическое ожидание , и дисперсия , суммы . Говорят, что последовательность (*) подчиняется закону больших чисел, если при любом e > 0 вероятность неравенства стремится к нулю при .

Широкие условия приложимости закона больших чисел найдены впервые П. Л. Чебышевым (в 1867) (см. Больших чисел закон). Эти условия затем были обобщены А. А. Марковым (старшим). Вопрос о необходимых и достаточных условиях приложимости закона больших чисел был окончательно решен А. Н. Колмогоровым (1928). В случае, когда величины имеют одну и ту же функцию распределения, эти условия, как показал А. Я. Хинчин (1929), сводятся к одному: величины должны иметь конечные математические ожидания.

Центральная предельная теорема: Говорят, что к последовательности (*) применима центральная предельная теорема, если при любых и вероятность неравенства имеет пределом при n — величину

Довольно общие достаточные условия центральной предельной теоремы были указаны П.Л.Чебышёвым (1887), но в его доказательстве обнаружились пробелы, восполненные позже А.А.Марковым (1898). Решение вопроса, близкое к окончательному, было получено А.М.Ляпуновым (1901). По Ляпунову, если отношение где стремится к нулю при (условие Ляпунoва), то к данной последовательности СВ применима центральная предельная теорема (см. Ляпунова теорема). Окончательное решение вопроса об условиях применения центральной предельной теоремы получено в основных чертах С.Н.Бернштейном (1926) и дополнено В.Феллером (1935).

 

 

 

 

 

 

 


Дата добавления: 2015-07-10; просмотров: 159 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Теоремы сложения и умножения вер-й. Формула полной вер-ти. Ф-ла Байеса. | Повторные независимые испытания. Ф-ла Бернулли. Ф-ла Пуассона. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа. | Дискретная случайная величина. Закон распределения дискретной случайной величины. Ряд распределения, полигон, ф-я распределения. | Математич. ожидание и дисперсия СВ, их св-ва. Среднее квадратическое отклонение. | SWOT-аналіз Бібліотеки імені Михайла Лермонтова | Висновок |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Равномерное и показательное распределения непрерывной случайной величины.| SWOT-аналіз Публічної бібліотеки імені Лесі Українки

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)