пользователей: 30398
предметов: 12406
вопросов: 234839
Конспект-online
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

Закон больших чисел (теоремы Чебышева).

13.3. Закон больших чисел (теорема Чебышева)

В данном image001.gif мы докажем одну из простейших, но вместе с тем наиболее важных форм закона больших чисел - теорему Чебышева. Эта теорема устанавливает связь между средним арифметическим наблюденных значений случайной величины и ее математическим ожиданием.

Предварительно решим следующую вспомогательную задачу.

Имеется случайная величина image002.gif с математическим ожиданием image003.gif и дисперсией image004.gif. Над этой величиной производится image005.gif независимых опытов и вычисляется среднее арифметическое всех наблюденных значений величины image002.gif. Требуется найти числовые характеристики этого среднего арифметического - математическое ожидание и дисперсию - и выяснить, как они изменяются с увеличением image005.gif.

Обозначим:

image006.gif - значение величины image002.gif в первом опыте;

image007.gif - значение величины image002.gif во втором опыте, и т. д.

Очевидно, совокупность величин image008.gif представляет собой image005.gif независимых случайных величин, каждая из которых распределена по тому же закону, что и сама величина image002.gif. Рассмотрим среднее арифметическое этих величин:

image009.gif.

Случайная величина image010.gif есть линейная функция независимых случайных величин image008.gif. Найдем математическое ожидание и дисперсию этой величины. Согласно правилам image001.gif 10 для определении числовых характеристик линейных функций получим:

image011.gif;

image012.gif.

Итак, математическое ожидание величины image010.gif не зависит от числа опытов image005.gif и равно математическому ожиданиюнаблюдаемой величины image002.gif; что касается дисперсии величины image010.gif, то она неограниченно убывает с увеличением числа опытов и при достаточно большом image005.gif может быть сделана сколь угодно малой. Мы убеждаемся, что среднее арифметическое есть случайная величина со сколь угодно малой дисперсией и при большом числе опытов ведет себя почти как не случайная.

Теорема Чебышева и устанавливает в точной количественной форме это свойство устойчивости среднего арифметического. Она формулируется следующим образом:

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

Запишем теорему Чебышева в виде формулы. Для этого напомним смысл термина «сходится по вероятности». Говорят, что случайная величина image013.gif сходится по вероятности к величине image014.gif, если при увеличении image005.gif вероятность того, что image013.gif и image014.gif будут сколь угодно близки, неограниченно приближается к единице, а это значит, что при достаточно большом image005.gif

image015.gif,

где image016.gif - произвольно малые положительные числа.

Запишем в аналогичной форме теорему Чебышева. Она утверждает, что при увеличении image005.gif среднее арифметическое image017.gif сходится по вероятности к image003.gif, т. е.

image018.gif.             (13.3.1)

Докажем это неравенство.

Доказательство. Выше было показано, что величина

image009.gif

имеет числовые характеристики

image019.gifimage020.gif.

Применим к случайной величине image010.gif неравенство Чебышева, полагая image021.gif:

image022.gif.

Как бы мало ни было число image023.gif, можно взять image005.gif таким большим, чтобы выполнялось неравенство

image024.gif

где image025.gif - сколь угодно малое число.

Тогда

image026.gif,

откуда, переходя к противоположному событию, имеем:

image027.gif,

что и требовалось доказать.


16.01.2019; 17:59
хиты: 80
рейтинг:0
Точные науки
математика
теория вероятности
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь