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

ЗБЧ. Теорема Маркова.

13.4. Обобщенная теорема Чебышева. Теорема Маркова

Теорема Чебышева легко может быть обобщена на более сложный случай, а именно когда закон распределения случайной величины image001.gif от опыта к опыту не остается одним и тем же, а изменяется. Тогда вместо среднего арифметического наблюденных значений одной и той же величины image001.gif с постоянными математическим ожиданиеми дисперсией мы имеем дело со средним арифметическим image002.gif различных случайных величин, с различными математическими ожиданиями и дисперсиям. Оказывается, что и в этом случае при соблюдения некоторых условий среднее арифметическое является устойчивым и сходится по вероятности к определенной неслучайной величине.

Обобщенная теорема Чебышева формулируется следующим образом. Если

image003.gif -

независимые случайные величины с математическими ожиданиями

image004.gif

и дисперсиями

image005.gif

и если все дисперсии ограничены сверху одним и тем же числом image006.gif:

                                                         image007.gif      image008.gif,                              

то при возрастании image002.gif среднее арифметическое наблюденных значений величин image003.gif сходится по вероятности к среднему арифметическому их математических ожиданий.

Запишем эту теорему в виде формулы. Пусть image009.gif - сколь угодно малые положительные числа. Тогда при достаточно большом image002.gif

image010.gif.                  (13.4.1)

Доказательство. Рассмотрим величину

image011.gif.

Ее математическое ожидание равно:

image012.gif,

а дисперсия

image013.gif.

Применим к величине image014.gif неравенство Чебышева:

image015.gif,

или

image016.gif.              (13.4.2)

Заменим в правой части неравенства (13.4.2) каждую из величин image017.gif большей величиной image006.gif. Тогда неравенствотолько усилится:

image018.gif.

Как бы мало ни было image019.gif, можно выбрать image002.gif настолько большим, чтобы выполнялось неравенство

image020.gif;

тогда

image021.gif,

откуда, переходя к противоположному событию, получим доказываемое неравенство (13.4.1).

Закон больших чисел может быть распространен и на зависимые случайные величины. Обобщение закона больших чисел на случай зависимых случайных величин принадлежит А. А. Маркову.

Теорема Маркова. Если имеются зависимые случайные величины image003.gif и если при image022.gif

image023.gif,

то среднее арифметическое наблюденных значений случайных величин image003.gif сходится по вероятности к среднему арифметическому их математических ожиданий. Доказательство. Рассмотрим величину

image011.gif.

Очевидно,

image024.gif.

Применим к величине image014.gif неравенство Чебышева:

image025.gif.

Так как по условию теоремы при image022.gif image026.gif, то при достаточно большом image002.gif

image027.gif,

или, переходя к противоположному событию,

image028.gif,

что и требовалось доказать.


16.01.2019; 18:02
хиты: 73
рейтинг:0
Точные науки
математика
теория вероятности
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь