Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое закон больших чисел теорема чебышева , Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое закон больших чисел теорема чебышева , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ .
В данном 
 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 
 с математическим ожиданием 
 и дисперсией 
. Над этой величиной производится 
 независимых опытов и вычисляется среднее арифметическое всех наблюденных значений величины 
. Требуется найти числовые характеристики этого среднего арифметического - математическое ожидание и дисперсию - и выяснить, как они изменяются с увеличением 
.
Обозначим:
 - значение величины 
 в первом опыте;
 - значение величины 
 во втором опыте, и т. д.
Очевидно, совокупность величин 
 представляет собой 
 независимых случайных величин, каждая из которых распределена по тому же закону, что и сама величина 
. Рассмотрим среднее арифметическое этих величин:
.
Случайная величина 
 есть линейная функция независимых случайных величин 
. Об этом говорит сайт https://intellect.icu  . Найдем математическое ожидание и дисперсию этой величины. Согласно правилам 
 10 для определении числовых характеристик линейных функций получим:
;
.
Итак, математическое ожидание величины 
 не зависит от числа опытов 
 и равно математическому ожиданию наблюдаемой величины 
; что касается дисперсии величины 
, то она неограниченно убывает с увеличением числа опытов и при достаточно большом 
 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 
 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 
,
где 
 - произвольно малые положительные числа.
Запишем в аналогичной форме теорему Чебышева. Она утверждает, что при увеличении 
 среднее арифметическое 
 сходится по вероятности к 
, т. е.
.             (13.3.1)
Докажем это неравенство.
Доказательство. Выше было показано, что величина

имеет числовые характеристики
; 
.
Применим к случайной величине 
 неравенство Чебышева, полагая 
:
.
Как бы мало ни было число 
, можно взять 
 таким большим, чтобы выполнялось неравенство

где 
 - сколь угодно малое число.
Тогда
,
откуда, переходя к противоположному событию, имеем:
,
что и требовалось доказать.
Информация, изложенная в данной статье про закон больших чисел теорема чебышева , подчеркивают роль современных технологий в обеспечении масштабируемости и доступности. Надеюсь, что теперь ты понял что такое закон больших чисел теорема чебышева и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про закон больших чисел теорема чебышева
Комментарии
Оставить комментарий
Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ
Термины: Теория вероятностей. Математическая статистика и Стохастический анализ