КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Неравенство и теорема Чебышева
Лемма Чебышева (Маркова). Если случайная величина X принимает только неотрицательные значения и имеет математическое ожидание M(X), то для любого имеет место неравенство: P(X ) . (7.1) Неравенство Чебышева. Если случайная величина Х имеет математическое ожидание M(X) и дисперсию D(X), то для любого имеет место неравенство: P(|x- |< ) 1- . (7.2) Неравенство Чебышева является в теории вероятностей общим фактом и позволяет оценить нижнюю границу вероятности. Если произведено n независимых испытаний по схеме Бернулли, где p – вероятность успеха, q - вероятность неудачи, n - число опытов, к - число успехов, то для случайной величины имеет место неравенство: . (7.3) Для относительной частоты появления события аналогичное неравенство имеет вид: . (7.4) Теорема. Закон больших чисел Чебышева. Пусть X1, X2, …,Xn - последовательность попарно независимых случайных величин, имеющих конечные математические ожидания и дисперсии, ограниченные сверху постоянной С = const (D(Xi) С (i=1, 2,…,n)). Тогда для любого >0, (7.5) Теорема показывает, что среднее арифметическое большого числа случайных величин с вероятностью, сколь угодно близкой к 1, будет мало отклоняться от среднего арифметического математических ожиданий. Следствие 1. Если вероятность наступления события A в каждом из n независимых испытаний равна p, к - число наступлений события A в серии из n независимых испытаний, то, каково бы ни было число >0, имеет место предел: (| -p|< ) = 1 (7.6) Таким образом устанавливается связь между относительной частотой появления события A и постоянной вероятностью р в серии из n независимых испытаний. Следствие 2. Теорема Пуассона. Если в последовательности независимых испытаний вероятность появления события А в r-ом испытании равна рr, то (7.7) где к - число появлений события А в серии из n испытаний. Следствие 3. Теорема Бернулли. Если X1, X2, …,Xn - последовательность независимых случайных величин таких, что M(X1) = M(X2) =…= M(Xn) = а, D(X1) < C, D(X2) < C,…,D(Xn) < C, где C = const, то, каково бы ни было постоянное число >0, имеет место предел: (| -а|< ) = 1. (7.8) Законы больших чисел не позволяют уменьшить неопределённость в каждом конкретном случае, они утверждают лишь о существовании закономерности при достаточно большом числе опытов. Например, если при подбрасывании монеты 10 раз появился герб, то это не означает, что в 11 раз появится цифра.
Дата добавления: 2014-11-20; Просмотров: 635; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |