Предельные теоремы и закон больших чисел.
Заказать уникальную курсовую работу- 18 18 страниц
- 5 + 5 источников
- Добавлена 18.01.2018
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
1. Гауссов процесс 5
2. Центральная предельная теорема 7
3. Неравенство Чебышева 11
4. Закон больших чисел 12
5. Теорема Ляпунова 15
Заключение 16
Литература 18
Если случайные величины распределены неодинаково достаточно выполнения условия
(28)
где
(29)
В практике радиотехника исследователя закон больших чисел означает следующее. Если провести серию N испытаний, то их результаты, несмотря на то, что условия проведения испытаний примерно одинаковы, могут сильно отличаться. Однако средние результаты большого (в пределе, бесконечно большого) числа испытаний устойчивы и практически не зависят от результатов индивидуальных испытаний. Суммируя сказанное, закон больших чисел выражает простое правило – совокупное действие большого числа случайных факторов приводит к результату, практически не зависящему от случая.
5. Теорема Ляпунова
Сущность теоремы Ляпунова состоит в следующем. Пусть независимые случайные величины X1,X2,...,Xn имеют конечные математические ожидание a1,a2,...,an и конечные дисперсии . При этом число n стремится к бесконечности, что означает, что количество случайных величин неограниченно увеличивается. Тогда справедливо соотношение
(30)
Здесь C1,C2,...,Cn – абсолютные центральные моменты третьего порядка. При условии, что (30) выполняется с достаточной степенью точности имеет место распределение
(31)
Физический смысл условия (30) состоит в том, что действие каждого случайного фактора невелико по сравнению с их суммарным действием. Многие случайные явления, встречающиеся в радиотехнике, протекают именно по такой схеме.
Заключение
На практике очень важно знать условия, гарантирующие малую вероятность события или вероятность близкую к единице. В этом отношении закон больших чисел определяет совокупность предложений, утверждающих как угодно близкую к нулю или единице вероятностью события. При этом событие зависит от очень большого, в пределе, бесконечно большого числа случайных событий. Для соблюдения закона важно, чтобы каждое событие оказывало на результат незначительное влияние.
Более точная формулировка закона больших чисел утверждает, что с вероятностью, близкой к единице, отклонение среднего арифметического значения достаточно большого числа случайных событий от постоянной величины есть среднее арифметическое их математических ожиданий, не превышающее заданного сколь угодно малого числа.
В радиотехнике часто можно наблюдать отдельные явления, проявляющиеся как случайные (например, регистрируемая фаза сигнала в условиях действия помех). Данное наблюдение является следствием того, что такое явление является результатом действия множества факторов, не связанных с существом явления. Точно определить суммарное действие данных факторов на наблюдаемое явление не представляется возможным, ввиду их случайного характера. Иными словами по результатам одного наблюдаемого явления нельзя ничего сказать о закономерностях, присущих многим таким явлениям.
Давно было замечено, что среднее арифметическое числовых характеристик некоторых параметров при большом числе повторений опыта подвержено очень незначительным вариациям. Существо явления проявляется в среднем, при этом влияние отдельных факторов, делающих случайным результат единичного наблюдения, нивелируется.
Теоретически обоснование подобного поведения кроется в законе больших чисел. При выполнении некоторых, весьма общих условий устойчивость среднего арифметического будет событием с вероятностью близкой к единице. Данное условия и составляют важнейшее содержание закона больших чисел.
Известно, что сумма любого конечного числа независимых нормально распределенных случайных величин подчиняется нормальному закону распределения. Однако если независимые случайные величины не распределены по нормальному закону, то существуют некоторые весьма слабые ограничения, при выполнении которых их сумма будет также распределена нормально.
Решение этой задачи, данное русскими учеными П. Л. Чебышевым и его учениками А. А. Марковым и А. М. Ляпуновым, составляет основу центральной предельной теоремы.
Теорема Ляпунова имеет исключительно большое значение в физике, а нормальный закон распределения является одним из основных законов в статистической радиотехнике.
Литература
1. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. – М.: Радио и связь, 1989.
2. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. – М.: Радио и связь, 1982.
3. Белов П.В., Назаркин А.В., Черниговская Э.М. – Статистическая радиотехника. – М.: МИРЭА, 2005
4. Самойло К.А., Витоль М.Р., Черниговская Э.М. Теория случайных процессов. – М.: МИРЭА, 1993.
5. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1969.
2
1. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. – М.: Радио и связь, 1989.
2. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. – М.: Радио и связь, 1982.
3. Белов П.В., Назаркин А.В., Черниговская Э.М. – Статистическая радиотехника. – М.: МИРЭА, 2005
4. Самойло К.А., Витоль М.Р., Черниговская Э.М. Теория случайных процессов. – М.: МИРЭА, 1993.
5. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1969.
Вопрос-ответ:
Что такое предельные теоремы и закон больших чисел?
Предельные теоремы и закон больших чисел - это математические результаты, которые описывают поведение суммы большого количества независимых случайных величин. Закон больших чисел говорит о том, что среднее значение этих случайных величин сойдется к математическому ожиданию при увеличении их количества.
Что такое Гауссов процесс?
Гауссов процесс - это случайный процесс, в котором любой конечный набор случайных величин имеет многомерное нормальное распределение. Он является основой для построения многих статистических моделей и используется в различных областях, таких как финансы, радиотехника и др.
Что говорит центральная предельная теорема?
Центральная предельная теорема утверждает, что сумма большого количества независимых и одинаково распределенных случайных величин будет иметь приближенно нормальное распределение, независимо от их изначального распределения. Это явление наблюдается во многих практических ситуациях и обеспечивает основу для статистического вывода и оценок.
Что такое неравенство Чебышева?
Неравенство Чебышева - это математическое неравенство, которое связывает вероятность отклонения случайной величины от своего математического ожидания с ее дисперсией. Оно говорит о том, что вероятность отклонения случайной величины от своего математического ожидания более чем на заданную величину убывает с ростом дисперсии.
Что означает закон больших чисел в практике радиотехники?
В практике радиотехники закон больших чисел означает, что при проведении большого количества испытаний результаты этих испытаний, несмотря на вариации условий их проведения, приближенно будут равномерно распределены вокруг математического ожидания. Это позволяет делать статистические оценки, прогнозы и принимать решения на основе результатов испытаний.
Что означают предельные теоремы?
Предельные теоремы в математической статистике и теории вероятностей описывают поведение последовательности случайных величин при стремлении их количества к бесконечности или при стремлении других параметров к некоторым значениям. Эти теоремы позволяют делать выводы о распределении и свойствах случайных величин, основываясь на их общих свойствах и упрощенных моделях.
Какую роль играет Центральная предельная теорема?
Центральная предельная теорема является одной из наиболее важных предельных теорем в теории вероятностей. Она утверждает, что сумма большого количества независимых и одинаково распределенных случайных величин, имеющих конечные математическое ожидание и дисперсию, приближается к нормальному распределению. Это позволяет использовать нормальное распределение для аппроксимации распределений сложных величин и упрощает анализ данных во многих областях, таких как статистика, физика, экономика и другие.
Что такое Неравенство Чебышева?
Неравенство Чебышева устанавливает верхнюю границу вероятности отклонения случайной величины от ее среднего значения. Оно гласит, что для любого положительного числа эпсилон вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидания на величину, большую чем эпсилон, не превышает дисперсию случайной величины, деленную на квадрат эпсилона. Неравенство Чебышева позволяет оценивать вероятность больших отклонений величин и имеет широкое применение в теории вероятностей и статистике.
Что говорит закон больших чисел?
Закон больших чисел утверждает, что среднее значение последовательности случайных величин сходится к их математическому ожиданию при увеличении количества элементов в последовательности. Это означает, что при достаточно большом количестве наблюдений среднее значение будет близко к "истинному" среднему значению, то есть к математическому ожиданию. Закон больших чисел имеет фундаментальное значение в статистике и используется для оценки параметров распределений и проверки гипотез на основе выборочных данных.
Что такое предельные теоремы и закон больших чисел?
Предельные теоремы и закон больших чисел --- это математические концепции, которые изучают поведение сумм независимых случайных величин с ростом их числа. Они позволяют нам понять, каким образом случайности сгруппировываются и сходятся к определенным значениям.