рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Математика
/
Неравенство Чебышева.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Неравенство Чебышева.

Неравенство Чебышева. - раздел Математика, Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли Неравенство Чебышева, Используемое Для Доказательства Дальнейших Теорем, Спра...

Неравенство Чебышева, используемое для доказательства дальнейших теорем, справед-ливо как для непрерывных, так и для дискретных случайных величин. Докажем его для дискретных случайных величин.

Теорема 13.1(неравенство Чебышева). p( | X – M(X)| < ε ) ≥ D(X) / ε². (13.1)

Доказательство. Пусть Х задается рядом распределения

Х	х₁	х₂	…	х_п
р	р₁	р₂	…	р_п

Так как события |X – M(X)| < ε и |X – M(X)| ≥ ε противоположны, то р ( |X – M(X)| < ε ) + + р ( |X – M(X)| ≥ ε ) = 1, следовательно, р ( |X – M(X)| < ε ) = 1 - р ( |X – M(X)| ≥ ε ). Найдем р ( |X – M(X)| ≥ ε ).

D(X) = (x₁ – M(X))²p₁ + (x₂ – M(X))²p₂ + … + (x_n – M(X))²p_n . Исключим из этой суммы те слагаемые, для которых |X – M(X)| < ε. При этом сумма может только уменьшиться, так как все входящие в нее слагаемые неотрицательны. Для определенности будем считать, что отброшены первые k слагаемых. Тогда

D(X) ≥ (x_k₊₁ – M(X))²p_k₊₁ + (x_k₊₂ – M(X))²p_k₊₂ + … + (x_n – M(X))²p_n ≥ ε² (p_k₊₁+ p_k₊₂ + … + p_n).

Отметим, что p_k₊₁+ p_k₊₂ + … + p_n есть вероятность того, что |X – M(X)| ≥ ε, так как это сумма вероятностей всех возможных значений Х, для которых это неравенство справедливо. Следовательно, D(X) ≥ ε² р(|X – M(X)| ≥ ε), или р (|X – M(X)| ≥ ε) ≤ D(X) / ε². Тогда вероятность противоположного события p( | X – M(X)| < ε ) ≥ D(X) / ε², что и требо-валось доказать.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли

На сайте allrefs.net читайте: "Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Неравенство Чебышева.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли.
Изучение статистических закономерностей позволило установить, что при некоторых условиях суммарное поведение большого количества случайных величин почти утрачи-вает случайный характер и становится

Теоремы Чебышева и Бернулли.
Теорема 13.2 (теорема Чебышева). Если Х1, Х2,…, Хп – попарно независимые случайные величины, дисперсии которых равномерно

Теорема Бернулли.
Теорема 13.3 (теорема Бернулли). Если в каждом из п независимых опытов вероятность р появления события А постоянна, то при достаточно большом числе испытан

Центральная предельная теорема Ляпунова. Предельная теорема Муавра-Лапласа.
Закон больших чисел не исследует вид предельного закона распределения суммы случайных величин. Этот вопрос рассмотрен в группе теорем, называемых центральной предельной теоремой. О

Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
Для наглядного представления о поведении исследуемой случайной величины в выборке можно строить различные графики. Один из них – полигон частот: ломаная, отрезки которой соединяют

Двумерного случайного вектора.
При статистическом исследовании двумерных случайных величин основной задачей является обычно выявление связи между составляющими. Двумерная выборка представляет собой набор

Способы построения оценок.
1. Метод наибольшего правдоподобия. Пусть Х – дискретная случайная величина, которая в результате п испытаний приняла значения х1, х

Построение доверительных интервалов.
1. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии. Пусть исследуемая случайная величина Х распределена