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弱大数定律


弱大数定律(参见强大的大数定律)是概率论的结果,也被称为伯努利的定理。X_1型,...,X_n是一系列独立且相同分布的随机变量,每个变量都具有意思是 <X_i>=亩标准偏离 西格玛.定义新变量

 X=(X_1+…+X_n)/无。
(1)

然后,作为n->不完整,样本平均值<x>等于人口意思是 亩每个变量。

<X>=<(X_1+…+X_n)/n>
(2)
=1/n(<X_1>+…+<X_n>)
(3)
=(nmu)/个
(4)
=亩。
(5)

此外,

变量(X)=var((X_1+…+X_n)/n)
(6)
=var(((X_1)/n)++变量((X_n)/n)
(7)
=(σ^2)/(n^2)++(σ^2)/(n^2)
(8)
=(σ^2)/n。
(9)

因此,通过切比雪夫不等式,对于所有人ε>0,

 P(|X-mu|>=ε)<=(var(X))/(ε^2)=(sigma^2)/(nepsilon^2)。
(10)

作为n->不完整,接下来是这样的

 lim_(n->infty)P(|X-mu|>=ε)=0。
(11)

(钦钦,1929年)。换句话说,平均值|(X_1+…+X_n)/n-mu|<ε对于ε武断的积极的接近1作为n->不完整(费勒1968年,第228-229页)。


另请参见

渐近均分性质,中心极限定理,切比雪夫不平等,轻浮定理算术,真大数定律,强大数定律

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工具书类

Feller,W.“大数定律”,第10章概率论及其应用导论,第1卷,第3版。纽约:Wiley,第228-247页,1968年。Feller,W.“大定律相同分布变量的编号。“§7.7概率论及其应用导论,第2卷,第3版。纽约:Wiley,第231-2341971页。Khinchin,A.“苏拉洛伊des grands nombres公司。"科学学院 189,477-479, 1929.A.帕普利斯。概率,随机变量和随机过程,第二版。纽约:McGraw-Hill,第69-71页,1984年。

参考Wolfram | Alpha

弱大数定律

引用如下:

埃里克·魏斯坦(Eric W.Weisstein)。“弱大数定律。”发件人数学世界--Wolfram Web资源。https://mathworld.wolfram.com/WeakLawofLargeNumbers.html

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