Teoreme ale limitei centrale

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

Teorema limitei centrale este o familie de teoreme de convergență slabe în domeniul teoriei probabilităților .

Una dintre cele mai cunoscute formulări ale teoremei este următoarea:

Este unul dintre variabile aleatorii independente și distribuite identic și sunt Și pentru cu .

Loc asa de prezintă o distribuție normală standard : .

Acest lucru explică importanța pe care funcția gaussiană o asumă în ramurile statisticii matematice și, în special, a teoriei probabilității . A fost demonstrată în 1922 de Lindeberg în articolul „Eine neue Herleitung des Exponentialgesetzes in der Wahrscheinlichkeitsrechnung”, apoi independent de Turing .

Teorema Lindeberg-Lévy

Cea mai cunoscută formulare a teoremei limitei centrale este cea datorată Lindeberg și Paul Lévy ; ia în considerare o succesiune de variabile aleatorii independent și distribuit identic, definind ca o variabilă globală aleatorie:

Pur și simplu trebuie să dovedim că variabila generală converge în distribuție la Gauss cu valoarea așteptată 0 și varianța 1, și anume că:

Din nou, pentru simplitatea notării, variabilele normalizate au fost, de asemenea, definite în mod explicit ca:

Rețineți că .

Demonstrație

Următoarea demonstrație [1] folosește noțiunea de funcție caracteristică a , Definibil în mod echivalent ca valoare așteptată a unei anumite funcții sau ca transformată Fourier a unei funcții de densitate într-o variabilă (total) :

unde este este unitatea imaginară . În domeniul Fourier, enunțul teoremei:

devine echivalent cu:

de fapt al doilea membru este funcția caracteristică a distribuției normale.

În cazul de față, avem:

unde ultima egalitate rezultă din independența de prin urmare, de asemenea . Prin dezvoltarea Maclaurinului exponențial , puteți calcula valoarea așteptată :

[1]

Rezultă că:

Dar prin aplicarea limitării majore : , avem:

așa cum era menit să demonstreze.

Teorema lui De Moivre-Laplace

Este o aplicație a teoremei lui Lindeberg-Lévy în cazul distribuției binomiale :

De sine este o variabilă aleatoare binomială, pe care o putem vedea ca suma lui Variabile aleatorii Bernoulli. Atunci pentru :

adică un gaussian cu răutate și varianță .

Dacă standardizăm:

Această teoremă este foarte utilă în cazul în care doriți valori aproximative ale numărului de succese în repetarea unui experiment independent de rezultatele din trecut, deoarece variabila aleatoare binomială este adesea dificil de calculat cu numere mari. Aproximarea este mai bună cu cât numărul experimentelor este mai mare.

Demonstrație

Teorema lui De Moivre-Laplace poate fi demonstrată mai ușor decât teorema limitei centrale, cu un test pentru care este necesară cunoașterea expansiunilor Taylor și a aproximării lui Dell Stirling . Pentru factorialul unui număr suficient de mare este formula Stirling, conform căreia:

sau echivalent:

Funcția de densitate a poate fi apoi scris ca:

Să fie acum

Și
Și

Să considerăm mai întâi primul termen între paranteze pătrate în ultima egalitate:

Prin urmare:

Deci avem asta:

Prin urmare, considerăm logaritmul natural care apare în ultima egalitate.

Folosind următoarele expansiuni Taylor:

avem:

Și

de la care:

pentru care

Putem ignora termeni de grad mai mari decât al doilea, fiind proporțional cu care tinde să crească din . Deci, prin pătrare și împărțire la două avem:

Prin urmare,

care este exact afirmația pe care am vrut să o dovedim, de fapt termenul din dreapta este o distribuție gaussiană cu medie și varianță

Notă

  1. ^ A b Flandoli , p. 1.2.

Bibliografie

  • Sheldon M. Ross, Probabilitate și statistici pentru inginerie și știință , Trento, Apogeo, 2003, ISBN 88-7303-897-2 .
  • Franco Flandoli, Teorema limitei centrale (PDF) pe users.dma.unipi.it. Adus la 13 ianuarie 2013 .

Elemente conexe

Alte proiecte

Controlul autorității LCCN (EN) sh85021905 · GND (DE) 4067618-3 · BNF (FR) cb122653738 (data)
Matematica Portalul de matematică : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de matematică