<<
>>

Теорема Чебышева

Рассмотрим последовательность случайных величин , среднее арифметическое этих величин:

Предположим, что корреляционный моменты:

В частности выполняется это условие когда все X некоррелированные, а из дисперсии равномерно ограничены (т.е.

не превышают постоянного числа). Тогда используют неравенство, полученное

Применим неравенство Чебышева к У и перейдем к пределу:

В этом состоит теорема Чебышева, или сходимость по вероятности. Она устанавливает, что среднее арифметическое достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) случайных величин, которые обладают сколь угодно малой дисперсией, есть почти не случайная величина. Причина этого заключается в тенденции взаимного погашения отклонений отдельных случайных величин.

<< | >>
Источник: Теория вероятности. Лекции. 2017

Еще по теме Теорема Чебышева:

  1. Теорема Чебышева.
  2. 2. Основные математические предпосылки эконометрического моделирования. Закон больших чисел, неравенство и теорема Чебышева
  3. 31. Теорема Чебышева (с доказательством), ее значение и следствие. Пример.
  4. 12.Теоремы Ролля и Лагранжа (без доказательства). Геометрическая интерпретация этих теорем.
  5. Теорема о разложении аналитической функции в степенной ряд (теорема Тейлора).
  6. Теоремы о среднем. Теорема Ролля.
  7. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
  8. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева.
  9. 30. Неравенство Чебышева для средней арифметической случайных величин (с выводом).
  10. 28. Неравенство Маркова (лемма Чебышева) (с выводом). Пример.
  11. 29. Неравенство Чебышева (с выводом) и его частные случаи для случайной величины, распределенной по биномиальному закону, и для частости события.
  12. Теоремы свертки и запаздывания.
  13. Теорема Лагранжа.