Luật số lớn trong xác suất thống kê - 1

Chia sẻ: Le Nhu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

509
lượt xem 53
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luật số lớn 1. Các khái niệm và mối quan hệ giữa các loại hội tụ cơ bản Định nghĩa 1.1. Dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n 1) được gọi là hội tụ theo xác suất tới biến ngẫu nhiên X khi n , ký hiệu , nếu với mọi 0 tuỳ ý (1) Định nghĩa 1.2. Dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n 1) được gọi là hội tụ hầu chắc chắn tới biến ngẫu nhiên X khi n , ký hiệu nếu P[w: (2)] = 1. Vậy (2) trở thành P(A) = 1. Từ đó, tiêu chuẩn hội tụ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luật số lớn trong xác suất thống kê - 1

Luật số lớn 1. Các khái niệm và mối quan hệ giữa các loại hội tụ cơ bản Định nghĩa 1.1. Dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n > 1) được gọi là hội tụ theo xác suất tới biến ngẫu nhiên X khi n , ký hiệu , nếu với mọi > 0 tuỳ ý (1) Định nghĩa 1.2. Dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n > 1) được gọi là hội tụ hầu chắc chắn tới biến ngẫu nhiên X khi n , ký hiệu nếu P[w: ] = 1. (2) Nhận xét: Đặt thì [w: ]= =A Vậy (2) trở thành P(A) = 1. Từ đó, tiêu chuẩn hội tụ hầu chắc chắn có thể phát biểu như sau:
Dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n > 1) hội tụ hầu chắc chắn tới X khi n khi và chỉ khi với > 0 tuỳ ý, =0 (3) hay 0 khi n . So sánh giữa hai loại hội tụ , từ nhận xét trên ta có Định lý 1.3. Nếu thì khi n . Lưu ý rằng khẳng định ngược lại nói chung không đúng. Thật vậy Ví dụ 1.4. Cho (Xn) là dãy các biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân phối Với mọi 0< < 1 ta có . Như vậy, Mặt khác,
Điều này có nghĩa dãy (Xn) không hội tụ h.c.c. Ta có kết quả sau: Định lí 1.5. . Nếu dãy biến ngẫu nhiên (Xn, n > 1) là đơn điệu tăng (giảm) và khi n thì khi n . Chứng minh. Không mất tính tổng quát, ta có thể giả thiết X 0; Xn > 0; Xn và khi n . Giả sử (Xn) không hội tụ hầu chắc chắn đến X. Điều đó có nghĩa là tồn tại >0 và tập A với P(A) > với Î A và với mọi n. Vì (Xn) là > 0 sao cho dãy giảm khi n tăng nên = Xn. Vậy P[Xn > ] > P(A) > > 0 với mọi n. Điều này mâu thuẫn với giả thiết .Định lí được chứng minh. Định lí 1.6. khi và chỉ khi , nghĩa là khi n với > 0 cho trước thì
0 khi n . (4) Chứng minh. Có khi và chỉ khi khi n . Hơn nữa, dãy là đơn điệu giảm và tiến tới 0 theo xác suất khi n . Theo Định lí 1.5 ta nhận được . Định lí được khi n chứng minh. Định lí 1.7. Nếu với mọi < > 0 thì khi n . Chứng minh.Ta có < . Theo giả thiết nên phần dư < 0 khi n . Vậy , nghĩa là 0 khi n khi n .
Hệ quả 1.8. Nếu thì tồn tại dãy con {nk} sao cho khi n . Chứng minh. Vì nên ta có thể chọn được dãy nk để Suy ra < 0 cho trước tuỳ ý (5) Định lí 2.2 (Định lí Trêbưsép)
Nếu dãy biến ngẫu nhiên X1, X2,..., Xn độc lập và có phương sai bị chặn bởi cùng mội hằng số C, nghĩa là DX1 < C, DX2 < C,..., DXn < C, thì dãy (Xn) tuân theo luật yếu số lớn. Để có thể chứng minh được định lý trên, ta cần bất đẳng thức quan trọng sau Bất đẳng thức 2.3. (bất đẳng thức Trêbưsép) Giả sử biến ngẫu nhiên X có kì vọng E(X) và phương sai D(X) hữu hạn. Khi đó Chứng minh. Với A Î đặt .Vì W = [w : < ] È [w: > ] nên Ta có E(X - E(X))2 =
Từ đó suy ra Chứng minh Định lý 2.2. áp dụng định lí Trêbưsép cho đại lượng ta có: với >0 0 khi n . do X1,…, Xn là độc lập và DXi < c; i = 1, 2,…, n.Định lí được chứng minh. Hệ quả 2.4. Nếu X1, X2,..., Xn là dãy biến ngẫu nhiên độc lập, có EXk = a và DXk < C với mọi k = 1,2, .., n thì . Hệ quả 2.5. Gọi k là số lần biến cố A xuất hiện trong dãy n phép thử Bernoulli. Giả sử xác suất để biến cố A xuất hiện trong mỗi phép thử l à p. Khi đó khi n . Chứng minh. Đặt , k = 1, 2,…, n
Ta có k = X1 + X2 + … + Xn. Do X1, X2,…, Xn độc lập và có cùng phân phối với , k = 1, 2,…, n. Theo Hệ quả 2.4 ta có EXk = p và DXk = p(1 - p) khi n . 3. Luật mạnh số lớn Định nghĩa 3.1. Dãy biến ngẫu nhiên X1, X2,..., Xn được gọi là tuân theo luật mạnh số lớn nếu Nếu đặt thì dãy (Xn) tuân theo luật mạnh số lớn nếu Để có thể chứng minh các kết quả về luật mạnh số lớn, ta có cần các kết quả quan trọng sau Bổ đề 3.2. (Bổ đề Borel – Cantelli) Nếu (An) là dãy các biến cố thoả mãn a- thì 0.