• Nie Znaleziono Wyników

Prawdopodobieństwa Anna Janicka

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Prawdopodobieństwa Anna Janicka"

Copied!
13
0
0

Pełen tekst

(1)

Rachunek

Prawdopodobieństwa Anna Janicka

wykład XII, 19.01.2021

PRAWA WIELKICH LICZB ZASTOSOWANIA

CENTRALNE TWIERDZENIE GRANICZNE

(2)

Plan na dzisiaj

23. Prawa Wielkich Liczb – przykłady zastosowań

24. Centralne Twierdzenie Graniczne

Twierdzenie de Moivre’a-Laplace’a

(3)

Słabe prawa wielkich liczb (SPWL) – przypomnienie

Zbieżność według prawdopodobieństwa dla sum (średnich) dużej liczby zmiennych

losowych

1. Słabe PWL dla schematu Bernoulliego

(4)

Słabe prawa wielkich liczb – cd.

przypomnienie

2. Słabe PWL dla zmiennych nieskorelowanych

(5)

Mocne prawa wielkich liczb (MPWL) – przypomnienie

Zbieżność prawie na pewno

3. Mocne PWL dla schematu Bernoulliego

(6)

Mocne prawa wielkich liczb – cd.

– przypomnienie

4. Mocne PWL Kołmogorowa

(7)

Zastosowania MPWL

5. Średnia i wariancja z próby są dobre:

jeśli ciąg zmiennych spełnia założenia MPWL (tzn. IID, całkowalne), to:

(8)

Zastosowania MPWL – cd.

6. Jeśli rozważymy dystrybuanty empiryczne związane z próbką liczebności N

to zachodzi Tw. Gliwenki-Cantelliego:

(9)

Centralne Twierdzenie Graniczne (CTG)

1. Twierdzenie (CTG):

2. Dodatkowe własności:

oraz

dystrybuanta rozkładu

normalnego standardowego

(10)

Centralne twierdzenie graniczne – cd.

3. CTG m.in. opisuje błąd MPWL:

(11)

Centralne twierdzenie graniczne – cd. (2)

4. Twierdzenie de Moivre’a – Laplace’a (CTG dla schematu Bernoulliego)

każda nierówność po lewej stronie może być ostra (i tu, i w CTG)

(12)

Centralne twierdzenie graniczne – cd. (3)

6. Przykłady:

Liczba dziewczynek i chłopców

Ilu studentów przyjąć?

Sumowanie błędów

Przedziały ufności

(13)

Cytaty

Powiązane dokumenty

inaczej wartość średnia, zależy tylko od rozkładu!.. 14.1 Wartość oczekiwana rozkładu

Wartość oczekiwana dyskretnej zmiennej nieujemnej o wartościach

W rzeczywistości zamiast zmiennych losowych mamy tylko skończone próbki 2.. Z każdą próbką związany

łatwo wyliczyć parametry poszczególnych rozkładów brzegowych w odwrotną stronę nie zachodzi!.. Ograniczenie

◼ każdy rozkład to afiniczne przekształcenie standardowej zmiennej; każde afiniczne przekształcenie to taki rozkład.. Nieskorelowane

Przybliżenie ma być najlepsze możliwe w sensie błędu średniokwadratowego, tj. minimalizujące Wówczas, o

◼ zastosowania: mnóstwo, w szczególności weryfikacja modelu probabilistycznego (np. paradoks kawalera de Méré), metody Monte Carlo obliczania

Twierdzenie: Średnia identycznych niezależnych zmiennych z rozkładu Cauchy’ego ma rozkład Cauchy’ego. → Wnioskowanie na podstawie średniej jest bez