0
EN
1
المرجع الالكتروني للمعلوماتية

تاريخ الرياضيات

الاعداد و نظريتها

تاريخ التحليل

تار يخ الجبر

الهندسة و التبلوجي

الرياضيات في الحضارات المختلفة

العربية

اليونانية

البابلية

الصينية

المايا

المصرية

الهندية

الرياضيات المتقطعة

المنطق

اسس الرياضيات

فلسفة الرياضيات

مواضيع عامة في المنطق

الجبر

الجبر الخطي

الجبر المجرد

الجبر البولياني

مواضيع عامة في الجبر

الضبابية

نظرية المجموعات

نظرية الزمر

نظرية الحلقات والحقول

نظرية الاعداد

نظرية الفئات

حساب المتجهات

المتتاليات-المتسلسلات

المصفوفات و نظريتها

المثلثات

الهندسة

الهندسة المستوية

الهندسة غير المستوية

مواضيع عامة في الهندسة

التفاضل و التكامل

المعادلات التفاضلية و التكاملية

معادلات تفاضلية

معادلات تكاملية

مواضيع عامة في المعادلات

التحليل

التحليل العددي

التحليل العقدي

التحليل الدالي

مواضيع عامة في التحليل

التحليل الحقيقي

التبلوجيا

نظرية الالعاب

الاحتمالات و الاحصاء

نظرية التحكم

بحوث العمليات

نظرية الكم

الشفرات

الرياضيات التطبيقية

نظريات ومبرهنات

علماء الرياضيات

500AD

500-1499

1000to1499

1500to1599

1600to1649

1650to1699

1700to1749

1750to1779

1780to1799

1800to1819

1820to1829

1830to1839

1840to1849

1850to1859

1860to1864

1865to1869

1870to1874

1875to1879

1880to1884

1885to1889

1890to1894

1895to1899

1900to1904

1905to1909

1910to1914

1915to1919

1920to1924

1925to1929

1930to1939

1940to the present

علماء الرياضيات

الرياضيات في العلوم الاخرى

بحوث و اطاريح جامعية

هل تعلم

طرائق التدريس

الرياضيات العامة

نظرية البيان

قم بتسجيل الدخول اولاً لكي يتسنى لك الاعجاب والتعليق.

Weak Law of Large Numbers

المؤلف:  Feller, W.

المصدر:  "Laws of Large Numbers." Ch. 10 in An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1, 3rd ed. New York: Wiley,

الجزء والصفحة:  ...

9-8-2020

1156

+

-

20

Weak Law of Large Numbers

The weak law of large numbers (cf. the strong law of large numbers) is a result in probability theory also known as Bernoulli's theorem. Let X_1, ..., X_n be a sequence of independent and identically distributed random variables, each having a mean <X_i>=mu and standard deviation sigma. Define a new variable

 X=(X_1+...+X_n)/n.

(1)

Then, as n->infty, the sample mean <x> equals the population mean mu of each variable.

<X> = <(X_1+...+X_n)/n>

(2)

= 1/n(<X_1>+...+<X_n>)

(3)

= (nmu)/n

(4)

= mu.

(5)

In addition,

var(X) = var((X_1+...+X_n)/n)

(6)

= var((X_1)/n)+...+var((X_n)/n)

(7)

= (sigma^2)/(n^2)+...+(sigma^2)/(n^2)

(8)

= (sigma^2)/n.

(9)

Therefore, by the Chebyshev inequality, for all epsilon>0,

 P(|X-mu|>=epsilon)<=(var(X))/(epsilon^2)=(sigma^2)/(nepsilon^2).

(10)

As n->infty, it then follows that

 lim_(n->infty)P(|X-mu|>=epsilon)=0.

(11)

(Khinchin 1929). Stated another way, the probability that the average |(X_1+...+X_n)/n-mu|<epsilon for epsilon an arbitrary positive quantity approaches 1 as n->infty (Feller 1968, pp. 228-229).


REFERENCES:

Feller, W. "Laws of Large Numbers." Ch. 10 in An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 1, 3rd ed. New York: Wiley, pp. 228-247, 1968.

Feller, W. "Law of Large Numbers for Identically Distributed Variables." §7.7 in An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol. 2, 3rd ed. New York: Wiley, pp. 231-234, 1971.

Khinchin, A. "Sur la loi des grands nombres." Comptes rendus de l'Académie des Sciences 189, 477-479, 1929.

Papoulis, A. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 2nd ed. New York: McGraw-Hill, pp. 69-71, 1984.

اشترك بقناتنا على التلجرام ليصلك كل ما هو جديد