БОЛЬШИ́Х ЧИ́СЕЛ ЗАКО́Н
-
Рубрика: Математика
-
-
Скопировать библиографическую ссылку:
Книжная версия:
Электронная версия:
БОЛЬШИ́Х ЧИ́СЕЛ ЗАКО́Н, общий принцип, согласно которому совместное действие большого числа случайных факторов приводит при некоторых весьма общих условиях к результату, почти не зависящему от случая. Сближение частоты наступления случайного события с его вероятностью при возрастании числа испытаний (т. н. устойчивость частот) может служить примером действия этого принципа.
На рубеже 17 и 18 вв. Я. Бернулли доказал теорему, утверждающую, что в последовательности независимых испытаний, в каждом из которых вероятность наступления некоторого события A имеет одно и то же значение p, 0<p<1, верно соотношение P{|Snn−p|>ε}→0(1) при любом фиксированном ε>0 и n→∞; здесь Sn – число появлений события A в первых n испытаниях, Sn/n – частота появлений, P – вероятность события, указанного в скобках. Эта Бернулли теорема была распространена С. Пуассоном на случай последовательности независимых испытаний, где вероятность появления события A может зависеть от номера испытания. Пусть эта вероятность для k-го испытания равна pk, k=1,2,…, и пусть p̅n=p1+...pnn. Тогда Б. ч. з. в форме Пуассона утверждает, что P{|Snn−p̅n|>ε}→0(2) для любого фиксированного ε>0 при n→∞. Строгое доказательство этого утверждения было дано П. Л. Чебышевым (1846). Термин «закон больших чисел» впервые встречается у Пуассона, так он назвал вышеуказанное обобщение теоремы Бернулли.
Дальнейшие обобщения утверждений Бернулли и Пуассона возникают, если заметить, что случайные величины Sn можно представить в виде суммы Sn=X1+…+Xn независимых случайных величин, где Xk=1, если A появляется в k-м испытании, и Xk=0 в противном случае, k=1,..,n. При этом математическое ожидание E(Sn/n) равно p для случая Бернулли и для случая Пуассона. Другими словами, в обоих случаях рассматривается отклонение среднего арифметического величин X1,...,Xn от среднего арифметического их математич. ожиданий.
В работе П. Л. Чебышева «О средних величинах» (1867) было установлено, что для независимых случайных величин X1,X2,…, соотношение P{|X1+…+Xnn−EX1+…+EXnn|>ε}→0(3)
при n→∞. Таким образом, Чебышев показал возможность широкого обобщения теоремы Бернулли. А. А. Марков отметил возможность дальнейших обобщений и предложил применять назв. «Б. ч. з.» ко всей совокупности обобщений теоремы Бернулли, и в частности к (3). Метод Чебышева основан на установлении общих свойств математич. ожиданий и на использовании т. н. Чебышева неравенства. Последующие доказательства разл. форм Б. ч. з. в той или иной степени являются развитием метода Чебышева. Применяя надлежащее «урезание» случайных величин Xk (замену их вспомогательными величинами Xk,n, равными Xn,k=Xk, если |Xk−EXk|⩽tn, и равными нулю в противном случае, где tn зависят лишь от n), Марков распространил Б. ч. з. на случаи, когда дисперсии слагаемых не существуют. Напр., он показал, что (3) имеет место, если для некоторого числа δ>0 величины E|Xk−EXk|1+δ ограничены одной и той же постоянной.
Аналогично доказывается теорема Хинчина (1929): если X1,X2,… имеют одинаковые законы распределения и EX1 существует, то Б. ч. з. (3) выполняется.
Существуют примеры, когда Б. ч. з. не выполняется. Так, он не выполняется, если случайные величины X1,X2,… имеют Коши распределение, т. е. распределение с плотностью 1/(π(1+x2)). Здесь средние арифметические (X1+...+Xn)/n первых n случайных величин имеют при любом n то же самое распределение, что и отдельные слагаемые. Для распределения Коши математич. ожидание не существует.
Применимость Б. ч. з. к суммам зависимых величин связана в первую очередь с убыванием зависимости между случайными величинами Xi и Xj при увеличении разности их номеров, т. е. при увеличении |i−j|. Впервые соответствующие теоремы были доказаны А. А. Марковым (1907) для величин, связанных в Маркова цепь.
Представление об отклонениях Sn/n от An=(EX1+...+EXn)/n, наряду с неравенством Чебышева и его уточнениями, даёт центральная предельная теорема.
Предыдущие результаты можно обобщать в разл. направлениях. Так, всюду выше рассматривалась т. н. сходимость по вероятности. Рассматривают и др. виды сходимости, напр. сходимость в среднем квадратичном и сходимость с вероятностью 1 (сходимость почти наверное). Обобщения Б. ч. з. на случай сходимости с вероятностью 1 называют усиленными Б. ч. з.
Пусть X1,X2,… – последовательность случайных величин и, как и раньше, Sn=X1+…+Xn. Говорят, что последовательность X1,X2,… удовлетворяет усиленному Б. ч. з., если существует такая последовательность постоянных An, что вероятность соотношения Sn/n−An→0 при n→∞ равна 1. Последовательность X1,X2,… удовлетворяет усиленному Б. ч. з. тогда и только тогда, когда при любом фиксированном ε>0 вероятность одновременного выполнения неравенств |Snn−An|⩽ε, |Sn+1n+1−An+1|⩽ε, ... стремится к 1 при n→∞. Т. о., здесь рассматривается поведение всей последовательности сумм в целом, в то время как в обычном Б. ч. з. речь идёт лишь об отд. суммах. Если последовательность X1,X2,… удовлетворяет усиленному Б. ч. з., то она удовлетворяет и обычному Б. ч. з. с теми же самыми An, т. е. P{|Snn−An|≤ε}→1 при любом фиксированном ε>0 и n→∞. Обратное, вообще говоря, неверно.
Усиленный Б. ч. з. был впервые сформулирован и доказан Э. Борелем (1909) для схемы Бернулли. Частные случаи схемы Бернулли возникают, напр., при разложении взятого наудачу (т. е. с равномерным распределением) действительного числа из отрезка [0, 1] в бесконечную дробь по к.-л. основанию. Так, в двоичном разложении ω=∑∞n=1Xn(ω)2n случайные величины X1(ω),X2(ω),… принимают два значения 0 и 1 с вероятностью 1/2 каждое и являются независимыми. Сумма Sn(ω)=∑nk−1Xk(ω) равна числу единиц среди первых n знаков двоичного разложения ω, а Sn(ω)/n – их доле. В то же время случайную величину Sn можно рассматривать как число «успехов» в схеме Бернулли с вероятностью «успеха» (появления 1), равной 1/2. Борель доказал, что доля единиц Sn(ω)/n стремится к 1/2 при n→∞ для почти всех ω из отрезка [0, 1] (т. е. лебегова мера множества тех точек ω∈ [0, 1], для которых limn→∞Sn(ω)/n= 1/2, равна 1). Аналогично, при разложении ω по основанию 10 можно назвать «успехом» появление к.-л. одной из цифр 0, 1, …, 9 (напр., цифры 3). При этом получается схема Бернулли с вероятностью успеха 1/10, и частота появления выбранной цифры среди первых n знаков десятичного разложения ω стремится к 1/10 для почти всех ω из отрезка [0, 1] (такие числа ω иногда называют нормальными). Борель отметил также, что частота появления любой фиксированной группы из r цифр стремится к 1/10 r для почти всех ω.
В случае независимых слагаемых наиболее известными являются условия справедливости усиленного Б. ч. з., установленные А. Н. Колмогоровым: достаточное (1930) – для величин с конечными дисперсиями и необходимое и достаточное (1933) – для одинаково распределённых величин (заключающееся в существовании математич. ожидания этих величин). Теорема Колмогорова для независимых случайных величин X1,X2,… с конечными дисперсиями утверждает, что из условия ∑∞n=1DXnn2<∞ вытекает справедливость усиленного Б. ч. з. с An=E(Sn/n).
Представление об отклонениях Sn/n от An даёт повторного логарифма закон.