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 |X_k-\mathsf EX_k|{⩽}t_n, и равными нулю в противном случае, где t_n 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 \mathsf E|X_k-\mathsf EX_k|^{1+δ} ограничены одной и той же постоянной.
Аналогично доказывается теорема Хинчина (1929): если X_1, X_2, … имеют одинаковые законы распределения и \mathsf EX_1 существует, то Б. ч. з. (3) выполняется.
Существуют примеры, когда Б. ч. з. не выполняется. Так, он не выполняется, если случайные величины X_1, X_2, … имеют Коши распределение, т. е. распределение с плотностью 1/(π(1+x^2)). Здесь средние арифметические (X_1+...+X_n)/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 X_i и X_j 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 S_n/n от A_n=(\mathsf EX_1+...+\mathsf EX_n)/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 X_1, X_2, … – последовательность случайных величин и, как и раньше, S_n=X_1+ …+X_n. Говорят, что последовательность X_1, X_2, … удовлетворяет усиленному Б. ч. з., если существует такая последовательность постоянных A_n, что вероятность соотношения S_n/n-A_n→0 при n→∞ равна 1. Последовательность X_1, X_2, … удовлетворяет усиленному Б. ч. з. тогда и только тогда, когда при любом фиксированном ε>0 вероятность одновременного выполнения неравенств \left | \frac {S_n}{n}-A_n \right |{⩽}ε, \ \left | \frac {S_{n+1}}{n+1}-A_{n+1} \right |{⩽}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 X_1, X_2, … удовлетворяет усиленному Б. ч. з., то она удовлетворяет и обычному Б. ч. з. с теми же самыми A_n, т. е. \mathsf P \left \{ \left | \frac {S_n}{n}-A_n \right |≤ ε \right \} \to1 при любом фиксированном ε>0 и n\to\infty. 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=\sum\nolimits_{n=1}^\infty\frac{X_n(ω)}{2^n} случайные величины X_1(ω), X_2(ω),… принимают два значения 0 и 1 с вероятностью 1/2 каждое и являются независимыми. Сумма S_n(ω)=\sum\nolimits_{k-1}^nX_k(ω) равна числу единиц среди первых n знаков двоичного разложения ω, а S_n(ω )/n – их доле. В то же время случайную величину S_n можно рассматривать как число «успехов» в схеме Бернулли с вероятностью «успеха» (появления 1), равной 1/2. Борель доказал, что доля единиц S_n(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 \lim\limits_{n\to\infty}S_n(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 X_1, X_2, … с конечными дисперсиями утверждает, что из условия \sum\nolimits_{n=1}^\infty\frac{\mathsf DX_n}{n^2}<\infty вытекает справедливость усиленного Б. ч. з. с A_n=\mathsf E(S_n/n).
Представление об отклонениях S_n/n от A_n даёт повторного логарифма закон.