П-2. Центральные предельные теоремы

Простейший вариант Центральной предельной теоремы (ЦПТ) теории вероятностей таков.

Центральная предельная теорема (для одинаково распределенных слагаемых). Пусть X1, X2,…, Xn, …– независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями M(Xi) = m и дисперсиями D(Xi) = , i = 1, 2,…, n,… Тогда для любого действительного числа х существует предел

где Ф(х) – функция стандартного нормального распределения.

Эту теорему иногда называют теоремой Линдеберга-Леви [3, с.122].

В ряде прикладных задач не выполнено условие одинаковой распределенности. В таких случаях центральная предельная теорема обычно остается справедливой, однако на последовательность случайных величин приходится накладывать те или иные условия. Суть этих условий состоит в том, что ни одно слагаемое не П-2. Центральные предельные теоремы должно быть доминирующим, вклад каждого слагаемого в среднее арифметическое должен быть пренебрежимо мал по сравнению с итоговой суммой. Наиболее часто используется теорема Ляпунова.

Центральная предельная теорема (для разнораспределенных слагаемых) – теорема Ляпунова. Пусть X1, X2,…, Xn, …– независимые случайные величины с математическими ожиданиями M(Xi) = mi и дисперсиями D(Xi) = , i = 1, 2,…, n,… Пусть при некотором д>0 у всех рассматриваемых случайных величин существуют центральные моменты порядка 2+д и безгранично убывает «дробь Ляпунова»:

где

Тогда для любого действительного числа х существует предел

(1)

где Ф(х) – функция стандартного нормального распределения.

В случае одинаково распределенных случайных слагаемых

и теорема Ляпунова переходит в теорему Линдеберга-Леви.

История получения центральных предельных теорем для П-2. Центральные предельные теоремы случайных величин растянулась на два века – от первых работ Муавра в 30-х годах 18-го века для необходимых и достаточных условий, полученных Линдебергом и Феллером в 30-х годах 20-го века.

Теорема Линдеберга-Феллера. Пусть X1, X2,…, Xn, …, – независимые случайные величины с математическими ожиданиями M(Xi) = mi и дисперсиями D(Xi) = , i = 1, 2,…, n,… Предельное соотношение (1), т.е. центральная предельная теорема, выполнено тогда и только тогда, когда при любом ф>0

где Fk(x) обозначает функцию распределения случайной величины Xk.

Доказательства перечисленных вариантов центральной предельной теоремы для случайных величин можно найти в классическом курсе теории вероятностей [2].

Для прикладной статистики и, в частности П-2. Центральные предельные теоремы, для нечисловой статистики большое значение имеет многомерная центральная предельная теорема. В ней речь идет не о сумме случайных величин, а о сумме случайных векторов.

Необходимое и достаточное условие многомерной сходимости [3, с.124]. Пусть Fn обозначает совместную функцию распределения k-мерного случайного вектора , n = 1,2,…, и Fлn – функция распределения линейной комбинации . Необходимое и достаточное условие для сходимости Fn к некоторой k-мерной функции распределения F состоит в том, что Fлn имеет предел для любого вектора л.

Приведенная теорема ценна тем, что сходимость векторов сводит к сходимости линейных комбинаций их координат, т.е. к сходимости обычных случайных величин, рассмотренных ранее. Однако П-2. Центральные предельные теоремы она не дает возможности непосредственно указать предельное распределение. Это можно сделать с помощью следующей теоремы.



Теорема о многомерной сходимости. Пусть Fn и Fлn – те же, что в предыдущей теореме. Пусть F - совместная функция распределения k-мерного случайного вектора . Если функция распределения Fлn сходится при росте объема выборки к функции распределения Fл для любого вектора л, где Fл – функция распределения линейной комбинации , то Fn сходится к F.

Здесь сходимость Fn к F означает, что для любого k-мерного вектора такого, что функция распределения F непрерывна в , числовая последовательность Fn сходится при росте n к числу F . Другими словами, сходимость функций распределения понимается ровно П-2. Центральные предельные теоремы также, как при обсуждении предельных теорем для случайных величин выше. Приведем многомерный аналог этих теорем.

Многомерная центральная предельная теорема [3]. Рассмотрим независимые одинаково распределенные k-мерные случайные вектора

где штрих обозначает операцию транспонирования вектора. Предположим, что случайные вектора Un имеют моменты первого и второго порядка, т.е.

М(Un) = м, D(Un) = У,

где м – вектор математических ожиданий координат случайного вектора, У – его ковариационная матрица. Введем последовательность средних арифметических случайных векторов:

Тогда случайный вектор имеет асимптотическое k-мерное нормальное распределение , т.е. он асимптотически распределен так же, как k-мерная нормальная величина с нулевым математическим ожиданием, ковариационной У П-2. Центральные предельные теоремы и плотностью

Здесь |У| - определитель матрицы У. Другими словами, распределение случайного вектора сходится к k-мерному нормальному распределению с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей У.

Напомним, что многомерным нормальным распределением с математическим ожиданием м и ковариационной матрицей У называется распределение, имеющее плотность

Многомерная центральная предельная теорема показывает, что распределения сумм независимых одинаково распределенных случайных векторов при большом числе слагаемых хорошо приближаются с помощью нормальных распределений, имеющих такие же первые два момента (вектор математических ожиданий координат случайного вектора и его корреляционную матрицу), как и исходные вектора. От одинаковой распределенности можно отказаться, но это потребует некоторого усложнения символики. В целом из теоремы П-2. Центральные предельные теоремы о многомерной сходимости вытекает, что многомерный случай ничем принципиально не отличается от одномерного.

Пример. Пусть X1, … Xn ,…– независимые одинаково распределенные случайные величины. Рассмотрим k-мерные независимые одинаково распределенные случайные вектора

Их математическое ожидание – вектор теоретических начальных моментов, а ковариационная матрица составлена из соответствующих центральных моментов. Тогда - вектор выборочных центральных моментов. Многомерная центральная предельная теорема утверждает, что имеет асимптотически нормальное распределение. Как вытекает из теорем о наследовании сходимости и о линеаризации (см. ниже), из распределения можно вывести распределения различных функций от выборочных начальных моментов. А поскольку центральные моменты выражаются через начальные моменты, то аналогичное утверждение верно и для них.


documentaingfsb.html
documentaingncj.html
documentaingumr.html
documentainhbwz.html
documentainhjhh.html
Документ П-2. Центральные предельные теоремы