Элементы теории вероятностей и математической статистики (теория и задачи). Романовский Р.К. - 79 стр.

UptoLike

79
Очевидно, теорема Чебышева может быть сформулирована
так: среднее арифметическое независимых однотипных
случайных величин при неограниченном увеличении числа
слагаемых сходится по вероятности к их общему
математическому ожиданию.
Пример. Сколько надо провести независимых
равноточных измерений данной величины, чтобы с
вероятностью не менее 0,95 гарантировать отклонение
среднего арифметического этих измерений от истинного
значения величины не более, чем на 1 (по абсолютной
величине), если СКО каждого измерения не превосходит 5?
Решение. Пусть
i
результат i-го измерения
(i = 1,2,…, n), a истинное значение измеряемой
величины, то есть M [
i
] = a при любом i; с учетом
равноточности измерений
i
имеют одинаковую
дисперсию D 25. В силу независимости измерений
i
независимые случайные величины.
Необходимо найти n, при котором
1
ξξξ
21
a
n
P
n
0,95.
В соответствии с неравенством Чебышева (32) данное
неравенство будет выполняться, если
1
2
n
D
1
1
5
2
n
0,95, откуда легко найти
n ≥500 измерений.
§ 2. Теорема Бернулли
В начале курса теории вероятностей было
сформулировано: вероятность случайного события есть
доля наступления этого события в длинной серии
независимых одинаковых испытаний. Укажем строгую
математическую формулировку этого утверждения.