Элементы теории вероятностей и математической статистики (теория и задачи). Романовский Р.К. - 81 стр.

UptoLike

81
p
n
n
âåð
21
ξξξ
при n ,
что и требовалось.
Замечание 1. Из сказанного выше следует: число
успехов (наступлений события А в схеме Бернулли) дается
формулой
=
1
+
2
+ … +
n
, (36)
где
I
число успехов в i-ом испытании.
Из (35), (36) следует:
M [ ] = n p, D [ ] = npq. (37)
Таким образом, числовые характеристики биномиальной
случайной величины с параметрами (n, p) даются формулами
(37).
Замечание 2. Индикатором связанного с испытанием
события А называется случайная величина, равная 1, если
событие А произойдет и 0, если событие А не произойдет.
Очевидно, закон распределения индикатора имеет вид (34),
где р вероятность наступления, q вероятность
ненаступления события А.
§ 3. Центральная предельная теорема
При изучении нормального распределения было
сформулировано следующее утверждение: если случайные
величины
1
,
2
, ,
n
независимы и нормальны с одними
и теми же (а, ), то сумма
1
+
2
+ +
n
также
нормальна. Оказывается справедливо гораздо более
глубокое утверждение: если случайные величины
независимы и имеют один и тот же закон распределения
(неважно какой), то при достаточно большом числе
слагаемых сумма
1
+
2
+ +
n
приближенно
нормальна. Это утверждение называется центральной
предельной теоремой теории вероятности.