- •Введение.
- •Предмет теории вероятности. Вероятность и статистика.
- •Основные категории теории вероятности.
- •Дисперсия случайной величины
- •Парадокс Монти Холла
- •Метод Монте-Карло и его применение
- •Точность оценки, доверительная вероятность. Доверительный интервал.
- •Список литературы
- •2. Пусть имеем следующие функции.
- •Неравенство Чебышева
Точность оценки, доверительная вероятность. Доверительный интервал.
Точечной называют оценку, которая определяется одним числом.
Интервальной называют оценку, которая определяется двумя числами – концами интервала. Интервальные оценки позволяют установить точность и надёжность оценок.
Пусть, найденная по
данным выборки, статистическая
характеристика
служит оценкой неизвестного параметра
.
Ясно, что
тем точнее определяет параметр
,
чем меньше абсолютная величина разности
.
Другими словами, если >0
и
,
то , чем меньше , тем
оценка точнее. Положительное число
характеризует точность оценки.
Надёжностью (доверительной вероятностью) оценки по называют вероятность , с которой осуществляется неравенство .
Доверительным называют
интервал
,
который покрывает неизвестный параметр
с заданной надёжностью .
Нормальное распределение.
Нормальным называют распределение вероятностей непрерывной случайной величины, которое описывается дифференциальной функцией
.
а - математическое ожидание, - среднее квадратичное отклонение нормального распределения.
Вычисление кратных интегралов методом Монте-Карло.
Пусть функция
непрерывна
в ограниченной замкнутой области S и
требуется вычислить m-кратный интеграл
.
(1)
Геометрически число
I представляет собой (m+1)-мерный объём
прямого цилиндроида в пространстве
,
построенного на основании S и ограниченного
сверху данной поверхностью
,
где
.
Преобразуем интеграл (1) так, чтобы новая область интегрирования целиком содержалась внутри единичного m-мерного куба. Пусть область S расположена в m-мерном параллелепипеде
.
(2)
Сделаем замену
переменных
.
(3)
Тогда, очевидно,
m-мерный параллелепипед (2) преобразуется
в m-мерный единичный куб
(4)
и, следовательно, новая область интегрирования σ, которая находится по обычным правилам, будет целиком расположена внутри этого куба.
Вычисляя якобиан преобразования, будем иметь:
.
Таким образом,
,
(5)
где
.
Введя обозначения
и
,
запишем интеграл (5) короче в следующем
виде:
.
(5/)
Укажем способ вычисления интеграла (5/) методом случайных испытаний.
Выбираем m равномерно распределённых на отрезке [0, 1] последовательностей случайных чисел:
Точки
можно
рассматривать как случайные. Выбрав
достаточно большое N число точек
,
проверяем, какие из них принадлежат
области σ (первая категория) и какие не
принадлежат ей (вторая категория). Пусть
1.
при i=1, 2, …, n (6)
2.
при i=n+1, n+2, …,N (6/)
(для удобства мы здесь изменяем нумерацию точек).
Заметим, что относительно границы Г области σ следует заранее договориться, причисляются ли граничные точки или часть их к области σ, или не причисляются к ней. В общем случае при гладкой границе Г это не имеет существенного значения; в отдельных случаях нужно решать вопрос с учётом конкретной обстановки.
Взяв достаточно
большое число n точек
,
приближённо можно положить:
;
отсюда искомый интеграл выражается
формулой
,
где под σ понимается m-мерный объём
области интегрирования σ. Если вычисление
объёма σ затруднительно, то можно
принять:
,
отсюда
.
В частном случае, когда σ есть единичный
куб, проверка становится излишней, то
есть n=N и мы имеем просто
.
Теорема Колмогорова
Любая числовая скалярная функция, которая удовлетворяет свойствам, которым удовлетворяет функция распределения, является функцией распределения и однозначно задает вероятностное пространство вида:
- борелевская алгебра;
P - мера на борелевской алгебре;
R1 - числовая скалярная ось.
Введем функцию F(x)
Эта функция определена для всех x, неубывающая, непрерывная сверху. Показать самим, что такая функция однозначно задает счетно-аддитивную меру на поле, порожденном всеми полуинтервалами ненулевой длины.
Докажем, что 0<F(x)<1
Согласно терминологии, если функция y=f(x) непрерывна на отрезке [a, b], то она ограничена. Поскольку наша функция не убывающая, то максимум и минимум она соответственно будет иметь такой:
т.е. 0<F(x)<1.
