книги из ГПНТБ / Сахарников Н.А. Высшая математика учебник
.pdfОтсюда следует ответ на поставленный выше вопрос в виде
неравенства Чебышева
|
|
р { \ Х - а \ > а ) < - ^ . |
|
(27) |
||
Заметим, что оно |
справедливо |
и для |
непрерывных |
случайных |
||
величин. |
форма |
неравенства |
Чебышева. События |
\Х |
— а | > |
|
Другая |
||||||
> а и |Х |
— а | ^ а противоположны, |
поэтому сумма |
вероят |
|||
ностей этих событий равна единице. Отсюда следует, что
p ( \ X —a\ s ^ a ) = i —p ( \ X — a\ >- а).
Если в правой части этого равенства увеличить вычитаемое согласно (27), то получим такую форму неравенства Чебышева:
P ( | I - f l H a ) > l - - M . |
(28) |
П р и м е р 1. Произведено п — 100 измерений некоторого параметра в партии изделий. Результаты измерений ац, . . ., ж100 имеют среднее значе ние а — 200 и о (X) = 5. Рассмотрим среднее арифметическое результатов
измерений. Имеем М (X) = 200, а (X) = 5/фЧ00 = 0,5. Вопрос — какова
вероятность того, что величина X (из какой-либо сотни изделий) имеет укло нение от среднего значения, большее трех? По формуле (27) получаем
р {1Х - а I > 3) < (0,5)2/32 « 0,3.
П р и м е р 2. Производится стрельба по мишени. Пусть при 900 вы стрелах среднее число попаданий равно 450 и среднее квадратичное уклонение равно 15. Найти вероятность того, что фактическое число т попаданий будет
заключено между 400 |
и 500, т. е. |т — 450 | ^ 50. По формуле (28) имеем |
|
р (I т — 450 I |
501> |
1 — 152/502 ^ 0,91. |
Теорема Чебышева. Если дисперсии независимых случайных величин Х і, . • ., Х п ограничены одной и той же постоянной с, то как бы мало ни было положительное число е, вероятность вы
полнения |
неравенства |
\Х — М (X )| <( е, где X |
— (X г + • • • + |
+ Ä’J /в, |
будет сколъ угодно близка к единице, если число случай |
||
ных величин п достаточно велико, т. е. |
|
||
|
lim |
р( I X — М (X) I < е ) = 1. |
(29) |
п—со
До к а з а т е л ь с т в о . Применяя неравенство Чебышева
(28)к величине X, имеем
р( | Х - М ( Х ) | < е ) > 1 - ^ .
Пользуясь свойствами дисперсии и условием теоремы, получим
D (X) — [D (XJ -j- . . . ■г D (Хп)]/п2 <^пс/п2 = с(п.
Поэтому выполнено неравенство |
|
|
||
|
|
р { \ Х - М ( Х ) \ < Е ) > 1 - - ^ . |
(30) |
|
Отсюда непосредственно следует утверждение теоремы. |
Если |
|||
Ч а с т н ы й |
с л у ч а й т е о р е м ы |
Ч е б ы ш е в а . |
||
все X k |
имеют |
одинаковые математические |
ожидания М (X Д = |
|
— • • ■= |
М (X п) — а и D (X и) <С с, то |
|
|
|
|
|
lim р(\~Х — а \ < е) = 1- |
(31) |
|
|
|
71 -*■ ОО |
|
|
• Действительно, в условиях рассматриваемого частного случая равенство (29) имеет вид (31).
Сущность теоремы Чебышева состоит в следующем. Несмотря
на то, что каждая |
из независимых случайных величин X |
может |
принять значение, |
далекое от математического ожидания М |
{Xk), |
среднее арифметическое X достаточно большого числа случайных величин с большой вероятностью весьма близко к среднему ариф
метическому их математических ожиданий; отклонение X от М (X) сколь угодно мало при достаточно большом п с вероятностью, сколь угодно близкой к единице.
Другими словами, в то время как каждая случайная величина может иметь большое рассеяние, среднее арифметическое X этих
величин будет рассеяно мало; величинах почти утрачивает харак тер случайной величины. Объясняется это тем, что отклонения каждой из случайных величин X* от ее математического ожидания могут быть больше нуля и меньше нуля, а в среднем арифмети ческом эти отклонения взаимно погашаются.
Значение теоремы Чебышева для практики велико. Пусть, например, измеряется некоторая физическая величина. Обычно принимают в качестве искомого значения измеряемой величины среднее арифметическое результатов нескольких измерений. Можно ли считать такой подход верным? Теорема Чебышева (ее частный случай) отвечает на этот вопрос положительно.
На теореме Чебышева основан широко применяемый в стати стике выборочный метод, согласно которому по сравнительно небольшой случайной выборке выносят суждение, касающееся всей совокупности исследуемых объектов.
Т е о р е м а Б е р н у л л и . Пусть производится п независи мых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна р. Формула Бернулли (7) отвечает на вопрос о вероятности появления этого события к раз в п испы таниях. Ниже поставлен другой вопрос — об относительной частоте появления события А в п испытаниях.
Теорема. Если в каждом из п независимых испытаний вероят ность р появления события А постоянна, то как бы мало ни было положительное число г, вероятность выполнения неравенства
< е, г д е ------ относительная частота появления собы-
п
тия А в п испытаниях, будет сколъ угодно близка к единице, если число испытаний п достаточно велико, т. е.
га
lim р (32)
71 -* СО
п
Доказательство теоремы Бернулли, предложенное Чебышевым, заключается в следующем. Обозначим через Xk число появлений события А в к-м испытании, где к ~ 1, 2, . . п. Xk есть случай ная величина, принимающая всего два значения 0 и 1. Тогда т — X ! + • • • + X „ есть число появлений события А в п испыта ниях. Вспомним, что относительной частотой появления собы тия А называется отношение числа испытаний, в которых собы тие появилось, к общему числу испытаний, т. е. т/п. Имеем
т/ п ={ Х і - \ ----- + X j / n = X.
Здесь выполнены условия частного случая теоремы Чебышева. 1) Математические ожидания случайных величин Х 15 . . ., Х п одинаковы и равны р; действительно, каждая случайная величина может принять только два значения 1 и 0 с вероятностями р и q
соответственно. |
Поэтому М |
(Xk) = 1 -р + |
0- q = р. |
2) Дисперсии |
случайных |
величин Xk |
ограничены. Действи |
тельно, Х% может принять только два значения 1 и 0 с вероят
ностями р и q соответственно. |
Поэтому |
D |
(X k) — М (XI) — |
— M \x k)= р — р 2 = p q < i . |
_ |
|
|
В условиях теоремы Бернулли имеем X |
= |
, а — р. Поэтому, |
|
согласно заключению теорейы Чебышева, получаем формулу (32) непосредственно из (31). Теорема Бернулли доказана.
П р и м е ч а н и е . Из формулы (32) не следует, что • р. В теореме
Бернулли речь идет лишь о вероятности того, что при достаточно большом п величины 2? и р будут сколь угодно мало отличаться одна от другой. Однако
при этом случайная величина Ц - р может принять и не малое значение.
В формулах (29), (31) и (32) речь идет о стремлении по вероятности.
Локальная теорема Муавра — Лапласа.* Если вероятность р появления события А в каждом повторном испытании постоянна и отлична от Ou i , то р п (т) — вероятность того, что событие А появится в п испытаниях т раз, приближенно равна (тем точнее, чем больше п) значению функции
|
1 |
X2 |
y(x) = <f(x)/Vnpq, |
(33) |
|
|
|
||
где ф(ж) |
е 2 |
при х — (т — np)/yrnpq. |
|
|
V2л |
|
П р и м е ч а н и е . Конечно, величину рп (т) можно найти и по формуле Бернулли (7), но при больших п это связано с гро моздкими расчетами. По формуле (33) расчеты значительно проще. Имеется таблица значений функции ф (х) в каждом курсе теории вероятностей.
|
П р и м о р. |
Найти |
рп (/и) |
при условии: п — 400, |
т = 80, |
р = |
0,2. |
||
По |
формуле |
(33) |
имеем |
у (х) |
= ф (х)/}/Г400 -0,2 -0,8 = |
ф (ж)/8, где х |
= |
||
= |
(80 — 400 |
-0,2)/8 = 0. Величину ф (0) находим по таблице, ф (0) = |
0,3989. |
||||||
|
Следовательно, р400 (80) = |
0,3989/8 = 0,04986. Точный расчет |
по |
фор |
|||||
муле Бернулли дает р4ю (80) = |
0,0498. |
|
|
|
|||||
|
Интегральная теорема Лапласа. Если вероятность р по |
||||||||
явления события А |
в каждом повторном испытании постоянна |
||||||||
и отлична от Ou 1, |
то рп(тх, т 2) ~ вероятность |
того, что собы |
|||||||
тие А в п испытаниях наступит от т х до т 2 раз, приближенно равна величине интеграла
|
Х г _ |
X 1 |
|
Рп(.Щ, |
m2) ^ y = j e |
2 dx, |
(34) |
|
Х г |
|
|
где хх= (тх— np)/Vnpq , |
х2 = (т2— np)/Vnpq. |
|
|
Для вычисления интеграла (34) целесообразно пользоваться таблицей значений функции Лапласа
Х |
X 2 |
|
Ф (X) = — [ е |
2 dx при X > 0 |
(35) |
У 2л о |
|
|
о |
|
|
и условием Ф (~х) = —Ф (ж). Таблицы значений функций ф (х) и Ф (х) имеются, например, в цитированном выше курсе Б. В. Гне денко.
р |
II р и м е р. Вероятность того, что изделие не прошло проверку ОТК, |
|||
= 0,2. Найти вероятность того, что среди 400 случайно отобранных изде |
||||
лий окажутся непроверенными от 70 до 100 изделий. |
||||
= |
Здесь п = |
400, пг1 = 70, |
тг = 100, р = 0,2, |
q = 0,8. Поэтому хх = |
—1,25, х2 = |
2,5 и |
|
|
|
_р40о (70, 100) = |
Ф (х2) - Ф (а*) = |
Ф (2,5) + Ф (1,25) ^ |
0,4938 + 0,3944 = 0,8882. |
|
Перестановкой символов (в нашем случае чисел 1, 2, . . и) называется всякое упорядоченное множество этих символов (см. п. 58). Совокупность вторых индексов элементов матрицы в произ ведении (3) р г, р 2, . . рп образует перестановку чисел 1, 2, . . п. Беспорядком в перестановке р х, р 2, . . ., р п называется тот факт,
что большее |
число |
предшествует |
меньшему. Число беспорядков |
|||
в этой перестановке |
обозначим |
символом |
[plt |
р 2, . . р п]. На |
||
пример, [1, |
2, 3] = |
0, [2, 1, 3] |
= |
1, [2, 3, |
1] = |
2. Перестановка |
называется четной, если она содержит четное число беспорядков, нечетной — в противном случае.
Рассмотрим всевозможные произведения вида(З), какие можно составить из элементов данной матрицы (2), и припишем каждому
такому произведению знак (—1)[Рі’ ' ' '• Pnl .
О п р е д е л е н и е . Определителем п-го порядка, соответ ствующим матрице (2), называется сумма всевозможных произ ведений описанного выше вида и обозначается символом
|
« 1 1 |
« 1 2 |
• |
• |
« ш |
|
|
/>(•!) |
&21 |
^ 2 2 |
* |
■ |
« 2 п |
|
• - Р П ] |
|
|
|
|
|
|
« 1 Р і « 2 р 2 • а п р п |
|
|
« щ |
ССП2 • |
* |
&пп |
( Р і • |
• Рп) |
|
|
|
|
|||||
Здесь суммирование распространяется на всевозможные пере становки вторых индексов. Поэтому число слагаемых в сумме (4) равно п\
Заметим, что это определение содержит, в частности, понятия определителя второго и третьего порядков (см. п. 59).
246.Свойство перестановок. Транспозицией называется опера
ция, заключающаяся во взаимном перемещении двух элементов в данной перестановке при сохранении остальных элементов на своих местах. Очевидно, из данной перестановки можно получить всякую другую перестановку, состоящую из тех же элементов, путем выполнения нескольких транспозиций. Например, из перестановки 3, 2, 1 путем транспозиций последовательно полу чим 1, 2, 3 и далее 1, 3, 2.
Лемма. Транспозиция меняет число беспорядков в перестановке на нечетное число.
Другими словами, в результате одной транспозиции нечетная перестановка становится четной, а четная — нечетной.
Для доказательства рассмотрим перестановку
Р і , ■■-, P i ’ ■■■’ P i ’ ■■■’ Р п (1 «S i < 7 s? n).
Поменяем местами числа p t и pj. Это можно выполнить с помощью одной транспозиции, либо путем последовательного выполнения следующих элементарных транспозиций: 1) p f- меняется местами последовательно с элементами Pj _ и затем р;_ 2>• . -, Рі, число
для определенности речь идет о первой строке. Тогда согласно (4) имеем
я ( Л ) = |
2 |
( ~ |
1)[Рі |
" Ря1(а іР.-Ь6іР.)а 2р. |
апрп = |
||
= |
^ |
( |
1 ) ^ |
^ |
а 1 Р і а і р 2 • • • |
а п р п + |
|
+ ^ ( - l)tPl ' " |
Рп] Ъ1Ріа2р, |
. . . апРп |
D (.1,) |
; 1) (Аъ). |
|||
Минором определителя п-го порядка D (А), соответствующим элементу alk, называется определитель п—1-го порядка, полу чающийся из D (А ) вычеркиванием і-й строки и к-то столбца;
он обозначается символом Alk. |
алгебраи |
Минор Аік, взятый со знаком (—1)г+Л, называется |
|
ческим дополнением элемента aik определителя D (А) |
и обозна |
чается символом |
|
4* = ( - 1 ) і+*Д«. |
(8) |
6°. Сумма произведений элементов какой-либо строки (столбца)
определителя на их алгебраические дополнения равна величине определителя. Это свойство можно выразить формулами
D (А) — йцАц-Ç . . . |
-\-аіпАіп |
0 = |
2, |
..., |
п), |
(9) |
D (A) = alkAxk-\- ••• |
-)~йпкАпк |
(к = 1, |
2, |
. .., |
п). |
(10) |
Формула (9) называется разложением определителя по элементам і-й строки, а формула (10) — разложением определителя по эле ментам к-го столбца.
Выведем формулу (9). В правой части равенства (4) каждое из п\ слагаемых содержит по одному элементу і-й строки ма трицы А. Фиксируем і среди чисел 1, 2, . . ., п. Объединим в сумме
(4) слагаемые, содержащие аіх, затем аі2 и т. д., |
и |
представим |
||||||||||||
всю сумму (4) в виде |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
D (А) = аіхВil + |
аігВі2 . . . |
а1пВіп. |
|
|
(11) |
|||||||||
Докажем, что |
|
|
|
|
Btk |
= |
A ih. |
|
|
|
|
|
(12) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
1) Доказательство |
равенства |
(12) при |
|
і = к |
= |
1. |
|
Первое ела- |
||||||
гаемое правой части (11) при і = |
1 будет |
|
|
|
|
|
||||||||
r> |
|
|
V |
|
/ |
« J 1» Р‘ >■ •->Р/г] |
а2р2 ... |
апРп — |
||||||
ац В п ~ ап |
^ ( |
|
1) |
|
|
|||||||||
2 |
/ |
* |
|
• |
••>Рп] |
|
а прп — |
|
А |
|
|
|||
( |
1 |
|
) |
|
|
а гРг • • • |
а |
1 |
і |
Д і 1 - |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
ПI I I |
|
|
|
|
||
Здесь равенство |
I написано по |
определению В 1г, |
II — так как |
|||||||||||
і < р 2, . . ., 1 < |
рп |
и |
поэтому |
[1, р г, . . ., рп] = |
|
[р2, . . -, рп ], |
||||||||
III — согласно определению минора. Следовательно, |
(13) |
|||||||||||||
|
|
|
|
|
Вц = Ац = А п . |
|
|
|
|
|
||||
