Discrete Kansrekening/Momenten/De zwakke wet van de grote aantallen

Uit Wikibooks

Ga naar: navigatie, zoek

[bewerken] 7.6 De zwakke wet van de grote aantallen

We zullen de ongelijkheid van Chebyshev gebruiken om een belangrijk resultaat uit de kansrekening, de zgn. zwakke wet van de grote aantallen, af te leiden. Deze wet laat zien dat de verdeling van het gemiddelde van een n-tal o.o. en gelijkverdeelde s.v.-en voor toenemede n meer en meer geconcentreerd wordt om de verwachtingswaarde. De wet berust op de ongelijkheid van Chebyshev en het feit dat als X1,X2,.... o.o. en gelijkverdeeld zijn:

E \frac 1n \sum_{i=1}^n X_i = E X_1

en

\mathrm{var} \frac 1n \sum_{i=1}^n X_i = \frac 1n \mathrm{var} X_1.

Stelling 7.5.2 (zwakke wet van de grote aantallen)
Zij X1,X2... een rij o.o. en gelijkverdeelde s.v.- en met verwachting EX en eindige variantie σ2. Zij

\overline{X_n} = \frac 1n \sum_{i=1}^n X_i,

dan geldt voor iedere ε > 0:

\lim_{n\to \infty}P(|\overline{X_n}-EX| > \epsilon) = 0,


Bewijs: Zij ε > 0, dan volgt:

P(|\overline{X_n}-EX| > \epsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\epsilon^2} \to 0 , als n naar ∞.


We passen de zwakke wet eens toe op de situatie uit S 1.2, waar we onafhankelijke herhalingen van een experiment beschouwden en elke keer keken of een gebeurtenis A wel of niet was opgetreden. Zij p = P(A) en Xi = 1 als A bij de i herhaling optreedt en anders 0. De s.v.-en X1, X2,... zijn dan o.o. en gelijkverdeeld met EXi= p en var Xi = p(1-p) < ∞. De som van de eerste n X'en is juist het aantal keren N(A) dat de gebeurtenis A bij de n herhalingen optreedt. Verder is:

\overline{X_n} = \frac 1n \sum_{i=1}^n X_i = fq(A),

juist het frequentiequotiënt fq(A) van het optreden van A bij n uitvoeringen van het experiment, zoals we dat in par.1.2 ingevoerd hebben. De wet van de grote aantallen zegt nu dat voor alle ε > 0:

\lim_{n\to \infty} P(|fq(A) - P(A)| > \epsilon) = 0,

dwz. het frequentiequotiënt van A convergeert met toenemende n in de zin van de zwakke wet naar de kans op A. Hiermee krijgt het intuïtieve uitgangspunt van het begrip kans, geformuleerd in de experimentele wet van de grote aantallen een solide basis. De theorie sluit dus, wat de wet van de grote aantallen betreft, goed aan bij de werkelijkheid (het experiment). Aangezien we de experimentele wet van de grote aantallen als uitgangspunt hebben genomen voor de opbouw van de theorie, verwachten we dat de theorie ook overigens tot praktisch bruikbare resultaten voert. De zwakke wet is uiteraard geen bewijs voor de experimentele wet; experimenteel gevonden resultaten zijn niet door de theorie te bewijzen.

 

Heckert GNU.png Deze pagina is vrijgegeven onder de GNU Free Documentation License (GFDL) en nog niet onder CC-BY-SA. Klik hier voor meer informatie.

Wilt u deze tekst gebruiken onder de Creative Commons CC-BY-SA licentie?
Klik dan hier om te kijken van welke gebruikers u nog toestemming nodig heeft.

Informatie afkomstig van http://nl.wikibooks.org Wikibooks NL.
Wikibooks NL is onderdeel van de wikimediafoundation.
Persoonlijke instellingen