Cтраница 2
Берн штейн, Распространение предельной теоремы теории вероятностей на суммы зависимых величин, Успехи матем. [16]
БЕРНУЛЛИ ТЕОРЕМА, одна из предельных теорем теории вероятностей; простейший случай закона больших чисел, относится к распределению отклонений частоты появления нек-рого случайного события от его вероятности при независимых испытаниях. [17]
Понятие типа широко используется в предельных теоремах теории вероятностей. [18]
Теоретическая основа метода статистического моделирования являются предельные теоремы теории вероятностей. [19]
ПОВТОРНОГО ЛОГАРИФМА ЗАКОН - одна из предельных теорем теории вероятностей, близкая по смыслу к закону больших чисел. [20]
Особенно эффективно он используется при доказательстве предельных теорем теории вероятностей, напр. [21]
Ответ: это заключение основано на фундаментальной предельной теореме теории вероятностей о сходимости биномиального распределения к гауссов-скому. [22]
ДС-93 ] Прохоров Ю.В. Сходимость случайных процессов и предельные теоремы теории вероятностей / / Теория вероятн. [23]
В настоящее время наиболее удобным методом доказательства предельных теорем теории вероятностей, в особенности для случая взаимной независимости слагаемых, служит так называемый метод характеристических функций. Мы изложим теперь основы этого метода применительно к интересующему нас случаю целочисленных случайных величин. [24]
Упомянутая выше центральная предельная теорема является примером общих предельных теорем теории вероятностей, устанавливающих те или иные условия слабой сходимости распределений к тем или иным стандартным законам распределения. [25]
Статистическая обработка экспериментальных данных обычно основана на предельных теоремах теории вероятностей и требует вычисления оценок по сравнительно простым формулам. Однако для повышения качества оценок необходимо огромное количество данных, и объем вычислений может оказаться очень большим. [26]
Безгранично делимые распределения играют важную роль в предельных теоремах теории вероятностей и в теории случайных процессов. С одной стороны, только безгранично делимые распределения могут быть предельными распределениями сумм бесконечно малых независимых слагаемых. С другой стороны, конечномерные распределения стохастически непрерывных процессов с независимыми приращениями являются безгранично делимыми. [27]
Второй толчок, который вызвал дополнительный интерес к предельным теоремам теории вероятностей, была статистическая физика, начала которой были построены в середине XIX века. [28]
В этой главе представлено ядро ставшей теперь классической области предельных теорем теории вероятностей. Эта область подобна водохранилищу, образовавшемуся из бесчисленных отдельных потоков и течений. [29]
Первая глава имеет целью изложение и полное доказательство тех предельных теорем теории вероятностей, которые затем будут использованы в основных разделах книги. Речь идет здесь о предельных теоремах локального типа для сумм одинаково распределенных случайных величин, могущих принимать лишь целые неотрицательные значения. Как известно, общие условия применимости теорем такого рода были найдены лишь совсем недавно Б. В. Гнеденко и его учениками. I дано полное доказательство локальных теорем для одномерного и двумерного случаев, проведенное в основном методом Б. В. Гнеденко; однако в целях нужных нам приложений мы проводим расчеты несколько более детально, чтобы получить не только асимптотические формулы, но и достаточно точную оценку остаточных членов. Таким образом, эта глава содержит известный элемент новизны даже для математика, специальностью которого является теория вероятностей. [30]