Центральная, предельная теорема

Как уже говорилось, при достаточно большом количестве испытаний, поставленных в одинаковых условиях, характеристики случайных событий и случайных величин становятся почти неслучайными. Это позволяет использовать результаты наблюдений случайных событий для предсказания исхода того или иного опыта.

Предельные теоремы теории вероятностей устанавливают соответствие между теоретическими и экспериментальными характеристиками случайных величин при большом количестве испытаний.

В рассмотренном выше законе больших чисел нечего не говорилось о законе распределения случайных величин. Поставим задачу нахождения предельного закона распределения суммы , когда число слагаемых п неограниченно возрастает. Эту задачу решает Центральная предельная теорема Ляпунова.

В зависимости от условий распределения случайных величин Xi, образующих сумму, возможны различные формулировки центральной предельной теоремы. Рассмотрим один из вариантов.

Допустим, что случайные величины Xi взаимно независимы и одинаково распределены.

Теорема. Если случайные величины Xi взаимно независимы и имеют один и тот же закон распределения с математическим ожиданием т и дисперсией s2, причем существует третий абсолютный момент n3, то при неограниченном увеличении числа испытаний п закон распределения суммы неограниченно приближается к нормальному.