Больших чисел закон - определение. Что такое Больших чисел закон
Diclib.com
Словарь ChatGPT
Введите слово или словосочетание на любом языке 👆
Язык:

Перевод и анализ слов искусственным интеллектом ChatGPT

На этой странице Вы можете получить подробный анализ слова или словосочетания, произведенный с помощью лучшей на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта:

  • как употребляется слово
  • частота употребления
  • используется оно чаще в устной или письменной речи
  • варианты перевода слова
  • примеры употребления (несколько фраз с переводом)
  • этимология

Что (кто) такое Больших чисел закон - определение

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПРИНЦИП
ЗБЧ; Слабый закон больших чисел; Сильный закон больших чисел; Усиленный закон больших чисел; УЗБЧ; Больших чисел закон; Больших чисел закон усиленный; Теория больших чисел; Больших чисел усиленный закон; Теорема Бернулли; Бернулли теорема
  • Иллюстрация закона больших чисел с использованием определённой серии бросков одной игральной кости. По мере увеличения количества бросков в серии среднее значение всех исходов (выпавших значений) стремится к 3,5. В то время как разные серии бросков дадут различный профиль этой линии при небольшом количестве бросков (слева), после значительного количества бросков (справа) они окажутся очень похожи
Найдено результатов: 652
Закон больших чисел         
Закон больших чисел (ЗБЧ) в теории вероятностей — принцип, описывающий результат выполнения одного и того же эксперимента много раз. Согласно закону, среднее значение конечной выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.
Больших чисел закон         
I Больши́х чи́сел зако́н

общий принцип, в силу которого совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая. Точная формулировка и условия применимости Б. ч. з. даются в теории вероятностей. Б. ч. з. является одним из выражений диалектической связи между случайностью и необходимостью. Первая точно доказанная теорема принадлежит Я. Бернулли (опубликована после его смерти, в 1713, см. Бернулли теорема). Теорема Бернулли была обобщена С. Пуассоном, в сочинении которого "Исследование о вероятности суждения" (1837) впервые появился термин "закон больших чисел". Значительно более общее понимание этого термина основано на работе П. Л. Чебышева "О средних величинах" (1867). В этом современном понимании Б. ч. з. утверждает, что при некоторых подлежащих точному указанию условиях среднее арифметическое

достаточно большого числа n случайных величин Xk с вероятностью, сколь угодно близкой к единице, сколь угодно мало отличается от своего математического ожидания (См. Математическое ожидание)

Новым и весьма плодотворным оказался предложенный Чебышевым метод доказательства Б. ч. з., основанный на применении т. н. Чебышева неравенства (См. Чебышева неравенство).

Для независимых случайных величин, имеющих одинаковые распределения вероятностей и конечное математическое ожидание а, Б. ч. з. утверждает, что при любом ε > 0 вероятность неравенства |х - а| < ε стремится к единице при n →∞. Порядок отклонений от а указывается предельными теоремами (См. Предельные теоремы) теории вероятностей. В типичных случаях отклонения имеют порядок

Соответственно, случайные отклонения суммы

от её математического ожидания na растут как

Этот факт (называемый в упрощённых популярных изложениях "законом корня квадратного из n") даёт некоторое, хотя и грубое, представление о характере действия Б. ч. з.

Наглядное объяснение смысла и значения Б. ч. з. даёт следующий пример. Пусть в замкнутом сосуде заключено N молекул газа. В соответствии с кинетической теорией каждая молекула беспорядочно движется внутри сосуда, испытывая множество столкновений с другими молекулами и стенками сосуда. Ударяясь о какую-либо площадку σ стенки в течение выбранного промежутка времени в t секунд, отдельная молекула сообщает этой площадке импульс fk (см. Ударный импульс). Импульс fk является типичной случайной величиной, т.к. состояние рассматриваемого газа определяет лишь математическое ожидание а = E (fk) этого импульса, фактическое же значение импульса данной молекулы за данный промежуток времени может быть самым различным (начиная от нуля - в случае, если за данный промежуток времени данная молекула не ударялась о площадку σ). Сумма

импульсов всех молекул, сообщаемых площадке σ за данный промежуток времени, является также случайной величиной с математическим ожиданием, равным А = Na. Однако в силу Б. ч. з. (который проявляется здесь с исключительной точностью благодаря тому, что число N очень велико) F в действительности оказывается почти независимым от случайных обстоятельств движения отдельных молекул, а именно - почти точно равным своему математическому ожиданию А. Этим, с точки зрения кинетической теории, и объясняется тот факт, что давление газа на площадку σ является практически строго постоянным, а не колеблется беспорядочно.

Часто приходится применять Б. ч. з. и в такой обстановке, когда количество случайных слагаемых не столь велико, как в примере с газовыми молекулами; тогда отклонения суммы случайных величин от её математического ожидания могут быть значительными. В этом случае крайне важно уметь оценивать размеры этих отклонений. Пусть, например, из 1000 партий каких-либо изделий, по 100 шт. в каждой, взято для испытания наудачу по 10 шт. из каждой партии и среди испытанных 10 000 шт. обнаружено 125 дефектных. Если обозначить nк число дефектных изделий в k-й партии, то общее число дефектных изделий равно

математическое ожидание числа дефектных изделий среди тех десяти, которые взяты для испытаний из k-й партии, равно Sk = (10/100) nk, а математическое ожидание общего числа дефектных изделий в 1000 пробах по 10 штук равно

В силу Б. ч. з. естественно считать, что n/10 Больших чисел закон 125, т. е. среди 100 000 изделий во всех партиях имеется приблизительно 1250 дефектных. Более точное исследование с помощью теории вероятностей приводит к такому результату: если выборка изделий из каждой партии была действительно случайной, то можно с достаточной уверенностью утверждать, что фактически 1000 < n < 1500, но уже оценка 1100 < n < 1400 не была бы достаточно надёжной, а для оценки 1200 < n < 1300 совсем не имеется серьёзных оснований. Получить более точную оценку для n можно, лишь испытав большее число изделий.

Условие независимости слагаемых в большинстве применений Б. ч. з. если и выполняется, то лишь с тем или иным приближением. Так, уже в первом примере движения отдельных молекул газа нельзя, строго говоря, считать независимыми. Поэтому важно исследование условий применимости Б. ч. з. к случаю зависимых слагаемых. Основные математические работы в этом направлении принадлежат А. А. Маркову, С. Н. Бернштейну и А. Я. Хинчину. Качественно результаты их исследований сводятся к тому, что Б. ч. з. применим, если между слагаемыми с далёкими номерами зависимость достаточно слаба. Таково, например, положение в рядах метеорологических наблюдений над температурой или давлением воздуха.

Математическая сторона вопросов, связанных с Б. ч. з., освещена также в ст. Предельные теоремы теории вероятностей и Вероятностей теория. В применениях Б. ч. з. необходимо тщательно проверять соответствие условий его применимости реальной обстановке.

Лит.: Bernoulli J., Ars conjectandi, opus posthumum, Basileae, 1713 (в рус. пер.- Часть 4 соч. Я. Бернулли..., СПБ, 1913); Poisson S.-D., Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile, précédées des règles générales du calcul des probabilités, P., 1837; Чебышев П. Л., О средних величинах, Полн. собр. соч., т. 2, М.-Л., 1947, с. 431-37; Гнеденко Б. В., Курс теории вероятностей, 4 изд., М., 1965.

Л. Н. Колмогоров.

II Больши́х чи́сел зако́н

в экономической науке и в социально-экономической статистике, проявление одного из важнейших объективных законов, сопутствующее формированию закономерностей массовых социально-экономических процессов. В качественно однородных совокупностях, состоящих из случайных единичных явлений, закономерности проявляются (и, следовательно, могут изучаться) лишь на достаточно большом числе единиц (случаев); эти закономерности могут быть количественно выражены только в форме средних чисел (например, средних уровней, средних долей признака или групп в совокупности, различных коэффициентов и других обобщающих характеристик); средние числа выражают их тем точнее, чем большее число единиц явления ими охватывается; отклонения этих отдельных единиц в ту и другую сторону от характеристики общей закономерности всего явления, вызываемые случайными причинами, при достаточно большом числе единиц почти взаимопогашаются. В любом массовом явлении наряду с факторами, общими для всей массы единиц, действуют факторы случайные, т. е. такие, которые в индивидуальных единицах могут быть различны, и их действие может быть направлено в разные стороны - поскольку между этими единицами имеется известная степень взаимной независимости. В результате взаимопогашения действия случайных факторов проявляется действие факторов, общих явлению, т. е. проявляется необходимость, закономерность всего массового явления. Б. ч. з. не имеет отношения ко второй группе факторов (причин), следовательно, к сущности массового явления. Он не создаёт ни самих, проявляющихся в среднем, закономерностей, ни их общей средней меры для массы единиц явления (например, уровня стоимости или производительности труда, средней нормы прибыли, вероятности заболевания и т.д.); следовательно, Б. ч. з. не в состоянии ни изменить средний уровень явления, ни вызвать устойчивость динамического ряда уровней, ни предопределить размеры отклонений от среднего уровня, ни, тем более, служить объяснению реальных причин возникновения самого уровня или отклонений от него. Отсюда ясна полная несостоятельность антинаучных попыток некоторых буржуазных учёных приписать Б. ч. з. чудодейственную, почти мистическую способность творить закономерность из хаоса любых случайностей, даже если в них внутренняя необходимость, внутренняя закономерность и не заложена, - лишь бы было "большое число" единиц, которое якобы само по себе, независимо от сущности массового явления, приводит к возникновению закономерности в нём. Б. ч. з. не образует закономерность, а лишь управляет её проявлением. На интуитивном признании Б. ч. з. уже основывались в своих демографических и статистических исследованиях Дж. Граунт (1662), У. Петти, Э. Галлей (1693), И. Зюсмильх (1741), А. Кетле. В 19 в. толкование экономических явлений, как массовых с сопутствующим действием Б. ч. з., приобретает всё большее распространение. В трудах К. Маркса, особенно в "Капитале", все категории экономической действительности и экономической науки выступают как средние величины (среднее общественно необходимое рабочее время, простой средний труд, средний в данном обществе уровень умелости и интенсивности труда, средняя скорость обращения денег, средняя норма прибыли и т.д.). Равным образом лишь как средние уровни, лишь в среднем могут проявляться, по концепции Маркса, любые экономические законы и закономерности (при капитализме действующие "слепо", стихийно). Вместе с тем Маркс и Энгельс неоднократно писали о специфической форме проявления экономических законов и закономерностей: "Совокупное движение этого беспорядка есть его порядок" (Маркс К., см. Маркс К. и Энгельс Ф., Соч., 2 изд., т. 6, с. 438; речь идёт о движении цен); "...Общие законы осуществляются,... лишь как господствующая тенденция, как некоторая никогда твердо не устанавливающаяся средняя постоянных колебаний" (Маркс К., там же, т. 25, ч. 1, с. 176); "...внутренний закон, прокладывающий себе дорогу через эти случайности и регулирующий их, становится видимым лишь тогда, когда они охватываются в больших массах, и... он остается поэтому невидимым и непонятным для самих отдельных агентов производства" (там же, т. 25, ч. 2, с. 396); об "экономических законах вообще" Энгельс писал: "...все они не имеют иной реальности, кроме как в приближении, в тенденции, в среднем, но не в непосредственной действительности" (там же, т. 39, с. 355). Отклонения множества цен от стоимости Маркс трактует как форму проявления закона стоимости: "...возможность отклонения цены от величины стоимости заключена уже в самой форме цены. И это не является недостатком этой формы, - наоборот, именно эта отличительная черта делает ее адэкватной формой такого способа производства, при котором правило может прокладывать себе путь сквозь беспорядочный хаос только как слепо действующий закон средних чисел" (там же, т. 23, с. 112). Позднее В. И. Ленин писал о том же в несколько иных выражениях: "...вполне естественно, что в обществе разрозненных товаропроизводителей, связанных лишь рынком, закономерность не может проявляться иначе как в средней, общественной, массовой закономерности при взаимопогашении индивидуальных уклонений в ту или другую сторону" (Полн. собр. соч., 5 изд., т. 26, с. 68). Не возникает сомнений, что и Маркс, и Ленин говорят здесь о Б. ч. з., однако Маркс называет его иным термином: Durchschnittsgesetz, т. е. "законом осреднения", "осредняющим законом", "законом средних чисел"; причину этого надо видеть в том, что факт проявления любого закона в виде средней величины Маркс считал существеннее факта его проявления лишь на большом числе случаев. Отсюда - установившееся в современной статистической науке отождествление понятий и терминов "Б. ч. з." и "закон средних чисел", часто "закон больших (средних) чисел".

Необходимо строго различать взаимопогашение случайных отклонений отдельных единиц от среднего уровня всего массового явления при действии Б. ч. з. и чисто алгебраическое уравновешивание суммы положительных и суммы отрицательных отклонений при вычислении любой арифметической средней. Эти последние уравновешиваются в силу самого правила вычисления средней и притом полностью, как в случае типической средней для однородной совокупности (когда индивидуальные отклонения действительно случайны), так и при чисто фиктивной, "огульной" средней для явно разнородной совокупности (когда в индивидуальных отклонениях переплетены и существенные и случайные элементы), и притом при любом числе индивидуальных значений, объединяемых арифметической средней. Действие же Б. ч. з. состоит во взаимопогашении случайных отклонений от уровня, соответствующего закономерности массового явления и лишь приближённо отражаемого средней величиной, а потому такое взаимопогашение не может быть полным, и оно зависит от численности входящих в массу единичных явлений.

Значение факта действия Б. ч. з. велико для любой современной науки, в частности и в особенности - для научной разработки теории статистики и методов статистического познания. Действие Б. ч. з. имеет всеобщее значение для самих объектов статистического изучения - статистических совокупностей с их сводными признаками и массовыми закономерностями. На планомерном использовании действия Б. ч. з. при случайном отборе единиц массовой совокупности для образования выборки основан важный статистический метод выборочного наблюдения.

Лит.: Слуцкий Е. Е., К вопросу о законе больших чисел, "Вестник статистики", 1925, кн. 22, № 7-9; Ястремский Б. С., Труды по статистике..., М., 1937, с. 311-348, 459-498; Лившиц Ф. Д., Закон больших (средних) чисел в общественных явлениях, "Уч. зап. по статистике АН СССР", 1955, т. 1, с. 166-92; его же, К вопросу об оценке работ А. А. Чупрова и С. Пуассона, "Вестник статистики", 1958, № 4; Пасхавер И. С,, Закон больших чисел и закономерности массового процесса, М., 1966; Вопросы статистической методологии и статистико-экономического анализа. Материалы межвузовской научной конференции, М., 1966, с. 63-102; Малый И. Г., Вопросы статистики в "Капитале" Карла Маркса, М., 1967, гл. III (в главе также приведены многие высказывания К. Маркса, Ф. Энгельса и В. И. Ленина о средних величинах и Б. ч. з.).

Ф. Д. Лившиц.

БЕРНУЛЛИ ТЕОРЕМА         
одна из предельных теорем теории вероятностей; простейший случай закона больших чисел, относится к распределению отклонений частоты появления некоторого случайного события от его вероятности при независимых испытаниях. Установлена Я. Бернулли (опубликована в 1713).
Бернулли теорема         

одна из важнейших теорем теории вероятностей; является простейшим случаем т. н. закона больших чисел (см. Больших чисел закон). Б. т. была впервые опубликована в труде Я. Бернулли "Искусство предположений", изданном в 1713. Первые доказательства Б. т. требовали сложных математических средств, лишь в середине 19 в. П. Л. Чебышев нашёл необычайно изящное и краткое её доказательство. Точная формулировка Б. т. такова: если при каждом из n независимых испытаний вероятность некоторого события равна р, то вероятность того, что частота m/n появления события удовлетворяет неравенству |m/n - p| < ε (ε - произвольно малое положительное число), становится сколь угодно близкой к единице при достаточно большом числе n испытаний. Из доказательства Чебышева вытекает простая количественная оценка этой вероятности:

В. И. Битюцков.

Генератор случайных чисел         
Генератор случайности; Датчик случайных чисел; Генерация случайных чисел
Генерация случайных чисел — процесс, который с помощью устройства генерирует последовательность чисел или символов, которая может быть предсказана разумным образом только на основании случайности. Генераторы случайных чисел подразделяются на «аппаратные генераторы случайных чисел» (HRNGS), которые генерируют случайные числа в зависимости от текущего значения какого-либо атрибута физической среды, который практически невозможно смоделировать при текущем уровне знаний, и генераторы псевдослучайных чисел (PRNGS), которые генерируют числа, которые выгл�
Закон (наука)         
ВЕРБАЛЬНОЕ И/ИЛИ МАТЕМАТИЧЕСКИ ВЫРАЖЕННОЕ УТВЕРЖДЕНИЕ, ИМЕЮЩЕЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО (В ОТЛИЧИЕ ОТ АКСИОМЫ), КОТОРОЕ ОПИСЫВАЕТ СООТНОШЕНИЯ, СВЯЗ
Эмпирический закон; Научный закон; Закон природы; Законы природы; Закон науки
Зако́н — утверждение, выраженное словесно или математически и имеющее, в отличие от аксиомы, доказательство, описывающее соотношения, связи между различными научными понятиями. Закон предлагается в качестве объяснения фактов и признаётся на определённом этапе научным сообществом, согласующимся с ними. Непроверенное научное утверждение, предположение или догадку называют гипотезой.
Снелля закон преломления         
  • Преломление света
Закон преломления света; Закон Снелиуса; Снелля закон преломления; Закон преломления; Закон преломления световых волн; Закон Снелля; Закон Снелла

светового луча на границе двух прозрачных сред утверждает, что при любом угле а падения луча на границу отношение sin α/sin β является постоянной величиной (β - угол преломления). Установлен В. Снеллиусом около 1620 и Р. Декартом в 1637. Открытие С. з. п. позволило завершить построение основ геометрической оптики (См. Геометрическая оптика) и сформулировать Ферма принцип. На основе С. з. п. стало возможным ввести понятие преломления показателя (См. Преломления показатель) (ПП) среды, с использованием которого С. з. п. записывается в виде: sin α/sin β = n2/n1 (n1 и n2 - ПП 1-й и 2-й по ходу луча сред). См. также Преломление света.

Закон Ваккернагеля         
Закон Вакернагеля; Ваккернагеля закон
Зако́н Ваккерна́геля — правило, сформулированное швейцарским лингвистом Якобом Ваккернагелем касательно позиции безударных слов в праиндоевропейском языке.
Закон Снеллиуса         
  • Преломление света
Закон преломления света; Закон Снелиуса; Снелля закон преломления; Закон преломления; Закон преломления световых волн; Закон Снелля; Закон Снелла
Зако́н Сне́ллиуса (также Снелля или Снелла) описывает преломление света на границе двух прозрачных сред. Также применим и для описания преломления волн другой природы, например, звуковых.
Закон Вирта         
  • Никлаус Вирт во время визита в [[Уральский государственный университет]] в 2005 году
Закон Пейджа; Закон Гейтса
«Закон Вирта» — шуточное высказывание Никлауса Вирта (1995) в духе законов Паркинсона: «программы становятся медленнее куда шустрее, чем компьютеры становятся быстрее» «Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster», используемое для демонстрации нарастающих проблем с производительностью программного обеспечения, несмотря на прогресс аппаратного.

Википедия

Закон больших чисел

Закон больших чисел (ЗБЧ) в теории вероятностей — принцип, описывающий результат выполнения одного и того же эксперимента много раз. Согласно закону, среднее значение конечной выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения.

Другими словами, чем больше объём выборки / чем чаще проводятся измерения какого-либо параметра, тем выше вероятность, что результаты окажутся близки к ожидаемым.

Закон больших чисел важен, поскольку он гарантирует устойчивость для средних значений некоторых случайных событий при достаточно длинной серии экспериментов.

Важно помнить, что закон применим только тогда, когда рассматривается большое количество испытаний.

Что такое Закон больших чисел - определение