Центральная предельная теорема

Одно из наиболее важных применений нормального распределения относится к распределению средних значений. Средние значения выборок заданного размера, взятые таким образом, что каждый элемент выборки отобран независимо от других, дадут распределение, которое близко к нормальному Это чрезвычайно важный факт, так как он означает, что вы можете получить параметры действи-тельно случайного процесса из средних значений, рассчитанных на основе выборочных данных.

Рисунок 3-6 Экспоненциальное распределение и нормальное распределение

Нормальное

Таким образом, мы можем сформулировать, что если N случайных выборок извлекаются из совокупности всех данных, тогда суммы (или средние значения) выборок будут приблизительно нормально распределяться независимо от распределения совокупности, из которой взяты эти выборки. Близость к нормальному распределению увеличивается, когда N (число выборок) возрастает. В качестве примера рассмотрим распределение чисел от 1 до 100. Это равномерное распределение, где все элементы (в данном случае числа) встречаются только раз. Например, число 82 встречается один раз, так же как и 19, и так далее. Возьмем выборку из пяти элементов и среднее значение этих пяти элементов (мы можем также взять их сумму). Теперь поместим полученные пять элементов обратно, возьмем другую выборку и рассчитаем среднее. Если мы будем продолжать этот процесс дальше, то увидим, что полученные средние нормально распределяются, даже если совокупность, из которой они взяты, распределена равномерно.

Все вышесказанное верно независимо от того, как распределена совокупность данных! Центральная предельная теорема позволяет нам обращаться с распределением средних значений выборок, как с нормальным, без необходимости знать распределение совокупности. Это чрезвычайно удобный факт для многих областей исследований. Если совокупность нормально распределена, то распределение средних значений выборок будет точно (а не приблизительно) нормальным. Кроме того, скорость, с которой распределение средних значений выборок приближается к нормальному при повышении N, зависит от того, насколько близко совокупность находится к нормальному распределению. Общее практическое правило следующее: если совокупность имеет унимодальное (одновершинное) распределение (любой тип распределения, где есть концентрация частоты вокруг одной моды и уменьшение частот с любой стороны моды, например, выпуклость) или равномерно распределяется, то можно использовать N = 20 (это считается доста-точным) и N = 10 (это считается достаточным с большой вероятностью). Однако если совокупность распределена экспоненциально (рисунок 3-6), тогда может потребоваться и N = 100.

Центральная предельная теорема, этот поразительно простой и красивый факт, подтверждает важность нормального распределения.

<< | >>

↑

Источник: РАЛЬФ ВИНС. Математика управления капиталом. 2006

Еще по теме Центральная предельная теорема:

- Биржевая деятельность - Денежное обращение, финансы и кредит - Деньги, кредит, банки - Кредитование - Основы финансов - Финансовая математика - Финансовое право - Финансовый менеджмент - Финансы и кредит -