「少数の法則」の版間の差分

2007年7月13日 (金) 18:37時点における版

【しょうすうのほうそく (law of small numbers)】

各 $n\,$ に対して, $X_{n1},\,...,\,X_{nm_{n}}\,$ ( $\lim _{n\to \infty }m_{n}=\infty \,$ ) を $0\,$ または $1\,$ を値にとる独立な確率変数列とする. もし,

$\displaystyle {\lim _{n\to \infty }\max _{1\leq k\leq m_{n}}\mathrm {P} (X_{nk}=1)=0,}\,$

$\displaystyle {\lim _{n\to \infty }\sum _{k=1}^{m_{n}}\mathrm {P} (X_{nk}=1)=\lambda }\,$

であれば, $N_{n}=\sum _{k=1}^{m_{n}}X_{nk}\,$ の分布は $n\to \infty \,$ のとき, 平均 $\lambda \,$ のポアソン分布に収束する. これを少数の法則という.

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 '''【しょうすうのほうそく (law of small numbers)】'''
-各 $n$ に対して, $X_{n1}, \, ..., \, X_{nm_n}$ ($\lim_{n \to \infty} m_n = \infty$) を $0$ または $1$ を値にとる独立な確率変数列とする. もし,
+各<math>n\,</math>に対して, <math>X_{n1}, \, ..., \, X_{nm_n}\,</math> (<math>\lim_{n \to \infty} m_n = \infty\,</math>) を <math>0\,</math> または <math>1\,</math> を値にとる独立な確率変数列とする. もし,
-\begin{itemize}
-\item[] $\displaystyle{\lim_{n\to\infty} \max_{1\le k \le m_n} \mathrm{P}(X_{nk}=1) = 0,}$
+<math>\displaystyle{\lim_{n\to\infty} \max_{1\le k \le m_n} \mathrm{P}(X_{nk}=1) = 0,}\,</math>
-\item[] $\displaystyle{\lim_{n\to\infty} \sum_{k=1}^{m_n} \mathrm{P}(X_{nk}=1) = \lambda}$
-\end{itemize}
+<math>\displaystyle{\lim_{n\to\infty} \sum_{k=1}^{m_n} \mathrm{P}(X_{nk}=1) = \lambda}\,</math>
-であれば, $N_n = \sum_{k=1}^{m_n} X_{nk}$ の分布は $n\to\infty$ のとき, 平均$\lambda$ のポアソン分布に収束する. これを少数の法則という.
+であれば, <math>N_n = \sum_{k=1}^{m_n} X_{nk}\,</math> の分布は <math>n\to\infty\,</math> のとき, 平均<math>\lambda\,</math> のポアソン分布に収束する. これを少数の法則という.