diff --git a/semester4/ps/ps-rb/main.pdf b/semester4/ps/ps-rb/main.pdf index 9bb88ba..b97ff52 100644 Binary files a/semester4/ps/ps-rb/main.pdf and b/semester4/ps/ps-rb/main.pdf differ diff --git a/semester4/ps/ps-rb/parts/06_limits.tex b/semester4/ps/ps-rb/parts/06_limits.tex index 782058e..5016cb7 100644 --- a/semester4/ps/ps-rb/parts/06_limits.tex +++ b/semester4/ps/ps-rb/parts/06_limits.tex @@ -1,15 +1,23 @@ +{\footnotesize + \notation $\displaystyle\bar{X}_n = \frac{1}{n}S_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_n$ +} + \theorem \textbf{Schwaches Gesetz der grossen Zahlen}\\ \smalltext{$X_1,X_2,\ldots$ unabh.,$\quad\forall k: \E[X_k] = \mu,\V[X_k]=\sigma^2$} -$$ - \bar{X}_n = \frac{1}{n}S_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_n -$$ -Dann konvergiert $\bar{X}_n$ für $n\to\infty$ gegen $\mu$ + +Es konvergiert $\bar{X}_n$ für $n\to\infty$ gegen $\mu = \E[X_i]$ $$ \P\Bigl[ |\bar{X}_n - \mu| < \epsilon \Bigr] \overset{n\to\infty}{\rightarrow} 0 $$ -\subtext{Intuitiv: Die Summe konvergiert zum Erwartungswert} +{\footnotesize + \remark $\V\Bigl[\overbrace{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_i}^{\bar{X}_n}\Bigr] = \frac{1}{n^2}\displaystyle\sum_{i=1}^n\V[X_i] = \frac{n}{n^2}\V[X_i] = \frac{1}{n}\V[X_i]$ +} -% Starkes Gesetz +\theorem \textbf{Starkes Gesetz der grossen Zahlen}\\ +\smalltext{$X_1,X_2,\ldots$ unabh.,$\quad\forall k: \E[X_k] = \mu$} +$$ + \P\biggl[ \Bigl\{ \omega\in\Omega \sep \bar{X}_n \overset{n\to\infty}{\to}\mu \Bigr\} \biggr] = 1 +$$ \definition \textbf{Konvergenz in Verteilung}\\ \smalltext{$(X_n)_{n\in\mathbb{N}}, X$ Zufallsvariablen} @@ -26,6 +34,8 @@ $$ } + + % Slides viel detaillierter als Skript \theorem \textbf{Zentraler Grentwertsatz}\\ \smalltext{$(X_k)_{k\geq1}$ i.i.d s.d. $\E[X_k]=\mu, \V[X_k]=\sigma^2, S_n = \sum_{i=1}^{n}X_i$}