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Lei dos Grandes Números
Usman Roshan
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Lei dos Grandes Números
Lei dos Grandes Números (Law of large numbers): a média empírica (empirical mean) converge para a média verdadeira conforme executamos mais e mais realizações de um experimento aleatório (follows from Chebyshev’s and Markov’s inequalities)
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Lei dos Grandes Números
Markov’s inequality Chebyshev’s inequality Lei dos Grandes Números: a média amostral de n i.i.d. variáveis aleatórias Xi converge para a média verdadeira. Pode ser demonstranda pela aplicação da desigualdade de Chebyshev’s:
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Limit theorems Central limit theorem: average of sampling distribution converges to a normal distribution as we do more trials. Specifically, it is normally distributed with mean equal to the true mean μ and standard deviation equal to σ/sqrt(n) where n is number of trials and σ is true standard deviation How is this useful? Consider modeling the mean height of NJ residents. Can we assume it is normally distributed due to Central Limit Theorem?
