fogalmazva a nagy számok törvénye azt mondja ki, hogy ha vesszük n független és

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "fogalmazva a nagy számok törvénye azt mondja ki, hogy ha vesszük n független és"

Átírás

1 A Valószíűségszámítás II. előadássorozat egyedik témája. A NAGY SZÁMOK TÖRVÉNYE Eze előadás témája a agy számok erős és gyege törvéye. Kissé leegyszerűsítve fogalmazva a agy számok törvéye azt modja ki, hogy ha vesszük függetle és egyforma eloszlású valószíűségi változó átlagát, akkor ez az átlag agyo általáos feltételek mellett egy kostashoz tart eseté. A részletesebb tárgyalásba meg kell értei, hogy milye értelembe tartaak ezek az átlagok kostashoz, illetve hogy milye feltételeket kell teljesíteie a valószíűségi változók eloszlásáak ahhoz, hogy egy ilye kovergecia érvéyes legye. Ezekívül szereték meghatározi a limeszbe megjeleő kostas értékét is. Mit láti fogjuk ez a szám agyo általáos esetbe azo valószíűségi változók várható értékével egyelő, amelyekek az átlagát tekitettük. Függetle valószíűségi változók kovergeciájáak a fogalmát több külöböző módo defiiálhatjuk, és e defiiciók midegyike értelmes. Ebbe az előadásba a agy számok erős és gyege törvéyét ismertetem, amelyek a majdem mideütt és a sztochasztikus kovergeciával kapcsolatosak. A agy számok erős törvéye aak adja meg a szükséges és elégséges feltételét, hogy függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagai egy valószíűséggel tartsaak egy számhoz, a agy számok gyege törvéye pedig aak, hogy ez a kovergecia sztochasztikus értelembe teljesüljö. Mit láti fogjuk mid a agy számok erős mid a agy számok gyege törvéye bizoyos mometum jellegű feltételek teljesülése eseté érvéyes. Ezek a feltételek azt követelik meg, hogy a tekitett átlagba résztvevő valószíűségi változók csak viszoylag kis valószíűséggel vegyeek fel agy értékeket. Ez összhagba va a cetrális határeloszlástételről taultakkal. A cetrális határeloszlástétel akkor érvéyes, ha teljesül a Lideberg feltétel. Ez szité olya megkötést jelet, hogy a tekitett valószíűségi változók csak kis valószíűséggel veszek fel agyo agy értékeket. Az eredméyek jobb megértése érdekébe először áttekitem az eredméyekbe megjeleő kovergecia fogalmak közötti kapcsolatot. Felidézek több korábba tault eredméyt. Ugyacsak ismertetem a agy számok erős és gyege törvéyéek olya korábba tault, egyszerűsített változatát, amelyekbe ezeket az eredméyeket a szükségesél erősebb feltételek teljesülése eseté bizoyítottam be. E bizoyítások összehasolítása az eredeti eredméyek bizoyításával érthetőbbé teszi bizoyos érvelések szerepét és bizoyos részeredméyek jeletőségét. A bizoyítások sorá éháy ömagába is érdekes eredméy is megjeleik. Ilye eredméy a Kolmogorov egyelőtleség, amely függetle valószíűségi változók részletösszegeiek maximumáról ad olya becslést, mit amilyet a Csebisev egyelőtleség ad akkor, ha csak e szuprémum utolsó tagját becsüljük. Ezekívül bebizoyítok éháy olya eredméyt, amelyek bizoyítása az itt tárgyalt módszerek segítségével törtéik. Ilye a Kolmogorov-féle három sor tétel, amely megadja aak szükséges és elégséges feltételét, hogy végtele sok függetle valószíűségi változó összege egy valószíűséggel kovergáljo. Egy másik fotos tárgyaladó eredméy az úgyevezett Kolmogorovféle ulla egy törvéy, amely arra ad magyarázatot, hogy miért találkozuk függetle valószíűségi változók tulajdoságaiak a vizsgálatáál gyakra olya eseméyekkel,

2 amelyekek a valószíűsége bizoyos esetekbe ulla más esetekbe egy, de sohasem valamely e két szám közötti érték. Ahhoz, hogy a agy számok erős és gyege törvéyét megfogalmazhassuk, először meg kell aduk az eze eredméyekbe haszált kovergeciák defiicióját és tisztázuk kell ezek kapcsolatát egymással. Ezekívül felidézem az eloszlásba való kovergecia fogalmát is aak érdekébe, hogy ezt is összehasolíthassuk a feti két kovergeciafogalommal. Az egy valószíűségű kovergecia defiiciója: Valószíűségi változók ξ, =, 2,..., sorozata akkor kovergál egy valószíűséggel egy ξ valószíűségi változóhoz, ha egyrészt ezek a valószíűségi változók ugyaazo az Ω, A, P valószíűségi mező vaak defiiálva, másrészt P ω: lim ξ ω = ξω =. Megjegyzés: Az egy valószíűségi kovergecia fogalmát a mértékelméletbe is haszálják, de ott azt majdem mideütt való kovergeciáak is hívják. Az agol yelvű irodalomba az almost sure covegece, almost everywhere covergece vagy covergece with probability oe kifejezések haszálatosak. A sztochasztikus kovergecia defiiciója: Valószíűségi változók ξ, =,2,..., sorozata akkor kovergál sztochasztikusa egy ξ valószíűségi változóhoz, ha egyrészt ezek a valószíűségi változók ugyaazo az Ω, A, P valószíűségi mező vaak defiiálva, másrészt mide ε > 0 számra lim P ξ ω ξω > ε = 0. Megjegyzés: A mértékelméletbe előforduló kifejezések közül a mértékbe való kovergecia felel meg eek a fogalomak. Az egyetle apró külöbség a mértékelmélet és valószíűségszámítás szóhaszálata között abba va, hogy a mértékelméletbe véges, de em feltétleül valószíűségi azaz egyre ormált mértékeket tekiteek. Az eloszlásba való kovergecia defiiciója: Valószíűségi változók ξ, =, 2,..., sorozata akkor kovergál eloszlásba egy Fu eloszlásfüggvéyhez vagy az eze eloszlásfüggvéy által meghatározott eloszláshoz, ha lim Pξ < u = Fu mide olya u számra, ahol az F eloszlásfüggvéy függvéy folytoos. Azt modjuk, hogy a ξ, =,2,..., valószíűségi változók sorozata eloszlásba kovergál egy ξ valószíűségi változóhoz, ha ez a sorozat eloszlásba kovergál az Fu = Pξ < u eloszlásfüggvéyhez. A következő kapcsolat érvéyes a feti kovergeciafogalmak között. Egy valószíűségi kovergecia Sztochasztikus kovergecia Eloszlásba való kovergecia. 2

3 Először megtárgyalom az egy valószíűségi és sztochasztikus kovergecia kapcsolatát. Ha ξ ω ξω egy valószíűséggel, akkor defiiálva az { } A = A ε = ω: sup ξ k ω ξω < ε k halmazokat kapjuk, hogy az egymásba skatulyázott A halmazokra, azaz A ω A 2, P A =. Ezért lim PA =. Mivel {ω: ξ ω ξω < = ε} A, P ξ ω ξω < ε, azaz P ξ ω ξω ε 0, ha. Ez azt jeleti, hogy az egy valószíűségű kovergeciából következik a sztochasztikus kovergecia. Megfogalmazom az alábbi állítást, amelyet em ehéz bebizoyítai. De mivel em lesz rá később szükségük, azért elhagyom a bizoyítást. Állítás: Valószíűségi változók ξ, =,2,..., sorozata, akkor és csak akkor kovergál egy valószíűséggel egy ξ valószíűségi változóhoz, ha az η = sup ξ k ξ valószíűségi k változók sorozata sztochasztikusa kovergál ullához, azaz mide ε > 0 számra lim P sup ξ k ξ > ε = 0. k Lássuk példát arra, hogy lehetséges olya ξ, =,2,..., és ξ valószíűségi változókat kostruáli, amelyekre a ξ, =,2,..., sorozat sztochasztikusa tart ξ- hez, de a ξ sorozat em kovergál egy valószíűséggel a ξ valószíűségi változóhoz. Tekitsük a következő Ω, A,P valószíűségi mezőt: Ω a [0,] itervallum, A a Borel mérhető halmazok σ-algebrája a [0,] itervallumo, a P valószíűségi mérték a Lebesgue mérték. Legye ξ x = { ha x [ 2 k 2 k, + 2 k 2 k] 0 ha x / [ 2 k 2 k, + 2 k 2 k] akkor ha 2 k < 2 k+, k =,2,..., és ξx = 0 mide 0 x számra. Ekkor P ξ ξ > ε = 2 k mide > ε > 0 számra, ha 2 k < 2 k+. Tehát a ξ, =,2,..., sorozat sztochasztikusa kovergál a ξ valószíűségi változóhoz. Viszot mivel lim sup ξ x = mide 0 x számra, ezért a ξ sorozat em kovergál egy valószíűséggel a ξ valószíűségi változóhoz. Másrészt tekitsük egy ξ valószíűségi változót és ξ, =,2,..., valószíűségi változók olya sorozatát, amelyre P ξ ξ > ε < mide ε > 0 számra. Ekkor = 3

4 a Borel Catelli lemmából következik, hogy a ξ sorozat egy valószíűséggel kovergál a ξ valószíűségi változóhoz. Ez azt jeleti, hogy egyrészt mit az előző példa mutatja a lim P ξ ξ > ε reláció teljesülése mide ε > 0 számra elegedő a sztochasztikus, de em elegedő az egy valószíűséggel való kovergeciához. Másrészt az erősebb P ξ ξ > ε < reláció teljesülése mide ε > 0 számra elegedő az egy = valószíűségi kovergeciához is. A sztochasztikus kovergecia és eloszlásba való kovergecia közötti kapcsolatra érvéyesek a következő állítások.. álllítás sztochasztikus és eloszlásba való kovergecia kapcsolatáról. Ha valamely ξ, =,2,..., valószíűségi változók sztochasztikusa kovergálak egy ξ valószíűségi változóhoz, akkor ezek a ξ valószíűségi változók eloszlásba is kovergálak ehhez a ξ valószíűségi változóhoz. Idoklás: Legye x folytoossági potja a ξ valószíűségi változó F eloszlásfüggvéyéek, és rögzítve egy ε > 0 számot válasszuk olya δ = δε > 0 számot, melyre Fx ε 2 Fx δ Fx + δ < Fx + ε 2. Ezutá válasszuk olya 0 = 0 ε,δ számot, amelyre P ξ ξ δ < ε 2. Ekkor Pξ < x < Pξ < x + δ + P ξ ξ δ Fx + δ + ε 2 Fx + ε. Másrészt Pξ > x < Pξ > x δ + P ξ ξ δ Fx δ + ε 2 Fx + ε, ha 0. Ie Fx ε Pξ < x Fx + ε 0 eseté. Mivel mide ε > 0 eseté érvéyes egy ilye becslés, ie következik a megfogalmazott állítás. Természetese lehetséges, hogy ξ valószíűségi változók egy sorozata eloszlásba kovergál egy ξ valószíűségi változóhoz, de sztochasztikusa em kovergál. Erre példa az az eset, amikor a ξ valószíűségi változók függetleek, és azoos eloszlásúak. Ekkor az eloszlásba való kovergecia yílvá teljesül, de ha a ξ valószíűségi változók eloszlása em elfajult, azaz a ξ valószíűségi változók em egyelőek egy kostassal egy valószíűséggel, akkor e valószíűségi változók em kovergálak sztochasztikusa. Viszot abba az esetbe, ha a limesz kostas akkor igaz a következő állítás: 2. állítás sztochasztikus és eloszlásba való kovergecia kapcsolatáról. Ha valamely ξ, =,2,..., valószíűségi változók egy a kostashoz kovergálak eloszlásba, azaz egy olya valószíűségi változóhoz, amelyek értéke egy valószíűséggel ez az a kostas, akkor a ξ, =,2,..., valószíűségi változók sorozata sztochasztikusa is kovergál ehhez az a kostashoz. Idoklás: A limeszkét megjeleő valószíűségi változó eloszlásfüggvéye az az Fx eloszlás, amelyre Fx = 0, ha x a, és Fx = ha x > a. Az Fx függvéyek az x = a potot kivéve mide pot folytoossági potja. Ezért mide ε > 0 számra lim Pξ < a + ε =, lim Pξ < a ε = 0. Ie következik, hogy lim P ξ ξ < ε = lim P ξ a < ε = lim Pξ < a + ε Pξ a ε =. Ie következik a 2. állítás eredméye. 4

5 Ezutá megfogalmazom potosa, hogy mikor modjuk, hogy teljesül a agy számok gyege és erős törvéye, és megfogalmazok két tételt, amelyek megadják e két törvéy teljesüléséek a szükséges és elégséges feltételét. Ezt a két eredméyt összehasolítom. Nagy számok gyege törvéyéek a defiiciója. Legye ξ, =,2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata egy valószíűségi mező, S = ξ k, k =,2,... Azt modjuk, hogy ezek a ξ, =,2,..., valószíűségi változók teljesítik a agy számok gyege törvéyét, ha létezik olya E szám, amelyre teljesül, hogy az S, =,2,..., valószíűségi változók sztochasztikusa kovergálak az E számhoz, azaz ahhoz a valószíűségi változóhoz, amely egy valószíűséggel az E kostassal egyelő. Nagy számok erős törvéyéek a defiiciója. Legye ξ, =,2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata egy valószíűségi mező, S = ξ k, k =,2,... Azt modjuk, hogy ezek a ξ, =,2,..., valószíűségi változók teljesítik a agy számok erős törvéyét, ha létezik olya E szám, melyre teljesül, hogy az S, =, 2,..., valószíűségi változók egy valószíűséggel kovergálak az E számhoz, azaz ahhoz a valószíűségi változóhoz, amely egy valószíűséggel az E kostassal egyelő. Tétel a agy számok erős törvéyéről. Legye ξ, ξ 2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata, és defiiáljuk e sorozat S = ξ k, =,2,..., részletösszegeit. Ha E ξ =, akkor az S ω, =,2,..., sorozat egy valószíűséggel diverges. Ha E ξ <, akkor a ξ,ξ 2,... sorozat teljesíti a agy számok erős törvéyét E = Eξ kostassal, azaz ebbe az esetbe S ω lim = Eξ majdem mide ω Ω-ra. Tétel a agy számok gyege törvéyéről. Legye ξ k, k =,2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata valamely F eloszlásfüggvéyel. Eze valószíűségi változók ξ k, =,2,..., átlagai akkor és csak akkor teljesítik a agy számok gyege törvéyét, azaz akkor és csak akkor kovergálak sztochasztikusa esetébe valamely a, < a <, számhoz, ha teljesülek a u relációk. A lim u u számmal ahová az u lim x[f x + Fx] = 0, és lim xf dx = a x u u xf dx = a feltételbe szereplő a szám, megegyezik azzal az a ξ k, =,2,..., átlagok kovergálak. 5

6 A feti két tétel összehasolításából következik, hogy ha teljesülek a agy számok erős törvéyéről szóló tétel feltételei, akkor a agy számok gyege törvéyéről szóló tétel feltételeiek is teljesüliük kell. Lássuk be közvetleül ezt az állítást. A Lebesgue tételből és az E ξ < relációból következik, hogy lim xf dx = u xf dx = Eξ. Másrészt x Fx uf du, és lim uf du = 0 x x x szité a Lebesgue tétel szerit. Tehát lim x Fx = 0, ha E ξ <. Hasolóa x lim xf x = 0 ebbe az esetbe. x Aak érdekébe, hogy a agy számok gyege és erős törvéyéek a kapcsolatát jobba megértsük tekitsük éháy példát.. példa. Tekitsük függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók olya ξ,ξ 2,..., sorozatát, amelyekek va sűrűségfüggvéyük, és az fx = C x α, ha x, fx = 0, ha x < alakú, ahol α >, és a C = Cα kostas úgy va választva, hogy fx dx =, azaz fx sűrűségfüggvéy. Ha α > 2, akkor E ξ = x fx dx <, és érvéyes a agy számok erős törvéye. Ha α = 2, akkor E ξ = x fx dx =, és a agy számok erős törvéye em teljesül. Sőt, ebbe az esetbe Fx = C x x dx = Cx, ha x >, ezért lim xfx = C > 0, és a agy számok gyege 2 x törvéye sem teljesül. Ha < α < 2, akkor szité sem a agy számok erős sem a agy számok gyege törvéye em teljesül. 2. példa. Tekitsük függetle, egyforma, Cauchy eloszlású ξ,ξ 2,..., valószíűségi változókat, azaz olya valószíűségi változókat, amelyekek fx = π +x, < x < 2, alakú sűrűségfüggvéyük va. Az első példa érvelése az α = 2 esetbe mutatja, hogy ezek a valószíűségi változók sem teljesítik a agy számok gyege törvéyét. Sőt, mit később láti fogjuk, eek a sorozatak a következő evezetes tulajdosága is megva. E valószíűségi változók ξ átlagaiak az eloszlása mide számra ugyaaz a Cauchy eloszlás, mit a ξ valószíűségi változó eloszlása. 3. példa: Legye ξ k, k =,2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata, az fu =, ha u > 3, fu = 0, ha u 3, képlettel megadott C u 2 log u C du u 2 log u sűrűségfüggvéyel. A C kostast az = reláció határozza meg. u >3 Defiiáljuk az S = m ξ k, =,2,..., részletösszegeket. Ekkor E ξ =, ezért ezek a valószíűségi változók em teljesítik a agy számok erős törvéyét. Másrészt az S átlagok sztochasztikusa tartaak ullához, azaz mide ε > 0 számra P S > ε 0, ha. Ez azt jeleti, hogy ez a sorozat teljesíti a agy számok gyege törvéyét. A 3. példa idoklása: E valószíűségi változókra E ξ = ufu du = 2C 3 u log u du =, mert x 3 u log u du = [log log u]x 3, és lim log log x =. Ez például oa látható, x hogy az x log x primitív függvéye a log log x függvéy. Ez azt jeleti, hogy ez a sorozat em teljesíti a agy számok erős törvéyét. Mivel a ξ valószíűségi változók 6 u u

7 sűrűségfüggvéye páros függvéy, aak megmutatása érdekébe, hogy az S = ξ k valószíűségi változók sztochasztikusa tartaak ullához a agy számok gyege törvéyéről szóló tétel alapjá elég megmutati azt, hogy lim x[ Fx + F x] = lim x x x x 2C u 2 du = 0. log log u a 2C u 2 log log u Mivel mide ε > 0 számhoz létezik olya x = xε küszöbidex, amelyre ε u, ha u x, ezért x 2C 2 x u 2 log log u du εx x u 2 du = ε, ha x xε. Mivel ez az egyelőtleség mide ε > 0 számra érvéyes, ie következik az a formulába megfogalmazott reláció. Később, a gyakorlato megtárgyalom, hogya lehet a 3. példa állítását közvetleül, a agy számok gyege törvéyéről szóló tétel felhaszálása élkül bebizoyítai. A feti példák hasolítottak egymáshoz abba, hogy midegyikbe a sűrűségfüggvéy a plusz-miusz végtele köryezetébe aszimptotikusa úgy viselkedett, mit u 2 szorozva egy logaritmus hatváy redű korrekciós taggal. E korrekciós tag agysága befolyásolta, hogy bízoyos itegrálok kovergesek-e vagy divergesek, és ettől függött, hogy teljesül-e a agy számok erős vagy gyege törvéye. Láttuk, hogy a agy számok külöböző törvéyeit kimodó tételekbe és példákba az játszott fotos szerepet, hogy az összeadadók eloszlásfüggvéyei hogya viselkedek a ± köryezetébe, milye gyorsa tartaak ott az eloszlásfüggvéyek egyhez illetve ullához. Ettől függ ugyais, hogy az ott szereplő itegrálok kovergesek vagy divergesek. Rátérek a agy számok erős törvéyéek a bizoyítására. A bizoyításba haszos az alábbi lemma, amely azt a tulajdoságot, hogy egy valószíűségi változó abszolut értékéek a várható értéke véges ekvivales módo fejezi ki a valószíűségi változó eloszlásfüggvéyéek a segítségével. Lemma aak jellemzéséről, hogy egy valószíűségi változó abszolut értékéek a várható értéke mikor véges. Egy ξ valószíűségi változó abszolut értékéek E ξ várható értéke akkor és csak akkor véges, ha P ξ > <. A lemma bizoyítása. Vezessük be a következő ξ valószíűségi változót: ξ = j, ha j < ξ j, j =,2,... Ekkor P0 ξ ξ =, ezért a ξ és ξ valószíűségi változók várható értéke egyszerre véges vagy végtele. Másrészt E ξ = jp ξ = j = jpj < ξ j, ezért eek az összegek a kovergeciáját vagy divergeciáját j= kell vizsgáluk. Felírhatjuk, hogy jpj < ξ j = jp ξ > j P ξ > j. j= 7 = j= j=

8 Redezzük át a feti összeget a következő módo. Tetszőleges N számra N jpj < ξ j = j= = N j= N jp ξ > j P ξ > j j= P ξ > jj + j NP ξ > N = N j= P ξ > j NP ξ > N. Megmutatom, hogy N határátmeettel a feti relációból következik a Lemma állítása. Valóba, ha E ξ <, akkor választható egy K < szám úgy, hogy tetszőleges N egész számra NP ξ > N j=n+ jpj < ξ j jpj < ξ j K. Ebbe a becslésbe a K kostas em függ az N j= számtól. Így az előző becslés alapjá az E ξ < esetbe létezek olya uiverzális L és K számok, amelyekre L N j= P ξ > j K mide N =,2,... számra, és ie P ξ > j <. és lim j= Ha E ξ =, akkor N j= N j= N= P ξ > j =, mert ekkor P ξ > j N jpj < ξ j =. N jpj < ξ j, j= Megjegyzés: Az összegek a feti számolásba törtét átredezését Abel-féle átredezések evezik, és ez sokszor haszos. Az Abel-féle átredezés egyébkét az itegrálszámításba alkalmazott parciális itegrálás diszkrét megfelelője. Megjegyzem, hogy eek a feti lemmáak igaz a következő általáosítása, amelyet hasolóa lehet bizoyítai. De mivel erre em lesz szükségük, eek bizoyítását elhagyom. A várható érték létezéséről szóló lemma általáosítása. Egy ξ valószíűségi változó akkor és csak akkor teljesíti az E ξ r < mometum feltételt valamely r számra, ha r P ξ > <. = 8

9 A agy számok erős törvéyéek először a egatív felét bizoyítom be. A agy számok erős törvéyéről szóló tételek ezt a részét az alábbi lemma tartalmazza. Lemma függetle, egyforma eloszlású em itegrálható valószíűségi változók átlagáak a viselkedéséről. Ha ξ,ξ 2,... függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók, és E ξ =, akkor az S ω = ξ k ω, =,2,..., átlagok sorozata majdem mide ω Ω elemi eseméyre diverges. A lemma bizoyítása. Felhaszájuk azt a lemmát, amely azt jellemzi, hogy egy valószíűségi változó abszolut értékéek a várható értéke mikor véges. Eze eredméy, az E ξ = reláció és a ξ j valószíűségi változók azoos eloszlása miatt érvéyes a P ξ > = P ξ > = reláció. A ξ valószíűségi változók = = függetlesége miatt az {ω: ξ ω > } eseméyek is függetleek. Ezért a Borel Catelli lemmából következik, hogy majdem mide ω Ω-ra ξ ω > végtele sok az ω elemi eseméytől függő idexre. Tekitsük egy olya ω Ω elemi S ω eseméyt, amelyre lim az ω elemi eseméytől. Ilye ω potokba a lim lim S ω S ω = lim = a valamilye véges a számra. Ez az a szám függhet ξ ω ulla valószíűségi halmazo teljesülhet. S ω = a reláció is teljesül. Ezért = 0. Ez a reláció viszot, mit láttuk, csak egy A agy számok erős törvéyéről szóló tétel kovergecia részéek bizoyítása megfelelő becslések alkalmazását igéyli. Aak érdekébe, hogy a bizoyításba felmerülő problémákat és godolatokat jobba megértsük, felidézem e tétel azo gyegébb változatáak a bizoyítását, amelyet a bevezető valószíűségszámítás előadáso ismertettem. j= A agy számok erős törvéyéről szóló tétel egy gyegébb változata. Legye ξ,ξ 2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata egy Ω, A,P valószíűségi mező, amelyekre teljesül az Eξ 4 < feltétel, és vezessük be az S = ξ j valószíűségi változókat. Ekkor az S ω valószíűségi változók majdem mide ω Ω-ra kovergálak az Eξ, számhoz, azaz eze valószíűségi változók sorozata teljesíti a agy számok erős törvéyét az E = Eξ kostassal. A tétel bizoyítása. Bevezetve a ξ j = ξ j Eξ j, j =,2,..., valószíűségi változókat olya függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változókat kapuk, amelyekek a várható értéke ulla, és E ξ 4 < 0. Ezekívül ξ j = ξ j + Eξ. Ezért elég beláti a tétel állítását ulla várható értékű valószíűségi változók átlagára. j= Tekitsük ezt az esetet, és számoljuk ki az E S j= 4 = 4 Eξ + + ξ 4 9

10 várható értékeket. ES 4 = Eξ + + ξ 4 = Eξk j<k k<l j j k, j l Eξ 2 jeξ 2 k + 4 EξjEξ 2 k Eξ l } {{ } =0 j,k j k + 24 Eξ j Eξ k Eξ l Eξ m } {{ } j<k<l<m =0 = Eξ Eξ 2 2, EξjEξ 3 k } {{ } =0 ezért P S > ε = P = S 4 > ε 4 Eξ4 + 3 Eξ 2 2 ε 4 4 ε 4 E S = ES4 4 ε 4 cost. 2 ε 4. Ebből a becslésből következik, hogy = P S > ε < mide ε > 0 számra, és a Borel Catelli lemma köyebbik feléből következik, hogy mide ε > 0 számra és majdem mide ω Ω potba teljesül, hogy ε, ha 0 ω. Alkalmazva ezt a relációt mide ε = k törvéyét. S ω számra k =,2,..., megkapjuk a agy számok erős A bizoyításba függetle, ulla várható értékű egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagáak a egyedik mometumára adtuk jó becslést, és ebből a becslésből következett a agy számok törvéye. Ahhoz azoba, hogy ezt a becslést végre tudjuk hajtai, szükség volt arra a feltételre, hogy a tekitett valószíűségi változókak létezik egyedik mometuma. Felmerül a kérdés, hogya lehet a feti érvelést úgy módosítai, hogy az megadja a agy számok törvéyét jóval gyegébb mometum feltételek eseté is. Ha a tekitett valószíűségi változókak létezik második mometuma, de eél erősebb mometumfeltételt em teszük fel, akkor az előző módszer megfelelője a Csebisev egyelőtleség alkalmazása lee függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagára. Felidézem a Csebisev egyelőtleséget. Csebisev egyelőtleség: Ha egy ξ valószíűségi változó második mometuma Eξ 2 = m 2, akkor tetszőleges x > 0 számra P ξ > x m 2 x 2. 0

11 Ie következik, ha ezt az egyelőtleséget a ξ = ξ Eξ valószíűségi változóra alkalmazzuk, hogy P ξ Eξ > x Var ξ x 2, Függetle, ulla várható értékű és véges második mometummal redelkező ξ, ξ 2,..., valószíűségi változók S = ξ j összegéek eloszlására a Csebisev egyelőtleség a következő becslést adja. j= P S > x = P j= ξ j > x Var S x 2 = Var ξ j j= x 2 Ha függetle, egyforma eloszlású ulla várható értékű valószíűségi változók átlagát tekitjük, akkor a feti egyelőtleség a P S > ε Eξj 2 j= ε 2 2 = Eξ2 ε 2 becslést adja. Ebből a becslésből következik a agy számok gyege törvéye, de em következik a agy számok erős törvéye. Viszot az alább ismertetedő Kolmogorov egyelőtleség segítségével, amely tekithető a függetle valószíűségi változók összegéek eloszlásáról szóló Csebisev egyelőtleség élesítéséek is, be lehet bizoyítai a agy számok törvéyét az általáos esetbe. Ismertetem ezt az eredméyt. Kolmogorov egyelőtleség. Legyeek ξ,...,ξ függetle, em feltétleül egyforma eloszlású valószíűségi változók, Eξ k = 0, Eξk 2 = Varξ k = σk 2, S k = k ξ p, k =,...,. Ekkor mide x > 0-ra. P sup k S k x ES2 x 2 = σk 2 x 2 Tekitsük függetle, ulla várható értékű, véges második mometummal redelkező valószíűségi változók sorozatát, és legye S az első tag részletösszege. Nyilvávaló, hogy sup S k ω S ω. Viszot vaak a valószíűségszámításak olya eredmé- k yei, amelyek azt fejezik ki, hogy a tekitett sup k p= S k ω kifejezés em sokkal agyobb, mit az ebbe a szuprémumba szereplő utolsó S ω tag. Ezekbe az eredméyekbe aak a valószíűségét hasolítják össze, hogy e két kifejezés értéke agyobb, mit valamilye x > 0 szám, és ezek bizoyos értelembe azoos agyságredűek.

12 A Kolmogorov egyelőtleség is tekithető ilye jellegű eredméyek. Ez az egyelőtleség ugyaazt a felső becslést adja a P sup S k ω > x valószíűségre, mit k amit a Csebisev egyelőtleség ad a P S ω > x valószíűségre. A Kolmogorov egyelőtleség bizoyítása előtt megmutatom, hogya lehet eze egyelőtleség és az alább megfogalmazott em valószíűségszámítás jellegű eredméyt tartalmazó Kroecker lemma segítségével bebizoyítai a agy számok erős törvéyét az általáos esetbe. A Kroecker lemma bizoyítását is későbbre halasztom. Kroecker lemma: Ha az a és q, =,2,..., valós számokak olya sorozatai, amelyekre a összeg koverges, a q sorozat mooto ő és lim q =, akkor = a k q k = 0. lim q Érdemes a Kroecker lemma következméyekét megfogalmazi aak alábbi speciális esetét, amelyet a = x és q = választással kapuk. Kroecker lemma következméye. Legye x, =,2,..., valós számok olya sorozata, amelyre a x összeg koverges. Ekkor lim x k = 0. = A agy számok erős törvéyét a feti eredméyek segítségével fogom bebizoyítai az általáos esetbe. A bizoyításba alkalmas csokítást foguk alkalmazi, amely lehetővé teszi, hogy véges második mometummal redelkező valószíűségi változókkal dolgozzuk. A agy számok törvéyéről szóló tétel koverges részéek a bizoyítása a feti eredméyek segítségével. Azt kell megmutati, hogy ameyibe ξ,ξ 2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók, és E ξ <, akkor Eξ k ω Eξ valószíűséggel. Bevezetve a ξ = ξ Eξ, =,2,..., valószíűségi változókat em ehéz beláti, hogy az állítást elegedő beláti ulla várható értékű valószíűségi változók átlagára. Ezért a továbbiakba felteszem, hogy Eξ = 0. Vezessük be a ξ valószíűségi változó ξ = ξ + ξ, ξ = ξ I ξ, ξ = ξ I ξ > alakú felbotását, ahol IA az A halmaz idikátorfüggvéyét jelöli. Felhaszálva a lemmát aak jellemzéséről, hogy egy valószíűségi változó abszolut értékéek a várható értéke mikor véges kapjuk, hogy Pξ k 0 = P ξ k > k <. Ezért a Borel Catelli lemma alapjá egy valószíűséggel csak véges sok k idexre teljesül a ξ k ω 0 reláció, és ξ k ω 0 egy valószíűséggel. A tétel bizoyításához 2

13 azt kell beláti, hogy a Ezelőtt azt mutatom meg, hogy Eξ k = ξ k ω 0 egy valószíűséggel reláció szité teljesül. Eξ k Eξ k ω 0. Valóba, E ξ I ξ k 0, ha, mert az E ξ < relációból következik, hogy E ξ I ξ k 0, ha k. Eze össszefüggés alapjá a tétel bizoyításához azt kell igazoli, hogy ξ kω Eξ kω 0 egy valószíűséggel. Eek érdekébe először azt mutatom meg, hogy k 2 Var ξ k Eze állítás igazolásáak céljából írjuk fel az k 2 Eξ 2 k <. k 2 Eξ 2 k k 2 j 2 Pj ξ k < j = k 2 j= k j 2 Pj ξ < j j= egyelőtleséget, és összegezzük ezt mide k =, 2,... idexre. Azt kapjuk, hogy k 2 Eξ 2 k k 2 amit állítottam. cost. k j 2 Pj ξ < j = j= j 2 Pj ξ < j j= jpj ξ < j cost.e ξ + <, j= k 2 k=j Az előző egyelőtleség és a Kolmogorov egyelőtleség segítségével belátom, hogy a ξ k ω Eξ k ω k végtele összeg valószíűséggel koverges. b 3

14 Ehhez elég azt megmutati, hogy a T ω = ξ k ω Eξ k ω k, =,2,..., sorozat egy valószíűséggel Cauchy sorozat. Viszot a Kolmogorov egyelőtleség alapjá P sup T k T > ε = lim P sup T k T > ε k< N k<n = lim N P ε 2 j= mide -re és ε > 0-ra. Ezért P sup k<n k j ξ j Eξ j j= > ε j 2 Eξ 2 j j 2 Eξ j Eξ j 2 ε 2 sup k,l< T k ω T l ω > 2ε P + P sup T l ω T ω > ε l< Vezessük be az A = A ε = {ω: sup k,l< j= sup T k ω T ω > ε k< 2 ε 2 j= j 2 Eξ 2 j. T k ω T l ω > 2ε}, =,2,... halma- zokat. Mivel lim j Eξ 2 2 j = 0, az utolsó becslésből következik, hogy lim PA = j= 0. Mivel az A halmazok egymásba skatulyázottak, A A 2 A 3 ezért ez a reláció azt jeleti, hogy majdem mide ω-hoz létezik olya = ω, ε idex, amelyre ω / A, azaz T k ω T l ω 2ε. Mivel ez mide ε > 0 számra igaz, sup k,l< ie következik, hogy a T ω sorozat Cauchy sorozat majdem mide ω Ω elemi eseméyre, és a b reláció érvéyes. A Kroecker lemma következméye és a b reláció alapjá ξ k Eξ k 0 egy valószíűséggel. A tétel bizoyítását befejeztük. Be kell még bizoyítai a Kolmogorov egyelőtleséget és a Kroecker lemmát. A Kolmogorov egyelőtleség bizoyítása: Defiiáljuk a τω = mi{k: k ; S k ω x} valószíűségi változót. τω = ha S k ω < x mide k -re. Azt állítom, hogy ES 2 τω ES2. c Az utolsó egyelőtleség és a Csebisev egyelőtleség alapjá P max S k > x = P S τω > x ES2 τω k x 2 ES2 x 2, 4

15 és ez a Kolmogorov egyelőtleség. A kívát egyelőtleség bebizoyításáak érdekébe vegyük észre, hogy ES 2 ESτω 2 = ES S k S S k + 2S k I{τω = k} = ES S k 2 I{τω = k} + 2 ES S k S k I{τω = k}. Mivel az S S k és S k I{τω = k} valószíűségi változók függetleek, az S S k a ξ l, l = k +,...,, az S k I{τω = k} az ξ l, l =,...,k valószíűségi változóktól függ, és ES S k = 0, ezért ES S k S k I{τω = k} = ES S k ES k I{τω = k} = 0. Ie következik, hogy a d azoosság jobboldaláak a második tagja ulla. Mivel az első tag egy em egatív valószíűségi változók várható értékéek az összege, ezért a d azoosságból következik az c reláció. A Kolmogorov egyelőtleséget bebizoyítottuk. A Kroecker lemma bizoyítása. A bizoyítás az u. Abel féle átredezés módszeré alapul. Vezessük be az s = a k meyiségeket. Legye q 0 = 0. Ekkor q a k q k = q k= s k s k+ q k = s + q + q s k q k q k. Rögzítve egy tetszőlegese kis ε > 0 számot válasszuk egy olya N = Nε küszöbidexet, amelyre igaz, hogy s k < ε ha k > N. Ez lehetséges, mert lim s = 0. Mivel q k q k 0 mide k idexre a q k sorozat mootoitása miatt, ezért q k=n Másrészt, mivel lim q = és lim s = 0 lim s k q k q k εq q N ε. q q s + q + N s k q k q k = 0. d A feti becslésekből következik, hogy lim sup q a k q k ε. 5

16 Mivel ez az állítás tetszőleges ε > 0-ra igaz, ie következik a Kroecker lemma. A agy számok erős törvéyéek bizoyításáak fotos része volt azo b formulába megfogalmazott állítás igazolása a Kolmogorov egyelőtleség segítségével, amely szerit a ξ k Eξ k k összeg koverges. Természetes módo felmerül az az általáosabb kérdés, hogy végtele sok függetle valószíűségi változó összege mikor koverges. A Kolmogorov egyelőtleség segítségével erre a kérdésre is kielégítő választ lehet adi. Ismertetek két ilye jellegű eredméyt. Az első eredméy, amelyet Kolmogorov-féle egy-sor tételek is evezek az irodalomba egy gyakra jól haszálható, egyszerűe elleőrizhető feltételt ad a kovergecia teljesülésére. A második, az irodalomba Kolmogorov-féle három sor tételek hívott eredméy, amely eek élesítése, megadja aak szükséges és elégséges feltételét, hogy végtele sok függetle valószíűségi változó összege egy valószíűséggel kovergáljo. Ismertetem ezt a két eredméyt. Kolmogorov-féle egy sor tétel. Legyeek ξ,ξ 2,..., függetle valószíűségi változók, amelyekek létezek véges Eξk 2 < második mometumai mide k =,2,... számra, és Eξ k = 0 mide k =,2,... idexre. Ha Var ξ k <, akkor a ξ k sorozat egy valószíűséggel kovergál. Kolmogorov-féle három sor tétel. Legyeek ξ,ξ 2,..., függetle valószíűségi változók. Rögzítsük valamely C > 0 számot, és defiiáljuk a ξ k = ξ ki{ ξ k < C} valószíűségi változókat, k =,2,..., ahol IA az A halmaz idikátorfüggvéye. A ξ k véletle összeg akkor és csak akkor koverges egy valószíűséggel, ha a ξ k, k =,2,..., valószíűségi változók sorozata teljesíti a következő feltételeket: i Pξ k ξ k = P ξ k C <, ii A iii Eξ k Var ξ k <. összeg koverges.. megjegyzés: A Kolmogorov-féle három sor tétel eredméye speciálisa azt is jeleti, hogy ha a bee szereplő i, ii és iii feltétel teljesül valamilye C > 0 számra, akkor az mide C > 0 számra teljesül. Ezt em ehéz közvetleül beláti, de eek bizoyításától eltekitek. Viszot megmutatom, hogy ameyibe függetle valószíűségi változók sorozata teljesíti a Kolmogorov-féle egy sor tétel feltételeit, akkor teljesíti a Kolmogorov-féle három sor tétel feltételeit is. Ez speciálisa azt is jeleti, hogy a Kolmogorov-féle egy sor tétel bizoyítását elhagyhatjuk, elég a Kolmogorov-féle három sor tételt bebizoyítai. Ha függetle ξ,ξ 2,..., valószíűségi változók sorozata teljesíti a Kolmogorov-féle egy sor tételét, azaz Eξk 2 <, Eξ k = 0 mide k =,2,... idexre, és Eξk 2 <, 6

17 akkor ezek a valószíűségi változók teljesítik a Kolmogorov-féle három sor tétel feltételeit is. Az i feltétel teljesül, mert a Csebisev egyelőtleség alapjá Pξ k ξ k = P ξ k C C Eξ 2 2 k, ezért Pξ k ξ k = C Eξ 2 k 2 <. Érvéyes a ii feltétel alábbi élesebb változata is: Eξ k <. Valóba, mivel Eξ k = 0, ezért Eξ k = Eξ ki ξ k > C C Eξ2 k I ξ k > C C Eξ2 k, és ie Eξ k C Eξk 2 <. Végül a iii reláció is teljesül, mert Var ξ k Eξk 2 <. 2. megjegyzés: A Kolomogorov-féle három sor tétel aak adja meg a szükséges és elégséges feltételét, hogy függetle valószíűségi változók összege egy valószíűséggel kovergáljo. Érdemes megjegyezi, hogy ameyibe e feltételek valamelyike em teljesül, és a tekitett összeg em kovergál egy valószíűséggel, akkor az csak ulla valószíűséggel kovergálhat. Közbülső eset icse. Tehát em lehetséges megadi például olya függetle valószíűségi változókat, amelyek összege modjuk /2 valószíűséggel kovergál és /2 valószíűséggel divergál. Ez következik a valószíűségszámítás egyik alapvető eredméyéből, az úgyevezett 0 törvéyből, amelyet a három sor tétel bizoyítása utá fogok tárgyali. A Kolmogorov-féle három sor tételek itt csak az elégséges részét bizoyítom be, a feltételek szükségességéek bizoyítását a kiegészítésbe teszem meg. Eek az az oka, hogy egyrészt alkalmazásokba az elégségesség a Tétel fotos része, másrészt a szükségesség bizoyítása az ittei tárgyalástól eltérő módszert igéyel. Láttuk ugyais, hogya lehet függetle valószíűségi változók szőráségyzeteiek az ismeretébe e változók összegeit megbecsüli. De, ha a függetle valószíűségi változók összegéek a kovergeciájából a valószíűségi változók szóráségyzeteiek összegére akaruk következteti, akkor ez új godolatokat igéyel. A Kolmogorov-féle három sor tétel elégségesség részéek bizoyítása. Azt akarjuk megmutati, hogy ameyibe a függetle ξ valószíűségi változók teljesítik az i, ii és iii feltételeket, akkor a T = ξ k ω, =,2,..., valószíűségi változók egy valószíűséggel kovergesek. Hasolóa érvelve, mit amikor a agy számok erős törvéyéek a kovergecia részét bizoyítottuk, megmutathatjuk, hogy elég beláti azt, hogy tetszőleges ε > 0 számra lim P Vegyük észre, hogy m P sup ξ k > ε m k= k= m sup ξ k > ε m k= 0. Pξ k ξ k m + P sup 7 m k= ξ k > ε

18 továbbá k= Pξ k ξ k m + P sup ξ k Eξ k > ε sup m k= m k= m k= m Eξ k Pξ k ξ k 0 eseté az i feltétel miatt, és sup m ha > ε a ii feltétel miatt. Végül a Kolmogorov egyelőtleség alapjá m P sup ξ k Eξ k > ε Var ξ k k= 4 2 ε 2 0, ha m k=, Eξ k k= < ε 2, a iii tulajdoság miatt. Ezekből az egyelőtleségekből következik a Kolmogorov-féle három sor tételbe megfogalmazott kovergecia, ha teljesülek az i iii feltételek. Következő lépésbe az úgyevezett Kolmogorov-féle ulla egy törvéyt tárgyalom, amely iformálisa és kissé pogyolá megfogalmazva azt modja ki, hogy egy olya eseméyek, amely függetle valószíűségi változók sorozatáak csak a végtele távoli tagjaitól függ vagy ulla vagy egy a valószíűsége. Kissé potosabba, olya eseméyeket tekitük, amelyekre igaz az, hogy bármely idexre azok bekövetkezése vagy be em következése em függ a ξ ω,...,ξ ω valószíűségi változók értékeitől. Aak érdekébe, hogy a tételt potosa meg tudjam fogalmazi először bevezetem a farok σ-algebra fogalmát. Valószíűségi változók sorozata által meghatározott farok σ-algebra defiiciója. Legye ξ,ξ 2,..., valószíűségi változók sorozata valamely Ω, A,P valószíűségi mező. E valószíűségi változók sorozata által meghatározott F farok σ-algebrát az F = F képlet határozza meg, ahol F = Bξ,ξ +,... a legszűkebb olya = σ-algebra, amelyre ézve a ξ,ξ +,... valószíűségi változók midegyike mérhető. Ezutá megfogalmazom a Kolmogorov-féle ulla egy törvéyt. Kolmogorov-féle ulla egy törvéy. Legye ξ,ξ 2,..., függetle valószíűségi változók sorozata egy Ω, A, P valószíűségi mező, és tekitsük e sorozat által meghatározott F farok σ-algebrát. Ha egy A eseméyre A F, akkor vagy PA = 0 vagy PA =. A tétel bizoyítása. Tekitsük egy A F eseméyt, és jelölje B az A eseméytől függetle eseméyekből álló redszert, azaz B B akkor és csak akkor, ha PA B = PAPB. Azt állítom, hogy F B, ahol F = Bξ,ξ 2,... a legszűkebb olya σ- algebra, amelyre ézve a ξ,ξ 2,... valószíűségi változók midegyike mérhető. Valóba, tetszőleges =,2,... számra mide B Bξ,...,ξ, eseméy függetle az A eseméytől, mert A F F +, és a F + = Bξ +,ξ +2,... és Bξ,...,ξ σ-algebra elemei egymástól függetle eseméyek. Vezessük be a µ B = PA B és µ 2 B = PAPB halmazfüggvéyeket mide B A halmazra. Láttuk, hogy µ B = µ 2 B mide B F = Bξ,...,ξ 8 =

19 halmazra. Ezekívül, mid µ mid µ 2 mérték az A σ-algebrá. Továbbá az előbb defiiált F halmazredszer algebra, és az F algebrát tartalmazó legszűkebb σ-algebra a F σ-algebra. Mivel egy mérték kiterjesztése egy algebráról az őt tartalmazó legszűkebb σ-algebrára egyértelmű, ie következik, hogy µ B = µ 2 B, azaz PA B = PAPB mide B F halmazra, mit állítottam. A bebizoyított állításból speciálisa az is következik, hogy mide A F eseméy függetle ömagától, azaz PA = PA 2. Ez az összefüggés úgy is felírható, hogy PA PA = 0, azaz vagy PA = 0 vagy PA =, és ezt kellett beláti. Nem ehéz beláti, hogy aak az eseméyek a bekövetkezése, hogy függetle ξ,ξ 2,... valószíűségi változók ξ k ω összege kovergál em függ az első éháy ξ k valószíűségi változó értékétől, ezért ez az eseméy eleme az F σ-algebráak. Így eek az eseméyek a valószíűsége vagy ulla vagy a Kolmogorov-féle ulla egy törvéy alapjá. Hasolóa, aak a valószíűsége, hogy függetle valószíűségi változók T ω = ξ k ω átlagai Cauchy sorozatot alkotak, azaz kovergesek, vagy ulla vagy egy a Kolmogorov-féle ulla egy törvéy alapjá. Aak a valószíűsége, hogy a < limif T limsup T ω < b szité vagy ulla vagy egy tetszőleges a és b számokra. Eze észrevétel segítségével be lehet láti, hogy a T valószíűségi változók sorozata vagy valószíűséggel diverges, vagy létezik egy olya < a < szám, hogy a T sorozat egy valószíűséggel ehhez az a számhoz kovergál. A Kolmogorov féle ulla-egy törvéy segítségével az is látható, hogy tetszőleges q, ha sorozatra P lim sup q ξ k = A = valamely A számra. Az, hogy A = vagy A = szité lehetséges ebbe a relációba. Hasoló állítás érvéyes akkor is, ha limsup helyett limif-et tekitük. Rátérek a agy számok gyege törvéyéek a tárgyalására. Nem ehéz beláti ezt az állítást a Csebisev egyelőtleség segítségével függetle, egyforma eloszlású véges második mometummal redelkező valószíűségi változók átlagaira. De, mit láttuk, ha függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók abszolut értékéek véges a várható értéke akkor ezek átlagai teljesítik a agy számok erős és ezért a agy számok gyege törvéyét is. Ez azt jeleti, hogy a véges második mometumok követelése túl erős feltétele a agy számok gyege törvéyéek. Megfogalmaztam egy eredméyt, amely megadja aak szükséges és elégséges feltételét, hogy teljesüljö a agy számok gyege törvéye. Ez a feltétel kissé gyegébb követelméyt ír elő aál, hogy az átlagba résztvevő valószíűségi változók abszolut értékéek legye véges a várható értéke. Alább megfogalmazok majd bebizoyítok egy tételt, amely a agy számok gyege törvéyéek feltételeit megadó eredméy élesítéséek tekithető. Tétel függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagaiak sztochasztikus kovergeciájáról. Legye ξ,ξ 2,..., függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók sorozata, és jelölje Fx e valószíűségi változók eloszlásfüggvéyét. Akkor és csak akkor létezik valós számok olya A, =,2,..., sorozata, amelyre a 9

20 T = ξ k A, =,2,..., sorozat sztochasztikusa ullához tart, ha teljesül a lim x Fx+F x = 0 feltétel. Ha létezik valós számok ilye A sorozata, akkor x az választható, mit A = xf dx, =,2,... Az előző tétel alapjá a agy számok gyege törvéye akkor és csak akkor teljesül valamely a kostassal, ha lim x Fx + F x = 0, és lim xf dx = a. x Ahhoz, hogy belássuk eze eredméy segítségével a a agy számok gyege törvéyéről u szóló tételt, elegedő megmutati, hogy az adott feltételek mellett a lim xf dx = u u a reláció érvéyes valós u és emcsak egész számokra. Ez következik a lim u [u] x u xfdx lim [u] + F[u] + F [u] = 0 u becslésből, ahol [u] az u szám egész részét jelöli. Ez a becslés a lim x Fx + x F x = 0 reláció következméye. Az előadás fő részébe a függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagaiak sztochasztikus kovergeciájáról szóló tételek csak az elégségesség részét bizoyítom. A szükségességről szóló rész bizoyítását a kiegészítésbe ismertetem. A függetle, egyforma eloszlású valószíűségi változók átlagaiak sztochasztikus kovergeciájáról szóló tétel elégségesség részéek a bizoyítása. Tegyük fel, hogy a ξ k valószíűségi változók Fx eloszlásai teljesítik a lim x Fx+F x = 0 feltételt. x Adott egész számra defiiáljuk a ξ k = ξ k = ξ k I ξ k és ξk = ξ k = ξ k ξ k, k, valószíűségi változókat. Ekkor ξ k = ξ k + ξ k, ezért elegedő azt megmutati, hogy ξ k A 0 és ξ k 0, ahol sztochasztikus kovergeciát jelöl. A második reláció következik a tétel feltételeiből, mert P ξ k 0 P ξ k = [F + F] 0, ha. Az első reláció a Csebisev egyelőtleség segítségével bizoyítható, mert mide ε > 0 számra P ξ k A > ε = P ξ k E ξ k > ε Ezért a bizoyítás befejezéséhez elég azt megmutati, hogy lim Var ξ E ξ 2 = u 2 F du = L 20 L u 2 F du + Var ξ 2 ε L u Var ξ u 2 F du = Var ξ ε. = 0. Mivel

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható 8. Valószí ségszámítás. (Valószí ségeloszlások, függetleség. Valószí ségi változók várható értéke, magasabb mometumok. Kovergeciafajták, kapcsolataik. Borel-Catelli lemmák. Nagy számok gyege törvéyei.

Részletesebben

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha . Végtele sorok. Bevezetés és defiíciók Bevezetéskét próbáljuk meg az 4... végtele összegek értelmet adi. Mivel végtele sokszor em tuduk összeadi, emiatt csak az első tagot adjuk össze: legye s = 4 8 =,

Részletesebben

hogy alkalmas konstrukcióval megadható-e olyan sztochasztikus folyamat, melynek ezek

hogy alkalmas konstrukcióval megadható-e olyan sztochasztikus folyamat, melynek ezek Wieer folyamatok A következő két feladat azt mutatja, hogy az az eseméy, hogy egy sztochasztikus folyamat folytoos trajektóriájú-e vagy sem em határozható meg a folyamat véges dimeziós eloszlásai segítségével,

Részletesebben

Numerikus sorok. Kónya Ilona. VIK, Műszaki Informatika ANALÍZIS (1) Oktatási segédanyag

Numerikus sorok. Kónya Ilona. VIK, Műszaki Informatika ANALÍZIS (1) Oktatási segédanyag VIK, Műszaki Iformatika ANALÍZIS Numerikus sorok Oktatási segédayag A Villamosméröki és Iformatikai Kar műszaki iformatikus hallgatóiak tartott előadásai alapjá összeállította: Fritz Józsefé dr. Kóya Iloa

Részletesebben

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése A határozatla esetek kiküszöbölése 9 VII A határozatla esetek kiküszöbölése 7 A l Hospital szabály A véges övekedések tétele alapjá egy függvéy értékét egy potba közelíthetjük az köryezetébe felvett valamely

Részletesebben

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8 Név, Neptu-kód:.................................................................... 1. Legyeek p, q Q tetszőlegesek. Mutassuk meg, hogy ekkor p q Q. Tegyük fel, hogy p, q Q. Ekkor létezek olya k 1, k 2,

Részletesebben

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül A Borel Cantelli lemma és annak általánosítása. A valószínűségszámítás egyik fontos eredménye a Borel Cantelli lemma. Először informálisan ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az

Részletesebben

A figurális számokról (IV.)

A figurális számokról (IV.) A figurális számokról (IV.) Tuzso Zoltá, Székelyudvarhely A továbbiakba külöféle számkombiációk és összefüggések reprezetálásáról, és bizoyos összegek kiszámolásáról íruk. Sajátos összefüggések Az elekbe

Részletesebben

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása. A Secretary problem. Optmáls választás megtalálása. A Szdbád problémáa va egy szté lasszusa tethető talá természetesebb vszot ehezebb változata. Ez a övetező Secretary problem -a evezett érdés: Egy állásra

Részletesebben

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós Komplex számok el adásvázlat, 008. február 1. Maróti Miklós Eek az el adásak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudi: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdoságaik.

Részletesebben

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo SZÁMELMÉLET Vasile Beride, Filippo Spagolo A számelmélet a matematika egyik legrégibb ága, és az egyik legagyobb is egybe Eek a fejezetek az a célja, hogy egy elemi bevezetést yújtso az első szite lévő

Részletesebben

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat. Poisson folyamatok, exponenciális eloszlások Azt mondjuk, hogy a ξ valószínűségi változó Poisson eloszlású λ, 0 < λ

Részletesebben

hogy a tételben megfogalmazott feltételek nemcsak elégséges, hanem egyben szükséges feltételei is a centrális határeloszlástételnek.

hogy a tételben megfogalmazott feltételek nemcsak elégséges, hanem egyben szükséges feltételei is a centrális határeloszlástételnek. A Valószínűségszámítás II. előadássorozat második témája. A CENTRÁLIS HATÁRELOSZLÁSTÉTEL A valószínűségszámítás legfontosabb eredménye a centrális határeloszlástétel. Ez azt mondja ki, hogy független valószínűségi

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

Statisztikai hipotézisvizsgálatok Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Milye problémákál haszálatos? A gyakorlatba agyo gyakra szükségük lehet arra, hogy mitákból származó iformációk alapjá hozzuk sokaságra voatkozó dötéseket. Például egy

Részletesebben

194 Műveletek II. MŰVELETEK. 2.1. A művelet fogalma

194 Műveletek II. MŰVELETEK. 2.1. A művelet fogalma 94 Műveletek II MŰVELETEK A művelet fogalma Az elmúlt éveke már regeteg művelettel találkoztatok matematikai taulmáyaitok sorá Először a természetes számok összeadásával találkozhattatok, már I első osztálya,

Részletesebben

AZ ÉPÍTÉSZEK MATEMATIKÁJA, I

AZ ÉPÍTÉSZEK MATEMATIKÁJA, I BARABÁS BÉLA FÜLÖP OTTÍLIA AZ ÉPÍTÉSZEK MATEMATIKÁJA, I Ismertető Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Godozó Szakmai vezető Lektor Techikai szerkesztő Copyright Barabás Béla, Fülöp Ottília, BME takoyvtar.math.bme.hu

Részletesebben

6. Elsőbbségi (prioritásos) sor

6. Elsőbbségi (prioritásos) sor 6. Elsőbbségi (prioritásos) sor Közapi fogalma, megjeleése: pl. sürgősségi osztályo a páciesek em a beérkezési időek megfelelőe, haem a sürgősség mértéke szerit kerülek ellátásra. Az operációs redszerekbe

Részletesebben

A Venn-Euler- diagram és a logikai szita

A Venn-Euler- diagram és a logikai szita A Ve-Euler- diagram és a logikai szita Ebbe a részbe a Ve-Euler diagramról, a logikai szitáról, és a két témakör kapcsolatáról íruk, számos jellemző, megoldott feladattal szemléltetve a leírtakat. Az ábrákak

Részletesebben

Autoregressziós modellekkel kapcsolatos

Autoregressziós modellekkel kapcsolatos Autoregressziós modellekkel kapcsolatos határeloszlás tételek Pap Gyula Kossuth Lajos Tudomáyegyetem, Matematikai és Iformatikai Itézet H 4 ebrece, Pf.2 papgy@math.klte.hu. AR() modellek Tekitsük az (.)

Részletesebben

VÉGTELEN SOROK, HATVÁNYSOROK

VÉGTELEN SOROK, HATVÁNYSOROK VÉGTELEN SOROK, HATVÁNYSOROK írta: SZILÁGYI TIVADAR. VÉGTELEN SOROK.. Alapfogalmak, a végtele mértai sor, további példák Az aalízisek a végtele sorok cím fejezete abból a problémából fejl dött ki, hogy

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz Feladatok és megoldások a. het gyakorlathoz dszkrét várható érték Építőkar Matematka A. Egy verseye öt ő és öt férf verseyző dul. Tegyük fel, hogy cs két azoos eredméy, és md a 0! sorred egyformá valószíű.

Részletesebben

Izolált rendszer falai: sem munkavégzés, sem a rendszer állapotának munkavégzés nélküli megváltoztatása nem lehetséges.

Izolált rendszer falai: sem munkavégzés, sem a rendszer állapotának munkavégzés nélküli megváltoztatása nem lehetséges. ERMODINMIK I. FÉELE els eergia: megmaraó meyiség egy izolált reszerbe (eergiamegmaraás törvéye) mikroszkóikus kifejezését láttuk Izolált reszer falai: sem mukavégzés sem a reszer állaotáak mukavégzés élküli

Részletesebben

Készítette: Fegyverneki Sándor

Készítette: Fegyverneki Sándor VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y

Részletesebben

Valószínûség számítás

Valószínûség számítás Valószíûség számítás Adrea Glashütter Feller Diáa Valószíűségszámítás Bevezetés a pézügyi számításoba I. Bevezetés a pézügyi számításoba A péz időértéével apcsolatos számításo A péz időértéée számítása:

Részletesebben

3. Valószínűségszámítás

3. Valószínűségszámítás Biometria az orvosi gyaorlatba 3. Valószíűségszámítás 3. Valószíűségszámítás 3.. Bevezetés 3.. Kombiatoria 3... Permutáció 3... Variáció 3..3. Kombiáció 3 3.3. Biomiális együttható tulajdoságai 3 3.4.

Részletesebben

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK a FIZIKA kétszitű érettségire felkészítő tafolyamhoz A fizika mukaközösségi foglalkozásoko és a kétszitű érettségi való vizsgáztatásra felkészítő tafolyamoko 004-009-be elhagzottak

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 2. Probléma megfogalmazása...8. 3. Informatikai módszer...8 3.1. Alkalmazás bemutatása...8. 4. Eredmények...12. 5. További célok...

Tartalomjegyzék. 2. Probléma megfogalmazása...8. 3. Informatikai módszer...8 3.1. Alkalmazás bemutatása...8. 4. Eredmények...12. 5. További célok... Tartalomjegyzék 1. Bevezető... 1.1. A Fiboacci számok és az araymetszési álladó... 1.. Biet-formula...3 1.3. Az araymetszési álladó a geometriába...5. Probléma megfogalmazása...8 3. Iformatikai módszer...8

Részletesebben

Módszertani kísérlet az életpálya fogalmának formalizálására Előtanulmány a fiatal biológusok életpályakutatását célzó támogatott projekthez

Módszertani kísérlet az életpálya fogalmának formalizálására Előtanulmány a fiatal biológusok életpályakutatását célzó támogatott projekthez [ξ ] Módszertai kísérlet az életpálya fogalmáak formalizálására Előtaulmáy a fiatal biológusok életpályakutatását célzó támogatott projekthez Soós Sádor ssoos@colbud.hu; 2009/9 http://www.mtakszi.hu/kszi_aktak/

Részletesebben

n = 1,2,..., a belőlük készített részletösszegek sorozata. Tekintsük az S n A n

n = 1,2,..., a belőlük készített részletösszegek sorozata. Tekintsük az S n A n Határeloszlástételek és korlátlanul osztható eloszlások. I. rész Az alapvető problémák megfogalmazása. A valószínűségszámítás egyik alapvető feladata a következő kérdés vizsgálata: Legyen ξ 1,ξ 2,... független

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Sorozatok

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Sorozatok MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Sorozatok A szürkített hátterű feladatrészek em tartozak az éritett témakörhöz, azoba szolgálhatak fotos iformációval az éritett feladatrészek

Részletesebben

Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok.

Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok. Wiener-folyamatok legfontosabb tulajdonságai. Poisson-folyamatok. Láttuk, hogy a Wiener-folyamat teljesíti az úgynevezett funkcionális centrális határeloszlástételt. Ez az eredmény durván szólva azt fejezi

Részletesebben

k=1 k=1 találhatjuk meg, hogy az adott feltétel mellett az empirikus eloszlás ennek az eloszlásnak

k=1 k=1 találhatjuk meg, hogy az adott feltétel mellett az empirikus eloszlás ennek az eloszlásnak Nagy eltérések elmélete. A Szanov tétel. Egy előző feladatsorban, a Nagy eltérések elmélete; Független valós értékű valószínűségi változók feladatsorban annak az eseménynek a valószínűségét vizsgáltuk,

Részletesebben

25. Matematikai logika, bizonyítási módszerek

25. Matematikai logika, bizonyítási módszerek 5. Matematikai logika, bizoyítási módszerek I. Elméleti összefoglaló Logikai műveletek A matematikai logika állításokkal foglalkozik. Az állítás (vagy kijeletés) olya kijelető modat, amelyről egyértelműe

Részletesebben

Kontra József A pedagógiai kutatások módszertana

Kontra József A pedagógiai kutatások módszertana Kotra József A pedagógiai kutatások módszertaa egyetemi jegyzet A kiadváyt A kompetecia-alapú pedagógusképzés regioális szervezeti, tartalmi és módszertai fejlesztése (TÁMOP - 4.1..-08/1/B-009-0003) című

Részletesebben

azonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i

azonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i A Cochran Fisher tételről A matematikai statisztika egyik fontos eredménye a Cochran Fisher tétel, amely a variancia analízisben játszik fontos szerepet. Ugyanakkor ez a tétel lényegét tekintve valójában

Részletesebben

Általánosított mintavételi tétel és alkalmazása kváziperiodikus jelek leírására

Általánosított mintavételi tétel és alkalmazása kváziperiodikus jelek leírására Általáosított mitavételi tétel és alkalmazása kváziperiodikus jelek leírására Dr. Földvári Rudolf BME Híradástechikai Elektroika Itézet ÖSSZEFOGLALÁS Az általáosított mitavétel külöböző esteiek bemutatása

Részletesebben

ACTA CAROLUS ROBERTUS

ACTA CAROLUS ROBERTUS ACTA CAROLUS ROBERTUS Károly Róbert Főiskola tudomáyos közleméyei Alapítva: 2011 3 (1) Főszerkesztő: Takácsé György Katali Meghívott szerkesztő: Tóth Zoltá Felelős szerkesztő: Cserák József Szerkesztőbizottság:

Részletesebben

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy? Mért pot úgy kombálja kétfokozatú legksebb égyzetek módszere (2SLS az strumetumokat, ahogy? Kézrat A Huyad László 60. születésapjára készülő köyvbe Kézd Gábor 2004. júlus A Budapest Corvus Egyetem rövd

Részletesebben

Valós számok 5. I. Valós számok. I.1. Természetes, egész és racionális számok

Valós számok 5. I. Valós számok. I.1. Természetes, egész és racionális számok Valós számok 5 I Valós számok I Természetes, egész és racioális számok I Feladatok (8 oldal) Fogalmazz meg és bizoyíts be egy-egy oszthatósági kritériumot a -vel, -mal, 5-tel, 7-tel, 9-cel, -gyel való

Részletesebben

www.easymaths.hu -1 0 1 Egy harmadik fajta bolha mindig előző ugrásának kétszeresét ugorja és így a végtelenbe jut el.

www.easymaths.hu -1 0 1 Egy harmadik fajta bolha mindig előző ugrásának kétszeresét ugorja és így a végtelenbe jut el. Végtele sok vlós számból álló összegeket sorokk evezzük. sorb szereplő tgokt képzeljük el úgy, mit egy bolh ugrásit számegyeese. sor összege h létezik ilye z szám hov bolh ugrási sorá eljut. Nézzük például

Részletesebben

Csernicskó István Hires Kornélia A kárpátaljai magyarok lokális, regionális és nemzeti identitásáról

Csernicskó István Hires Kornélia A kárpátaljai magyarok lokális, regionális és nemzeti identitásáról 8 Sztakó Péter 00 Eticitás Körösszakálo. Szakdolgozat. DENIA (Debrecei Néprajzi Itézet Adattára) Vermeule, Has Govers, Cora (ed.) 99 The Atropology of Ethicity. Beyod Ethic Groups ad Boudaries. Amsterdam:

Részletesebben

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

Alkalmazott tudományok Irodalom - Nyelvtudomány. Lektorálták: Dr. Fehér Zsuzsanna (PEME) Prof. Dr. M. H. Tewolde (Edutus)

Alkalmazott tudományok Irodalom - Nyelvtudomány. Lektorálták: Dr. Fehér Zsuzsanna (PEME) Prof. Dr. M. H. Tewolde (Edutus) Alkalmazott tudomáyok Irodalom - Nyelvtudomáy Lektorálták: Dr. Fehér Zsuzsaa (PEME) Prof. Dr. M. H. Tewolde (Edutus) Tartalom Fekete Imre: Ekvivales Lax-stabilitási fogalom és alkalmazása a traszport egyeletre

Részletesebben

iíiíi Algoritmus poligonok lefedésére téglalapokkal ETO 514.174.3:681.3.06 (Számítógépes adatelőkészítés pattern generátor vezérléséhez)

iíiíi Algoritmus poligonok lefedésére téglalapokkal ETO 514.174.3:681.3.06 (Számítógépes adatelőkészítés pattern generátor vezérléséhez) iíiíi á HlftADÁSfCCHNIKAI TUOOHANfOS EGYíSBLIT (APJA KULCSÁR GÁBOR Híradástechikai Ipari Kutató Itézet Algoritmus poligook lefedésére téglalapokkal ETO 514.174.3:681.3.06 (Számítógép adatelőkészítés patter

Részletesebben

festményeken és nem utolsó sorban az emberi test különböz arányaiban. A következ képek magukért beszélnek:

festményeken és nem utolsó sorban az emberi test különböz arányaiban. A következ képek magukért beszélnek: Az araymetszés és a Fiboacci számok mideütt Tuzso Zoltá Araymetszésrl beszélük, amikor egy meyiséget, illetve egy adott szakaszt úgy osztuk két részre, hogy a kisebbik rész úgy aráylik a agyobbikhoz, mit

Részletesebben

Δ x Δ px 2. V elektromos. nukleáris. neutron proton

Δ x Δ px 2. V elektromos. nukleáris. neutron proton Nukleáris kölcsöhatás: az atommagba számú proto, és N = számú eutro va, és stabil képződméy Mi tartja össze az atommagot? Heiseberg-féle határozatlasági reláció alapjá egy ukleo becsült kietikus eergiája

Részletesebben

Feladatok: a huszadik vagy valamely későbbi dobásban jelenik meg. n 1 5. hatos dobás a 20. dobásban vagy azután jelenik meg egyenlő annak a

Feladatok: a huszadik vagy valamely későbbi dobásban jelenik meg. n 1 5. hatos dobás a 20. dobásban vagy azután jelenik meg egyenlő annak a Feladatok:. Dobjunk fel egy szabályos dobókockát egymás után egymástól függetlenül végtelen sokszor. Számítsuk ki annak a valószínűségét, hogy a harmadik hatos dobás vagy a huszadik vagy valamely későbbi

Részletesebben

Napjainkban többféle álláspont támasztja alá, vagy vonja kétségbe a kvalitatív

Napjainkban többféle álláspont támasztja alá, vagy vonja kétségbe a kvalitatív Iskolakultúra 202/3 Sátha Kálmá Kodoláyi Jáos Főiskola Neveléstudomáyi Taszék Numerikus problémák a kvalitatív megbízhatósági mutatók meghatározásáál A taulmáy a kvalitatív vizsgálatok megbízhatósági problémáiak

Részletesebben

27.B 27.B. Alapfogalmak, logikai függvények és leírásmódjaik

27.B 27.B. Alapfogalmak, logikai függvények és leírásmódjaik 7.B 7.B 7.B Digitális alapáramkörök Logikai alapfogalmak Mutassa be a logikai függvéyek leírási módjait: a szövegeset, az igazság táblázatosat, a logikai vázlatosat és az algebrai alakkal törtéı leírást!

Részletesebben

A Gauss elimináció ... ... ... ... M [ ]...

A Gauss elimináció ... ... ... ... M [ ]... A Guss elimiáció Tekitsük egy lieáris egyeletredszert, mely m egyeletet és ismeretlet trtlmz: A feti egyeletredszer együtthtómátri és kibővített mátri: A Guss elimiációs módszer tetszőleges lieáris egyeletredszer

Részletesebben

feltételek esetén is definiálják, tehát olyan esetekben is, amikor a hagyományos, a

feltételek esetén is definiálják, tehát olyan esetekben is, amikor a hagyományos, a A Valószínűségszámítás II. előadássorozat hatodik témája. ELTÉTELES VALÓSZÍNŰSÉG ÉS ELTÉTELES VÁRHATÓ ÉRTÉK A feltételes valószínűség és feltételes várható érték fogalmát nulla valószínűséggel bekövetkező

Részletesebben

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság. 2. Közönséges differenciálegyenlet megoldása, megoldhatósága Definíció: Az y függvényt a valós számok H halmazán a közönséges differenciálegyenlet megoldásának nevezzük, ha az y = y(x) helyettesítést elvégezve

Részletesebben

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha . Végtele soro. Bevezetés és defiíció Bevezetését próbálju meg az + + 4 + + +... végtele összege értelmet adi. Mivel végtele soszor em tudu összeadi, emiatt csa az első tagot adju össze: legye s = + +

Részletesebben

MATEMATIKA I. FEKETE MÁRIA. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM POLLACK MIHÁLY MŰSZAKI KAR MATEMATIKA TANSZÉK feketemt@witch.pmmf.hu

MATEMATIKA I. FEKETE MÁRIA. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM POLLACK MIHÁLY MŰSZAKI KAR MATEMATIKA TANSZÉK feketemt@witch.pmmf.hu MATEMATIKA I. FEKETE MÁRIA PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM POLLACK MIHÁLY MŰSZAKI KAR MATEMATIKA TANSZÉK feketemt@witch.pmmf.hu 007 PMMANB3 Matematika I. RÉSZLETES TANTÁRGYPROGRAM Hét Ea/Gyak./Lab.. 3 óra előadás

Részletesebben

Nemzetközi részvény befektetési lehetõségek Közép- és Kelet-Európa új európai uniós tagállamainak szemszögébõl

Nemzetközi részvény befektetési lehetõségek Közép- és Kelet-Európa új európai uniós tagállamainak szemszögébõl Közgazdasági Szemle, LII. évf., 2005. júius (576 598. o.) BUGÁR GYÖNGYI UZSOKI MÁTÉ Nemzetközi részvéy befektetési lehetõségek Közép- és Kelet-Európa új európai uiós tagállamaiak szemszögébõl Taulmáyuk

Részletesebben

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék Adatfeldolgozás, adatértékelés Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Mskolc Egyetem, Hdrogeológa Mérökgeológa Taszék A vzsgált köryezet elemek, lletve a felszí alatt közeg megsmerése céljából számtala külöböző

Részletesebben

Kísérletek tervezése és értékelése

Kísérletek tervezése és értékelése STATISZTIKAI ALAPOK I. STATISZTIKAI ALAPOK Adatok ábrázolása Yogi Berra: "You ca observe a lot by watchig." I. STATISZTIKAI ALAPOK Mérési adatok ábrázolása: Pot ábrázolás (Dotplot) Dotplot for Y 9 3 Y

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 2 II. A valószínűségi VÁLTOZÓ És JELLEMZÉsE 1. Valószínűségi VÁLTOZÓ Definíció: Az leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha

Részletesebben

Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Számsorozatok (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Valós számsorozaton valós számok meghatározott sorrendű végtelen listáját értjük. A hangsúly az egymásután következés rendjén van.

Részletesebben

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása

Numerikus módszerek 2. Nemlineáris egyenletek közelítő megoldása Numerius módszere. Nemlieáris egyelee özelíő megoldása Egyelemegoldás iervallumelezéssel A Baach-ipo-ierációs módszer A Newo-módszer és válozaai Álaláosío Newo-módszer Egyelemegoldás iervallumelezéssel

Részletesebben

KIMONDHATÓ.?! Magyar Máltai Szeretetszolgálat F o g a d ó P s z i c h o s z o c i á l i s S z o l g á l a t

KIMONDHATÓ.?! Magyar Máltai Szeretetszolgálat F o g a d ó P s z i c h o s z o c i á l i s S z o l g á l a t Az egészséges evelés KIMONDHATÓ.?! Magyar Máltai Szeretetszolgálat F o g a d ó P s z i c h o s z o c i á l i s S z o l g á l a t 8. Előszó Tartalom Mide felőtt volt egyszer gyerek És felő majd az új gyereksereg:

Részletesebben

2. Hogyan változik a töltött részecske mozgási energiája elektrosztatikus térben, ill. mágneses térben?

2. Hogyan változik a töltött részecske mozgási energiája elektrosztatikus térben, ill. mágneses térben? Vizsgakérdések Fizika II. I. Mi jellemzi az elektromágeses mezőbe mozgó töltött részecskék eergia- és pályaviszoyait?. Írja fel a töltött részecskékre ató Loretz-erőt kifejező összefüggést! F qe q( v B)

Részletesebben

MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A

MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A Matematika. évfolyam TANULÓK KÖNYVE A kiadváy a Nemzeti Fejlesztési Terv Humáerőforrás-fejlesztési Operatív Program 3... közpoti program (Pedagógusok és oktatási szakértők

Részletesebben

MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A

MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A MATEMATIKAI KOMPETENCIATERÜLET A Matematika. évfolyam TANULÓK KÖNYVE A kiadváy KHF/438-3/008. egedélyszámo 008..0. időpottól taköyvi egedélyt kapott Educatio Kht. Kompeteciafejlesztő oktatási program kerettaterv

Részletesebben

Vác Város Önkormányzat 11 /2004. (IV.30.) számú rendelet az önkormányzati beruházások és felújítások rendjéről

Vác Város Önkormányzat 11 /2004. (IV.30.) számú rendelet az önkormányzati beruházások és felújítások rendjéről Vác Város Ökormáyzat 11 /2004. (IV.30.) számú redelet az ökormáyzati beruházások és felújítások redjéről Vác Város Képviselőtestülete az ökormáyzati beruházások és felújítások egységes szemléletű gyors

Részletesebben

Anyagok a föld mélyérôl

Anyagok a föld mélyérôl Ayagok a föld mélyérôl 2. Földgázból műayag Középpotba az acetilé 2.1. Az acetilé (eti) molekulájába a széatomok között háromszoros kovales kötés va Molekula eve Molekula szerkezete 2.3. Az acetilé l-addíciója

Részletesebben

1. DIGITÁLIS ADATFELDOLGOZÁS

1. DIGITÁLIS ADATFELDOLGOZÁS 1. DIGITÁLIS ADATFELDOLGOZÁS A médiumok szite midegyike előállítható már digitális formába. Ez az ú. digitális közös evező lehetővé teszi az ilye adatok egységes kezelését. Miél összetettebb egy médium,

Részletesebben

Sok sikert és jó tanulást kívánok! Előszó

Sok sikert és jó tanulást kívánok! Előszó Előszó A Pézügyi számítások I. a Miskolci Egyetem közgazdász appali, kiegészítő levelező és posztgraduális kurzusai oktatott pézügyi tárgyak feladatgyűjteméyéek az első darabja. Tematikája elsősorba a

Részletesebben

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o)

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o) Ismérvek között kapcsolatok szorosságáak vzsgálata 1. Egy ks smétlés: mérés skálák (Huyad-Vta: Statsztka I. 5-6. o) A külöböző smérveket, eltérő mérés sztekkel (skálákkal) ellemezhetük. a. évleges (omáls)

Részletesebben

Egyenes-e a tőkepiaci árazási modell (CAPM) karakterisztikus és értékpapír-piaci egyenese?

Egyenes-e a tőkepiaci árazási modell (CAPM) karakterisztikus és értékpapír-piaci egyenese? Közgazdasági Szemle, LVII. évf., 1. március (1 1. o.) ERDŐS PÉTER ORMOS MIHÁLY ZIBRICZKY DÁVID Egyees-e a tőkepiaci árazási modell (CAPM) karakterisztikus és értékpapír-piaci egyeese? Taulmáyuk egyrészt

Részletesebben

tudjuk biztosítani a majdnem biztos nyerést, de nem érdemes akkor, ha ehhez 100000

tudjuk biztosítani a majdnem biztos nyerést, de nem érdemes akkor, ha ehhez 100000 Az információszámítás néhány fontos fogalma és eredménye. 1. Az entrópia és feltételes entrópia fogalma és tulajdonságai. Annak érdekében, hogy megértsük az entrópia fogalmát és azt, hogy milyen problémák

Részletesebben

Bevezetés. 1. előadás, 2015. február 11. Módszerek. Tematika

Bevezetés. 1. előadás, 2015. február 11. Módszerek. Tematika Bevezetés 1. előadás, 2015. február 11. Zempléni András Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem Áringadozások előadás Heti 2 óra előadás + 2 óra

Részletesebben

Konvex optimalizálás feladatok

Konvex optimalizálás feladatok (1. gyakorlat, 2014. szeptember 16.) 1. Feladat. Mutassuk meg, hogy az f : R R, f(x) := x 2 függvény konvex (a másodrend derivált segítségével, illetve deníció szerint is)! 2. Feladat. Mutassuk meg, hogy

Részletesebben

A Kvantum Fizikától a Lélekig

A Kvantum Fizikától a Lélekig Kiss Zoltá J: A Kvatum Fizikától a Lélekig Az Ortega y Gasset Társaság 013.01.31-i redezvéyéek előadás vázlata A Kvatum Fizikától a Lélekig Hiv. 1. A Kvatum Tér körülvesz beüket Ez az a tér amibe élük.

Részletesebben

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j.

Fourier-sorok. néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól. Vizsgán. k=1. 1 k = j. Fourier-sorok Bevezetés. Az alábbi anyag a vizsgára való felkészülés segítése céljából készült. Az alkalmazott jelölések vagy bizonyítás részletek néhány esetben eltérhetnek az előadáson alkalmazottaktól.

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Sorozatok

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Sorozatok MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Sorozatok A szürkített hátterű feladatrészek em tartozak az éritett témakörhöz, azoba szolgálhatak fotos iformációval az éritett feladatrészek

Részletesebben

AZ EURÓPAI UNIÓS TÁMOGATÁSOK HATÁSA A

AZ EURÓPAI UNIÓS TÁMOGATÁSOK HATÁSA A csz24_csz12 skadi.qxd 2010.10.05. 19:57 Page 61 TÁRSADALOM ÉS ÁLLAM AZ EURÓPAI UNIÓS TÁMOGATÁSOK HATÁSA A NONPROFIT SZERVEZETEK MŰKÖDÉSÉRE AZ EQUAL PROGRAM VIZSGÁLATA ALAPJÁN 1 Sebők Dóra Valéria Bevezetés

Részletesebben

Ki a Köz és mi a haszon és Ki szerint? a Közhasznúság fogalmi és tartalmi deilemmái. a magyar civil crowdsourcing és crowdfunding jó gyakorlatai

Ki a Köz és mi a haszon és Ki szerint? a Közhasznúság fogalmi és tartalmi deilemmái. a magyar civil crowdsourcing és crowdfunding jó gyakorlatai c ivil szemle www.civilszemle.hu X. évfolyam 3. szám ElmélEtilEg Ki a Köz és mi a haszo és Ki szerit? a Közhaszúság fogalmi és tartalmi deilemmái (Sebestéy Istvá) KözösségEK és civil társadalom a magyar

Részletesebben

KÉRDÉSEK ÉS VÁLASZOK HATÁRTALANUL

KÉRDÉSEK ÉS VÁLASZOK HATÁRTALANUL csz10 visszhat.qxd 2007. 02. 25. 18:23 Page 141 KÉRDÉSEK ÉS VÁLASZOK HATÁRTALANUL Civil Fórum, az erdélyi civil társadalom lapja Nyitrai Imre Civil szervezetkét létezi, civilek lei még ma sem köyû Kelet-Európába.

Részletesebben

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei Eukldes tér, metrkus tér, ormált tér, magasabb dmeós terek vektoraak söge, eek követkemée Metrkus tér Defícó. A H halmat metrkus térek eveük, ha va ola, metrkáak eveett m: H H R {0} függvé, amelre a követkeők

Részletesebben

CIVIL VERDIKT. ELMÉLETILEGnn. Elõzmények. CIVIL SZEMLE n 2007/1 n n n n n n n19. Márkus Eszter. Az egyesületek nyilvántartásba vétele

CIVIL VERDIKT. ELMÉLETILEGnn. Elõzmények. CIVIL SZEMLE n 2007/1 n n n n n n n19. Márkus Eszter. Az egyesületek nyilvántartásba vétele csz10 elm 2 birosag.qxd 2007. 02. 25. 17:56 Page 19 ELMÉLETILEG CIVIL VERDIKT Az egyesületek yilvátartásba vétele Márkus Eszter Ilye eddig még em volt. A megyei bíróságok, ítélõtáblák és fõügyészségek

Részletesebben

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció 2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció Folláth János Debreceni Egyetem - Informatika Kar 2012/13. I. félév Áttekintés 1 Függvények Relációk Halmazok 2 Természetes számok Formulák Definíció

Részletesebben

Logoptimális portfóliók empirikus vizsgálata

Logoptimális portfóliók empirikus vizsgálata Közgazasági Szemle, LVI. évf., 2009. jauár (1 18. o.) ORMOS MIHÁLY URBÁN ANDRÁS ZOLTÁN TAMÁS Logoptimális portfóliók empirikus vizsgálata A logoptimális portfólióelmélet matematikai bizoyítását, valamit

Részletesebben

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban 9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA 9.1 Metrika és topológia R k -ban Definíció. A k-dimenziós euklideszi térnek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x

Részletesebben

A központos furnérhámozás néhány alapösszefüggése

A központos furnérhámozás néhány alapösszefüggése A közpotos furérhámozás éháy alapösszfüggés 1. ábra: A hámozás jllmző myiségi Az 1. ábra forrása: Dr. Lugosi Armad ( szrk. ) : Faipari szrszámok és gépk kéziköyv Műszaki Köyvkiadó, Budapst, 1987, 57. oldal.

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL EGÉSZSÉGESEN VÁRHATÓ ÉLETTARTAMOK MAGYARORSZÁGON 25 EGY ÖSSZETETT, KVANTIFIKÁLT MUTATÓ A NÉPESSÉG EGÉSZSÉGI ÁLLAPOTÁNAK MÉRÉSÉRE Budapest, 27 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL,

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA II 3 III NUmERIkUS SOROk 1 Alapvető DEFInÍCIÓ ÉS TÉTELEk Végtelen sor Az (1) kifejezést végtelen sornak nevezzük Az számok a végtelen sor tagjai Az, sorozat az (1) végtelen sor

Részletesebben

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált)

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált) Valós függvények (3) (Derivált) . Legyen a belső pontja D f -nek. Ha létezik és véges a f(x) f(a) x a x a = f (a) () határérték, akkor f differenciálható a-ban. Az f (a) szám az f a-beli differenciálhányadosa.

Részletesebben

é ö é Ö é ü é é ö ö ö ü é é ö ú ö é é é Ő ö é ü é ö é é ü é é ü é é é ű é ö é é é é é é é ö ö í é ü é ö ü ö ö é í é é é ö ü é é é é ü ö é é é é é é é é é é é é é é é ö é Í ö í ö é Í í ö é Í é í é é é é

Részletesebben

INTERSTÚDIUM ALAPÍTVÁNY

INTERSTÚDIUM ALAPÍTVÁNY Adószám: 19660011-1-41 Bejegyzı szerv: Fıvárosi Bíróság Nyilvátartási szám: 1261 Közhaszú szervezet yilvátartásba vételi száma: 14.Pk65.072/12. Közhaszú tevékeységéek cél szeriti tevékeysége: evelés és

Részletesebben

Reálbérek és kereseti egyenlõtlenségek, 1986 1996

Reálbérek és kereseti egyenlõtlenségek, 1986 1996 62 Kertesi Gábor Köllõ Jáos Közgazdasági Szemle, XLIV. évf., 997. július augusztus (62 634. o.) Kertesi Gábor Köllõ Jáos Reálbérek és kereseti egyelõtleségek, 986 996 A bérszerkezet átalakulása Magyarországo,

Részletesebben

Folyadékkal mûködõ áramlástechnikai gépek

Folyadékkal mûködõ áramlástechnikai gépek 3. ÖRVÉNYSZIVATTYÚK A folyadékkal működő gépeket több szempot szerit lehet csoportokba osztai. Az egyik fő csoportjuk a folyadékba rejlő mukavégző képességet haszálja fel, és alakítja át a folyadék eergiáját,

Részletesebben

A KÉPESSÉ TÉTEL (EMPOWERMENT) LEHETŐSÉGEI A CIVIL TÁRSADALOMBAN

A KÉPESSÉ TÉTEL (EMPOWERMENT) LEHETŐSÉGEI A CIVIL TÁRSADALOMBAN csz23_csz12 skadi.qxd 2010.06.10. 10:58 Page 43 KÖZÖSSÉGEK ÉS CIVIL TÁRSADALOM Bevezetés A KÉPESSÉ TÉTEL (EMPOWERMENT) LEHETŐSÉGEI A CIVIL TÁRSADALOMBAN Lakatos Kiga Jele taulmáyomba megkísérelem körüljári,

Részletesebben

Radiális szivattyú járókerék fő méreteinek meghatározása előírt Q-H üzemi ponthoz

Radiális szivattyú járókerék fő méreteinek meghatározása előírt Q-H üzemi ponthoz Radiális szivattyú járóeré fő méreteie meghatározása előírt - üzemi pothoz iret hajtás eseté szóa jövő asziromotor fordlatszámo % üzemi szlip feltételezésével: 90, 55, 970, 78 /mi Midegyi fordlatszámhoz

Részletesebben

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS

MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS MODELLEK ÉS ALGORITMUSOK ELŐADÁS Szerkesztette: Balogh Tamás 214. december 7. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így

Részletesebben

2. modul Gazdasági matematika

2. modul Gazdasági matematika Matematika A. évfolyam. modul Gazdasági matematika Készítette: Lövey Éva Matematika A. évfolyam. modul: GAZDASÁGI MATEMATIKA Taári útmutató A modul célja Időkeret Ajálott korosztály Modulkapcsolódási potok

Részletesebben

Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Ketskeméty László

Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Ketskeméty László Valószíűségszámítás és matematka statsztka Ketskeméty László Budapest, 996 Tartalomjegyzék I. fejezet VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS 4. Kombatorka alapfogalmak 5 Elleőrző kérdések és gyakorló feladatok 7. A valószíűségszámítás

Részletesebben

Általános Szerződési Feltételek

Általános Szerződési Feltételek Általáos Szerződési Feltételek Hitelszerződésekhez Érvéyes hitelszerződésekre 2011.március 1. apjától, visszavoásig. V. 20100228/20110301 Az Erste Leasig Autófiaszírozási Zrt. a hitelitézetekről és a pézügyi

Részletesebben

I. Egyenlet fogalma, algebrai megoldása

I. Egyenlet fogalma, algebrai megoldása 11 modul: EGYENLETEK, EGYENLŐTLENSÉGEK MEGOLDÁSA 6 I Egyenlet fogalma, algebrai megoldása Módszertani megjegyzés: Az egyenletek alaphalmazát, értelmezési tartományát később vezetjük be, a törtes egyenletekkel

Részletesebben

Barczy Mátyás és Pap Gyula. Sztochasztikus folyamatok. (Gauss-folyamatok, Poisson-folyamat)

Barczy Mátyás és Pap Gyula. Sztochasztikus folyamatok. (Gauss-folyamatok, Poisson-folyamat) Barczy Mátyás és Pap Gyula Sztochasztikus folyamatok Példatár és elméleti kiegészítések I. Rész (Gauss-folyamatok, Poisson-folyamat mobidiák könyvtár Barczy Mátyás és Pap Gyula Sztochasztikus folyamatok

Részletesebben