กลับไปหน้าบทความ

อ่าน 5 นาที

ทฤษฎีบทขีดจำกัดปัวซง

ในทฤษฎีความน่าจะ เป็น กฎของเหตุการณ์หายากหรือทฤษฎีบทขีดจำกัดของปัวซงระบุว่าการแจกแจงปัวซงสามารถใช้เป็นการประมาณค่าของการแจกแจงทวินามได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการทฤษฎีบทนี้ตั้งชื่อตามซ...

ทฤษฎีบทขีดจำกัดปัวซง

การเปรียบเทียบการแจกแจงปัวซง (เส้นสีดำ) และการแจกแจงทวินามโดยที่n = 10 (วงกลมสีแดง), n = 20 (วงกลมสีน้ำเงิน), n = 1000 (วงกลมสีเขียว) การแจกแจงทั้งหมดมีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 5 แกนแนวนอนแสดงจำนวนเหตุการณ์  kยิ่งnมีค่ามากขึ้น การแจกแจงปัวซงก็ยิ่งเป็นการประมาณค่าที่ดีขึ้นสำหรับการแจกแจงทวินามที่มีค่าเฉลี่ยเท่ากัน

ในทฤษฎีความน่าจะ เป็น กฎของเหตุการณ์หายากหรือทฤษฎีบทขีดจำกัดของปัวซงระบุว่าการแจกแจงปัวซงสามารถใช้เป็นการประมาณค่าของการแจกแจงทวินามได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการ[ 1 ]ทฤษฎีบทนี้ตั้งชื่อตามซีเมออน เดนิส ปัวซง (1781–1840) การวางนัยทั่วไปของทฤษฎีบทนี้คือ  ทฤษฎีบท ของเลอแคม

ทฤษฎีบท

ให้เป็นลำดับของจำนวนจริงในโดยที่ลำดับนั้นลู่เข้าสู่ค่าจำกัดแล้ว:

หลักฐานชิ้นแรก

สมมติ(กรณีนี้ง่ายกว่า) แล้ว

เนื่องจาก

เหลือสิ่งนี้

หลักฐานทางเลือก

เมื่อใช้การประมาณของสเตอร์ลิงสามารถเขียนได้ดังนี้:

ให้เช่าและ:

ดังนั้น:​

ฟังก์ชันสร้างทั่วไป

นอกจากนี้ ยังสามารถพิสูจน์ทฤษฎีบทนี้ได้โดยใช้ฟังก์ชันก่อกำเนิดทั่วไปของการแจกแจงทวินาม:

โดยอาศัยทฤษฎีบททวินามเมื่อหาลิมิต โดยคงผลคูณ ให้คงที่ จะเห็นได้ว่า:

ซึ่งก็คือ OGF สำหรับการแจกแจงปัวซง (ความเท่าเทียมกันข้อที่สองเป็นจริงเนื่องจากนิยามของฟังก์ชันเลขชี้กำลัง )

ดูเพิ่มเติม

ดึงข้อมูลมาจาก " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Poisson_limit_theorem&oldid=1288694010 "

สรุปเนื้อหา

ข้อมูลสำคัญจากบทความ

ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับ ทฤษฎีบทขีดจำกัดปัวซง

ในทฤษฎีความน่าจะ เป็น กฎของเหตุการณ์หายากหรือทฤษฎีบทขีดจำกัดของปัวซงระบุว่าการแจกแจงปัวซงสามารถใช้เป็นการประมาณค่าของการแจกแจงทวินามได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการทฤษฎีบทนี้ตั้งชื่อตามซ...

ทฤษฎีบท

ให้เป็นลำดับของจำนวนจริงในโดยที่ลำดับนั้นลู่เข้าสู่ค่าจำกัดแล้ว: พี n {\displaystyle p_{n}} [ 0 , 1 ] {\displaystyle [0,1]} n พี n {\displaystyle np_{n}} λ {\displaystyle \lambda }

หลักฐานชิ้นแรก

สมมติ(กรณีนี้ง่ายกว่า) แล้ว λ > 0 {\displaystyle \lambda >0} λ = 0 {\displaystyle \lambda =0}

หลักฐานทางเลือก

เมื่อใช้ การประมาณของสเตอร์ลิง สามารถเขียนได้ดังนี้: