ผลรวมของตัวแปรสุ่ม Cauchy อิสระจำนวนมากปกติหรือไม่


9

ตามทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของผลรวมของตัวแปรสุ่มอิสระขนาดใหญ่มีแนวโน้มที่จะเป็นปกติ ดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่าผลรวมของตัวแปรสุ่ม Cauchy อิสระจำนวนมากนั้นเป็นปกติหรือไม่


4
Hypohteses ของเวอร์ชันของ Central Limit Theorem ที่คุณได้เรียนรู้ไปคืออะไร?
Brian Borchers

คำตอบ:


16

เลขที่

คุณไม่มีสมมติฐานข้อหนึ่งของทฤษฎีบทขีด จำกัด กลาง:

... ตัวแปรสุ่มที่มีผลต่าง จำกัด ...

การกระจาย Cauchy ไม่มีความแปรปรวนแน่นอน

การแจกแจง Cauchy เป็นตัวอย่างของการแจกแจงที่ไม่มีค่าเฉลี่ยความแปรปรวนหรือช่วงเวลาที่สูงขึ้น

ในความเป็นจริง

ถ้าเป็นตัวแปรสุ่มแบบอิสระและแบบกระจายซึ่งแต่ละตัวมีการแจกแจงแบบโคชีมาตรฐานแล้วค่าเฉลี่ยตัวอย่างมีการแจกแจงแบบมาตรฐานแบบโคชีเดียวกันX1,,XnX1++Xnn

ดังนั้นสถานการณ์ในคำถามของคุณค่อนข้างชัดเจนคุณแค่กลับมากระจาย Cauchy เดียวกัน

นี่คือแนวคิดของการกระจายตัวที่มั่นคงใช่ไหม

ใช่. A (อย่างเคร่งครัด) การแจกแจงแบบเสถียร (หรือตัวแปรสุ่ม) คือการรวมกันเชิงเส้นใด ๆของสำเนา iid สองชุดจะถูกกระจายตามสัดส่วนกับการแจกแจงดั้งเดิม การกระจาย Cauchy นั้นแน่นอนนิ่งaX1+bX2

(*) ใบเสนอราคาจากวิกิพีเดีย


ว้าว. ฉันควรจะทำความเข้าใจแนวคิด CLT ของฉัน ขอบคุณมากสำหรับคำตอบ
urvah shabbir

Cauchy เป็นตัวอย่างที่ดีจริงๆในพื้นที่นี้ มีมวลเพียงพอในก้อยที่ค่าเฉลี่ยไม่ได้ดึงเข้าหาค่าเฉลี่ย แต่ไม่เพียงพอที่ค่าผิดปกติทำให้มวลสะสมในหาง มันอยู่บนขอบเขตที่ CLT ล้มเหลว
Matthew Drury

4
"มันอยู่ในขอบเขตที่ CLT ล้มเหลว" ไม่มาก - การกระจายตัวมีอิสระ 2 องศาจะมีจำกัด แต่ไม่มีที่สิ้นสุดในขณะที่ Cauchy ไม่มี สำหรับ Cauchy กฎหมายจำนวนมากไม่ได้ใช้! tE(|X|)E(X2)
Andrew M

โอ้วน่าสนใจ! ฉันคิดว่าฉันขาดมันไปนิดหน่อย
Matthew Drury

ถ้าฉันจำได้ถูกต้องมันมีทฤษฎีบทขีด จำกัด ที่สอดคล้องกันสำหรับ t2 และ Cauchy ถ้าฉันจำได้อย่างถูกต้องว่าเป็นทางเลือกที่เหมาะสมของการกำหนดมาตรฐานเป็นฟังก์ชั่นของของ t2มาบรรจบกันเป็นปกติ - ช้ามาก - ในขณะที่ Cauchy เรามีตัวอย่างหมายความว่าเป็น Cauchy ที่เราเริ่มต้นด้วย nX¯μ
Glen_b -Reinstate Monica
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.