Teoremi centrali del limite
I teoremi del limite centrale sono teoremi della teoria della probabilità. Dicono che dato un gran numero di variabili casuali indipendenti, la loro somma seguirà una distribuzione stabile. Se la varianza delle variabili casuali è finita, risulterà una distribuzione gaussiana. Questo è uno dei motivi per cui questa distribuzione è anche conosciuta come distribuzione normale.
Il più noto e importante di questi è noto come teorema del limite centrale. Riguarda un gran numero di variabili casuali con la stessa distribuzione, e con una varianza e un valore atteso finiti.
Ci sono diverse generalizzazioni di questo teorema. Alcune di queste generalizzazioni non richiedono più una distribuzione identica di tutte le variabili casuali. In queste generalizzazioni, un'altra precondizione assicura che nessuna singola variabile casuale abbia un'influenza maggiore delle altre sul risultato. Esempi sono le condizioni di Lindeberg e di Lyapunov.
Il nome del teorema si basa su un articolo che George Pólya scrisse nel 1920, About the Central Limit Theorem in Probability Theory and the Moment problem.
Domande e risposte
D: Che cos'è il Teorema del Limite Centrale?
R: Il Teorema del Limite Centrale (CLT) è un teorema sui comportamenti limitanti delle distribuzioni di probabilità aggregate. Afferma che, dato un gran numero di variabili casuali indipendenti, la loro somma seguirà una distribuzione stabile. Se la varianza delle variabili casuali è finita, si otterrà una distribuzione gaussiana.
D: Chi ha scritto il documento su cui si basa questo teorema?
R: George Pَlya scrisse il documento "About the Central Limit Theorem in Probability Theory and the Moment Problem" nel 1920, che servì come base per questo teorema.
D: Che tipo di distribuzione risulta quando tutte le variabili casuali hanno una varianza finita?
R: Quando tutte le variabili casuali hanno una varianza finita, dall'applicazione della CLT risulterà una distribuzione gaussiana o normale.
D: Esistono generalizzazioni della CLT?
R: Sì, esistono diverse generalizzazioni della CLT che non richiedono più una distribuzione identica di tutte le variabili casuali. Queste generalizzazioni includono le condizioni di Lindeberg e Lyapunov, che assicurano che nessuna singola variabile casuale abbia più influenza di altre sul risultato.
D: Come funzionano queste generalizzazioni?
R: Queste generalizzazioni assicurano che nessuna variabile casuale singola abbia più influenza di altre sul risultato, introducendo precondizioni aggiuntive come le condizioni di Lindeberg e Lyapunov.
D: Cosa dice la CLT sulla media campionaria e sulla somma di un gran numero di variabili casuali indipendenti con la stessa distribuzione?
R: Secondo il CLT, se n variabili casuali identiche e distribuite in modo indipendente con media ى {\displaystyle \mu } e deviazione standard َ {\displaystyle \sigma }, allora la loro media campionaria (X1) e la somma di un gran numero di variabili casuali indipendenti con la stessa distribuzione. Allora la loro media campionaria (X1+...+Xn)/n sarà approssimativamente normale con media ى {\displaystyle \mu } e deviazione standard َ/√n {\displaystyle {\tfrac {\sigma }{\sqrt {n}}}} . Inoltre, anche la loro somma X1+...+Xn sarà approssimativamente normale con media nى {\displaystyle n\mu } e deviazione standard √nَ {\displaystyle {\sqrt {n}\sigma }. .
