Empirisches Gesetz der großen Zahlen Erstmalig formulierte der Schweizer Mathematiker Jakob Bernoulli im 18. Jahrhundert die empirische Beobachtung (also die auf Erfahrungswissen beruhende), dass die relative Häufigkeit bei hinreichend großer Anzahl von Durchführungen des Experiments immer besser der theoretischen Wahrscheinlichkeit entspricht. Ist A A ein Ereignis eines Zufallsexperiments, so stabilisieren sich bei einer hinreichend großen Anzahl n n von Durchführungen dieses Experiments die relativen Häufigkeiten. Beispiel In einer Kiste sind über 100 Würfel. Falls man aus dieser Kiste 10 Würfel nimmt und diese zehn wirft, wie oft wird eine 6 fallen? Wie oft wird die 6 fallen, wenn man 20 Würfel wirft? Wie oft wird die 6 fallen, wenn man 50 oder gar 100 Würfel wirft? Natürlich wird die absolute Anzahl von Sechsen meistens umso höher sein, je mehr Würfel insgesamt geworfen werden. In der Tabelle unten sind die Ergebnisse eines Experiments. Anzahl Würfel 10 20 50 100 Anzahl Sechsen 4 6 6 15 Um die Häufigkeit der Sechsen unter den verschiedenen Durchgängen vergleichen zu können, ist es sinnvoll, die relativen Häufigkeiten anzugeben.
Die Aussage wird auch als das Bernoullische Gesetz der großen Zahlen bezeichnet. Als eine zentrale Grundlage der Statistik besagt dieses Gesetz, dass die relativen Häufigkeiten S n /n gegen den Erwartungswert p beziehungsweise gegen die "wahre Trefferwahrscheinlichkeit" p konvergieren. In diesem Sinne ist das arithmetische Mittel S n /n also in der schließenden Statistik eine geeignete Schätzfunktion für den unbekannten Parameter p; diese Eigenschaft wird als schwache Konsistenz des Schätzers S n /n bezeichnet. 3. Eine Version des Starken Gesetzes großer Zahlen besagt, dass die Folge der arithmetischen Mittel aus 1. für stochastisch unabhängige und identisch verteilte Zufallsvariablen X 1, X 2,... auch fast sicher gegen den Erwartngswert μ konvergiert.
Diese Aussage geht auf Jakob I Bernoulli zurück, wurde jedoch erst 1713 posthum in der von seinem Neffen Nikolaus I Bernoulli herausgegebenen Ars conjectandi veröffentlicht. [1] [2] Tschebyscheffs schwaches Gesetz der großen Zahlen unabhängig identisch verteilte Zufallsvariablen mit endlichem Erwartungswert und endlicher Varianz, so genügt dem schwachen Gesetz der großen Zahlen. Diese Aussage geht auf Pafnuti Lwowitsch Tschebyschow (alternative Transkriptionen aus dem Russischen Tschebyscheff oder Chebyshev) zurück, der sie 1866 bewies. [3] L 2 -Version des schwachen Gesetzes der großen Zahlen eine Folge von Zufallsvariablen, für die gilt: Die sind paarweise unkorreliert, das heißt, es ist für. Für die Folge der Varianzen der gilt [4]. Dann genügt Dabei ist die Bedingung an die Varianzen beispielsweise erfüllt, wenn die Folge der Varianzen beschränkt ist, es ist also. Diese Aussage ist aus zweierlei Gründen eine echte Verbesserung gegenüber dem schwachen Gesetz der großen Zahlen von Tschebyscheff: Paarweise Unkorreliertheit ist eine schwächere Forderung als Unabhängigkeit, da aus Unabhängigkeit immer paarweise Unkorreliertheit folgt, der Umkehrschluss aber im Allgemeinen nicht gilt.
Dieser Satz wurde 1929 von Alexander Jakowlewitsch Chintschin (alternative Transkriptionen aus dem Russischen Khintchine oder Khinchin) bewiesen [5] und zeichnet sich dadurch aus, dass er die erste Formulierung eines schwachen Gesetzes der großen Zahlen liefert, die ohne die Voraussetzung einer endlichen Varianz auskommt. L 1 -Version des schwachen Gesetzes der großen Zahlen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Sei eine Folge von paarweise unabhängigen Zufallsvariablen, die identisch verteilt sind und einen endlichen Erwartungswert besitzen. Dann genügt dem schwachen Gesetz der großen Zahlen. Diese Aussage ist eine echte Verbesserung gegenüber dem schwachen Gesetz der großen Zahlen von Khinchin, da aus paarweiser Unabhängigkeit von Zufallsvariablen nicht die Unabhängigkeit der gesamten Folge von Zufallsvariablen folgt. Beweisskizzen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Als Abkürzungen seien vereinbart Versionen mit endlicher Varianz [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Die Beweise der Versionen des schwachen Gesetzes der großen Zahlen, welche die Endlichkeit der Varianz als Voraussetzung benötigen, beruhen im Kern auf der Tschebyscheff-Ungleichung, hier für die Zufallsvariable formuliert.
Dann genügt Diese Aussage ist eine echte Verbesserung gegenüber dem schwachen Gesetz der großen Zahlen von Khinchin, da aus paarweiser Unabhängigkeit von Zufallsvariablen nicht die Unabhängigkeit der gesamten Folge von Zufallsvariablen folgt. Beweisskizzen Als Abkürzungen seien vereinbart Versionen mit endlicher Varianz Die Beweise der Versionen des schwachen Gesetzes der großen Zahlen, welche die Endlichkeit der Varianz als Voraussetzung benötigen, beruhen im Kern auf der Tschebyscheff-Ungleichung, hier für die Zufallsvariable formuliert. Der Beweis von Bernoullis Gesetz der großen Zahlen ist somit elementar möglich: Gilt für, so ist binomialverteilt, also. Damit ist. Wendet man nun die Tschebyscheff-Ungleichung auf die Zufallsvariable an, so folgt für und alle. Analog folgt der Beweis von Tschebyscheffs schwachem Gesetz der großen Zahlen. Ist und, ist aufgrund der Linearität des Erwartungswertes. Die Identität folgt aus der Gleichung von Bienaymé und der Unabhängigkeit der Zufallsvariablen.
Das schwache Gesetz der großen Zahlen ist eine Aussage der Wahrscheinlichkeitstheorie, die sich mit dem Grenzwertverhalten von Folgen von Zufallsvariablen beschäftigt. Dabei werden Aussagen über die Konvergenz in Wahrscheinlichkeit der Mittelwerte der Zufallsvariablen getroffen. Das schwache Gesetz der großen Zahlen ist eng mit dem starken Gesetz der großen Zahlen verwandt, dieses verwendet jedoch einen anderen Konvergenzbegriff, die fast sichere Konvergenz. Beide zählen zu den Gesetzen der großen Zahlen und damit zu den Grenzwertsätzen der Stochastik. Im Laufe der Zeit wurden die Voraussetzungen, unter denen das schwache Gesetz der großen Zahlen gilt, immer weiter abgeschwächt, während dementsprechend die zum Beweis nötigen Mittel immer fortgeschrittener wurden. Einige der geschichtlich bedeutsamen Formulierungen des schwachen Gesetzes der großen Zahlen tragen auch Eigennamen wie beispielsweise Bernoullis Gesetz der großen Zahlen (nach Jakob I Bernoulli), Tschebyscheffs schwaches Gesetz der großen Zahlen (nach Pafnuti Lwowitsch Tschebyschow) oder Khinchins schwaches Gesetz der großen Zahlen (nach Alexander Jakowlewitsch Chintschin).
Bisher wurde der Begriff des Stabilwerdens relativer Häufigkeiten nur anschaulich umschrieben. Eine Möglichkeit, ihn mathematisch exakt zu fassen, ergibt sich, wenn man die relative Häufigkeit h n ( A) selbst als Zufallsgröße auffasst. Für das Stabilwerden relativer Häufigkeiten wäre dann zu fordern, dass der Erwartungswert der Zufallsgröße h n ( A) die betreffende Wahrscheinlichkeit P ( A) ist und dass für große n die Streuung der Zufallsgröße h n ( A) null wird. Dies lässt sich tatsächlich nachweisen. Dazu stellen wir die folgenden Überlegungen an: Ein Zufallsexperiment werde n-mal unabhängig voneinander realisiert. Man beobachtet dabei jeweils, ob das Ereignis A eintritt oder nicht. Dieses Zufallsexperiment kann durch eine BERNOULLI-Kette der Länge n und mit der Erfolgswahrscheinlichkeit p = P ( A) modelliert werden. Die Zufallsgröße X, die die zufällige Anzahl der Erfolge angibt, kann zugleich als die Zufallsgröße der absoluten Häufigkeiten H n ( A) aufgefasst werden. Somit lässt sich die relative Häufigkeit h n ( A) als Zufallsgröße 1 n ⋅ X interpretieren.
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