МатВектор

Command Palette

Search for a command to run...

🎲 Тервер

Локальная теорема Муавра—Лапласа

англ. Local De Moivre–Laplace theorem

Точечное приближение схемы Бернулли: Pₙ(k) ≈ φ(x)/√(npq), где x = (k − np)/√(npq). Быстрый ответ на вопрос «какова вероятность ровно k успехов» без возведения тысяч в степени.

Формула Бернулли точна, но при считать без калькулятора — путь в никуда, а ответ нужен один. Локальная теорема Муавра—Лапласа даёт обход: при больших биномиальная вероятность приближается значением плотности стандартного нормального распределения в точке : , где . Геометрия прозрачна: пик колокола стоит у наивероятнейшего числа успехов , а соседние значения спадают по колоколу с шагом . Исходная схема разобрана в уроке испытания Бернулли.

Считаем: бросков монеты, какова вероятность ровно орлов? Здесь , , , и . Точный подсчёт по формуле Бернулли даёт — расхождение в четвёртой цифре. А вероятность ровно орлов: , . Обратите внимание: даже наивероятнейший исход случается лишь в серий — колокол при широкий, и его масса размазана по десяткам значений .

локальная теорема Муавра—Лапласа: точечное нормальное приближение биномиальной вероятности

Частые вопросы

Когда применять локальную формулу, а когда интегральную?

По формулировке вопроса. «Ровно успехов» — локальная теорема: она выдаёт вероятность отдельного значения через плотность . «От до успехов», «не меньше», «не больше» — интегральная, работающая с функцией Лапласа ; связь между ними как между плотностью и интегралом: сумма локальных слагаемых по диапазону примерно равна разности значений . Узкие диапазоны вроде «от 199 до 201» по силам обеим, но локальная нагляднее.

Почему теорему нельзя применять всегда?

Приближение опирается на то, что биномиальный пик уже широкий и почти симметричный, а это требует заметного — практический порог –. При и распределение скошено, редкие события лепятся у нуля, и колокол врёт; там корректнее приближение Пуассона с — о нём в уроке биномиальное и Пуассона. Выбор приближения — половина решения: локальная теорема для симметричных широких пиков, Пуассон для редких событий.