Merkezî limit teoremi

Merkezi limit teoremi büyük bir sayıda olan bağımsız ve aynı dağılım gösteren rassal değişkenlerin (eğer sonlu varyans değerleri bulunuyorsa) aritmetik ortalamasının, yaklaşık olarak normal dağılım (yani Gauss dağılımı) göstereceğini ifade eden bir teoremdir. Matematiksel bir ifadeyle, bir merkezi limit teoremi olasılık kuramı içinde bulunan bir zayıf yakınsama sonucu setidir. Bunların hepsi, birçok bağımsız aynı dağılım gösteren rassal değişkenlerin herhangi bir toplam değerinin limitte belirli bir "çekim gücü gösteren dağılıma" göre dağılım gösterme eğiliminde olduğu gerçeğini önerir.

Pratik gerçekte birçok anakütle, sonlu varyans gösteren dağılımlar ortaya çıkardıkları için, bu teorem normal olasılık dağılımının önemini açığa çıkartır.

Bu teoreminin kapsamını genişletip sonuçlarını genelleştiren eklere göre (Lindeberg koşulu, Lyapunov koşulu, Gnedenko durumu ve Kolmogorov durumu) sonlu varyans gösterme için mutlaka aynı dağılım gerekmemektedir.

 Tarihçe 

Tijms'in yazdığına göre:Henk Tijms, Understanding Probability: Chance Rules in Everyday Life , (s. 169), Cambridge: Cambridge University Press, 2004.

{{Alıntı|Merkezi limit teoreminin tarihi gelişmesi çok enterasandır. Bu teoremin ilk şekli Fransız matematikçi Abraham de Moivre tarafından 1733'te yayınlanarak gayet dikkati çeken bir yazıda bulunmakta ve bu yazıda bir yansız madeni paranın yazı-tura atış sonuçların da kaç defa yazı gelme sayısının dağılımının bir normal dağılım ile yaklaşık olarak açıklanabileceğini ortaya çıkartmıştır. Bu gelişme zamanı için çok zor görünüp neredeyse unutulmuştur. Bu unutulmuş konu tanınmış Fransız matematikçisi Pierre-Simon Laplace'ın 1812'de  yayınladığı çok tanınmış eseri  Thoerie Analytique des Probabilites (Olasılıklar İçin Analitik Kuram)'''da yeniden ortaya çıkarılmıştır; Laplace, De Moivre'in buluşunu daha da geliştirerek binom dağılımlarının yaklaşık olarak normal dağılım ile ifade edilip hesaplanabileceği sonucunu ortaya atmıştır. Ancak De Moivre gibi Laplace gelişmeleri de yaşadığı çağda çok az dikkati çekmiştir. Sonunda 19. yüzyılın içinde merkezi limit teoreminin önemi anlaşılmış ve 1901 Rus matematikçisi Aleksandr Lyapunov bu teoremi genel bir şekilde açıklamış ve matematik olarak nasıl ortaya çıktığını çok kesin bir şekilde ispatlamıştır. Bugün merkezi limit teoremi olasılık kuramının en önemli ögesi, gayriresmî kralı, olduğu kabul edilmektedir."}}

Merkezi limit teoreminin gelişmesinin çok geniş ayrıntıları ile açıklanması, özellikle Laplace'in teoreminin temelleri hakkındaki çalışmaları ve Cauchy, Bessel ve Poisson'un katkıları Hald tarafından incelemektedir. Bakınız: Andreas Hald, History of Mathematical Statistics from 1750 to 1930 , Ch.17.

 Klasik merkezi limit teoremi 

Merkezi limit teoremi olasılık kuramı için ikinci temel teorem olarak kabul edilmektedir. (Birinci temel teorem büyük sayılar yasasıdır.) ,  tane bağımsız ve aynı şekilde sonlu sayıda ve  ortalamasıyla ve  varyansıyla dağılım gösteren rassal değişkenler olsun. Merkezi limit teoremine göre, değişken sayısı  artarak sonsuza yaklaştıkça, orijinal dağılım her ne şekilde olursa olsun, ortalaması  ve varyansı  olan, bir normal dağılıma yakınsama gösterir.

Rassal değişkenlerin  ile ifade edilen toplamı şöyle verilsin:

ve

bir standart normal  ortalamalı ve  varyanslı standart normal dağılım olsun.

Bu yakınsama teoremine göre limitte , 'nin dağılımı olan  dağılımı  standart normal dağılımına yaklaşır.

Bu demektir ki; eğer ,  dağılımının yığmalı dağılım fonksiyonu ise o halde her  reel sayısı için

veya, 

olur. Burada

örneklem ortalaması olur.

Yillarca, büyük örneklem hacmi pratik olarak  olarak kabul edilmekteydi. Fakat 1990'lı yıllarda yapılan araştırmalar ortaya çıkarmıştır ki bu pratik kural her zaman geçerli değildir. Anakütle ne kadar çok çarpıklık gösterirse gereken büyük örneklem hacminin gittikçe daha büyük olması gerekmektedir. Bu şekilde çarpıklık gösteren anakütleler pratikte çok nadir bulunabilirler. Bu pratik kurala dayanan ve çıkarımsal istatistik için kullanılan Student'in t dağılımı tablolarına ancak  verilmektedir ama simülasyon ve bilgisayar animasyonu ile gösterilmiştir ki Student'in t dağılımı tabloları için seçilen en yüksek örneklem hacmi olan  yeterli büyüklükte değildir.Bakın "Identification of Misconceptions in the Central Limit Theorem and Related Concepts and Evaluation of Computer Media as a Remedial Tool"  Yu, Chong Ho ve Dr. John T. Behrens, Arizona State University ve Spencer Anthony, Univ. of Oklahoma: "American Educational Research Association" Yıllık Toplantısı için makale. Sunma tarihi: 19 Nisan, 1995 ve revizyon: 12 Şubat, 1997, CWisdom-rtf (Erişme:25.10.2007).Marasinghe, M., Meeker, W., Cook, D. & Shin, T.S.(1994 August), "Using graphics and simulation to teach statistical concepts", American Statistician Association'un, Toronto, Kanada 1994 yılı için yıllık konferansına sunulan bir makale.

 Merkezi limit teoreminin ispatı 

Olasılık kuramı ve istatistik bilimleri için temel önem taşıyan merkezi limit teoremi'nin ispatı karakteristik fonksiyonu kullanarak kolayca yapılabilir. Bu ispat zayıf büyük sayılar yasasını ispat etmek için kullanılan yönteme çok benzemektedir.

Sıfır ortalamaya ve birim varyansa sahip herhangi bir rassal değişken  alalım (yani  ); Taylor teoremi kullanılarak,  için karakteristik fonksiyonun şu olduğu bilinir:

Burada  ifadesinden daha hızlı sıfıra yaklaşan herhangi bir  için  olur.  ifadesini  standardize edilmiş değeri yani  olarak koyalım. Bu halde  gözlem noktalarının standardize edilmiş ortalaması 

olur. Karakteristik fonksiyonun basit niteliklerine dayanarak,  için karakteristik fonksiyonun

olduğu çıkartılır. Bu limit ise açıkça  standart normal dağılımı için karakteristik fonksiyondur ve merkezi limit teoremi, karakteristik fonksiyonların yakınsamasının dağılımın yakınsamasına eşit olduğunu bildiren Levy süreklilik teoremi kullanarak ispat edilmiş olur.

 Limite yakınsama 

Eğer üçüncü merkezsel moment E((X1 − μ)3) bulunuyorsa ve sonlu ise, yukarıda açıklanan yakınsalaşma Berry-Eseen teoremi ile yakınsalaşma hızı asgari  1/n½ olur. Yakınsalaşma normali monotoniktir yani 'nin enformasyon entropisi bir normal dağılım entropisine monotonik olarak yakınsalaşır.

Bir dağılımın toplama ile "düzgünleştirilmesi" için grafikler orijinal olasılık dağılım fonksiyonu ve diğer üç (dağılım fonksiyonların konvolusyonu ile elde edilen) toplama için şu grafiklerde görülür:

240px
240px
240px
240px

Merkezi limit teoreminin bir grafiksel temsili bir anakütlenin rassal ortalamalarının grafiği ile gösterilebilir. Bir An alalım ve bu bir rassal örneklem için örneklem ortalaması ve her bir örneklemden tek bir rassal değişken de  Xn olsun:An = (X1 + ... + Xn) / n1den verilen bir örneklem hacmine kadar An ifadesini bulalım:A1 = (X1) / 1A2 = (X1 + X2)/ 2A3 = (X1 + X2 + X3)/3

Merkezi limit teoremi için ortalamaları örneklem hacmi 90a kadar yani 30 nokta olarak gösterilmesi gerekir. Eğer AnZn = (An − μ) / (σ / n½)

kullanılarak standartize edilirse, yukarıda verilen Zn değişkeninin aynısı ortaya çıkar ve bu bir standart normal dağılımına yakınsanır.

Merkezi Limit teoremi sonlu sayıda gözlemler için bir tahmin olarak kullanılması gerek bu sayılar normal dağılımın zirvesi etrafında toplanırsa iyi sonucdur; dağılımın kuyruklarında olan gözlemler için bu tahminin yeterince doğru olması için çok sayıda gözlem elde edilmesi gerekir.

Merkezi Limit Teoremi özellikle bağımsız ve aynen dağılım gösteren ayrık rassal değişkenler için uygulanır. Ayrık rassal değişken için bir toplama ile elde edilen değerde bir ayrık rassal değişkendir ve böylece bir seri ayrık rassal değişken için tek tek yığmalı olasılık dağılım fonksiyonu bir sürekli değişken için bir yığmalı olasılık dağılım fonksiyonua (yani normal dağılıma) yakınsalaşır.

Bu demektir ki eğer n sayıda bağımsız ve özdeş ayrık değişkenlerin toplamının gerçekleşmelerinin bir histogramını kurarsak, histogramı şekillendiren dikdörtgenlerin yukarı yüzlerinin merkezlerini birleştiren eğri, n'  değerine yakınsalaştıkça, bir Gauss-tipi çan eğrisine gittikçe benzemeye başlar. Basit sadece iki değer alan bir ayrık değişkeni içeren binom dağılımı gösterdiği simüle edilen bir halde bile bu merkezi limit teoremi uygulandığı görülebilir.

 Büyük sayılar yasasına ilişkisi 

Hem büyük sayılar yasası hem de Merkezi Limit Teoremi daha genel bir problemin kısmı çözümleri olmaları çok olasıdır. Bu genel problem şöyle ifade edilebilir: "Eğer n sonsuz değere yakınsamaktaysa Sn ifadesinin yakınsama davranışı ne olur?". Matematik analizde bu çeşit sorulara yaklaşmak için en popüler matematik araç asimtotik seriler konumuna dayanır.f(n) fonsksiyonunun asimtotik genişletilmesin şu olduğunu kabul edelim:



Bu ifadenin her iki tarafını da  ile bölersek ve limit alırsak, en  fonksiyonunun en baştaki terimin değişme haddini temsil eden, genişletilmenin en yüksek-sıradaki katsayısı olan    ifadesini üretiriz:

Formel olmadan bu şöyle açıklanabilir: "fonksiyon ile onu yakalsık olarak ifadenin arasındaki fark  haddinde büyür". Bu kavramın ana sonucu şöyledir: fonksiyonu uygun bir yaklaşık veren normalize eden fonksiyonlar ile bölersek ve bu sonucun limitteki davranışına bakarsak, bu netice orijinal fonksiyonun limitteki davranışı hakkında epeyce çok açıklama yapar.Sn ifadesinin klasik olasılık teoride incelenmesinde de aynı usulde açıklama yapılmaktadır. Belirli düzenleme koşulları altında, eğer  ifadesi   olarak dağılım gösterirse, hem Büyük Sayılar Yasası yani

hem de Merkezi Limit Teoremi yani

şu formel olmayan ifadenin ilk iki sabitlerinin değerlerini verirler:

Eğer X1, X2, X3, ... bağımsız ve özdeş ifadeler ise ve belli bir   için    ifadesi geçerli ise, o zaman



olur ve böylece  sıfır olmayan limitleyici davranışı temin eden bir normalize etme fonksiyonu hizmetini gören n nin en yüksek üssü olur. "Takrarlanan logaritma yasası" ise çok ilgi çekici olarak,   normalize edici fonksiyonun, Büyük Sayılar Yasası için n ile Merkezi Limit Teoremi için  ifadeleri arasında olduğunu bildirir ve bu iki teorem ifadesi de bu değerin iki tarafında bulunan limitleri gösterir demektedir.

 Teoremin alternatif şekillerde ifade edilmesi 

 Yoğunluk fonksiyonları 

 Pozitif rassal değişkenlerinin çarpımları 

 Lyapunov koşulu 

Main: Lyapunov'un merkezsel limit teoremi.

 Lindeberg koşulu 

 Uygulamalar ve örneğinler 

 Sinyal işleme 

 Ayrıca bakınız 

 Diversifikasyon (finansman)
 Merkezi limit teoreminin örnek gösterimi
 Büyük sayılar yasası

 Notlar 

 Kaynakça 

 Henk Tijms (2004), Understanding Probability: Chance Rules in Everyday Life , Cambridge: Cambridge University Press.
 S. Artstein, K. Ball, F. Barthe ve A. Naor, (2004) "Solution of Shannon's Problem on the Monotonicity of Entropy", Journal of the American Mathematical Society C.17, say. 975-982 .
 S.N.Bernstein (1945), On the work of P.L.Chebyshev in Probability Theory, Nauchnoe Nasledie P.L.Chebysheva. Vypusk Pervyi: Matematika. (Rusca) [The Scientific Legacy of P. L. Chebyshev. First Part: Mathematics] Editor S. N. Bernstein.] Academiya Nauk SSSR, Moscow-Leningrad, 174 say.
 G. Rempala ve J. Wesolowski, (2002) "Asymptotics of products of sums and U-statistics", Electronic Communications in Probability'', C. 7, say. 47-54.

 Dış bağlantılar 
 Çizimlerle Merkezi Limit Teoremi 
 Merkezi Limit Teoremi için örnekler
 Merkezi Limit Teoremi için Java
 Merkezi Limit Teoremi  Değişik parametre değerleri için deneysel etkileşimli simülasyon.
 CLT in NetLogo (Connected Probability - ProbLab) Değiştirilebilen parametre değerleri ile etkileşimli simülasyon
 Genel Merkezi Limit Teoremi Aktivitesi  & corresponding SOCR CLT Applet (Select the Sampling Distribution CLT Experiment from the drop-down list of SOCR Experiments )
 Generate sampling distributions in Excel  Specify arbitrary population, sample size, and sample statistic.
   Diğer bir ispat.
 CAUSEweb.org  Merkezi Limit Teoremi dahil çeşitli istatistik yöntemi öğretmesi için çeşitli öğretme kaynakları bulunan bir web sitesi
 Merkezi Limit Teoremi    Chris Boucher, Wolfram Demonstrasyonlari Projesi.


Kategori:Olasılık teorisi
Kategori:İstatistik