Zobrazit minimální záznam

Law of large numbers for dependent random variables
dc.contributor.advisorHlubinka, Daniel
dc.creatorŠlachta, Michal
dc.date.accessioned2024-11-28T21:11:39Z
dc.date.available2024-11-28T21:11:39Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/192796
dc.description.abstractV předložené práci se věnujeme zákonu velkých čísel. Ty rozlišujeme dva: slabý a silný. Zatímco slabý souvisí s konvergencí v pravděpodobnosti, silný souvisí s konvergencí skoro jistě. Největší část této práce věnujeme porovnání Kolmogorovovy a Etemadiho věty a zejména jejich důkazů. Tyto věty, za odlišných předpokladů na nezávislost, tvrdí to samé. V poslední části práce pak simulujeme data pro vizuální představu Etemadiho věty. 1cs_CZ
dc.description.abstractIn the presented work, we focus on the law of large numbers. We distinguish between two: weak law and strong law. While weak is related to convergence in probability, strong is related to convergence almost surely. We devote the largest part of this work to the comparison of Kolmogorov's and Etemadi's theorems and especially their proofs. These theorems, under different independence conditions, assert the same thing. In the last part of the work, we simulate the data for a visual representation of Etemadi's theorem. 1en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectLaws of large numbers Etemadi's Theorem Kolmogoroven_US
dc.subjectZákony velkých čísel Etemadiho věta Kolmogorovovacs_CZ
dc.titleZákon velkých čísel pro závislé náhodné veličinycs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2024
dcterms.dateAccepted2024-09-03
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId272452
dc.title.translatedLaw of large numbers for dependent random variablesen_US
dc.contributor.refereeČoupek, Petr
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.programFinanční matematikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-program.enFinancial Mathematicsen_US
thesis.grade.csDobřecs_CZ
thesis.grade.enGooden_US
uk.abstract.csV předložené práci se věnujeme zákonu velkých čísel. Ty rozlišujeme dva: slabý a silný. Zatímco slabý souvisí s konvergencí v pravděpodobnosti, silný souvisí s konvergencí skoro jistě. Největší část této práce věnujeme porovnání Kolmogorovovy a Etemadiho věty a zejména jejich důkazů. Tyto věty, za odlišných předpokladů na nezávislost, tvrdí to samé. V poslední části práce pak simulujeme data pro vizuální představu Etemadiho věty. 1cs_CZ
uk.abstract.enIn the presented work, we focus on the law of large numbers. We distinguish between two: weak law and strong law. While weak is related to convergence in probability, strong is related to convergence almost surely. We devote the largest part of this work to the comparison of Kolmogorov's and Etemadi's theorems and especially their proofs. These theorems, under different independence conditions, assert the same thing. In the last part of the work, we simulate the data for a visual representation of Etemadi's theorem. 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
thesis.grade.code3
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV