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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://monografias.uem.mz/handle/123456789/1581
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorErnesto, Ana da Graça Luís-
dc.date.accessioned2021-09-15T07:38:38Z-
dc.date.issued1997-06-01-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/1581-
dc.description.abstractThis work aims to study the central limit theorems, as well as their computational illustration. We begin by presenting the laws of large numbers as a support for later chapters, namely the central limit theorems. The work begins with the proof of Bernoulli's theorem dated 1713, in its original version, since many years later and after several transformations, in the modern era when talking about Bernoulli's theorem, reference has not been made to the original version, but to the one demonstrated. based on Chebychev inequality. In the following sections we present the application of the law of large numbers to empirical distributions and density estimation. The highest point of this work is related to the central limit theorems, in which we present some important theorems that stand out in the scope of the study of central limit theorems, starting from names such as De Moivre and Laplace, passing through Liapounov to Lindeberg and Feller. Finally, in annexes, we present the results of the program, through a computational illustration of the law of large numbers and the central limit theorems. For the computational illustration of the law of large numbers, Bernoulli's law was chosen and it was possible to verify the validity of this law beyond the influence that the p parameter of the Bernoulli distribution has on the convergence speed. In the case of the central limit theorems, Poisson, binomial and uniform distributions were used, and similarly to the laws of large numbers, it was possible to verify the convergence to the normal distribution, in addition to the influence of the distribution on the velocity in said convergence.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTeoremaspt_BR
dc.subjectIilustração computacionalpt_BR
dc.subjectTeoremas de limite centralpt_BR
dc.titleTeoremas de limite e sua ilustração computacionalpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Getimane, Mário Frengue-
dc.description.resumoEste trabalho tem em vista fazer um estudo sobre os teoremas de limite central, bem como a sua ilustração computacional. Começamos por apresentar as leis dos grandes números, como sendo um suporte para os capítulos posteriores, nomeadamente os teoremas de limite central. O trabalho começa com a demonstração do teorema de Bernoulli datado de 1713, na sua versão original, pois volvidos muitos anos e após várias transformações, na era moderna quando se fala de teorema de Bernoulli não se tem feito referência a versão original, mas a demonstrada com base na desigualdade de Tchebychev. Nas secções seguintes apresentamos a aplicação da lei dos grandes números às distribuições empíricas e estimação de densidades. O ponto mais alto do presente trabalho está relacionado com os teoremas de limite central, no qual apresentamos alguns teoremas importantes que se destacam no âmbito do estudo dos teoremas de limite central, partindo de nomes como De Moivre e Laplace, passando por Liapounov até Lindeberg e Feller. Para finalizar em anexos apresentamos os resultados do programa, através de uma ilustração computacional da lei dos grandes números e dos teoremas de limite central. Para a ilustração computacional da lei dos grandes números escolheu-se a lei de Bernoulli e foi possível verificar a validade desta lei para além da influência que o parâmetro p da distribuição de Bernoulli, tem sobre a velocidade de convergência. No caso dos teoremas de limite central usou-se as distribuições de Poisson, binomial e uniforme, e à semelhança das leis dos grandes números foi possível verificar a convergência para a distribuição normal além da influência da distribuição na velocidade na referida convergência .pt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exactas e da Terrapt_BR
dc.subject.cnpqMatemáticapt_BR
dc.description.embargo2021-09-14-
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