Quant Sandbox
DerivatívákPortfólió és kockázatKötvényekVállalati pénzügyekValószínűség és mértékSztochasztikus modellekPiaci mikrostruktúraÚtmutató
Valószínűség és mérték
Valószínűségi mező
σ-algebrák
InformációFiltráció
Lebesgue-mérték
Valószínűségi változók
PörgettyűEloszlásfüggvény
Lebesgue-integrál
Riemann és LebesgueVárható érték rendezéssel
Konvergencia
Elszökő tömegKonvergenciatípusok
Feltételes várható érték
Legjobb tippMértékcsere
Kapcsolódó útmutatók
  • Konvergenciatételek
  • Konvergenciafajták és a nagy számok törvénye
  • A nagy számok törvénye és a centrális határeloszlás-tétel
  • Feltételes várható érték és martingálok

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Konvergenciatípusok

Beállítások

Kimenetel
0,30
00.99
Lépések
15
163
Xₙ → 0?
  • majdnem biztosannem
  • valószínűségbenigen
  • átlagban, E|Xₙ| → 0igen
  • eloszlásbanigen
Átlagosan kicsi, de sosem áll be
Xₙ = 1 a sávon, máshol 0Ω-hányadn = 11n = 21/2n = 3n = 41/4n = 5n = 6n = 7n = 81/8n = 9n = 10n = 11n = 12n = 13n = 14n = 15ω = 0,3001/41/23/41kimenetel, ωω = 0,30 követése
P(X₁₅ ≠ 0)
1/8 → 0
E|X₁₅|
0,125 → 0
Xₙ(0,30) = 1, ha
n = 1, 2, 5, 10, 20, …
határérték egyetlen ω-ban sem
nincs

Az eszközről

Az, hogy Xₙ közel kerül 0-hoz, többféleképpen érthető. Az írógép-sorozat, amelynek söprő intervalluma végigfut a kimeneteleken, valószínűségben és átlagban kicsi lesz, mégis minden egyes kimenetelnél újra meg újra 1-et vesz fel, ezért nincs majdnem biztos határértéke. A zsugorodó tüske majdnem biztosan konvergál, de átlagban nem. Az érmedobások mintaátlaga minden értelemben konvergál. Válts a három sorozat között, növeld n-et, és hasonlítsd össze, mit kér az egyes konvergenciatípus: egy rögzített kimenetelt, a nagy eltérés valószínűségét vagy az eltérés átlagos nagyságát.