Ляпунова теорема

Ляпунова теорема в теории вероятностей, теорема, устанавливающая некоторые весьма общие достаточные условия для сходимости распределения сумм независимых случайных величин к нормальному закону. Сформулирована и доказана А. М. Ляпуновым в 1901. Л. т. завершает исследования П. Л. Чебышева, А. А. Маркова (старшего) и самого А. М. Ляпунова в этом основном для всей теории вероятностей направлении. Точная формулировка Л. т. такова: пусть независимые случайные величины X_i,..., X_n, ... имеют конечные математические ожидания EX_k, дисперсии DX_k и при d > 0 абсолютные моменты  и пусть  — дисперсия суммы X_i,..., X_n. Утверждается, что, если при некотором d>0

(условие Ляпунова), то вероятность неравенства

стремится при n ® ¥ к пределу

равномерно относительно всех значений x₁ и x₂. Ляпунов дал также оценку скорости сходимости в Л. т. В дальнейшем были установлены условия, расширяющие условие Ляпунова и являющиеся не только достаточными, но в некотором смысле необходимыми. См. Предельные теоремы теории вероятностей.

  Лит.: Ляпунов А. М., Новая форма теоремы о пределе вероятности, Собрание сочинений, т. 1, М., 1954, с. 157; Бернштейн С. Н., Теория вероятностей, 4 изд., М. — Л., 1946, с. 275.

  А. В. Прохоров.