Теорема Леви о непрерывности: различия между версиями
[отпатрулированная версия] | [отпатрулированная версия] |
MPI3 (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
отмена правки 140402005 участника 78.41.98.162 (обс.) французская, прошу прощения Метка: отмена |
||
(не показано 6 промежуточных версий 5 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Значения|Теорема Леви}} |
{{Значения|Теорема Леви}} |
||
{{К улучшению|2024-06-07}} |
|||
'''Теоре́ма Леви́''' в [[теория вероятностей|теории вероятностей]] — результат, увязывающий [[Поточечная сходимость|поточечную сходимость]] [[Характеристическая функция случайной величины|характеристических функций]] [[Случайная величина|случайных величин]] со сходимостью этих случайных величин [[Сходимость по распределению|по распределению]]. |
'''Теоре́ма Леви́''' в [[теория вероятностей|теории вероятностей]] — результат, увязывающий [[Поточечная сходимость|поточечную сходимость]] [[Характеристическая функция случайной величины|характеристических функций]] [[Случайная величина|случайных величин]] со сходимостью этих случайных величин [[Сходимость по распределению|по распределению]]. |
||
== Формулировка == |
== Формулировка == |
||
Пусть <math> |
Пусть <math>\{X_n\}_{n=1}^{\infty}</math> последовательность случайных величин, не обязательно определённых на одном [[Вероятностное пространство|вероятностном пространстве]]. Обозначим характеристическую функцию случайной величины <math>X_n</math>, где <math>n \in \mathbb{N}</math>, символом <math>\varphi_n(t)</math>. Тогда если <math>X_n \to X</math> по распределению при <math>n \to \infty</math>, и <math>\varphi(t)</math> — характеристическая функция <math>X</math>, то |
||
: <math>\varphi_n(t) \to \varphi(t)\quad \forall t \in \mathbb{R}</math>. |
: <math>\varphi_n(t) \to \varphi(t)\quad \forall t \in \mathbb{R}</math>. |
||
Обратно, если <math> |
Обратно, если <math>\varphi_n(t) \to \varphi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>, где <math>\varphi \in C(0)</math> — функция действительного аргумента, [[Непрерывная функция|непрерывная]] в нуле, то <math>\varphi(t)</math> является характеристической функцией некоторой случайной величины <math>X</math>, и |
||
: <math>X_n \to X</math> по распределению при <math>n \to \infty</math>. |
: <math>X_n \to X</math> по распределению при <math>n \to \infty</math>. |
||
== Замечание == |
== Замечание == |
||
Так как характеристическая функция любой случайной величины непрерывна в нуле, второе утверждение имеет следующее тривиальное следствие. Если <math> |
Так как характеристическая функция любой случайной величины непрерывна в нуле, второе утверждение имеет следующее тривиальное следствие. Если <math>\varphi_n(t) \to \varphi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>, где <math>\varphi_n(t)</math> — характеристическая функция <math>X_n</math>, и <math>\varphi(t)</math> — характеристическая функция <math>X</math>, то <math>X_n \to X</math> по распределению при <math>n \to \infty</math>. Использование этого факта при доказательстве сходимости по распределению иногда называют '''ме́тодом характеристи́ческих фу́нкций'''. Метод характеристических функций является стандартным способом доказательства классической [[Центральная предельная теорема|Центральной предельной теоремы]]. |
||
== См. также == |
== См. также == |
||
* [[Леви, Поль]]. |
* [[Леви, Поль]]. |
||
* [[Прямая и обратная предельная теорема]]. |
|||
[[Категория:Теория вероятностей]] |
[[Категория:Теория вероятностей]] |
Текущая версия от 19:20, 25 сентября 2024
Эта страница требует существенной переработки. |
Теоре́ма Леви́ в теории вероятностей — результат, увязывающий поточечную сходимость характеристических функций случайных величин со сходимостью этих случайных величин по распределению.
Формулировка
[править | править код]Пусть последовательность случайных величин, не обязательно определённых на одном вероятностном пространстве. Обозначим характеристическую функцию случайной величины , где , символом . Тогда если по распределению при , и — характеристическая функция , то
- .
Обратно, если , где — функция действительного аргумента, непрерывная в нуле, то является характеристической функцией некоторой случайной величины , и
- по распределению при .
Замечание
[править | править код]Так как характеристическая функция любой случайной величины непрерывна в нуле, второе утверждение имеет следующее тривиальное следствие. Если , где — характеристическая функция , и — характеристическая функция , то по распределению при . Использование этого факта при доказательстве сходимости по распределению иногда называют ме́тодом характеристи́ческих фу́нкций. Метод характеристических функций является стандартным способом доказательства классической Центральной предельной теоремы.