Теорема Леви о непрерывности: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
м робот добавил: pl:Twierdzenie Lévy'ego-Craméra
Строка 6: Строка 6:
: <math>\phi_n(t) \to \phi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>.
: <math>\phi_n(t) \to \phi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>.


Обратно, если <math>\phi_n(t) \to \phi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>, где <math>\phi \in C(0)</math> — функция действительного аргумента [[Непрерывная функция|непрерывная]] в нуле, то <math>\phi(t)</math> является характеристической функцией некоторой случайной величины <math>X</math>, и
Обратно, если <math>\phi_n(t) \to \phi(t)\; \forall t \in \mathbb{R}</math>, где <math>\phi \in C(0)</math> — функция действительного аргумента, [[Непрерывная функция|непрерывная]] в нуле, то <math>\phi(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>.



Версия от 15:31, 30 мая 2009

Теоре́ма Леви́ в теории вероятностей — результат, увязывающий поточечную сходимость характеристических функций случайных величин со сходимостью этих случайных величин по распределению.

Формулировка

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

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.

См. также