Lemat Scheffégo

Z testwiki
Wersja z dnia 09:00, 23 gru 2021 autorstwa imported>MalarzBOT (przywrócenie spisu treści zgodnie z WP:Dostępność#Spis treści)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania

Lemat Scheffégo – twierdzenie teorii miary mówiące, że jeżeli ciąg (fn)n=1 funkcji całkowalnych na pewnej przestrzeni z miarą (Ω,,μ) zbiega punktowo (w szczególności: zbiega prawie wszędzie) do funkcji całkowalnej f określonej na tej samej przestrzeni, to

limnΩ|fnf|dμ=0

wtedy i tylko wtedy, gdy

limnΩ|fn|dμ=Ω|f|dμ.

Twierdzenie udowodnione w 1947 roku przez Henry’ego Scheffégo[1] jest w istocie szczególnym przypadkiem twierdzenia Frigyesa Riesza z 1928 roku[2].

Rachunek prawdopodobieństwa

Niech X będzie zmienną losową określoną na ustalonej przestrzeni probabilistycznej (Ω,,𝖯), która ma gęstość f oraz dany będzie ciąg (Xn)n=1 zmiennych losowych określonych na tej samej przestrzeni, któremu odpowiada ciąg gęstości (fn)n=1. Z lematu Scheffégo wynika, że jeśli fnf punktowo/prawie wszędzie, to XnX według rozkładu.

Otóż jeśli limnf(x)=f(x) dla (prawie) wszystkich xX, to

limnsupA|𝖯(XnA)𝖯(XA)|=0.

Istotnie

supA|𝖯(XnA)𝖯(XA)|=supA|A(fnf)dλ|supAA|fnf|dλ=Ω|fnf|dλ0,

gdzie zbieżność wynika z lematu Scheffégo (zaś λ oznacza miarę Lebesgue’a).

Twierdzenie odwrotne nie zachodzi: na ogół zbieżność według rozkładu ciągu zmiennych losowych nie pociąga zbieżności ciągu odpowiadających im gęstości. Przykładem może być ciąg zmiennych losowych o gęstościach

fn(x)=(1cos(2πnx))𝟣(0,1)(x),

który zbiega według rozkładu do zmiennej o rozkładzie jednorodnym U(0,1), podczas gdy ciąg ich gęstości jest rozbieżny[3].

Przypisy

Szablon:Przypisy

Bibliografia

  1. H. Scheffé, A Useful Convergence Theorem for Probability Distributions, „Ann. Math. Statistics”, 18 (1947), s. 434–438.
  2. F. Riesz, Sur la convergence en moyenne, „Acta Sci. Math. (Szeged)”, 4 (1928), s. 58–64.
  3. J.P. Romano, A.F. Siegel, Counterexamples in probability and statistics (1985); przykład 5.26.