从测度论的观点看随机变量的收敛性

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随机过程弱收敛理论及应用

随机过程弱收敛理论及应用

随机过程弱收敛理论及应用随机过程弱收敛理论是概率论和数学统计学中的重要分支,它研究了随机过程序列的收敛性质和极限分布。

本文将介绍随机过程弱收敛理论的基本概念和性质,并探讨其在实际问题中的应用。

一、随机过程弱收敛的基本概念随机过程是时间序列上的随机变量的总称,它在概率论和统计学中有着广泛的应用。

随机过程的弱收敛性质是指随机过程序列的极限行为以及序列中的各个随机变量的极限分布。

弱收敛理论主要利用了测度论的工具,如随机过程的特征函数、分布函数等。

在随机过程弱收敛理论中,最基本的概念是随机过程的收敛和极限分布。

随机过程的收敛性质包括了依概率收敛以及几乎处处收敛。

依概率收敛是指随机过程在某个极限情况下趋近于一个确定的常数或者随机变量。

几乎处处收敛是指在整个概率空间中,随机过程以一定的方式收敛。

极限分布是指随机过程在极限情况下的分布情况。

二、随机过程弱收敛理论的性质随机过程弱收敛理论有着一些重要的性质,这些性质在推导和证明中扮演了关键的角色。

其中最重要的性质包括:概率收敛的传递性、拟连续性以及随机过程极限分布的唯一性等。

概率收敛的传递性指的是如果一个随机过程序列以概率收敛到某个随机变量,而另一个序列以概率收敛到第一个序列的极限变量,那么第二个序列也以概率收敛到第一个序列的极限变量。

这个性质在随机过程弱收敛的证明过程中经常使用,它能够简化证明的步骤。

拟连续性是指随机过程收敛到某个随机变量的条件下,这个随机过程的数学期望与极限随机变量的数学期望之间存在一定的关系。

具体来说,如果随机过程序列以概率收敛到某个随机变量,那么这个随机过程的数学期望也以概率收敛到极限随机变量的数学期望。

随机过程极限分布的唯一性是指当一个随机过程满足一定的条件时,它的极限分布是唯一确定的。

这个性质在实际问题中具有重要意义,它可以帮助我们确定随机过程的极限行为和分布情况。

三、随机过程弱收敛理论的应用随机过程弱收敛理论的应用非常广泛,它在概率论、数学统计学以及其他领域中扮演了重要的角色。

测度论

测度论

第一章 测度论在本章中,我们将回忆从测度论得出的一些定义和结论。

我们这里的目的是为那些之前还未了解这些概念的读者进行介绍,并对已了解的读者进行复习。

更难的证明,特别是那些对直接证明没太大帮助的,都隐藏在附录中。

在测量论有较强基础的读者可以跳过1.4、1.5和1.7节,这些在先前部分的附录已有。

1.1 概率空间在本书中,术语的定义被设置为粗体。

我们从最基本的数量开始。

概率空间是一个三维空间(,,)F P Ω,这里Ω是指“结果”的集合,F 是指“事件”集合,P 是指[0,1]F →一个指定事件概率的函数。

我们假设F 是一个-σσ-空间(或代数),即Ω的一个非空子集,满足以下性质:(ⅰ)如果A F ∈,则cA F ∈(ⅱ)如果i A F ∈是一个可数集序列,则i iA F ∈在这里,可数意味着有限或可数无限。

由于()c ci i iiA A = ,这表明σ-空间在可数交叉部分是封闭的。

我们忽略了过去定义的属性以使他更容易检查。

除去P ,(,)F Ω可被称为可测空间,即我们可以进行测量的空间。

测度是一个非负可数附加集合函数,那就是一个函数:F R μ→ 满足以下条件:(ⅰ),()()A F A μμφ∀∈≥(ⅱ)如果i A F ∈是一个可数序列互不相交的集合,则()()iiiiA A μμ=∑如果()1μΩ=,我们称μ是一个概率测度。

在这本书中,概率测度通常用P 表示。

接下来的结论给出一些测度的定义的结果,这些我们以后要用。

在所有的情况下,我们假设我们提的所有集合都在F 内。

定理1.1.1 设μ是一个定义在(,)F Ω上的测度,则 (ⅰ)单调性:若A B ⊂,则()()A B μμ≤(ⅱ)次可加性:若1mm A A∞=⊂,则1()()mm A A μμ∞=≤(ⅲ)左连续性:若12()i iiA A A A A A ↑⊂⊂= 即且,则()()iA A μμ↑(ⅳ)右连续性:若12()i iiA A A A A A ↓⊃⊃= 即且,且1()A μ<∞,则()()iA A μμ↓证明:(ⅰ)设cB A B A-=⋂是两个不同的集合,用+表示不相交的集合的和,()B A B A =+-,所以()()()()B A B A A μμμμ=+-≥(ⅱ)设''11,nn A A A B A=⋂=,且对1''11,()n cn nm m n B A A -=∀>=-因为n B 是互不相交的,是与A 互补的,我们已经使用了测度定义的条件(ⅰ)且m m B A ⊂,且由(ⅰ)知,11()()()m m m m A B A μμμ∞∞===≤∑∑(ⅲ)设1n n n B A A -=-,则n B 两两不相交,且1mm BA ∞== ,1nm n m B A == 所以11()()lim ()lim ()nm m n n n m m A B B A μμμμ∞→∞→∞=====∑∑(ⅳ)11n A A A A -↑-,所以由(ⅲ)知11()()n A A A A μμ-↑- 因为1A B ⊃,我们已知11()()()A B A B μμμ-=-,且得出()()n A A μμ↓最简单的情况,它应该和本科中所学的概率相似。

概率论中几乎处处收敛和依测度收敛的关系

概率论中几乎处处收敛和依测度收敛的关系

概率论中几乎处处收敛和依测度收敛的关系概率论中几乎处处收敛和依测度收敛是两个不同的概念,但它们之间存在一定的关系。

几乎处处收敛是指在某个概率空间中,随机变量序列在几乎所有样本点处收敛于一个确定的随机变量,而依测度收敛则是指随着样本容量的增大,随机变量序列趋向于某个随机变量的分布,这种趋向是在概率测度的意义下进行的。

在一些情况下,几乎处处收敛和依测度收敛可能同时出现,比如对于一些收敛速度比较快的随机变量序列,在满足一定的条件下,几乎处处收敛和依测度收敛都会发生。

但是,对于一些收敛速度比较慢的随机变量序列,可能只存在几乎处处收敛或者只存在依测度收敛。

总的来说,在概率论中,几乎处处收敛和依测度收敛都是非常重要的概念,它们的性质和应用都是十分广泛的。

对于随机变量序列的研究和应用,需要综合考虑这两种收敛方式的特点和优缺点,才能做出正确的判断和应用。

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依lp范数收敛和依测度收敛的关系

依lp范数收敛和依测度收敛的关系

依lp范数收敛和依测度收敛的关系一、引言在数学和统计学中,收敛是一个重要的概念,它描述了变量或数据集从一个状态向另一个状态的变化过程。

在泛函分析中,范数是一个用于衡量向量空间中向量的“大小”的概念。

而在概率论和测度论中,测度是一种用于描述事件发生概率的工具。

那么,如何理解这两种收敛方式之间的关系呢?本文将探讨依lp范数收敛和依测度收敛的关系。

二、lp范数收敛lp范数收敛是指两个向量序列在lp空间中按照范数p(p≥1)趋近于同一个点的过程。

这种收敛方式通常用于研究有向函数空间和泛函分析中的问题。

在许多实际应用中,数据序列经常需要通过lp范数收敛来进行分析和建模。

三、测度收敛测度收敛是指两个随机变量或一个随机变量和一个非负整数的集合按照测度理论趋近于同一个集合的过程。

这种收敛方式通常用于概率论和统计学的实际问题中,例如,研究随机过程、风险评估、可靠性分析等。

测度论是概率论的一个重要分支,它为概率论提供了一种描述概率的新方法。

四、关系探讨从理论角度来看,lp范数收敛和测度收敛是两个不同的概念,它们描述了不同类型的数据或变量的变化过程。

然而,在实际应用中,这两种收敛方式往往密切相关。

例如,在时间序列分析中,我们经常需要将数据序列分解为不同的时间间隔,并使用测度来描述每个时间间隔上事件发生的可能性。

在这种情况下,测度收敛可以被看作是数据序列按照某种规则不断变换时间尺度的结果。

另一方面,当我们在统计建模中使用随机变量时,我们通常需要将它们限制在某个概率空间中。

在这个空间中,我们可以使用测度来描述事件发生的可能性,并使用lp范数来衡量随机变量的“大小”。

在这种情况下,测度收敛和lp范数收敛是相互关联的,它们共同构成了统计建模的基础。

五、结论综上所述,lp范数收敛和测度收敛是两个不同的概念,但它们在实际应用中往往密切相关。

在时间序列分析、统计建模等领域,这两种收敛方式常常交织在一起,共同构成了数据分析和建模的基础。

依测度收敛和一致收敛的关系

依测度收敛和一致收敛的关系

依测度收敛和一致收敛的关系依测度收敛与一致收敛是数学中两个重要的概念,在分析学、概率论、实分析等领域中都有广泛的应用。

虽然它们都是收敛的概念,但是其定义和性质却有很大的区别。

一、依测度收敛的定义依测度收敛是在概率论中引入的一个概念,它是指随着样本容量的增加,随机变量序列在某种概率度量下逐渐趋近于一个极限。

具体来说,给定一个样本空间Ω,一个测度空间(Ω,F,P),以及定义在Ω上的一列随机变量X1,X2,X3,…,Xn,…,如果对于任意的ε>0,都有:lim┬(n→∞)⁡P(|X_n-X|≥ε)=0其中X为一个随机变量,那么就称Xn依测度收敛于X,记作X_n→D X。

二、一致收敛的定义一致收敛是在实分析中引入的一个概念,它是指某个函数序列在定义域上的每个点,当自变量在函数序列中取值较大的那个函数时,函数值的差异越来越小,逐渐趋近于一个极限函数。

给定一个定义域为D的函数序列{fn(x)},如果对于任意的ε>0,都存在一个自变量取值的范围E,使得当x∈E时,有:|f_n(x)-f(x)|<ε其中f(x)为定义在D上的某一函数,n为正整数,那么就称序列{fn(x)}在D上一致收敛于f(x),记作f_n→f。

三、依测度收敛与一致收敛的关系依测度收敛和一致收敛都是收敛的概念,但其定义和性质却有很大的区别。

虽然它们的具体应用领域不同,但在某些情境下,二者之间存在关联。

事实上,依测度收敛可以看做一种弱收敛,而一致收敛则是一种强收敛。

强收敛与弱收敛通常是相反的,即其关系为:一致收敛⊃依测度收敛也就是说,如果一个函数序列一致收敛,则它一定是依测度收敛的,但反之则不成立。

在使用依测度收敛和一致收敛的时候,需要根据具体应用场景选择合适的定义。

如果在概率论中,通常使用依测度收敛来研究随机变量序列的极限分布,如果在分析学中,通常使用一致收敛来研究函数序列的极限函数。

综上所述,依测度收敛和一致收敛虽然都是收敛的概念,但其定义和性质却有很大的区别。

测度论基础

测度论基础

高等概率论(讲义)一般人们对概率论这门学科的理解可以划分为三个层次:一、古典型--未受过任何相关训练的人都属于此类,他们只能够理解一些离散的(古典的)概率模型;二、近代型,通常指学过概率论基础的非数学专业理科生,他们从微积分的角度理解各种连续分布,概率模型的数字特征;三、现代型,这类人能够抽象地从测度论和实分析高度理解这门学科。

建立在测度基础上的概率论通常所谓的高等概率论。

参考书[1] 严士健,王隽骧,刘秀芳;概率论基础,科学出版社,1982[2] 霍尔姆斯,测度论,世界图书出版公司,2007[3] 朱成熹,测度论基础,科学出版社,1991[4] SerflingRJ,Approximation Theorems of Mathematical Statistics,John Wiley & Sons, 1980基本内容[1] 测度与概率[2] 随机变量的刻画:分布函数[3] 随机变量的刻画:特征函数[4] 随机变量的收敛性[5] 渐近分布理论第1章 Lebesgue 测度与概率1.1 集和类 ● 基本概念所谓“集合”就是指具有某种性质,并可以相互区分的元素所汇集成的总体。

不含任何元素的集合称为空集,常用“φ”表示。

[1] 我们所讨论的集合是指某一给定的集合Ω的子集,Ω本身和空集φ也看作Ω的子集。

[2] Ω称为空间,它的子集合称为集,常用大写字母A ,B ,C 等表示;Ω的元素称为点,用ω表示;[3] 由集所构成的集合称为集类,以F C B A ,,,等草写字母表示;如果点ω在集A 中,称ω属于A ,以A ∈ω表示;反之,以A ∉ω表示点ω不在集A 中。

如果对于任意点A ∈ω,均有B ∈ω,则称集A 包含在集B 中,记为B A ⊂;如果B A ⊂,同时A B ⊂,则称A 与B 相等,记为B A =。

[4] 集的基本运算(1)交。

集合A 与B 的交集:A B A ∈=ωω:{ ,同时}B ∈ω (1.1.1)简记为AB 。

依概率收敛和依测度收敛的关系

依概率收敛和依测度收敛的关系

依概率收敛和依测度收敛的关系概率论和测度论是数学中重要的分支,它们用于描述随机现象和集合的性质。

在概率论中,我们常常关注随机事件的概率收敛性质,而在测度论中,我们则更关注集合的测度收敛性质。

本文将探讨依概率收敛和依测度收敛之间的关系。

我们来了解一下依概率收敛和依测度收敛的概念。

在概率论中,我们说随机变量序列{Xn}依概率收敛到随机变量X,如果对于任意给定的正数ε,有lim(n→∞) P(|Xn - X| ≥ ε) = 0。

这意味着当n趋向于无穷大时,随机变量Xn与X之间的差异趋于零的概率趋于1。

而在测度论中,我们说测度序列{μn}依测度收敛到测度μ,如果对于任意给定的集合A,有lim(n→∞) μn(A) = μ(A)。

这意味着当n趋向于无穷大时,测度μn和μ之间对任意集合A的测度差异趋于零。

然而,依概率收敛和依测度收敛并不是完全等价的。

虽然它们都描述了一种收敛性质,但在某些情况下它们并不一致。

具体来说,依概率收敛是针对随机变量序列的,而依测度收敛是针对测度序列的。

在概率论中,我们关注的是随机事件的发生概率,而在测度论中,我们关注的是集合的测度。

因此,依概率收敛更适用于描述随机事件的收敛性质,而依测度收敛更适用于描述集合的收敛性质。

依概率收敛和依测度收敛的定义也有所不同。

在依概率收敛的定义中,我们要求对于任意给定的正数ε,有lim(n→∞) P(|Xn - X| ≥ ε) = 0。

这意味着随着n的增大,随机变量Xn与X之间的差异趋于零的概率趋于1。

而在依测度收敛的定义中,我们要求对于任意给定的集合A,有lim(n→∞) μn(A) = μ(A)。

这意味着随着n 的增大,测度μn和μ之间对任意集合A的测度差异趋于零。

尽管依概率收敛和依测度收敛有一些区别,但它们之间存在一定的关系。

事实上,如果一个随机变量序列{Xn}依概率收敛到X,那么它一定也依测度收敛到X。

这是因为依概率收敛要求随机变量Xn与X之间的差异趋于零的概率趋于1,而依测度收敛要求随着n的增大,测度μn和μ之间对任意集合A的测度差异趋于零。

hajek定理的一种多维形式 -回复

hajek定理的一种多维形式 -回复

hajek定理的一种多维形式-回复[hajek定理的一种多维形式]Hajek定理是概率论中的一个重要定理,关于随机变量的收敛性与测度论的关系。

它以捷克数学家Petr Hajek的名字命名,他于1956年首次提出了该定理。

Hajek定理有许多不同的多维形式,其中之一是关于测度收敛的推广。

首先,让我们回顾一下测度收敛的概念。

给定一系列随机变量X₁,X₂,X₃,...,它们定义在同一个概率空间上,并且有相同的分布函数F。

我们说随机变量序列{Xₙ}收敛到随机变量X,如果对于任意的ε>0,有lim ₙ→∞P( Xₙ−X ≥ε) = 0 。

简而言之,这意味着随着n趋于无穷大,随机变量Xₙ与X之间的差异越来越小。

现在,我们将Hajek定理的多维形式应用于测度收敛的情况。

假设我们有一系列随机向量ₙ₁,ₙ₂,ₙ₃,…,每个随机向量都是d维的。

再假设所有的随机向量都定义在同一个概率空间上,并且具有相同的联合分布函数ₙ(ₙ₁,ₙ₂,…,ₙₙ)。

我们说随机向量序列{ₙₙ}在联合测度意义下收敛到随机向量X,如果对于任意的ε>0,有lim ₙ→∞ₙⁿ(Ω≤ₙ₁ₙ,ₙ, ₙ₂ₙ,ₙ, …,ₙₙₙ,ₙ≥Ω−ₙ) = 1,其中Ω≤ₙ₁ₙ,ₙ,ₙ₂ₙ,ₙ, …,ₙₙₙ,ₙ代表Xₙ的联合分布函数。

接下来,我们将详细讨论Hajek定理多维形式的证明过程。

首先,我们使用一个独立同分布的随机向量序列{ₙ₁,ₙ₂,ₙ₃,…}来逼近X。

这些随机向量都具有相同的分布函数ₙ(ₙ₁,ₙ₂,…,ₙₙ)。

我们在这里需要注意的是,这个独立同分布的序列不一定需要与原始的随机向量序列{ₙ₁,ₙ₂,ₙ₃,…}有相同的分布。

然后,我们定义一个函数g(ₙ₁, ₙ₂,…,ₙₙ)来衡量ₙₙ和Xₙ之间的差异。

这个函数可以是任意的连续函数。

我们记ₙₙ(ₙ₁, ₙ₂,…,ₙₙ) = g(Ω≤ₙ₁,ₙ,Ω≤ₙ₂,ₙ, …,Ω≤ₙₙ,ₙ, Ω≥ₙ₁,ₙ, Ω≥ₙ₂,ₙ, …, Ω≥ₙₙ,ₙ)。

随机变量序列的几种收敛性注记

随机变量序列的几种收敛性注记

科教论坛科技风2020年10月DOC10.19392/ki.1671-7341.202028033随机变量序列的几种收敛性注记杨元启三峡大学理学院湖北宜昌443002摘要:随机变量序列的收敛性理论主要源自测度论中可测函数序列的收敛性理论,但由于概率测度的特殊性,使得随机变量序列的敛散性有自己的特点。

这些理论既是概率论的重点,也是难点。

本文准备详细介绍随机变量序列的各种收敛性概念,讨论他们之间的联系,并以适当的例题来说明收敛的性质。

关键词:几乎必然收敛;依概率收敛;完全收敛;一致可积性本科教材中关于随机变量序列的收敛概念一般只有两种:依概率收敛和依分布收敛,分别关联大数定律和中心极限定理。

但根据序列收敛的强弱,有多种强弱不同的收敛概念,它们的侧重点不一样,相互之间也有联系,讨论如下。

设79,9,”=1,2,3}是概率空间(*,,p)上的随机变量序列,随机变量9的分布函数记作F(0=p(X<x+,x(R,X n 的分布函数记作F(0#以下是几种常用的收敛性:(1)若对F(0)的每个连续点0,有0)=F(0),则称随机变量序列{X”}依分布收敛于X,记作X”厶X;(2)若对任意&>0,li rn P(X…-X|'&)=0,则称随机变P量序列{X”}依概率收敛于随机变量X,记作X”一X;(3)设r>0,=X”存在,且”X”-X|'=0,则称随机变量序列{X”}r阶收敛于随机变量X,记作X”二X,这时易知=X>也存在;(4)若P(”im X…=X)=1,则称随机变量序列{X”}几乎必然收敛于随机变量X,记作X”上$X;(5)若对任意的&>0,都有lim-P(|X»-X|'&)=0称随”$"7=”c机变量序列{X”}完全收敛于随机变量X,记作X”一X#下面几个概念与随机变量序列的收敛性关系密切:(1)对任给的&>0,存在(使得对任一"(F,当P(")d 时,便有spf j X”|$p<&,则称随机变量列{X”}是一致绝对连续的;(2)若epJj X”|$P<",则称随机变量列{X”}积分一致 有界;(3)若sp|X”|$P=0,则称随机变量列{X”}是一致可积的;由测度论的理论,有下列结论:(1){X”}是一致可积的充要条件是{X”}是一致绝对连续的且积分一致有界;(2)X”上$X当且仅当对于任意的&>0,^{*”7X”-X丨'&}}=0以及X”上$x当且仅当对于任意的&>0,P(/*7X m-X|'&})=0;”=1>=”P(3)X…-$X当且仅当对{X”}的任一子序列{X”?,均存在子序列7X”》}0{X”?,使得X”7上$x;“、a・s.,、,P(4)X”一X时必有X”一X;r P(5)X”---------$X时必有X”----------$X;P<(6)X”---------$X时必有X”----------$X;C., a.s.(7)X”---------$X时必有X”----------$X;(8)”F"IX-XI=0的充要条件是{X”}是一致可积且PX”$X上述部分结论的证明可以从本文所列文献中找到,这里就不赘述了#我们只证(2)和(7)#先介绍一个引理#"8888弓【理如果-P("”)<8,则P(/U"”)=0,P(*/"”.)=1,即事件序列{"”}中有无穷多个"”发生的概率为0,或者说事件序列{"”}中至多有有限个"”发生的概率为1;如果P("”)=8,而{"”}是两两独立的事件序列,则P8888(/*"”)=1,P(*/"”.)=0,即事件序列{"”}中有无穷多个"”发生的概率为1,或者说事件序列{"”}中至多有有限个"”发生的概率为0#这是著名的波雷尔-康特立引理#(2)的证明:若X”上$X,即*中除了某个概率测度为零的集合8以外的所有点)对于任何&>0,当”>”0(&,)时就有t”_X I<&,也就是说,满足对任意的”,总存在>'”,使得X”-X的点)必属于零测度集8,亦即/*7X”-X'”一1>—”&}08,因此P(/*7|X>-X|'&})=0;”=1>=”所以说X”上$X当且仅当对于任意的&>0,P (/*7X m-X|'&})=0;”=1>=”66科技风2020年10月另外,根据概率的连续性,显然有P(/*i19-91>&!)=+=17=+0i U/P{U7丨9”-9|'&}=0,反之,若对于任意的&>0, >=+有U m:{U79”-9|'&}=0,则由于/U79”-9|'&8 +$">=++=1>=+"880U7X m-9|'&,有0!:(/U7X m-9|)!Um:>=++=1>=++$8 {U+7.|9>-9|}=0综上有:as889—」9%对于任意的&>0,P(/U7丨9”-9|)=0+=1>—+%对于任意的&>0,fm P{U7丨9”-9|}=0#+—8>—+C8(7)的证明:因为9―$9,即任意的&>0,Um-:+$87=+ (9,,-9'&)—0,因此Um:{U7丨9”-9|}<Um-:+$8>=++$8>=+ (9m-9|'&)=0,即|=9#以下通过几个例子进一步讨论随机变量序列的性质#例1设{9”}为相互独立的随机变量序列,若9…上$证明:设9…上$0,则对任意的&>0,有:(/U79-0)=0”=17=+即:(limyp7I9t1>&)=0,由{9…}相互独立及波雷尔-康特立引理,知-:(9>'&)<8,因此Um-:>=1”$8>=+ (9”|'&)=0,此即9 0注:(1)显然,此结论可改为:若{9…}相互独立,则9…上$0等价于9…亠0'或者,若{9…}相互独立,则9…上$0等价于2&>0,-:7(191>&)!<8#+=1(2)若{9}独立,{,”}为常数列,则9上$0等价于2&>0,-:7(19<8#”—1例2设{9”}为以概率1单调的随机变量序列,且9…: a.s.—9,则9”一9#:证明:不妨设2)(*,{9”}为单调递增,由于9…-$9,因此对{9”}的任一子序列{9”?,均存在子序列{9”?0 79…7!,使得9”7上$9,而{9”}为单调递增,故2)(*,9”$ 9,因此9”9#例3设随机变量序列{9+}依分布收敛于常数,,则9”:-----,#「1久',证明:常数,的分布函数;(0)=匸,{9”}依分布0x<<收敛于,,对任意的&>0,:(丨9”-|'&)=:(9”<,-&+:(9”'a+&)<;”(a-&)+—:(9”«+£&二;”(Q-&)+—;”(a+&:-0)=0+1-1二0,所以9”---a#例4设{9”}是独立同分布的随机变量序列,二阶矩有2”:界,则十*-@@―”(”+1)@12”证明:记=91=#,A91=*2,则*2<8,=(,2八-忑)—”(”1)@=1 )”乔17=( -9心A含9)=心-2”2”川-弘予,A(»-9)=4*2亍-==232”+11*2$0,(”$8)2=13”(”+1)2”由契贝雪夫不等式有2&>0,P(I十丁--=91I'&)”(”1)=12”<”(”&)@——$0,(+$»),亦即尸石-9厶=91# &”(”+1)=1例5设{9”}为独立同分布的随机变量序列,密度函数「2-0a)兀'a</(0=L,记B”=m/791,…9”!,则B”—a# 050<af1-2"(0"a)兀'a 证明:容易算得公共分布函数;(0)-,0050<a'a时,:(B”>0)=:(m/791,…9”!>0)=:(/{9=>0)=1=(1-F(0))”=2一0-)2&>0,P(I”-a l'&)=:(B”'a+&)+P(B”<a-&)=2兀+:(*79=<a-&!)=1=2^+-:(9=<a-&)=1—e-&+0$0,”$8:<所以B”$a,因此,B”$a#例6设{9”}为独立同分布的随机变量序列,P(9”=1)1”9»=:(9”=0)=*,B”=-出”=1,2,3,则B”的分布收敛于27=12[0,1]上的均匀分布#证明:9»的特征函数为/()=*(1+e")—as寺2“,;的特征函数为+()-寺(1+e")=cos2)71“,7=1,2,3,由于97独立同分布,7=1,2,3,故B”的特征函数为,”(-=3(cos7=1tsin命抽')=丁-----------eM-,由于”/0”(-=〒Cn寺=Sm2”+丄(2“-1),而[0,1]上的均匀分布的特征函数恰为丄*2“-1), It It由逆极限定理知B”的分布收敛于[0,1]上的均匀分布#参考文献:[1]王寿仁.概率论基础与随机过程[M&.北京:科学出版社,1997.[2]严家安.测度论讲义.北京:科学出版社,2000.[3]周民强.实变函数论.北京:北京大学出版社,2003.[4]严士健,王隽骧,刘秀芳.概率论基础.北京:科技出版社,$982.67。

勒贝格控制收敛定理基本用途

勒贝格控制收敛定理基本用途

勒贝格控制收敛定理基本用途勒贝格控制收敛定理(Lebesgue's Dominated Convergence Theorem)是实分析中的一项重要定理,它可以用来求解极限、积分和级数等各种数学问题。

本文将从基本的控制收敛定理开始介绍,然后详细说明它的基本用途。

勒贝格控制收敛定理是由法国数学家亨利·勒贝格(Henri Lebesgue)证明提出的,它提供了在函数序列可控制并且满足一些条件下,可以交换极限运算符和积分运算符的条件。

在数学上,它属于测度论的一部分。

具体来说,如果有一个函数序列{f_n(x)}满足以下条件:1.对于所有的n,函数f_n(x)在一些测度为零的集合上有界,即存在一个实数M,使得,f_n(x),≤M,几乎处处成立;2.存在一个可积函数g(x),使得对于几乎处处的x,有,f_n(x),≤g(x),对于所有的n成立。

那么,我们可以得到以下结论:1.对于几乎处处的x,函数序列{f_n(x)}收敛于函数f(x);2. 序列{f_n(x)}的极限函数f(x)也是可积的,并且有∫,f_n(x)-f(x),dx→0,即函数序列的积分与其极限函数的积分之差趋于零;3. 使用交换积分和极限运算符的公式,可得∫f(x)dx = lim(n→∞) ∫f_n(x)dx。

上述结论是勒贝格控制收敛定理所述的基本内容。

接下来我们将介绍它的基本用途。

首先,勒贝格控制收敛定理可以用于求解极限。

在实际应用中,我们经常遇到需要求解一个函数序列的极限的问题。

使用勒贝格控制收敛定理,我们可以通过找到一个可控制函数序列和一个可积函数来确定极限函数。

这为我们求解各种函数的极限问题提供了一种有效的方法。

其次,勒贝格控制收敛定理可以用于求解积分。

当我们需要计算一个函数的积分时,有时会遇到难以直接计算的情况,比如被积函数不连续或者复杂。

通过构造一个逐点收敛于被积函数的可控制函数序列,再根据勒贝格控制收敛定理,我们可以将积分与极限运算符交换,从而将复杂的积分问题转化为易于计算的极限问题。

概率论和统计中常用的收敛极限小结

概率论和统计中常用的收敛极限小结

概率论和统计中的收敛总结概率论中的极限定理和数理统计学中各种统计量的极限性质,都是按随机变量序列的各种不同的收敛性来研究的。

设{X n,n≥1}是概率空间(Ω,F,P)(见概率)上的随机变量序列,从随机变量作为可测函数看,常用的收敛概念有以下几种:以概率1收敛若,则称{X n,n≥1}以概率1收敛于X。

强大数律(见大数律)就是阐明事件发生的频率和样本观测值的算术平均分别以概率 1收敛于该事件的概率和总体的均值。

以概率 1收敛也常称为几乎必然(简记为α.s)收敛,它相当于测度论中的几乎处处(简记为α.e.)收敛。

依概率收敛若对任一正数ε,都有,则称{X n,n≥1}依概率收敛于X。

它表明随机变量X n与X发生较大偏差(≥ε)的概率随n无限增大而趋于零。

概率论中的伯努利大数律就是最早阐明随机试验中某事件 A发生的频率依概率收敛于其概率P(A)的。

依概率收敛相当于测度论中的依测度收敛。

r阶平均收敛对r≥1,若X n-X的r阶绝对矩(见矩)的极限,则称{X n,n≥1}r阶平均收敛于X。

特别,当r=1时,称为平均收敛;当r=2时,称为均方收敛,它在宽平稳过程(见平稳过程)理论中是一个常用的概念。

弱收敛设X n的均值都是有限的,若对任一有界随机变量Y都有,则称{X n,n≥1}弱收敛于X,由平均收敛可以推出弱收敛。

从随机变量的分布函数(见概率分布)看,常用的有如下收敛概念。

分布弱收敛设F n、F分别表示随机变量X n、X的分布函数,若对F的每一个连续点x 都有,则称X n的分布F n弱收敛于X的分布F,也称X n依分布收敛于X。

分布弱收敛还有各种等价条件,例如,对任一有界连续函数ƒ(x),img src="image/254-6.gif" align="absmiddle">。

分布弱收敛是概率论和数理统计中经常用到的一种收敛性。

中心极限定理就是讨论随机变量序列的标准化部分和依分布收敛于正态随机变量的定理。

测函数列三种收敛性的区别与联系解析

测函数列三种收敛性的区别与联系解析

目录1.前言 (1)2.概念 (1)2.1 几乎处处收敛 (1)2.2 几乎一致收敛 (1)2.3 依测度收敛 (2)3.三种收敛性之间的区别 (2)3.1 存在可测函数列几乎处处收敛而不依测度收敛 (2)3.2 存在可测函数列依测度收敛而不几乎处处收敛 (2)3.3 存在可测函数列几乎处处收敛而不几乎一致收敛 (4)4.三种收敛性的充要条件 (4)4.1 几乎处处收敛的充要条件 (4)4.2 几乎一致收敛的充要条件 (4)4.3 依测度收敛的充要条件 (6)5.三种收敛性之间的联系 (6)5.1 几乎一致收敛与几乎处处收敛 (6)5.2 依测度收敛与几乎处处收敛 (8)5.3 依测度收敛与几乎一致收敛 (10)5.4 三种收敛之间的关系图: (11)6.结论 (11)7.致谢 (12)8.参考文献 (13)n f 可测函数列三种收敛性的区别与联系摘 要: 对于可测集合E 上的几乎处处有限的可测函数列n f 来说有三种常见类型的收敛:几乎处处收敛,几乎一致收敛和依测度收敛。

本文首先介绍可测函数列三种收敛的概念,并讨论几乎处处收敛,几乎一致收敛和依测度收敛三者之间的关系。

这几种概念是伴随测度的建立而产生的新的收敛性,相对其他两种收敛性来说,依测度收敛的收敛条件是比较弱的,与熟知的处处收敛有很大的差异。

Egorov 定理、Riesz 定理和Lebesgue 定理等揭示了这几种收敛之间的关系。

关键词: 几乎处处收敛 几乎一致收敛 依测度收敛 中图分类号:O 17Difference and Connection between Three Types of Convergence of Measurable Function SequenceJiang Zhong (Tutor :You Xuexiao)(Department of Mathematics, Hubei Normal University, Huangshi Hubei435002,China)Abstract : For the measurable function sequencewhich is finite almost everywhere on the measurable set E ,there are three types of common convergence: convergence almost everywhere, convergence almost uniform and convergence in measurable. This article has first described the concepts of those three types of convergence, and then discussed the relationship among convergence almost everywhere,convergence almost uniform and convergence in measurable . Those concepts are the new convergence,which are arised with the establishment of measure. Comparing with the other twotypes of convergence, the conditions of convergence inmeasurable are relatively weak, and has large differencewith the well-known convergence almost everywhere. TheEgorov theorem, Riesz theorem and Lebesgue theorem and soon reveal the relationship among these types of convergence.Keywords: Convergence almost everywhere Convergence almost uniform Convergence in measurable可测函数列三种收敛性的区别与联系蒋忠(指导教师,游雪肖)(湖北师范学院 数学与应用数学 湖北 黄石 435002)1.前言本文介绍了几乎处处收敛、几乎一致收敛与依测度收敛,它们是伴随测度的建立而产生的新的收敛性。

叙述勒贝格控制收敛定理

叙述勒贝格控制收敛定理

叙述勒贝格控制收敛定理勒贝格控制收敛定理(Lebesgue's Dominated Convergence Theorem)是实分析中的一个重要定理,它提供了一种在测度空间中探讨函数序列收敛的方法。

该定理由法国数学家亨利·勒贝格(Henri Lebesgue)于1906年提出,被广泛应用于测度论、概率论和数学分析等领域。

勒贝格控制收敛定理给出了一种满足特定条件的函数序列收敛于另一个函数的充分条件。

在介绍该定理之前,我们先来明确一下一致收敛和点收敛的概念。

一致收敛是指函数序列在定义域上的每个点都收敛到相同的极限。

点收敛是指函数序列在定义域上的每个点都收敛到不同的极限。

一致收敛是比点收敛更强的一种收敛性质。

现在,我们回到勒贝格控制收敛定理。

该定理的表述如下:设{fn}是一个定义在测度空间(可理解为某个集合上带有度量的空间)上的函数序列,如果存在一个可测函数g,使得对于几乎所有的x,有|fn(x)|≤g(x),且g(x)是可积的(可积即指函数的积分存在),那么如果函数序列{fn}逐点收敛于函数f,那么f是可积的,并且有limn→∞∫fn(x)dx = ∫f(x)dx。

简单来说,勒贝格控制收敛定理可以用来处理那些函数序列逐点收敛但积分不能逐点交换的情况。

它保证了在满足一定条件下,可以通过极限运算交换积分和极限的顺序。

为了更好地理解这个定理,我们来看一个例子。

考虑函数序列fn(x) = nxe^(-nx),其中n是正整数。

我们可以证明这个函数序列在定义域上逐点收敛于函数f(x) = 0,但如果我们直接交换积分和极限的顺序,即计算limn→∞∫fn(x)dx,会得到一个错误的结果。

这是因为这个函数序列在定义域上没有一个上界函数能够控制它。

然而,根据勒贝格控制收敛定理,我们可以找到一个可测函数g(x) = xe^(-x),满足|fn(x)|≤g(x),且g(x)是可积的。

因此,根据定理的结论,我们有limn→∞∫fn(x)dx = ∫f(x)dx = 0,这个结果是正确的。

随机变量序列的几种收敛性和关系毕业论文

随机变量序列的几种收敛性和关系毕业论文
然而 不趋于0.
由上面四种收敛性间的关系可得:
几乎处处收敛 依概率收敛 依分布收敛.
阶收敛 依概率收敛 依分布收敛.
3.
因为随机变量取值的统计规律可由它的分布函数完全确定,所以自然会考虑利用分布函数的收敛性来定义随机变量的收敛性,又分布函数和特征函数一一对应,而判断一个分布函数的序列的收敛是否弱收敛有时是很麻烦的,但判断相应的特征函数序列的收敛性却往往比较容易,下面给出弱收敛的充要条件,首先做一些准备:
后来我们引入了伯努利概型来刻画独立重复试验.将一成功(即A发生)概率为p的试验独立重复n次,其中成功 次,则 是二项分布随机变量.
因此成功的频率 也是随机变量.其期望为p与n无关,且方差 当 时趋于0.熟知,方差为0的随机变量恒等于它的期望,所以当 时频率 应以概率p为极限.另一方面,可以写 ,其中 相互独立,具有一样的伯努利分布,至此,问题转化为研究 时 的平均值序列 的极限行为.鉴于已在上面讨论过随机变量列的各种收敛性,因此我们可以给出大数定律的严格定义.
注:由于 连续,如 广义均匀收敛到 ,则 必定是连续函数.
系1设分布函数列 对应的特征函数列为 ,则下列四条件等价:
(1) 弱收敛于某分布函数 ,
(2) 收敛到某函数 , 在点0连续,
(3) 收敛到某连续函数 ,
(4) 广义均匀收敛到某函数 .
当任一条件满足时, 是 的特征函数.
下面说明系1中等价条件(2)中“ 在 的连续性”是不可缺少的条件.
则对任意的 ,有 成立.
证明:因为 有一样分布,所以也有一样的特征函数,记这个特征函数为 ,又因为 存在,从而特征函数 有展开式:
=
再由独立性知 的特征函数为
对任意取定的t,有
而 是退化分布的特征函数,相应的分布函数为

随机变量的几种收敛及其相互关系

随机变量的几种收敛及其相互关系

论文摘要概率是对大量随机现象的考察中显现出来的,而对于大量的随机现象的描述就要采用极限的方法。

概率统计中的极限定理研究的是随机变量序列的某种收敛性,对随机变量收敛性不同定义将导致不同的极限定理,而随机变量的收敛性的确可以有各种不同的定义。

主要讨论了依概率收敛与依分布收敛,r阶收敛与几乎处处收敛,几乎处处收敛与依概率收敛之间的关系。

给出了由依概率收敛推出几乎处处收敛的条件和由依概率收敛推出r阶收敛的条件,从而比较完全地说明了随机变量序列的各种收敛性之间的关系。

本论文将对随机变量的几种收敛作出较为简单扼要的介绍和讨论.论文结构如下:一、随机变量的几种收敛的概念理论;二、随机变量的几种收敛之间的关系;从以上几个方面对随机变量的几种收敛理论简明扼要地分析,说明随机变量序列收敛理论在实际问题中的应用范围之广,在实际生活中的重要性。

关键词:r阶收敛;几乎处处收敛;依概率收敛;依分布收敛。

AbstractThe Probability is the study of a large number of random phenomena emerge, but for a large number of random phenomena should use extreme methods described. Probability and statistics in the limit theorem is a sequence of random variables convergence, convergence of random variables with different definitions lead to different limit theorem, and indeed the convergence of random variables can have different definitions. Mainly discussed convergence in probability and convergence in distribution, convergence in order r and almost everywhere convergence, almost sure convergence and convergence in probability relationship. Convergence in probability is given by the launch of almost everywhere convergence of conditions and the convergence in probability by the introduction of r-order convergence conditions, which more completely describes the various random variables convergence relationship.This paper will make the convergence of several random variables is more brief presentations and discussions. Paper is structured as follows:1. Convergence of random variables the concept of theory;2. the convergence of several random variables between;From the above aspects of the theory of random variables of several brief analysis of convergence shows that the convergence theory of random variables in the actual problems in the wide range of applications, in real life importance.Keywords: convergence in order r ; almost everywhere or almost surely; convergence in probability; convergence in distribution.目录引言: (4)1 几种收敛性定义 (4)2 依概率收敛与依分布收敛的关系 (5)3 r阶收敛与几乎处处收敛的关系 (11)4 依概率收敛与r阶收敛的关系 (13)5 几乎处处收敛与依概率收敛和依分布收敛的关系 (17)总结 (19)四种收敛性 (19)四种收敛蕴涵关系 (19)致谢 (21)参考文献 (22)引言:概率论最早产生于17世纪,本来是保险事业的发展而产生的,但是来自于赌博者的请求,却是数学家们思考概率论中问题的源泉。

第五章随机变量的收敛性

第五章随机变量的收敛性

当极限分布为点分布时,记为 X n qm c
对应还有:L1收敛(converge to X in L1 )
lim
n
Xn X 0
if Xn X 0, as , then Xn L1 X
7
其他收敛
依概率收敛
lim
n
Xn X 0
或 lim n
: Xn X 0
随机变量序列 X1, X2..., Xn ,当对任意 0,
CDF
1、如果对每个 0 ,当 n
时,
Xn X
0
则Xn依概率收敛于X ,记为 Xn P X 。 2、如果对所有F的连续点t,有
lim
n
Fn
t
Ft
则Xn依分布收敛于X ,记为 Xn
同教材上
X。
5
两种收敛的定义
当极限分布为点分布时,表示为
依概率收敛:
X c 1, and Xn P X , then Xn Pc
Xn p 1 2, Xn 2 n p 1 p n 1 4n
0.4 Xn 0.6 1
Xn Xn
0.1 0.1
1
4n
1 0.12
1 25 0.7 n
1 25 n 0.7 n 84
17
中心极限定理 (Central Limit Theorem, CLT)
发生的频率 fn A nA n逐渐稳定到概率p 。
那么lim n
fn
A
p?
不对,若
则对于
lim
n
0
fn A p
,总存在 N
0
,当
n
N 时,有
fn
A p 成立
但若取 p , 由于
fn A 0 1 pn 0

依测度收敛定义

依测度收敛定义

依测度收敛定义依测度收敛定义是概率论中的一个重要概念,是指随机变量序列依据某一测度收敛于一个随机变量。

下面我们来一步步解析它的定义。

首先,我们需要了解一些概率论中的基本概念,比如随机变量、测度、依概率收敛等。

随机变量指的是一种映射关系,将随机试验的结果映射到实数轴上,它的取值范围是实数轴。

测度则是概率论中的一种有限性函数,它的作用是给出事件的大小,是一种度量事件的函数。

而依概率收敛则是指随机变量序列中的每个随机变量都逼近某个确定的随机变量时,该序列的概率极限接近于0。

接下来,让我们来看一下依测度收敛定义的具体表述。

依测度收敛是指,对于任意的ϵ>0,当n趋于无穷大时,有:limn→∞μ(|Xn−X|≥ϵ)=0其中,Xn是随机变量序列中的任意一个随机变量;X是一个随机变量;μ(.)是其对应的测度函数;|Xn−X| 是Xn和X之间的距离,是一种度量两者差异的方式。

换句话说,当某个随机变量序列中的每个随机变量都逼近某个确定的随机变量时,这个序列的测度函数μ(.)应该满足依测度收敛的条件。

也就是说,在随机变量序列中,所有的随机变量都以相似的方式收敛于某个随机变量X。

需要注意的是,依测度收敛并不要求序列中的随机变量收敛于一个确定的随机变量,而是一种松散的概念,即只需测度函数μ(.)逼近某个值即可。

因此,依测度收敛几乎是弱收敛的一种推广,它更适用于那些难以进行强收敛的情况。

总的来说,依测度收敛定义作为概率论中的一个重要概念,能够帮助我们更好地理解随机变量序列的收敛特性,并能够适用于更广泛的情况。

概率空间中随机变量序列的一类收敛性问题

概率空间中随机变量序列的一类收敛性问题

文章 编 号 :0 7—18 (0 8 0 0 8 0 10 3 5 20 )4— 0 9— 3
概 率 空 间 中随机 变量 序 列 的一 类 收 敛 性 问题
刘 刚 高文 军 刘 娟
270 ) 5 4 0 ( 1沈阳航空工业学院理学院 , 辽宁 沈阳 10 3 ; 1 16 2利津 职业教 育中心 , 山东 东 营
l ( )一X( ) / 0 o o I s1k< () 5
有限 且
到 。
, 称 { , l 几乎 必 然 收 敛 则 凡 }
由于 。 为任 一正 数 , 以 l 。 所 i ( )=X(9) 由 mX 0 , 。
( ) { }.. 敛于 2 知 0s收

要: 作为测 度论应用到概率论 的一个 例子 , 论述 了概率空 间中随机变量 序列几 乎处处 收敛和
依概率 收敛并给 出了几个 等价命 题 ; 研究 了随机变 量序列 的收敛性 之 问的关 系 , 给 出了证 明 ; 并
探 讨 了 C uh 基 本 序 列 的性 质 , 作 了 进 一 步 研 究 。 ac y 并 关 键 词 : 机 变 量 序列 ; 乎 必 然 收 敛 ; 随 几 以概 率 收 敛
( ) P{i 有 限 } ) l mX ≠ =0
集。如果测度空间( , ) , P 满足 P 力) 1 则称 ( =,
为概 率 空 问.在概 率 空 间 ( , P) , 中 的集 X, 中
所 以 P ^nnu 一 ) 0 V 0 (= v{ } = , > f l =,

的研 究 不仅 在概 率 中有 基 本 的 意 义 , 数 理 统 计 在
中也 有很 多应 用 。
V > , 在 N( o , />N 时 , _ ( ) 0存 , ) 当 7 , J 0 Y

依概率收敛和依测度收敛的关系

依概率收敛和依测度收敛的关系

依概率收敛和依测度收敛的关系引言:在概率论和测度论中,我们经常遇到依概率收敛和依测度收敛的概念。

这两个概念都是描述随机变量序列的收敛性质,但它们之间存在一定的联系和区别。

本文将从数学角度详细介绍依概率收敛和依测度收敛的关系。

一、依概率收敛:依概率收敛是指随机变量序列以概率1逼近某个随机变量的现象。

具体来说,对于一个随机变量序列{Xn}和一个随机变量X,如果对于任意的ε>0,有lim(n→∞)P(|Xn-X|>ε)=0,那么我们称随机变量序列{Xn}依概率收敛于X,记作Xn→P X。

依概率收敛的特点是,随着n的增大,随机变量Xn与X之间的差异以概率1逐渐减小。

可以理解为,随机变量序列{Xn}以概率1趋近于随机变量X,但不一定相等。

二、依测度收敛:依测度收敛是指随机变量序列以测度的意义逼近某个随机变量的现象。

具体来说,对于一个随机变量序列{Xn}和一个随机变量X,如果对于任意的ε>0,有lim(n→∞)P(|Xn-X|>ε)=0,那么我们称随机变量序列{Xn}依测度收敛于X,记作Xn→D X。

依测度收敛的特点是,随着n的增大,随机变量Xn与X之间的差异在测度意义下逐渐减小。

可以理解为,随机变量序列{Xn}以测度的意义趋近于随机变量X,但不一定相等。

三、依概率收敛与依测度收敛的关系:依概率收敛和依测度收敛之间存在一定的联系和区别。

首先,依测度收敛蕴含了依概率收敛,即如果一个随机变量序列{Xn}依测度收敛于X,那么它也一定依概率收敛于X。

依概率收敛和依测度收敛之间的差异在于收敛的速度。

一般来说,依概率收敛的速度比依测度收敛的速度慢。

也就是说,对于同一个随机变量序列{Xn}和随机变量X,如果{Xn}依概率收敛于X,那么它可能不一定依测度收敛于X;但如果{Xn}依测度收敛于X,那么它一定依概率收敛于X。

依概率收敛和依测度收敛在一些特殊情况下是等价的。

例如,对于一个常数序列{Xn=c},其中c是一个常数,那么{Xn}依概率收敛于c,也依测度收敛于c。

随机测度的收敛性

随机测度的收敛性

随机测度的收敛性
胡长松
【期刊名称】《湖北师范学院学报:哲学社会科学版》
【年(卷),期】1995(000)006
【摘要】本文研究了随机共轭算子的值域及随机测度空间的度量性
【总页数】4页(P10-13)
【作者】胡长松
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】O211.9
【相关文献】
1.非 Lipschitz 条件下带 Poisson 测度随机微分方程Euler 方法的依概率收敛性[J], 于辉;周晓琳;李欣
2.相伴于随机自相似分形的随机测度的强测度的收敛性 [J], 梁洪亮;焦美芝
3.从测度论的观点看随机变量的收敛性 [J], 曹兴阳
4.随机广义Cookie-cutter集上的随机紧测度的收敛性 [J], 廖芳芳;喻祖国
5.带有Poisson随机测度的比例微分方程数值解的收敛性 [J], 毛伟;韩修静
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p{| ξn
−ξ
|≥
ε} =
0
。因此,由随机变量的实质是
可测函数,我们可以看出,依概率收敛实质就是依测度收敛。 1.2 从依测度收敛的一些性质出发来简单解释依概率收敛的四
c
为实数,再因
P(|
cξn

ca
|≥
ε
)
=
P(|
ξn

a
|≥
ε |c
) |

0(n

∞)

出:若ξn ⎯p⎯→ a ,则有 cξn ⎯⎯p→ ca 。
ξn

பைடு நூலகம்
a
|≥
ε 2
)

(|
ζ
n

b
|≥
ε 2
)}
,故
0

P(|
(ξn
+
ζ
n
)

(a

b)
|≥
ε
)

Fn (x0) → F(x0) ,则称 ξn 的分布收敛于 ξ 的分布律,记 ξn ⎯L⎯→ξ , 或称{ Fn (x) }弱收敛于 F ( x) ,记 Fn ⎯W⎯→ F 。
根据前面的讨论我们知道随机变量的分布函数就是 L-S 测度,
1 k2
Jk
⎞ ⎟
P
−1

∑ =
P
⎛ ⎜ ⎜ ⎜
∞ k =1
1 k2
( −1)k
⎜0


∑ ( ) k=1

∑ ( ) k=1
1 k
1 k2
−1 k −1
−1 k
⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
P
−1

由于幂级数


k =1
1 k2
Ak
的收敛半径为 R
=1=
ρ ( A) ,同样不能用
∑ 定理来判断幂级数 ∞ 1 Ak 的敛散性,只能用定义来判断,容易看 k2 k =1 出上面矩阵序列中四个位置元素所构成的数项级数均收敛,从而矩
ξn ÷ζ n ⎯⎯p→ a ÷ b(b ≠ 0) 。
集 D 上的一致连续函数(或在开集 D 上的连续函数), ξk (n) , ξk ,
在测度论中还引进了几乎处处收敛,并且还着重探讨了几乎处 处收敛与依测度收敛的关系。但是由于在随机变量中随机试验的不
k =1 , … , m 是 ( Ω , Α ) 上 的 随 机 变 量 , 对 一 切 w∈ Ω , 确定性,几乎处处收敛在概率论中的作用显得很微小。
ξn ×ζ n ⎯⎯p→ a × b ,ξn ÷ ζ n ⎯⎯p→ a ÷ b(b ≠ 0) 。
机变量 ξ
的分布函数是
F,若对
F
的每一连续点 x 0
来说,
下面我就最后一部分的特殊情况进行简单的证明。
证 明 : ( I ) 由 于 { | (ξn + ζ n ) − (a + b) |≥ ε }

{(|
在前小节中讨论了大数定律,知道大数定律是依概率收敛的一
的几乎处处收敛。它并不要求在每一点上都收敛,只要是在连续点 种应用体现形式,下面来讨论的是中心极限定理——按分布收敛的
处收敛就可以。由于 L-S 测度是集函数,对于集函数我们在测度论 一种应用形式。
中并没有分析其收敛性,故而在此我们并不能直接用测度论的观点
[关键词]概率论;随机变量;测度论;收敛 1.依概率收敛
1.1 依概率收敛及其测度论解释。依概率收敛是随机变量序列
P(|
ξn

a
|≥
ε )
2
+
P(|
ζ
n

b
|≥
ε )
2

0

n

+∞
),即:
P(| (ξn + ζ n ) − (a + b) |< ε ) → 1(n → +∞) 。
由此ξn + ζ n ⎯⎯p→ a + b 。类似有ξn − ζ n ⎯⎯p→ a − b 。
[关键词]健美操;女大学生;心理健康
追求完美人生的同时,必然要经受来说各方面的挫折和挑战,由于 她们处理事情的经验不足,能力有限,很容易导致情绪波动比较大,
健美操的运动方式包括体操、舞蹈,而且融合了音乐元素,是 心理失衡,产生心理问题,表现出自卑、孤独、焦虑、狭隘、冷漠
当代女大学生健身、休闲、娱乐、提高审美能力、派遣不良心里问 等不良心里疾病,影响女大学生的正常学习生活和社会社活。上海
y ∫ ,有
lim
n→∞
p{ξn

y}
=
Φ( y)
=
1 2π
y
−t2
e2
dt

−∞
根据
5.1.2
中的大数定律,有
lim
n→∞
p{|
作者简介:孙延彬(1982-),硕士研究生,平顶山学院团委助教。
∑ 阵幂级数
∞ k =1
1 k2
Ak
也收敛。
收稿日期:2010-03-27
201
2010 年
《和田师范专科学校学报》(汉文综合版)
Jul.2010 第 29 卷第三期
总第 65 期
谈健美操运动对女大学生心理健康的积极作用
李丽
(江苏海事职业技术学院体育部 江苏南京 211170)
k =1
幂级数


1
Ak
发散。
k =1 k
参考文献:
[1]北京大学数学系代数[M].高等教育出版社,1988. [2]史荣昌.矩阵分析[M].北京理工大学出版社,2005. [3]张凯院,徐仲.矩阵论[M].西北工业大学出版社,2004.
∑ ∑ 对于矩阵幂级数 ∞ k =1
1 k2
Ak
=
⎛∞ P⎜
⎝ k =1
,|
ζ
n

b
|≥
ε
)

P(
|ζn b2 −
− ε
b| |b
|

ε
)
+
P(|
ζ
n

b
|≥
ε
)
则运算性质。
= P(| ζ n − b |≥ (b2 − ε | b |)ε ) + P(| ζ n − b |≥ ε ) → 0(n → ∞) ,得:
性质:(四则运算)设 g(x1, x2 ,..., xm ) 是定义在 R(m) 中某一子
特别地,若{ ξn }、{ ζ n }是两个随机变量序列,a,b 是两个常
列的收敛性也就要研究相应的分布函数序列的收敛性。 2.1 按分布收敛及其测度论解释。
数 , 如 果 ξn ⎯p⎯→ a , ζ n ⎯p⎯→b , 则 有 ξn ± ζ n ⎯⎯p→ a ± b ,
定义 5.2.1 设随机变量 ξn 的分布函数是 Fn ,n=1,2,…,随
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数项级数


(
−1)k
−1
是发散的,尽管其余的数项级数收敛,也导致此
[摘 要]女大学生是心理问题高发的年龄段,参与健美操运动可以促 期,多愁善感,有较强的自尊心,比较关注别人对自己的评价,更
进女大学生的心理健康,提高女大学生的自信心,促进人际交往,缓解和消除精 喜欢以完美的形象把自己展现在周围同学的面前。她们表现自己,
神压力,激发女大学生的表现欲望,形成良好的心理品质等作用。
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又由分布的弱收敛定义,我们可以看出:弱收敛的实质是 L-S 测度
(II)对任意 ε
>
0
,有
P(|
ξ
2 n
|≥
ε
)
=
P(|
ξn
|≥
ε ) → 0(n → ∞) 。
{ξn }与随机变量 ξ 之间的一种较易于研究的收敛性,这部分的内容
故根据定义有:若 ξn
⎯⎯p→ 0
,则有
ξ
2 n
⎯⎯p→ 0
;对任意的
c,
的理论根源在测度论有着比较详尽的研究。
定义 1.1 设{ ξn }为一随机变量序列, ξ 为一随机变量。如果
中心极限定理研究的是按分布收敛到标准正态的问题。以伯努
来分析这一概念,下面我们着重通过依概率收敛与弱收敛的关系来 利试验为例:设 μn为n 重伯努利试验中事件 A 发生的次数,记事件
进行讨论这一概念: 如果 ξn ⎯⎯p→ξ ,则 ξn ⎯L⎯→ξ ,即 Fn ⎯W⎯→ F ,反之不成立。
A
在每次试验中出现的概率
(ξ1(n) (w),...,ξm(n) (w)) ∈ D,(ξ1(w),...,ξm (w)) ∈D,且 ξk(n) ⎯p⎯→ξk ,
2.按分布收敛(弱收敛)
k =1,…,m,则 g(ξ1(n) ,....,ξm(n) ) ⎯⎯p→ g(ξ1,...,ξm ) 。
研究随机变量,自然要研究它们的分布规律,研究随机变量序
交、就业等各种困难的困扰,容易产生自卑、抑郁、孤独、焦虑、 问题也日益明显。在人际交往中面临很多困惑和难题,在就业竞争
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