Сходимость по вероятности

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Литература)
(дополнение)
Строка 1: Строка 1:
== Определение ==
== Определение ==
-
Пусть <tex>(\Omega,\mathcal{F},\mathbb{P})</tex> - [[вероятностное пространство]] с определёнными на нём случайными величинами <tex>X,\; X_n\;(n=1,2,\ldots)</tex>, то говорят, что <tex>\{X_n\}_{n=1}^{\infty}</tex> сходится по вероятности к <tex>X</tex>, если
+
Пусть <tex>(\Omega,\mathcal{F},\mathbb{P})</tex> - [[вероятностное пространство]] с определёнными на нём случайными величинами <tex>X,\; X_n\;(n=1,2,\ldots)</tex>.
 +
 
 +
Говорят, что <tex>\{X_n\}_{n=1}^{\infty}</tex> '''сходится по вероятности''' к <tex>X</tex>, если
: <tex>\forall \varepsilon > 0,\; \lim\limits_{n \to \infty} \mathbb{P}(|X_n - X| > \varepsilon) = 0</tex>.
: <tex>\forall \varepsilon > 0,\; \lim\limits_{n \to \infty} \mathbb{P}(|X_n - X| > \varepsilon) = 0</tex>.
-
Обозначение: <tex>X_n \stackrel{\mathbb{P}}{\longrightarrow} X</tex>.
+
'''Обозначение''': <tex>X_n \stackrel{\mathbb{P}}{\longrightarrow} X</tex>.
 +
 
 +
==Пояснение и пример==
 +
 
 +
Данное свойство означает, что если взять величину <tex>X_n</tex> с достаточно большим номером, то вероятность значительного отклонения от предельной величины <tex>X</tex> будет небольшой. Однако важно понимать, что если одновременно (т.е. для одного и того же элементарного исхода <tex>\omega</tex>) рассмотреть последовательность <tex>\{X_n(\omega)\}</tex>, то она не обязана сходиться к значению <tex>X(\omega)</tex>, вообще говоря, ни при каком <tex>\omega</tex>. Т.е. сколь угодно далеко могут находиться сильно отклоняющиеся значения, просто их "не очень много", поэтому вероятность того, что такое сильное отклонение попадет в заданном эксперименте на конкретно заданный номер <tex>n</tex>, мала.
 +
 
 +
В качестве примера рассмотрим вероятностное пространство <tex>\Omega = [0,1]</tex>, вероятность - мера Лебега (т.е. вероятность любого интервала равна его длине). Случайные величины зададим следующим образом: для первых двух <tex>X_1,X_2</tex> разбиваем <tex>\Omega</tex> на два интервала <tex>[0,\frac{1}{2})</tex> и <tex>(\frac{1}{2},1]</tex> и определяем <tex>X_1</tex> равной 1 на первом интервале и 0 на втором, а <tex>X_2</tex> - наоборот, 0 на первом интервале и 1 на втором. Далее берем следующие четыре величины <tex>X_3,X_4,X_5,X_6</tex>, делим <tex>\Omega</tex> на четыре непересекающихся интервала длины <tex>\frac14</tex> и задаем каждую величину равной 1 на своем интервале и 0 на остальных. Затем рассматриваем следующие 8 величин, делим <tex>\Omega</tex> на 8 интервалов и т.д.
 +
 
 +
В результате для каждого элементарного исхода <tex>\omega</tex> последовательность значений имеет вид:
 +
 
 +
<center><tex>\{X_n(\omega)\}=(\underbrace{1,0},\underbrace{0,0,1,0},\underbrace{0,0,0,0,0,1,0,0},\ldots)</tex></center>:
 +
 
 +
последовательность состоит из серий длин <tex>2,4,8,16,\ldots,2^k,=ldots</tex>, причем в каждой серии на каком-либо одном месте (зависящем от выбранного элементарного исхода) стоит значение 1, а на остальных местах - нули.
 +
 
 +
... to be continued...
== Литература ==
== Литература ==

Версия 16:02, 6 ноября 2009

Определение

Пусть (\Omega,\mathcal{F},\mathbb{P}) - вероятностное пространство с определёнными на нём случайными величинами X,\; X_n\;(n=1,2,\ldots).

Говорят, что \{X_n\}_{n=1}^{\infty} сходится по вероятности к X, если

\forall \varepsilon > 0,\; \lim\limits_{n \to \infty} \mathbb{P}(|X_n - X| > \varepsilon) = 0.

Обозначение: X_n \stackrel{\mathbb{P}}{\longrightarrow} X.

Пояснение и пример

Данное свойство означает, что если взять величину X_n с достаточно большим номером, то вероятность значительного отклонения от предельной величины X будет небольшой. Однако важно понимать, что если одновременно (т.е. для одного и того же элементарного исхода \omega) рассмотреть последовательность \{X_n(\omega)\}, то она не обязана сходиться к значению X(\omega), вообще говоря, ни при каком \omega. Т.е. сколь угодно далеко могут находиться сильно отклоняющиеся значения, просто их "не очень много", поэтому вероятность того, что такое сильное отклонение попадет в заданном эксперименте на конкретно заданный номер n, мала.

В качестве примера рассмотрим вероятностное пространство \Omega = [0,1], вероятность - мера Лебега (т.е. вероятность любого интервала равна его длине). Случайные величины зададим следующим образом: для первых двух X_1,X_2 разбиваем \Omega на два интервала [0,\frac{1}{2}) и (\frac{1}{2},1] и определяем X_1 равной 1 на первом интервале и 0 на втором, а X_2 - наоборот, 0 на первом интервале и 1 на втором. Далее берем следующие четыре величины X_3,X_4,X_5,X_6, делим \Omega на четыре непересекающихся интервала длины \frac14 и задаем каждую величину равной 1 на своем интервале и 0 на остальных. Затем рассматриваем следующие 8 величин, делим \Omega на 8 интервалов и т.д.

В результате для каждого элементарного исхода \omega последовательность значений имеет вид:

\{X_n(\omega)\}=(\underbrace{1,0},\underbrace{0,0,1,0},\underbrace{0,0,0,0,0,1,0,0},\ldots)
:

последовательность состоит из серий длин 2,4,8,16,\ldots,2^k,=ldots, причем в каждой серии на каком-либо одном месте (зависящем от выбранного элементарного исхода) стоит значение 1, а на остальных местах - нули.

... to be continued...

Литература

  1. Биллингсли П. Сходимость вероятностных мер. — пер. с англ. — М.: Наука, 1977.
  2. Ширяев А.Н. Вероятность. — М.: МЦНМО, 2004.
Личные инструменты