Convergencia de variables aleatorias

De testwiki
Revisión del 09:47 17 sep 2022 de imported>Karleoj (Añadí notaciones de convergencias.)
(difs.) ← Revisión anterior | Revisión actual (difs.) | Revisión siguiente → (difs.)
Ir a la navegación Ir a la búsqueda

En teoría de la probabilidad, existen diferentes nociones de convergencia de variables aleatorias. La convergencia de sucesiones de variables aleatorias a una variable aleatoria límite es un concepto importante en teoría de la probabilidad, y en sus aplicaciones a la estadística y los procesos estocásticos.

Convergencia en distribución

Definición

Se dice que una sucesión X1,X2, de variables aleatorias reales converge en distribución, o converge en ley, o converge débilmente, a una variable aleatoria X si

limnFn(x)=F(x),

para todo punto x en el que F es continua, donde Fn y F denotan las funciones de distribución acumulada de las variables aleatorias Xn y X, respectivamente.

La convergencia en distribución puede indicarse como: Plantilla:NumBlk donde X es la ley (distribución de probabilidad) de Plantilla:Mvar. Por ejemplo, si Plantilla:Mvar es una gausiana típica o normal estándar se puede escribir Xnd𝒩(0,1).

Convergencia en probabilidad

Definición

Una sucesión X1,X2, de variables aleatorias reales converge en probabilidad a una variable aleatoria X si para todo ϵ>0

limnPr(|XnX|>ε)=0.

Suele indicarse de alguna de estas maneras: Plantilla:NumBlk

Convergencia casi segura

Definición

Una sucesión X1,X2, de variables aleatorias reales converge casi seguramente, o con probabilidad 1, a una variable aleatoria X si

Pr(limnXn=X)=1.

Notación: Plantilla:NumBlk

Convergencia en Lr

Definición

Dado un número real r1, se dice que la sucesión X1,X2, de variables aleatorias reales converge en Lr a la variable aleatoria X, si los momentos absolutos r-ésimos E(|Xn|r) y E(|X|r) de Xn y de X existen, y

limnE(|XnX|r)=0,

donde el operador E denota la esperanza matemática.

Notación: Plantilla:NumBlk Plantilla:Control de autoridades