Лекция 14: Характеристические функции
Доказательство ЗБЧ Хинчина
Пусть - последовательность
независимых в совокупности и одинаково распределенных случайных величин
с конечным первым моментом
. Обозначим через
математическое ожидание
. Требуется доказать, что
![\frac{S_n}{n}=\frac{\xi_1+\ldots+\xi_n}{n}{\buildrel {\rm p} \over \longrightarrow}a.](/sites/default/files/tex_cache/55324521c755268d99518cb90b221bca.png)
По свойству 26
сходимость по вероятности к постоянной эквивалентна
слабой сходимости.
Так как - постоянная, достаточно доказать слабую сходимость
к
.
По теореме о непрерывном соответствии,
эта сходимость имеет место тогда и только тогда, когда для любого
сходятся характеристические функции
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{S_n/n} (t) \to
\phi_a(t)={\mathsf E\,} e^{ita} = e^{ita}.](/sites/default/files/tex_cache/36a4559d58f3b7064930e0972fefa04a.png)
![\frac{S_n}{n}](/sites/default/files/tex_cache/a35332f195f0d40e2d5511b383815f43.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{S_n/n} (t) =
{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{S_n}\Bigl(\frac{t}{n}\Bigr)
=
\left({\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\xi_1}\Bigl(\frac{t}{n}\Bigr)\right)^n.](/sites/default/files/tex_cache/1f1d5fcf3938364571fd2b194112a21e.png)
![\xi_1](/sites/default/files/tex_cache/fb2b2db527a1788121de98bdc583ff9e.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\xi_1}(t)](/sites/default/files/tex_cache/d0af53b63c630dae24a59dff4ae6d447.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\xi_1}(t)
= 1+it {\mathsf E\,}\xi_1+o(|t|)=1+ita+o(|t|).](/sites/default/files/tex_cache/1c7d05c0565de6389fbbd756d6096502.png)
![t/n](/sites/default/files/tex_cache/fde884e4f26377fca20fb6f28ba52cf3.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\xi_1}\Bigl(\frac{t}{n}\Bigr) =
1+\frac{ita}{n}+o\Bigl(\Bigl|\frac{t}{n}\Bigr|\Bigr),](/sites/default/files/tex_cache/aaa5d96524039cc4b68318a17674f846.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{S_n/n} (t) =
\left(\phi_{\xi_1}\Bigl(\frac{t}{n}\Bigr)\right)^n=
\left(1+\frac{ita}{n}+o\Bigl(\Bigl|\frac{t}{n}\Bigr|\Bigr)\right)^n.](/sites/default/files/tex_cache/d6dbd17cef7c6ee0ef4d912df6e2781c.png)
![n\to\infty](/sites/default/files/tex_cache/9e4876601ed31f29df7cf71a15538506.png)
![{\left(1+\frac{x}{n}\right)}^n\to e^x](/sites/default/files/tex_cache/8d0632818a97404cf4b9f9a1992ceb81.png)
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{S_n/n} (t) =
\left(1+\frac{ita}{n}+o\Bigl(\Bigl|\frac{t}{n}\Bigr|\Bigr)\right)^n
\to e^{ita},](/sites/default/files/tex_cache/859ab50e438f946dc090178da9e9c8a2.png)
Доказательство центральной предельной теоремы
Пусть - последовательность
независимых в совокупности и одинаково распределенных случайных величин
с конечной и ненулевой дисперсией.
Обозначим через
математическое ожидание
и через
- дисперсию
.
Требуется доказать, что
![\frac{S_n-na}{\sigma\sqrt{n}}=
\frac{\xi_1+\ldots+\xi_n-na}{\sigma\sqrt{n}} \Rightarrow
{\mathrm N}_{0,1}.](/sites/default/files/tex_cache/00c9f2708c303a65c4278cd605ff5ea3.png)
Введем "стандартизованные" случайные величины - независимые
случайные величины
с нулевыми математическими ожиданиями и единичными дисперсиями.
Пусть
есть их сумма:
![Z_n=\zeta_1+\ldots+\zeta_n=\frac{S_n-na}\sigma.](/sites/default/files/tex_cache/8b860693ada15dbcf1aae2a9624838ae.png)
![\frac{Z_n}{\sqrt{n}}](/sites/default/files/tex_cache/731763209a424315e75ad8019f61b982.png)
![\frac{Z_n}{\sqrt{n}}](/sites/default/files/tex_cache/731763209a424315e75ad8019f61b982.png)
![]() |
( 25) |
Характеристическую функцию случайной величины можно
разложить в ряд Тейлора,
в коэффициентах которого использовать известные моменты
,
:
![{\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\zeta_1}(t) =
1+it {\mathsf E\,}\zeta_1-\frac{t^2}{2}
{\mathsf E\,}\zeta_1^2 +o(t^2)=1-\frac{t^2}{2}+o(t^2).](/sites/default/files/tex_cache/657765946f0d9c107448d088ee95d80c.png)
![t/\sqrt{n}](/sites/default/files/tex_cache/dc9f8b93c8762c1b96d339fe547002bf.png)
![n](/sites/default/files/tex_cache/7b8b965ad4bca0e41ab51de7b31363a1.png)
![{\vphantom{\sum\limits}\phi}_{Z_n\mspace{1mu}/\mspace{1mu}\sqrt{n}}\mspace{2mu}(t)=
\left({\vphantom{\textstyle\int}\phi}_{\zeta_1}\Bigl(\frac{t}{\sqrt{n}}\Bigr)\right)^n
=
\left(1-\frac{t^2}{2n}+o\Bigl(\frac{t^2}{n}\Bigr)\right)^n
\!\to
{\vphantom{\textstyle\int}e}^{-{t^2}\mspace{1mu}/\mspace{1mu}{2}} \text{ при
} n\to\infty.](/sites/default/files/tex_cache/8413c3d1cdfc8c78c36b81e192a6fb3b.png)
![\qquad
\frac{Z_n}{\sqrt{n}} = \frac{S_n-na}{\sigma\sqrt{n}}
\Rightarrow {\mathrm N}_{0,1}. \qquad](/sites/default/files/tex_cache/1f0bfebfb375f20cdd0efc4978f99be3.png)