Konvergenz zusammengesetzter Abbildungen; Satz von Slutsky Next: Gesetz der groen Zahlen Up: Konvergenzarten Previous: Charakterisierung der Verteilungskonvergenz Contents Wir zeigen zunchst, dass die fast sichere Konvergenz, die Konvergenz in Wahrscheinlichkeit, die -Konvergenz und die Konvergenz im quadratischen Mittel bei der Addition von Zufallsvariablen erhalten bleiben. Beweis Zu 1: Falls und fr ein, dann gilt auch. Hieraus folgt die erste Teilaussage. Zu 2: Fr jedes gilt bzw. nach bergang zu den Komplementen Hieraus folgt, dass und somit die Gltigkeit der zweiten Teilaussage. Zu 3: Die dritte Teilaussage ergibt sich unmittelbar aus der Monotonie und der Linearitt des Erwartungswertes (vgl. Theorem 4. 4), denn es gilt Zu 4: Fr ergibt sich aus der Minkowski-Ungleichung (4. 68), dass Hieraus folgt die vierte Teilaussage. Beachte Theorem 5. 9 Seien beliebige Zufallsvariablen ber einunddemselben Wahrscheinlichkeitsraum, und sei. Dann gilt, falls und. hnlich wie bei der Addition von Zufallsvariablen (vgl. Theorem 5.
Beweis Sei ε > 0, und sei n 0 derart, dass für alle n ≥ n 0 gilt: |f n (x) − f (x)| ≤ ε für alle x ∈ ℝ. Dann gilt für alle n ≥ n 0: ∫ 2π 0 |f n (x) − f (x)| 2 dx ≤ ∫ 2π 0 ε 2 dx = ε 2 2 π. Damit gilt (c) des obigen Satzes. Dagegen bestehen keine Implikationen zwischen der punktweisen Konvergenz und der Konvergenz im quadratischen Mittel. Beispiel Seien f n, k für n ∈ ℕ und k = 0, …, 2 n − 1 die Elemente von V mit f n, k ( x) = 1 falls x ∈ [ 2 π k / 2 n, 2 π ( k + 1) / 2 n [, 0 sonst. für alle x ∈ [ 0, 2π [. Dann divergiert die Folge f 0, 0, f 1, 0, f 1, 1, f 2, 0, f 2, 1, f 2, 2, f 2, 3, …, f n, 0, …, f n, 2 n − 1, … punktweise, aber sie konvergiert im quadratischen Mittel gegen 0. Die periodischen Funktionen g n mit g n | [ 0, 2π [ = n · 1] 0, 1/n [ für alle n ≥ 1 zeigen, dass umgekehrt auch punktweise Konvergenz und Divergenz im quadratischen Mittel vorliegen kann.
Zur gleichmäßigen Konvergenz. Diesem Begriff nähern wir uns am besten, indem wir uns vor Augen führen, was genau punktweise Konvergenz schlechthin von bedeutet, nämlich: für jedes gibt es zu jedem reellen ε ein t, ε) ℕ, so dass | - < für alle ≥ ε). Wie schon durch die Notation angedeutet, hängt i. Allg. sowohl von als auch von ab. Gibt es für jedes ein für alle gemeinsames ε), liegt gleichmäßige Konvergenz vor; präziser lautet die Definition: Gleichmäßige Konvergenz heißt gleichmäßig konvergent gegen f, wenn es zu jedem reellen ℕ gibt, so dass und alle ℝ. Anschaulich liegt der Unterschied zur (nur) punktweisen Konvergenz darin, dass im Fall gleichmäßiger Konvergenz "überall (d. h. für alle ℝ) gleich schnell" gegen strebt (dem mit der Materie weniger vertrauten Leser wird empfohlen, sich den Unterschied noch weiter klarzumachen). Zur Konvergenz im quadratischen Mittel. Dazu setzen wir voraus, dass und alle Funktionen über das Intervall von bis + integrierbar sind. Konvergenz im quadratischen Mittel Wir sagen, konvergiert im quadratischen Mittel gegen f, wenn ∫ d (für ∞) gegen 0 geht.
8) bleibt die fast sichere Konvergenz und die Konvergenz in Wahrscheinlichkeit bei der Multiplikation von Zufallsvariablen erhalten. Die Konvergenz im quadratischen Mittel geht jedoch im allgemeinen bei der Produktbildung verloren; vgl. das folgende Theorem 5. 10. fr ein, dann gilt auch. Hieraus folgt die erste Teilaussage. Die folgende Aussage wird Satz von Slutsky ber die Erhaltung der Verteilungskonvergenz bei der Multiplikation von Zufallsvariablen genannt. Theorem 5. 11 Wir zeigen nun noch, dass die fast sichere Konvergenz, die Konvergenz in Wahrscheinlichkeit und die Konvergenz in Verteilung bei der stetigen Abbildung von Zufallsvariablen erhalten bleiben. Aussagen dieses Typs werden in der Literatur Continuous Mapping Theorem genannt. fr ein, dann gilt wegen der Stetigkeit von auch. Hieraus folgt die Sei eine beschrnkte, stetige Funktion. Dann hat auch die Superposition mit diese beiden Eigenschaften. Falls, dann ergibt sich deshalb aus Theorem 5. 7, dass Hieraus ergibt sich die Gltigkeit von durch die erneute Anwendung von Theorem 5.
Für die Definitionen der punktweisen und der gleichmäßigen Konvergenz ist die Periodizität der Funktionen f, unerheblich. Die Definitionen können wörtlich für nichtperiodische Funktionen übernommen werden. Im Prinzip gilt dasselbe für die Konvergenz im quadratischen Mittel, nur ist bei nicht -periodischen Funktionen die Wahl des Integrationsgebietes von etwas willkürlich. Die Willkürlichkeit verschwindet, wenn man zu Funktionen übergeht, die nur auf diesem Intervall definiert sind (solche Funktionen sind eng mit den -periodischen Funktionen verwandt, wie man sich leicht überlegt). Der gleichmäßigen Konvergenz kommt insofern eine besondere Bedeutung zu, als sie hinreichende Voraussetzung für die Vertauschbarkeit von Grenzwert und Integral ist (eine in der Theorie der Fourierreihen häufig vorkommende Operation). Genauer gilt: Theorem Sind alle Funktionen von integrierbar und konvergiert gleichmäßig gegen f, dann ist auch integrierbar und lim = d. h., der Grenzwert auf der linken Seite existiert und ist gleich der rechten Seite (dass wir es hier tatsächlich mit einer Vertauschung von Grenzwert und Integral zu tun haben, sehen wir deutlicher, wenn wir Gleichung als schreiben, was möglich ist, da für jedes der Grenzwert von ist).
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Die Periodizität von ist offensichtlich unerheblich. Der am Beweis des Satzes interessierte Leser sei auf die Literatur verwiesen. So, wie wir obigen Satz in Kürze anwenden wollen, benötigen wir noch einen Hilfssatz über gleichmäßige Konvergenz. Er lautet wie folgt: Theorem Ist eine weitere ( -periodische) Funktion g gegeben, konvergiert f, und ist beschränkt, so konvergiert ⋅ g. (vgl. Literatur). Auch hierbei ist die Periodizität der Funktionen …, unerheblich.
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