分布の弱収

【 ぶんぷのじゃくしゅうそく(weak convergence of distribution) 】

構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle (S,{\mathcal {B}}(S))\,} を$S\,$を距離空間とするボレル可測空間とする．この可測空間上の確率分布の列構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle \mu _{1},\mu _{2},\ldots \,} と確率分布$\nu \,$が，構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle (S,{\mathcal {B}}(S))\,} 上の任意の有界な実数値連続関数$f\,$に対して，

$\lim _{n\to \infty }\int _{S}f(x)\mu _{n}(dx)=\int _{S}f(x)\nu (dx)$

を満たすとき，$n\to \infty \,$に対して構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle \mu _{n}\,} は$\nu \,$へ弱収束するという．これは構文解析に失敗 (Conversion error. Server ("https://en.wikipedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle \mathbf {X} _{n}\,} を確率分布$\mu _{n}\,$に従うランダムな変量，$\mathbf {Y} \,$を確率分布$\nu \,$に従うランダムな変量とするとき，$(S,{\mathcal {B}}(S))\,$上の任意の有界な実数値連続関数$f\,$に対して

$\lim _{n\to \infty }E(f(\mathbf {X} _{n}))=E(f(\mathbf {Y} ))$

が成り立つことに等しい．特に，$S=(-\infty ,+\infty )\,$ならば，$\mu _{n}\,$の分布関数$F_{n}(x)\,$が$\nu \,$の分布関数$G(x)\,$に$G\,$のすべての連続点$x\,$で収束することに等しい．