分布の弱収

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

$(S,{\mathcal {B}}(S))\,$を構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle 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 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \mu_{1}, \mu_{2}, \cdots\,} と 確率分布構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \nu\,} が， 構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle (S,\mathcal{B}(S))\,} 上の任意の有界な実数値連続関数構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle 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， 構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle n \to \infty\,} に対して構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \mu_{n}\,} は構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \nu\,} へ弱収束するという． これは構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\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$F_{n}(x)\,$が構文解析に失敗 (MathML、ただし動作しない場合はSVGかPNGで代替（最新ブラウザーや補助ツールに推奨）: サーバー「https://en.wikipedia.org/api/rest_v1/」から無効な応答 ("Math extension cannot connect to Restbase."):): {\displaystyle \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．