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確率論におけるレヴィの連続性定理 📂確率論

確率論におけるレヴィの連続性定理

定理 1

可測空間 (Rd,B(Rd))\left( \mathbb{R}^{d} , \mathcal{B} \left( \mathbb{R}^{d} \right) \right) が与えられているとする。nNn \in \overline{\mathbb{N}} に対して 確率測度μn\mu_{n} とし、それに対応する 特性関数φn\varphi_{n} と表す。次のは同値である。

  • (a): μn\mu_{n}μ\mu_{\infty}弱収束する。
  • (b): すべての tRdt \in \mathbb{R}^{d} に対して limnφn(t)=φ(t)\lim_{n \to \infty} \varphi_{n} (t) = \varphi_{\infty} (t)

  • N=N{}\overline{\mathbb{N}} = \mathbb{N} \cup \left\{ \infty \right\}自然数と無限大を含む 集合である。

証明

難しい上に、先に証明される必要がある補題が多すぎるため、とりあえず省略して将来の課題とする2


  1. Döbler. (2021). A short proof of Lévy’s continuity theorem without using tightness. https://arxiv.org/abs/2111.01603 ↩︎

  2. Durrett. (2019). Probability: Theory and Examples(5th edition): p132. ↩︎