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다변량 확률 변수의 확률 수렴 📂수리통계학

다변량 확률 변수의 확률 수렴

정의 1

pp차원 랜덤 벡터 X\mathbf{X} 와 랜덤 벡터의 시퀀스 {Xn}\left\{ \mathbf{X}_{n} \right\} 가 다음을 만족하면 nn \to \infty 일 때 Xn\mathbf{X}_{n}X\mathbf{X}확률 수렴convergence in Probability한다고 말하고, XnPX\mathbf{X} _ {n} \overset{P}{\to} \mathbf{X} 와 같이 나타낸다. ε>0,limnP[XnX<ε]=1 \forall \varepsilon > 0 , \lim_{n \to \infty} P \left[ \left\| \mathbf{X}_{n} - \mathbf{X} \right\| < \varepsilon \right] = 1


  • \| \cdot \|유클리드 놈으로써, (x1,,xn)=x12++xn2\left\| \left( x_{1} , \cdots , x_{n} \right) \right\| = \sqrt{ x_{1}^{2} + \cdots + x_{n}^{2}} 와 같이 정의된다.

정리

pp차원 랜덤 벡터를 X=(X1,,Xp)\mathbf{X} = \left( X_{1} , \cdots , X_{p} \right) 와 같이 나타내도록 하자. 그러면 XnPX    XnkPXk,k=1,,p \mathbf{X}_{n} \overset{P}{\to} \mathbf{X} \iff X_{nk} \overset{P}{\to} X_{k} \qquad, \forall k = 1, \cdots, p

증명

()(\Rightarrow)

XnPX\mathbf{X}_{n} \overset{P}{\to} \mathbf{X} 이라고 하자. 유클리드 놈의 정의에 따라 ε>0\varepsilon > 0 에 대해 εXnkXkXnkXk \varepsilon \le \left| X_{nk} - X_{k} \right| \le \left\| \mathbf{X}_{nk} - \mathbf{X}_{k} \right\| 이므로 lim supnP[XnkXkε]lim supnP[XnkXkε]=0 \limsup_{n \to \infty} P \left[ \left| X_{nk} - X_{k} \right| \ge \varepsilon \right] \le \limsup_{n \to \infty} P \left[ \left\| \mathbf{X}_{nk} - \mathbf{X}_{k} \right\| \ge \varepsilon \right] = 0


()(\Leftarrow)

XnkPXk,k=1,,pX_{nk} \overset{P}{\to} X_{k} , \forall k = 1, \cdots, p 이라고 하자. 유클리드 놈의 정의에 따라 ε>0\varepsilon > 0 에 대해 εXnXk=1pXnkXk \varepsilon \le \left\| \mathbf{X}_{n} - \mathbf{X} \right\| \le \sum_{k=1}^{p} \left| X_{nk} - X_{k} \right| 이므로 lim supnP[XnXε]lim supnP[XnkXkε]k=1plim supnP[XnkXkε]=0 \begin{align*} & \limsup_{n \to \infty} P \left[ \left\| \mathbf{X}_{n} - \mathbf{X} \right\| \ge \varepsilon \right] \\ \le & \limsup_{n \to \infty} P \left[ \left| X_{nk} - X_{k} \right| \ge \varepsilon \right] \\ \le & \sum_{k=1}^{p} \limsup_{n \to \infty} P \left[ \left| X_{nk} - X_{k} \right| \ge \varepsilon \right] \\ =& 0 \end{align*}

같이보기


  1. Hogg et al. (2013). Introduction to Mathematical Statistcs(7th Edition): p321. ↩︎