Théorème de Slutsky
- Théorème de Slutsky
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En probabilités, le théorème de Slutsky[1] étend certaines propriétés algébriques de la convergence des suites numériques à la convergence des suites de variables aléatoires.
Le théorème porte le nom d'Eugen Slutsky[2]. Le théorème de Slutsky est aussi attribué à Harald Cramér[3].
Énoncé
{Xn}, {Yn} sont des suites de nombres, vecteurs ou matrices aléatoires.
Notes:
- Dans l'énoncé du théorème, l'hypothèse “Yn converge en probabilité vers une constante c” peut être remplacée par “Yn converge en loi vers une constante c” — ces deux hypothèses sont en fait équivalentes.
- L'hypothèse selon laquelle Yn converge vers une constante est importante — si la limite était une variable non-dégénérée, le théorème ne serait plus valide.
- Le théorème reste valide lorsqu'on remplace toutes les convergences en loi par des convergences en probabilité.
- le deuxième point n'a pas de sens pour des vecteurs aléatoires, sauf
- pour des vecteurs de dimension 1,
- pour des matrices (vues comme vecteurs), ou pour des vecteurs, lorsqu'ils sont identifiés à des matrices lignes ou colonnes.
- le troisième point n'a pas de sens pour des vecteurs aléatoires.
A voir
Pages liées
Bibliographie
- (en) G. Grimmett et D. Stirzaker, Probability and Random Processes, Oxford, 2001, 3e éd.
- (en) Allan Gut, Probability: a graduate course, Springer-Verlag, 2005 (ISBN 0-387-22833-0)
- (de) E. Slutsky, Über stochastische Asymptoten und Grenzwerte, vol. 5, 1925, 3–89 p.
Notes
- ↑ Grimmett 2001, Exercise 7.2.5
- ↑ Slutsky 1925
- ↑ Si l'on en croit la remarque 11.1 (page 249) du livre d'Allan Gut, A Graduate Course in Probability, Springer Verlag, 2005, le théorème de Slutsky est aussi appelé théorème de Cramér.
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