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Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).Ce résultat est connu sous le nom de loi forte des grands nombres.

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dbo:abstract Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).Ce résultat est connu sous le nom de loi forte des grands nombres. Dans cet article, on suppose que (Xn) est une suite de variables aléatoires réelles, que X est une variable aléatoire réelle, et que toutes ces variables sont définies sur un même espace probabilisé . D'éventuelles généralisations seront discutées. (fr)
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prop-fr:contenu C'est une application directe de l'inégalité de Markov pour les variables aléatoires réelles admettant un moment d'ordre p : (fr)
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prop-fr:énoncé Si et sont essentiellement bornées et si alors . (fr) Si les sont indépendantes et si on note pour tout , alors la suite converge presque sûrement si et seulement si elle converge en probabilités. (fr) Soit . Supposons que les trois propriétés suivantes sont vérifiées. *La suite est dans . *La suite converge vers en probabilité. *La suite est uniformément intégrable. Dans ces conditions on a que est dans et . (fr) Soit . Si et sont dans et si alors . (fr) Si pour tout , alors converge vers presque sûrement. (fr) Soit . On dit que converge vers en moyenne d'ordre p ou encore en norme Lp si, pour tout , et ont un moment d'ordre p fini et si où de manière équivalente, si . Dans ce cas on note . (fr) Supposons que converge vers presque sûrement. Alors pour tout il existe un évènement tel que et tel que converge uniformément vers sur . Autrement dit, . (fr) Soit . Si et sont essentiellement bornées et si alors . (fr) Si converge vers en probabilité, alors il existe une extractrice telle que converge vers presque sûrement. (fr) Soit . Supposons que les quatre propriétés suivantes sont vérifiées. *La variable est dans . *La suite est dans . *La suite converge vers en probabilité. *On a que . Dans ces conditions on a que . (fr) Si converge vers presque sûrement alors converge vers en probabilité. (fr)
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rdfs:comment Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).Ce résultat est connu sous le nom de loi forte des grands nombres. (fr)
rdfs:label Convergence de variables aléatoires (fr) Convergencia de variables aleatorias (es) Convergenza di variabili casuali (it) Convergência de variáveis aleatórias (pt) Zbieżność według rozkładu (pl) 確率変数の収束 (ja) 随机变量的收敛 (zh)
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