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Verteilungskonvergenz 4 (äquivalente Kriterien)

Henze, Norbert 1
1 Institut für Stochastik (STOCH), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

In diesem Video zur Verteilungskonvergenz wird gezeigt, dass die Verteilungskonvergenz einer Folge $(X_n)$ reellwertiger Zufallsvariablen gegen eine Zufallsvariable $X$ gleichbedeutend damit ist, dass für jede stetige beschränkte Funktion $h$ die Folge der Erwartungswerte von $h(X_n)$ gegen den Erwartungswert von $h(X)$ konvergiert. Diese Eigenschaft ist der Ansatz, um Verteilungskonvergenz auch für Zufallsvariablen zu definieren, die Werte in allgemeinen metrischen Räumen annehmen.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Stochastik (STOCH)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 02.11.2022
Erstellungsdatum 28.06.2022
Sprache Deutsch
DOI 10.5445/IR/1000152149
Identifikator KITopen-ID: 1000152149
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Schlagwörter Stohastik, Verteilungskonvergenz, äquivalente Kriterien
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