Théorème de Cramer (grandes déviations)

Théorème de Cramer (grandes déviations) Cramér's theorem is a fundamental result in the theory of large deviations, a subdiscipline of probability theory. It determines the rate function of a series of iid random variables. A weak version of this result was first shown by Harald Cramér in 1938.

Statement The logarithmic moment generating function (which is the cumulant-generating function) of a random variable is defined as: {style d'affichage Lambda (t)=log operatorname {E} [exp(tX_{1})].} Laisser {style d'affichage X_{1},X_{2},des points } be a sequence of iid real random variables with finite logarithmic moment generating function, par exemple. {style d'affichage Lambda (t)nom de l'opérateur {E} [X_{1}].} In the terminology of the theory of large deviations the result can be reformulated as follows: Si {style d'affichage X_{1},X_{2},des points } is a series of iid random variables, then the distributions {style d'affichage à gauche({mathématique {L}}({tfrac {1}{n}}somme _{je=1}^{n}X_{je})droit)_{nin mathbb {N} }} satisfy a large deviation principle with rate function {displaystyle Lambda ^{*}} .

References Klenke, Achim (2008). Probability Theory. Berlin: Springer. pp. 508. est ce que je:10.1007/978-1-84800-048-3. ISBN 978-1-84800-047-6. "Cramér theorem", Encyclopédie des mathématiques, Presse EMS, 2001 [1994] Catégories: Large deviations theoryProbability theorems

Si vous voulez connaître d'autres articles similaires à Théorème de Cramer (grandes déviations) vous pouvez visiter la catégorie Théorie des grandes déviations.

Laisser un commentaire

Votre adresse email ne sera pas publiée.

Monter

Nous utilisons nos propres cookies et ceux de tiers pour améliorer l'expérience utilisateur Plus d'informations