Convergencia de variables aleatorias

En teoría de la probabilidad, existen diferentes nociones de convergencia de variables aleatorias. La convergencia de sucesiones de variables aleatorias a una variable aleatoria límite es un concepto importante en teoría de la probabilidad, y en sus aplicaciones a la estadística y los procesos estocásticos.

Convergencia en distribución[editar]

Definición[editar]

Se dice que una sucesión de variables aleatorias reales converge en distribución, o converge en ley, o converge débilmente, a una variable aleatoria si

para todo punto en el que es continua, donde y denotan las funciones de distribución acumulada de las variables aleatorias y , respectivamente.

La convergencia en distribución puede indicarse como:

 

 

 

 

(1)

donde es la ley (distribución de probabilidad) de X. Por ejemplo, si X es una gausiana típica o normal estándar se puede escribir .

Convergencia en probabilidad[editar]

Definición[editar]

Una sucesión de variables aleatorias reales converge en probabilidad a una variable aleatoria si para todo

Suele indicarse de alguna de estas maneras:

 

 

 

 

(2)

Convergencia casi segura[editar]

Definición[editar]

Una sucesión de variables aleatorias reales converge casi seguramente, o con probabilidad 1, a una variable aleatoria si

Notación:

 

 

 

 

(3)

Convergencia en [editar]

Definición[editar]

Dado un número real , se dice que la sucesión de variables aleatorias reales converge en a la variable aleatoria , si los momentos absolutos -ésimos y de y de existen, y

donde el operador denota la esperanza matemática.

Notación:

 

 

 

 

(4)