Tópico: O Teorema de Portmanteau
O próximo resultado é bastante útil para provar convergência fraca, pois nos fornece uma coleção de equivalências muitas vezes mais fáceis de verificar.
[Teorema de Portmanteau] Sejam e medidas de probabilidade em . São equivalentes:
-
a)
,
-
a’)
, para toda unifmormemente contínua e limitada,
-
b)
para todo fechado,
-
b’)
para todo aberto,
-
c)
para todo com .
Para memorizar o teorema acima, é conveniente lembrar dos dois exemplos:
-
i)
se com , e temos, para grande,
(3.129) -
ii)
em , seja e . Obviamente não converge fracamente a . Contudo, para todo ,
(3.130)
Prova do Teorema 3.
Obviamente, , pois somente supõe a convergência das integrais para funções que sejam uniformemente contínuas, portanto é um requisito mais fraco que .
Observamos também que . De fato, basta tomarmos complementos e observar a mudança nos sinais das desigualdades.
Então, para a prova do teorema, basta mostrar que , e .
Começamos com e para tanto, consideramos fechado. Seja e defina a função dada por
Claramente, é uniformemente contínua e vale . Dessa desigualdade, temos . Tomando agora o limite com , obtemos por continuidade da probabilidade .
Para mostrar , seja tal que . Nesse caso, sabemos que
o que mostra o limite em .
Finalmente, resta mostrar e, para tanto, consideramos uma função contínua e limitada. Digamos, com .
Sabemos que os conjuntos são disjuntos, logo os conjuntos podem ter medida positiva apenas para uma coleção enumerável de valores . Obtemos assim uma coleção finita , tal que
Iremos aproximar por uma função da forma , onde os conjuntos são disjuntos. Obviamente , donde
Mas como , a prova estará concluida se mostrarmos que para todo . Isso segue de , pois , que tem medida zero. ∎
Lembrando que em , temos , use o ítem do Teorema 3 para dar uma caracterização dos conjuntos Riemann-mensuráveis. Mais precisamente, encontre os tais que converge para a medida de Lebesgue de .
Tópico: Análise de componentes principaisvariáveis gaussianas e principal component analysis…