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.

{theorem}

[Teorema de Portmanteau] Sejam (μn)n1(\mu_{n})_{n\geq 1} e μ\mu medidas de probabilidade em (E,𝒜)(E,\mathcal{A}). São equivalentes:

  1. a)

    μnμ\mu_{n}\Rightarrow\mu,

  2. a’)

    fμnfμ\int f\d{\mu}_{n}\to\int f\d{\mu}, para toda ff unifmormemente contínua e limitada,

  3. b)

    lim supnμn(F)μ(F),\limsup_{n}\mu_{n}(F)\leq\mu(F), para todo FEF\subseteq E fechado,

  4. b’)

    lim infnμn(G)μ(G),\liminf_{n}\mu_{n}(G)\geq\mu(G), para todo FEF\subseteq E aberto,

  5. c)

    limnμn(A)=μ(A),\lim_{n}\mu_{n}(A)=\mu(A), para todo A𝒜A\in\mathcal{A} com μ(A)=0\mu(\partial A)=0.

Para memorizar o teorema acima, é conveniente lembrar dos dois exemplos:

  1.  i)

    se xnxx_{n}\to x com xnxx_{n}\neq x, F={x}F=\{x\} e G=B(x,δ){x}G=B(x,\delta)\setminus\{x\} temos, para nn grande,

    μn(F)=μ(G)=0<1=μ(F)=μn(G),\mu_{n}(F)=\mu(G)=0<1=\mu(F)=\mu_{n}(G), (3.129)
  2.  ii)

    em (,())(\mathbb{R},\mathcal{B}(\mathbb{R})), seja μ2n=δn\mu_{2n}=\delta_{n} e μ2n+1=μ=δ0\mu_{2n+1}=\mu=\delta_{0}. Obviamente μn\mu_{n} não converge fracamente a μ\mu. Contudo, para todo A()A\in\mathcal{B}(\mathbb{R}),

    lim infnμn(A)lim infnμ2n(A)=μ(A) elim supnμn(A)lim supnμ2n(A)=μ(A).\begin{split}\liminf_{n}\mu_{n}(A)&\leq\liminf_{n}\mu_{2n}(A)=\mu(A)\text{ e}% \\ \limsup_{n}\mu_{n}(A)&\geq\limsup_{n}\mu_{2n}(A)=\mu(A).\end{split} (3.130)
Prova do Teorema 3.

Obviamente, (aa)(a\Rightarrow a^{\prime}), pois a)a^{\prime}) somente supõe a convergência das integrais para funções ff que sejam uniformemente contínuas, portanto é um requisito mais fraco que a)a).

Observamos também que (bb)(b\Leftrightarrow b^{\prime}). De fato, basta tomarmos complementos e observar a mudança nos sinais das desigualdades.

Então, para a prova do teorema, basta mostrar que (ab)(a^{\prime}\Rightarrow b), (b+bc)(b+b^{\prime}\Rightarrow c) e (ca)(c\Rightarrow a).

Começamos com (ab)(a^{\prime}\Rightarrow b) e para tanto, consideramos FEF\subseteq E fechado. Seja δ>0\delta>0 e defina a função fδ:Ef_{\delta}:E\to\mathbb{R} dada por

fδ(x)=max{1d(x,F)δ,0}.f_{\delta}(x)=\max\Big{\{}1-\frac{d(x,F)}{\delta},0\Big{\}}. (3.131)

Claramente, ff é uniformemente contínua e vale \1Ffδ\1B(F,δ)\1{F}\leq f_{\delta}\leq\1{B(F,\delta)}. Dessa desigualdade, temos lim supnμn(F)lim supnfδμn=fδμμ(B(F,δ))\limsup_{n}\mu_{n}(F)\leq\limsup_{n}\int f_{\delta}\d{\mu}_{n}=\int f_{\delta}% \d{\mu}\leq\mu(B(F,\delta)). Tomando agora o limite com δ0\delta\to 0, obtemos b)b) por continuidade da probabilidade μ\mu.

Para mostrar (b+bc)(b+b^{\prime}\Rightarrow c), seja A𝒜A\in\mathcal{A} tal que μ(A)=0\mu(\partial A)=0. Nesse caso, sabemos que

lim supnμn(A)lim supnμn(A¯)μ(A¯)=μ(Å)lim infμn(Å)lim infnμn(A),\begin{split}\limsup_{n}\mu_{n}(A)&\leq\limsup_{n}\mu_{n}(\bar{A})\leq\mu(\bar% {A})=\mu(\mathring{A})\\ &\leq\liminf\mu_{n}(\mathring{A})\leq\liminf_{n}\mu_{n}(A),\end{split}

o que mostra o limite em c)c).

Finalmente, resta mostrar (ca)(c\Rightarrow a) e, para tanto, consideramos uma função f:Ef:E\to\mathbb{R} contínua e limitada. Digamos, com f=M\lVert f\rVert_{\infty}=M.

Sabemos que os conjuntos {f1({a})}a\{f^{-1}(\{a\})\}_{a\in\mathbb{R}} são disjuntos, logo os conjuntos f1({a})f^{-1}(\{a\}) podem ter medida μ\mu positiva apenas para uma coleção enumerável de valores aa\in\mathbb{R}. Obtemos assim uma coleção finita b0<b1<<bkb_{0}<b_{1}<\dots<b_{k}, tal que

b0<M e bk>M,bi+1biδ eμ(f1({bi}))=0 para todo ik.\begin{array}[]{c}b_{0}<-M\text{ e }b_{k}>M,\quad b_{i+1}-b_{i}\leq\delta\text% { e}\\ \mu\big{(}f^{-1}(\{b_{i}\})\big{)}=0\text{ para todo $i\leq k$}.\end{array} (3.132)
xxf(x)f(x)
Figura 3.3: Uma função contínua e limitada ff, os pontos bib_{i} e um conjunto AiA_{i}.

Iremos aproximar ff por uma função da forma fδ=ibi\1Aif_{\delta}=\sum_{i}b_{i}\1_{A_{i}}, onde os conjuntos Ai=f1([bi,bi+1))A_{i}=f^{-1}\big{(}[b_{i},b_{i+1})\big{)} são disjuntos. Obviamente fδffδ+δf_{\delta}\leq f\leq f_{\delta}+\delta, donde

lim inffδμnlim inffμnlim supfμnlim inffδμn+δ.\liminf\int f_{\delta}\d{\mu}_{n}\leq\liminf\int f\d{\mu}_{n}\leq\limsup\int f% \d{\mu}_{n}\leq\liminf\int f_{\delta}\d{\mu}_{n}+\delta.

Mas como fδμn=ibiμn(Ai)\int f_{\delta}\d{\mu}_{n}=\sum_{i}b_{i}\mu_{n}(A_{i}), a prova estará concluida se mostrarmos que μn(Ai)μ(Ai)\mu_{n}(A_{i})\to\mu(A_{i}) para todo iki\leq k. Isso segue de d)d), pois Aif1({bi,bi+1})\partial A_{i}\subseteq f^{-1}(\{b_{i},b_{i+1}\}), que tem medida zero. ∎

{exercise}

Lembrando que em (,())(\mathbb{R},\mathcal{B}(\mathbb{R})), temos 1ni=1nδi/nU[0,1]\tfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\delta_{i/n}\Rightarrow U_{[0,1]}, use o ítem d)d) do Teorema 3 para dar uma caracterização dos conjuntos Riemann-mensuráveis. Mais precisamente, encontre os AA\subseteq\mathbb{R} tais que 1ni=1nδi/n(A)\tfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\delta_{i/n}(A) converge para a medida de Lebesgue de AA.

\todosec

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