Usuário(a):WilsonNeuroMat/Testes41

Em matemática, a métrica de Lévy–Prokhorov, algumas vezes chamada apenas de métrica de Prokhorov, é uma métrica, isto é, uma definição de distância, sobre a coleção de medidas de probabilidade em um dado espaço métrico. Recebe este nome em homenagem ao matemático francês Paul Lévy e ao matemático soviético Yuri Prokhorov. Prokhorov apresentou a métrica em 1956 como uma generalização da métrica de Lévy anterior.[1]

Definição

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Considere   um espaço métrico com sua sigma-álgebra de Borel  . Suponha que   denota a coleção de todas as medidas de probabilidade sobre o espaço mensurável  .

Para um subconjunto  , defina a vizinhança   de   por:

 

em que   é a bola aberta de raio   centrada em  . A métrica de Lévy–Prokhorov   é definida ao configurar a distância entre duas medidas de probabilidade   e   como:[2]

 

para medidas de probabilidade claramente  .

Alguns autores omitem uma das duas desigualdades ou escolher apenas   aberto ou fechado. Uma desigualdade implica a outra e  , mas restringir a conjuntos abertos pode mudar a métrica então definida (se   não for um espaço polonês).

Propriedades

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  • Se   for separável, a convergência de medidas na métrica de Lévy–Prokhorov é equivalente à convergência fraca de medidas. Assim,   é uma metrização da topologia de convergência fraca em  .[3]
  • O espaço métrico   é separável se e somente se   for separável.
  • Se   for completo, então,   é completo. Se todas as medidas em   tiverem suporte separável, então, a implicação recíproca se aplica: se   for completo, então,   é completo.
  • Se   for separável e completo, um subconjunto   é relativamente compacto se e somente se seu  -fechamento for  -compacto.

Referências

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  1. «Lévy metric - Encyclopedia of Mathematics». www.encyclopediaofmath.org (em inglês). Consultado em 3 de agosto de 2017 
  2. «Lévy-Prokhorov metric - Encyclopedia of Mathematics». www.encyclopediaofmath.org (em inglês). Consultado em 3 de agosto de 2017 
  3. Billingsley, Patrick (25 de junho de 2013). Convergence of Probability Measures (em inglês). [S.l.]: John Wiley & Sons. ISBN 9781118625965