Аннотация:
Пусть P — вероятностная мера на сепарабельном метрическом пространстве и F — класс действительных ограниченных измеримых по Борелю функций на S. Класс F мы называем P-равномерным классом, если limn→∞sup{|∫fdPn−∫fdP|:f∈F} для всех последовательностей вероятностных мер {Pn}, слабо сходящихся к P. Скажем, что F есть P-непрерывный класс, если каждая функция из F непрерывна почти всюду относительно P. Каждый P-равномерный класс является P-непрерывным классом. В настоящей статье получены результаты, имеющие обратный характер. В том случае, когда F состоит из индикаторов, показано, грубо говоря, что P-непрерывный класс, удовлетворяющий некоторым условиям замкнутости, P-равномерен (см. следствие к теореме 4 и теорему 5). В предыдущей статье [1] мы смогли получить подобный результат лишь при некотором ограничении на F типа компактности.
Pазделы 4 и 5 содержат результаты специфические для пространств C[0,1] и D[0,1].
В заключительном разделе указывается на имеющуюся связь рассмотренных вопросов с проблемой Гливенко–Кантелли.
Образец цитирования:
F. Topsøe, “On the Connection Between P-Continuity and P-Uniformity in Weak Convergence”, Теория вероятн. и ее примен., 12:2 (1967), 279–288; Theory Probab. Appl., 12:2 (1967), 241–250
\RBibitem{Top67}
\by F.~Tops{\o}e
\paper On the Connection Between $P$-Continuity and $P$-Uniformity in Weak Convergence
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 1967
\vol 12
\issue 2
\pages 279--288
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp705}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=214720}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0152.16903|
0182.22902}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 1967
\vol 12
\issue 2
\pages 241--250
\crossref{https://doi.org/10.1137/1112027}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/tvp705
https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v12/i2/p279
Эта публикация цитируется в следующих 14 статьяx:
W. Römisch, T. M. Surowiec, “Asymptotic properties of Monte Carlo methods in elliptic PDE-constrained optimization under uncertainty”, Numer. Math., 2024
M. Hoffhues, W. Römisch, T. M. Surowiec, “On quantitative stability in infinite-dimensional optimization under uncertainty”, Optim Lett, 15:8 (2021), 2733
Sainan Zhang, Shaoyan Guo, Liwei Zhang, Hongwei Zhang, “On distributionally robust optimization problems with k-th order stochastic dominance constraints induced by full random quadratic recourse”, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 493:2 (2021), 124564
Yongchao Liu, Werner Römisch, Huifu Xu, “Quantitative Stability Analysis of Stochastic Generalized Equations”, SIAM J. Optim., 24:1 (2014), 467
Benedikt M. Pötscher, Ingmar R. Prucha, Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, 2014
Anatolij Plichko, “On uniform continuity of convex bodies with respect to measures in Banach spaces”, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 401:1 (2013), 349
Gérard Biau, Kevin Bleakley, “Statistical inference on graphs”, Statistics & Decisions, 24:2 (2006), 209
Benedikt M. Pötscher, Ingmar R. Prucha, Encyclopedia of Statistical Sciences, 2005
Benedikt M. Pötscher, Ingmar R. Prucha, Encyclopedia of Statistical Sciences, 2004
Werner Römisch, Handbooks in Operations Research and Management Science, 10, Stochastic Programming, 2003, 483
А. В. Бернштейн, “Классы равномерности в задачах различения сложных гипотез”, Теория вероятн. и ее примен., 29:4 (1984), 787–791; A. V. Bernštein, “Uniformity classes in problems of testing composite hypotheses”, Theory Probab. Appl., 29:4 (1985), 823–827
Douglas R. Miller, Dennis Sentilles, “Weak convergence of probability measures relative to incompatible topology and ?-field with applications to renewal theory”, Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete, 45:3 (1978), 239
Flemming Topsøe, “Uniformity in convergence of measures”, Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete, 39:1 (1977), 1
Flemming Tops�e, “On the Glivenko-Cantelli theorem”, Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete, 14:3 (1970), 239