Stochastic Convergence of Sequences of Random Vectors

Authors

  • Jan Tatar Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Wydział Finansów i Prawa Katedra Matematyki

DOI:

https://doi.org/10.15678/ZNUEK.2017.0965.0507

Keywords:

power of vector, moment of probability distribution, random vector, stochastic convergence

Abstract

The paper presents a multidimensional generalisation (known for one-dimensional random variables) of two theorems regarding stochastic convergence – that is, convergence by probability. The generalised theorems are Markov’s and Chinchyn’s weak laws of great numbers. Both lead to the theory that, with the appropriate assumptions, a sequence of arithmetic averages of the random vectors converges their expected values to the arithmetic average. The proof for this thesis uses „whole moments of the multidimensional probability distribution”, which the author has proposed elsewhere. Their basis is a definition of the power of a vector in a space with a scalar product.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Budny K. [2009], Kurtoza wektora losowego, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 78, seria: Ekonometria, nr 26.

Budny K., Tatar J. [2009], Kurtosis of a Random Vector – Special Types of Distributions, „Statistics in Transition – New Series”, vol. 10, nr 3.

Budny K., Tatar J. [2012], Regresja liniowa z wykorzystaniem nowej definicji momentów wektorów losowych, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie”, nr 892.

Budny K., Szklarska M., Tatar J. [2014], Wielowymiarowa analiza sytuacji społeczno-demograficznej Polski [w:] 50 lat kształcenia ekonomistów w Kielcach, red. E. Molendowski i A. Szplit, seria: Studia i Materiały. Miscellanea Oeconomicae, R. 18, nr 1, Kielce.

Budny K., Tatar J. [2014], Charakterystyki wielowymiarowych wielkości finansowych oparte na definicji potęgi wektora [w:] Metody wnioskowania statystycznego w badaniach ekonomicznych, red. J. Kolonko, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.

Budny K. [2014a], A Genaralization of Chebyshev’s Inequality for Hilbert-space-valued Random Elements, „Statistics and Probability Letters”, vol. 88, https://doi.org/10.1016/j.spl.2014.01.021.

Budny K. [2014b], An Extension of the Multivariate Chebyshev’s Inequality to a Random Vector with a Singular Covariance Matrix, „Communication in Statistics – Theory and Methods”, vol. 45, nr 17, https://doi.org/10.1080/03610926.2014.941499.

Feller W. [1969], Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa, t. 1 i 2, PWN, Warszawa.

Fisz M. [1969], Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, PWN, Warszawa.

Najman P., Tatar J. [2010], Regresja wektorów losowych dla wielowymiarowego rozkładu normalnego [w:] Badania ekonometryczne w teorii i praktyce, red. A.S. Barczak, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.

Osiewalski J.,Tatar J. [1997], Silna wersja uogólnionej nierówności Czebyszewa, Materiały z XV Seminarium Naukowego im. Prof. Zbigniewa Pawłowskiego, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Wrocław.

Osiewalski J., Tatar J. [1999], Multivariate Chebyshev Inequality Based on a New Definition of Moments of a Random Vector, „Przegląd Statystyczny”, nr 2.

Plucińska A., Pluciński E. [2000], Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne, WNT, Warszawa.

Tatar J. [1993], Moments of a Random Variable in a Hilbert Space, Discussion Paper, No. 1, Cracow Academy of Economics.

Tatar J. [1996a], Nierówność Czebyszewa dla wielowymiarowych zmiennych losowych, „Badania Operacyjne i Decyzje”, nr 2.

Tatar J. [1996b], O niektórych miarach rozproszenia rozkładów prawdopodobieństwa, „Przegląd Statystyczny”, nr 3–4.

Tatar J. [2000], Asymetria wielowymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa, Materiały z XVIII Seminarium Naukowego im. Prof. Zbigniewa Pawłowskiego, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków.

Tatar J. [2001], Momenty absolutne wielowymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa, Sprawozdania z Posiedzeń Komisji Naukowych, PAN, Oddział w Krakowie, T. 43/2, Kraków (streszczenie).

Tatar J. [2002], Nierówność Lapunowa dla wielowymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa, „Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie”, nr 549.

Tatar J. [2003], Prawa wielkich liczb dla wielowymiarowych wektorów losowych [w:] Zastosowania statystyki i matematyki w ekonomii, red. W. Ostasiewicz, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.

Tatar J. [2004], Funkcje charakterystyczne wielowymiarowych wektorów losowych, Materiały z XXXVIII Konferencji Statystyków, Ekonometryków i Matematyków Akademii Ekonomicznych Polski Południowej, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków.

Tatar J. [2006], Półniezmienniki i momenty w charakteryzacji wielowymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa [w:] Matematyka – język uniwersalny. Księga jubileuszowa dla uczczenia 70. urodzin Profesora Tadeusza Stanisza, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Tatar J. [2008a], Korelacja wektorów losowych o dowolnych wymiarach [w:] Postępy statystyki, ekonometrii i matematyki stosowanej w Polsce Południowej, red. A. Zeliaś, J. Pociecha, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kraków.

Tatar J. [2008b], Miary zależności wektorów losowych o różnych wymiarach, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie”, nr 780.

Tatar J. [2009], Nowe charakterystyki warunkowych rozkładów wielowymiarowych, „Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie”, nr 3.

Tatar J. [2013], Modele wskaźnikowe rynku kapitałowego wykorzystujące funkcję regresji wektorów losowych, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie”, nr 923, https://doi.org/10.15678/ZNUEK.2013.0923.03.

Published

2017-11-30

Issue

Section

Articles