経験過程

経験過程（けいけんかてい、英: empirical process）は、経験測度の中心極限定理の一般化のひとつである。経験過程の理論は、ノンパラメトリック統計学などに応用される。

ある一定の条件のもとで、経験測度P_nが、確率測度へ収束するという結果はよく知られている（Glivenko-Cantelliの定理）。経験過程の理論によって、この収束の速さを説明することができる。 中心化・基準化された経験測度は、

${\displaystyle G_{n}(A)={\sqrt {n}}(P_{n}(A)-P(A))}$

となる。これによる、適当な可測関数fの像は、

${\displaystyle f\mapsto G_{n}f={\sqrt {n}}(P_{n}-P)f={\sqrt {n}}\left({\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}f(X_{i})-\mathbb {E} f\right)}$

と書くことができる。中心極限定理により、適当な可測集合Aに対して、${\displaystyle G_{n}(A)}$は、正規確率変数N(0, P(A)(1 − P(A)))へ分布収束する。同様に、適当な関数fに対して、${\displaystyle G_{n}f}$は、正規確率変数${\displaystyle N(0,\mathbb {E} (f-\mathbb {E} f)^{2})}$へ分布収束する。

定義

${\displaystyle {\bigl (}G_{n}(c){\bigr )}_{c\in {\mathcal {C}}}}$ をSの可測な部分集合の族${\displaystyle {\mathcal {C}}}$における経験過程という。

${\displaystyle {\bigl (}G_{n}f{\bigr )}_{f\in {\mathcal {F}}}}$をSから${\displaystyle \mathbb {R} }$への可測関数の族${\displaystyle {\mathcal {F}}}$における経験過程という。

経験過程に関する有名な結果のひとつに、Donskerの定理がある。この定理は、ある一定のガウス過程へ弱収束する経験過程のクラス（Donskerクラス）についての研究につながった。DonskerクラスはGlivenko-Cantelliクラスになるが、その逆は一般的に正しくない。

例として、経験分布関数を考える。i.i.d.確率変数${\displaystyle X_{1},X_{n},\dots }$において、これは、

${\displaystyle F_{n}(x)=P_{n}((-\infty ,x])=P_{n}I_{(-\infty ,x]}.}$

と与えられる。この例では、経験過程は${\displaystyle {\mathcal {C}}=\{(-\infty ,x]:x\in \mathbb {R} \}}$のクラスによって特徴づけられる。この${\displaystyle {\mathcal {C}}}$はDonskerクラスであることを示すことができ、特に、:${\displaystyle {\sqrt {n}}(F_{n}(x)-F(x))}$ はブラウン橋 B(F(x))に弱収束する。

• P. Billingsley, Probability and Measure, John Wiley and Sons, New York, third edition, 1995.
• M.D. Donsker, Justification and extension of Doob's heuristic approach to the Kolmogorov–Smirnov theorems, Annals of Mathematical Statistics, 23:277–281, 1952.
• R.M. Dudley, Central limit theorems for empirical measures, Annals of Probability, 6(6): 899–929, 1978.
• R.M. Dudley, Uniform Central Limit Theorems, Cambridge Studies in Advanced Mathematics, 63, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1999.
• M.R. Kosorok, Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference, Springer, New York, 2008.
• Galen R. Shorack and Jon A. Wellner, Empirical Processes with Applications to Statistics, Wiley, New York, 1986. SIAM Classics edition (2009), Society for Industrial and Applied Mathematics. ISBN 978-0-898716-84-9
• Aad W. van der Vaart and Jon A. Wellner,Weak Convergence and Empirical Processes: With Applications to Statistics, 2nd ed., Springer, 2000. ISBN 978-0-387-94640-5
• J. Wolfowitz, Generalization of the theorem of Glivenko–Cantelli. Annals of Mathematical Statistics, 25, 131–138, 1954.

• Empirical Processes: Theory and Applications, by David Pollard.
• Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference, by Michael Kosorok.

表 話 編 歴 確率論
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