无限绝对第三矩的 Berry Esseen 定理

机器算法验证 中心极限定理
2022-03-18 15:34:59

Berry-Esseen 定理的最简单形式表明,如果Zn:=(X1++Xn)/n, 在哪里Xi具有均值 0 和方差 1 的独立同分布,并且ρ:=E[|X|3]然后:

FZn(y)=FN(y)+O(1nρ),

大哦在哪里是统一的y, 使得 CDF 的收敛Zn到标准法线的 CDF 也是均匀的。这就是典型的“n>=30 对 CLT 来说足够好”的巫毒教可能来自的地方。

我的问题是什么时候发生ρ=,例如在帕累托分布的情况下f(x)=c/x4为了x1,或者更糟糕的随机变量E[X2+ϵ]=为了ϵ>0, 例如P(X=i)=ci3log2i,iN.

显然,收敛不再一致(也许在特殊情况下除外?)。这也是汉堡矩问题的非唯一性和怪异性进入的地方,因为正态分布具有有限的绝对三次矩,而X必须有非紧凑的支持。

但是,对于您可以预料到的不良行为,是否有一些有趣的特征?这种情况的极端(最坏情况)版本是迭代逻辑法则,它说:

lim supnZnloglog(n)=as2.

我对波动的分布更感兴趣,尤其是远离平均值。我尝试搜索“具有无限绝对第三时刻的 Berry Esseen 定理”,但找不到任何相关信息。

1个回答

Berry-Esseen 定理需要第三矩的有限性。可以在
Petrov, VV (1975) 中找到 Berry-Esseen 不等式的概括。独立随机变量的总和(第 82 卷)。施普林格科学与商业媒体。,页。112 定理 5。

对于均值为零且方差为 1 的 iid 随机变量的情况,定理简化为以下内容:

Fn(x)=P(n1/2i=1nXi<x). g()是一个在区间内非负、偶数且非递减的函数x>0,这样x/g(x)在区间内不减x>0. 如果E[X12g(X1)]<. 然后

supx|Fn(x)Φ(x)|Ag(n)E[X12g(X1)]
对于一些普遍的A>0.

结果可以扩展到具有非零和不同均值以及不同方差的变量(参见DasGupta, A. (2008)。统计和概率的渐近理论,第 11 章)