Аннотация:
В работе вводится понятие метрики в пространстве случайных величин, заданных на одном вероятностном пространстве. Формулируется принцип трех этапов исследования задач аппроксимационного типа, в частности, задач об аппроксимации распределений.
Приводятся и доказываются различные факты, связанные с использованием
метрик на этих трех этапах. Во второй части работы приводится ряд результатов,
относящихся к проблемам устойчивости в задачах характеризации распределений
и к проблемам оценок остаточных членов в предельных аппроксимациях распределений
сумм независимых случайных величин.
Как изложение свойств метрик, так и демонстрация применения этих сведений во второй части работы приводится в предположении, что случайные величины принимают значения из пространств общей природы (метрические, банаховы и гильбертовы).
Библиография: 11 названий.
Образец цитирования:
В. М. Золотарев, “Метрические расстояния в пространствах случайных величин и их распределений”, Матем. сб., 101(143):3(11) (1976), 416–454; V. M. Zolotarev, “Metric distances in spaces of random variables and their distributions”, Math. USSR-Sb., 30:3 (1976), 373–401
\RBibitem{Zol76}
\by В.~М.~Золотарев
\paper Метрические расстояния в~пространствах случайных величин и их распределений
\jour Матем. сб.
\yr 1976
\vol 101(143)
\issue 3(11)
\pages 416--454
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/sm2908}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=467869}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0367.60003}
\transl
\by V.~M.~Zolotarev
\paper Metric distances in spaces of random variables and their distributions
\jour Math. USSR-Sb.
\yr 1976
\vol 30
\issue 3
\pages 373--401
\crossref{https://doi.org/10.1070/SM1976v030n03ABEH002280}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=A1976FN58700007}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/sm2908
https://www.mathnet.ru/rus/sm/v143/i3/p416
Эта публикация цитируется в следующих 87 статьяx:
Lutz Mattner, “A convolution inequality, yielding a sharper Berry–Esseen theorem for summands Zolotarev-close to normal”, Theor. Probability and Math. Statist., 2024
Marieke Stolte, Franziska Kappenberg, Jörg Rahnenführer, Andrea Bommert, “Methods for quantifying dataset similarity: a review, taxonomy and comparison”, Statist. Surv., 18:none (2024)
Lorenzo Pareschi, Giuseppe Toscani, “The Kinetic Theory of Mutation Rates”, Axioms, 12:3 (2023), 265
Alexander Vidal, Samy Wu Fung, Luis Tenorio, Stanley Osher, Levon Nurbekyan, “Taming hyperparameter tuning in continuous normalizing flows using the JKO scheme”, Sci Rep, 13:1 (2023)
Anna Gusakova, Matthias Reitzner, Christoph Thäle, “Variance expansion and Berry-Esseen bound for the number of vertices of a random polygon in a polygon”, Annales Henri Lebesgue, 6 (2023), 875
Florian Heinemann, Axel Munk, Yoav Zemel, “Randomized Wasserstein Barycenter Computation: Resampling with Statistical Guarantees”, SIAM Journal on Mathematics of Data Science, 4:1 (2022), 229
Marcel Klatt, Axel Munk, Yoav Zemel, “Limit laws for empirical optimal solutions in random linear programs”, Ann Oper Res, 315:1 (2022), 251
Anil Aswani, Matt Olfat, “Optimization hierarchy for fair statistical decision problems”, Ann. Statist., 50:6 (2022)
Giuseppe Toscani, “On Fourier-Based Inequality Indices”, Entropy, 24:10 (2022), 1393
Werner Zellinger, Bernhard A. Moser, Susanne Saminger-Platz, “On generalization in moment-based domain adaptation”, Ann Math Artif Intell, 89:3-4 (2021), 333
Werner Zellinger, Bernhard A. Moser, “On the truncated Hausdorff moment problem under Sobolev regularity conditions”, Applied Mathematics and Computation, 400 (2021), 126057
Philippe Briand, Christel Geiss, Stefan Geiss, Céline Labart, “Donsker-type theorem for BSDEs: Rate of convergence”, Bernoulli, 27:2 (2021)
Tran Loc Hung, Phan TriKien, “On the rates of convergence in weak limit theorems for geometric random sums of the strictly stationary sequence of m-dependent random variables”, Lith Math J, 60:2 (2020), 173
Andrey Borisov, Igor Sokolov, “Optimal Filtering of Markov Jump Processes Given Observations with State-Dependent Noises: Exact Solution and Stable Numerical Schemes”, Mathematics, 8:4 (2020), 506
Pavel S. Ruzankin, Igor S. Borisov, “On the rate of Poisson approximation to Bernoulli partial sum processes”, Statistics & Probability Letters, 162 (2020), 108754
Ralph Neininger, Henning Sulzbach, “On a functional contraction method”, Ann. Probab., 43:4 (2015)
Svetlozar T. Rachev, Lev B. Klebanov, Stoyan V. Stoyanov, Frank J. Fabozzi, The Methods of Distances in the Theory of Probability and Statistics, 2013, 335
Svetlozar T. Rachev, Lev B. Klebanov, Stoyan V. Stoyanov, Frank J. Fabozzi, The Methods of Distances in the Theory of Probability and Statistics, 2013, 67
Svetlozar T. Rachev, Lev B. Klebanov, Stoyan V. Stoyanov, Frank J. Fabozzi, The Methods of Distances in the Theory of Probability and Statistics, 2013, 421