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経験過程

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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、

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

となる。これによる、適当な可測関数fの像は、

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

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、 $G_{n}(A)$ 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、 $G_{n}f$ は、正規確率変数 $N(0,\mathbb {E} (f-\mathbb {E} f)^{2})$ へ分布収束する。

定義

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

${\bigl (}G_{n}f{\bigr )}_{f\in {\mathcal {F}}}$ をSから $\mathbb {R}$ への可測関数の族 ${\mathcal {F}}$ 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 $X_{1},X_{n},\dots$ において、これは、

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

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

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