数学 › 確率論 › Kolmogorov の拡張定理と連続性定理

有限次元分布と整合性

定義 2.3(「Kolmogorov の拡張定理と連続性定理」§2)

各 J∈F(T)J\in\mathfrak{F}(T) に (EJ,B(EJ))(E^J,\mathcal{B}(E^J)) 上の確率測度 μJ\mu_J が与えられているとする。J⊂KJ\subset K ならば常に

μK∘(πJK)−1=μJ\mu_K\circ(\pi_J^K)^{-1}=\mu_J

が成り立つとき、族 (μJ)J∈F(T)(\mu_J)_{J\in\mathfrak{F}(T)} は整合的であるという。確率空間 (Ω,F,P)(\Omega,\mathcal{F},P) 上の EE 値確率過程 X=(Xt)t∈TX=(X_t)_{t\in T} について、J={t1,…,tn}J=\{t_1,\ldots,t_n\} での同時分布 P∘(Xt1,…,Xtn)−1P\circ(X_{t_1},\ldots,X_{t_n})^{-1} を XX の有限次元分布という。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理 証明で参照している 1 件

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