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ANOVA 分解の直交性と、無作為化した準 Monte Carlo 法の誤差

命題 7.4（「準 Monte Carlo 法」§7） ・ ✓公理まで証明済み

本文で読む（証明と前後の説明）→

閉包の状態

✓ 公理まで証明済み

証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理（物理では基本仮定）までつながっています（前提の定理類 101 件、定義なども含めて 123 件）。

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。

前提をたどる 証明が使う定理・定義（直接 3 件）

▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。

• Fubini の定理✓定理 3.4・直積測度と Fubini–Tonelli の定理

  • Tonelli の定理✓定理 3.3・直積測度と Fubini–Tonelli の定理

    • 直積測度の存在と一意性✓定理 3.2・直積測度と Fubini–Tonelli の定理

      • 切断の測度の可測性✓補題 3.1・直積測度と Fubini–Tonelli の定理 この先をたどる →
      • 非負可測関数の積分の線型性と項別積分✓系 5.3・ルベーグ積分の定義と収束定理（上で展開済み）
      • 測度の一意性✓定理 4.5・測度空間と Carathéodory の拡張定理 この先をたどる →
    • 非負可測関数の積分の線型性と項別積分✓系 5.3・ルベーグ積分の定義と収束定理

      • 単関数近似定理✓定理 3.7・ルベーグ積分の定義と収束定理（上で展開済み）
      • 単調収束定理（ベッポ・レヴィの定理）✓定理 5.2・ルベーグ積分の定義と収束定理（上で展開済み）
      • 単関数の積分の基本性質✓補題 4.2・ルベーグ積分の定義と収束定理
    • 単関数近似定理✓定理 3.7・ルベーグ積分の定義と収束定理

      • 可測性の同値な言い換え✓命題 3.2・ルベーグ積分の定義と収束定理
    • 単調収束定理（ベッポ・レヴィの定理）✓定理 5.2・ルベーグ積分の定義と収束定理

      • 可測関数の閉包性✓命題 3.4・ルベーグ積分の定義と収束定理（上で展開済み）
      • 単関数の積分の基本性質✓補題 4.2・ルベーグ積分の定義と収束定理
      • 単関数が定める測度✓補題 4.3・ルベーグ積分の定義と収束定理 この先をたどる →
      • 測度の下からの連続性✓命題 2.1・ルベーグ積分の定義と収束定理
      • 非負可測関数のルベーグ積分定義 5.1・ルベーグ積分の定義と収束定理
    • 可測関数の閉包性✓命題 3.4・ルベーグ積分の定義と収束定理

      • 可測性の同値な言い換え✓命題 3.2・ルベーグ積分の定義と収束定理
      • 有理数の稠密性✓定理 5.2・実数の完備性とコーシー列 この先をたどる →
  • 零集合は積分に影響しない✓命題 6.4・ルベーグ積分の定義と収束定理

    • 測度の下からの連続性✓命題 2.1・ルベーグ積分の定義と収束定理
    • 非負可測関数の積分の線型性と項別積分✓系 5.3・ルベーグ積分の定義と収束定理（上で展開済み）
• ミンコフスキーの不等式✓定理 4.5・L^p 空間と関数解析への導入

  • 本質的上限と $L^∞$ 空間定義 3.2・L^p 空間と関数解析への導入
  • ヘルダーの不等式✓定理 4.2・L^p 空間と関数解析への導入

    • 本質的上限と $L^∞$ 空間定義 3.2・L^p 空間と関数解析への導入
    • チェビシェフの不等式と正定値性✓補題 3.3・L^p 空間と関数解析への導入

      • 本質的上限と $L^∞$ 空間定義 3.2・L^p 空間と関数解析への導入
    • ヤングの不等式✓補題 4.1・L^p 空間と関数解析への導入
• 無作為な平行移動による推定量は不偏✓命題 7.2・準 Monte Carlo 法

  • Fubini の定理✓定理 3.4・直積測度と Fubini–Tonelli の定理（上で展開済み）
  • Monte Carlo 推定量の誤差✓定理 2.2・Monte Carlo 積分と分散低減

    • 大数の強法則（コルモゴロフ）✓定理 4.5・大数の法則と中心極限定理

      • Tonelli の定理✓定理 3.3・直積測度と Fubini–Tonelli の定理（上で展開済み）
      • ボレル・カンテリの補題（第一）✓補題 4.4・大数の法則と中心極限定理
      • 単調収束定理✓定理 2.1・確率変数と期待値 この先をたどる →
      • 分散と共分散の基本性質✓命題 5.3・確率変数と期待値 この先をたどる →
      • マルコフ・チェビシェフの不等式✓命題 3.5・大数の法則と中心極限定理
    • 独立な可積分確率変数の積の期待値✓命題 7.5・確率変数と期待値

      • 確率変数の独立性定義 2.3・確率変数と期待値
      • 変数変換公式✓定理 4.5・確率変数と期待値 この先をたどる →
      • 分散と共分散の基本性質✓命題 5.3・確率変数と期待値 この先をたどる →
    • 分散と共分散の基本性質✓命題 5.3・確率変数と期待値 この先をたどる →
    • 中心極限定理（リンドバーグ・レヴィ）✓定理 5.6・大数の法則と中心極限定理 この先をたどる →
    • 収束概念の含意✓定理 3.6・大数の法則と中心極限定理 この先をたどる →
    • スルツキーの定理✓命題 6.1・大数の法則と中心極限定理
    • 分布収束（弱収束）定義 3.4・大数の法則と中心極限定理

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。