Beweisarchiv: Stochastik: Wahrscheinlichkeitstheorie: Approximationssatz von Stone-Weierstrass

Beweisarchiv: Stochastik

Statistik: Arithmetisches Mittel zweier Zahlen · Eindeutigkeit der Methode der kleinsten Fehlerquadrate
Wahrscheinlichkeitstheorie: Bernstein-Ungleichung · Satz von Moivre-Laplace · Approximationssatz von Stone-Weierstrass
Kombinatorik: Kombinatorische Eigenschaft des Binomialkoeffizienten


Satz (Approximationssatz von Stone-Weierstrass)

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Seien beliebig und eine stetige Funktion. Dann gilt für alle : Es existiert ein Polynom , das erfüllt.

Ohne Beschränkung der Allgemeinheit gelte  .

Sei   eine binomialverteilte Zufallsvariable mit den Parametern   der Anzahl der Versuche bis zum ersten Erfolg (bei einer Folge unabhängiger Bernoulli-Versuche) und Erfolgswahrscheinlichkeit  . Dann gilt  .

Mit dem schwachen Gesetz der großen Zahlen ( !) folgt

 

für alle   (Konvergenz in Wahrscheinlichkeit von   gegen  ).

Diese Konvergenz bzgl.   ist sogar gleichmäßig in   (siehe das Korollar weiter unten).

Die Varianz von   ist beschränkt durch  .

Beweis des Lemmas 1

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Da   binomialverteilt ist, ist

 

Wir suchen das globale Maximum bezüglich   auf  .

 

Bei   befindet sich also ein möglicher lokaler Extremwert. Wegen

 

an der Stelle   ist dieser mögliche lokale Extremum tatsächlich ein lokales Maximum. Auf dem Rand (für   oder  ) ist die Varianz 0 und damit kleiner dem lokalen Maximum. Also liegt bei   ein globales Maximum mit Funktionswert  .

Korollar

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  konvergiert für   gleichmäßig gegen 0.

Beweis des Korollars

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Den Wert des Limes kennen wir aus dem Lemma 1. Es ist also zu zeigen:

 

, das heißt, dass   unabhängig von der Wahl von   ist. Wähle ein  . Sei   beliebig. Es gilt für alle  :

 

Wähle  . Dann gilt für alle  :

 .

Da die Definition von   keine Abhängigkeit zu   aufweist, ist das Korollar damit bewiesen.

Beweis des Satzes Teil 2

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Das Intervall   ist abgeschlossen und beschränkt, also kompakt (Satz von Heine-Borel).   ist stetig (in  ), also insbesondere fast überall stetig.   ist stetig, also messbar. Außerdem ist   auf einem kompakten Intervall definiert.

Also ist   auf diesem Intervall auch gleichmäßig stetig und beschränkt (durch  , eine als Konstante von   unabhängige und integrierbare Funktion mit endlichem Erwartungswert).

Daraus folgt für alle   die gleichmäßige Konvergenz bzgl.   (nach dem gleichmäßigen Gesetz der großen Zahl), also

 .

(siehe auch hier????????) Aus der Beschränktheit von   (auf dem gegebenen Intervall) folgt mit dem Satz über die majorisierte Konvergenz für Zufallsvariablen die (gleichmäßige, weil Absolutbetrag unabhängig von   beschränkt und damit Erwartungswert ebenso (Monotonie des Erwartungswertes)) Konvergenz der Erwartungswerte

 .

Für alle Funktionen   und alle natürlichen Zahlen   gilt:

 

Beweis des Lemmas 2

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aufgrund des Binomischen Lehrsatzes.

Beweis des Satzes Teil 3

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Gemäß dem Lemma 2 gilt  . Sei  . Wegen der gleichmäßigen Stetigkeit von   existiert dann ein  , sodass für alle Punkte   gilt:

 

Zerlege die Summe in zwei Teile:

  • einen Teil   mit  -Werten, die   erfüllen und
  • einen Teil   mit  -Werten, die diese Bedingung nicht erfüllen.

Wegen der Stetigkeit von   gilt für alle Summenglieder von  :   und für all jene von  :   wegen der Beschränktheit von   auf  . Daraus ergibt sich:

 

für alle  . Mit der Dreiecksgleichung des Erwartungswertes und seiner Linearität folgt für ein beliebiges, fixes  :

 

. Definiere die Bernstein-Polynome durch

 

mit  

Dann genügt es, Lemma 3 zu zeigen, denn dann ist zusammengefasst (mit  ):

 

 

Beweis des Lemmas 3

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Es folgt schrittweise aus dem Gesetz des bewusstlosen Statistikers (»law of unconscious statistician«), der Berechnung der Wahrscheinlichkeitsfunktion   und dem Einsetzen der Wahrscheinlichkeitsfunktion der Binomialverteilung das Ergebnis.

 

Wikipedia-Verweis

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