משפט דונסקר

להילוך מקרי פשוט על <math>\mathbb Z</math>.]]
בתורת ההסתברות, משפט דונסקר (הידוע גם כעקרון האינווריאנטיות של דונסקר, או משפט הגבול המרכזי הפונקציונלי), על שם מונרו ד' דונסקר, הוא הרחבה פונקציונלית של משפט הגבול המרכזי עבור פונקציות התפלגות אמפיריות. המשפט קובע כי גרסה ממורכזת ובקנה מידה מותאם של פונקציית ההתפלגות האמפירית מתכנסת לתהליך גאוסי.

נתונה סדרת משתנים מקריים <math>X_1, X_2, X_3, \ldots</math> בלתי תלויים ושווי התפלגות עם תוחלת 0 ושונות 1. נסמן <math>S_n:=\sum_{i=1}^n X_i</math>. התהליך הסטוכסטי <math>S:=(S_n)_{n\in\N}</math> נקרא הילוך מקרי. נגדיר לכל <math>t\in [0,1]</math>,

: <math>.W^{(n)}(t) := \frac{S_{\lfloor nt\rfloor}}{\sqrt{n}}</math>

ממשפט הגבול המרכזי נובע כאשר <math>n\to\infty</math>, הסדרה <math>W^{(n)}(1)</math> מתכנסת בהתפלגות למשתנה מקרי נורמלי תקני <math>W(1)</math>. עקרון האינווריאנטיות של דונסקר<ref></ref><ref name=":0"></ref> מרחיב את ההתכנסות הזו לכל הפונקציה <math>W^{(n)}:=(W^{(n)}(t))_{t\in [0,1]}</math>. ליתר דיוק, בצורתו המודרנית, מעקרון האינווריאנטיות של דונסקר נובע שכפונקציות מקריות השייכות למרחב סקורוקוד <math>\mathcal{D}[0,1]</math>, כאשר <math>n\to\infty</math>, הפונקציות <math>W^{(n)}</math> מתכנסות בהתפלגות לתנועה בראונית סטנדרטית <math>W:=(W(t))_{t\in [0,1]}</math>.
== ניסוח פורמלי ==
נתונה סדרה <math>F_n</math> של פונקציות ההתפלגות האמפיריות הנבנית מתוך סדרה של משתנים מקריים <math>X_1, X_2, X_3, \ldots</math> בלתי תלויים ושווי התפלגות מהתפלגות <math>F</math>. נגדיר

: <math> G_n(x)= \sqrt n (F_n(x) - F(x) ) </math>

לכל <math>x\in \mathbb{R}</math>. לפי משפט הגבול המרכזי הקלאסי, עבור <math>x</math> נתון, כאשר <math>n</math> שואף לאינסוף, המשתנה המקרי <math>G_n(x)</math> מתכנס בהתפלגות למשתנה מקרי נורמלי <math>G(x)</math> עם תוחלת <math>0</math> ושונות <math>F(x)(1-F(x))</math>.

=== משפט (דונסקר, סקורוקוד, קולמוגורוב) ===
הסדרה של <math>G_n(x)</math>, כפונקציות קדלג מקריות של מרחב סקורוקוד <math>\mathcal{D}(-\infty,\infty)</math>, מתכנסת בהתפלגות לתהליך גאוסי <math>G</math> עם תוחלת <math>0</math> ושונות משותפת;

: <math>.\operatorname{cov}[G(s), G(t)] = E[G(s) G(t)] = \min\{F(s), F(t)\} - F(s)F(t)</math>

ניתן לכתוב <math>G(x)=B(F(X))</math> כאשר <math>B</math> הוא גשר בראוני סטנדרטי.

== היסטוריה ותוצאות קשורות ==
קולמוגורוב (1933) הראה שכאשר התפלגות <math>F</math> היא רציפה, החסם העליון <math>\sup_x G_n(x)</math> והחסם העליון של הערך המוחלט, <math>\sup_x |G_n(x)|</math> מתכנס בהתפלגות לגשר בראוני <math>B(x)</math> (ראה מבחן קולמוגורוב-סמירנוב). בשנת 1949 שאל דוב האם ההתכנסות בהתפלגות מתקיימת עבור פונקציונלים כלליים יותר, ובכך ניסח בעיה של התכנסות חלשה של פונקציות מקריות במרחב פונקציות מתאים.<ref></ref>

ב-1952 דונסקר הצהיר והוכיח (לא לגמרי נכון)<ref name="dudley1999"></ref> הרחבה כללית התואמת לגישה היוריסטית של דוב-קולמוגורוב. במאמר המקורי, דונסקר הוכיח שההתכנסות של <math>G(x)</math> לגשר בראוני מתקיימת עבור התפלגות אחידה <math>U(0,1)</math> ביחס להתכנסות במידה שווה על פני הקטע <math>[0,1]</math>.<ref name=":0" />

אולם כאמור, הניסוח של דונסקר לא היה ממש נכון, בגלל בעיית המדידות של פונקציונלים של תהליכים בלתי רציפים. בשנת 1956 הגדירו סקורוקוד וקולמוגורוב מטריקה <math>d</math> ניתנת להפרדה, הנקראת מטריקת סקורוקוד, על המרחב <math>\mathcal{D}[0,1]</math> של פונקציות קדלג על-<math>[0,1]</math> והראו כי במרחב זה <math>G_n</math> מתכנס ב - <math>\mathcal{D}[0,1]</math> לגשר הבראוני.

מאוחר יותר דאדלי ניסח מחדש והוכיח את התוצאה של דונסקר תוך כדי עקיפת הצורך להשתמש במטריקת סקורוקוד.<ref name="dudley1999" />

גרסה משופרת של תוצאה זו, המספקת פרטים נוספים על קצב ההתכנסות, נקראת קירוב קומלוס-מייג'ור-טוסנאדי.

== ראו גם ==
* משפט גליבנקו-קנטלי

== הערות שוליים ==

קטגוריה:משפטים בסטטיסטיקה
קטגוריה:משפטים בתורת ההסתברות