CapÃtulos 6 y 7 de Petrov. V.V, Mordecki, E. TeorÃa de la ...
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26 Capítulo 7. Teorema central <strong>de</strong>l límitepara todo x real si n → ∞, dado que {Y n } verifica <strong>la</strong>s condiciones <strong>de</strong> <strong>la</strong>primer etapa <strong>de</strong> <strong>la</strong> <strong>de</strong>mostración. Esto es <strong>la</strong> tesis <strong>de</strong>l teorema.Observación. Es posible <strong>de</strong>mostrar que <strong>la</strong> convergencia en (7.1) es uniformeen el conjunto <strong>de</strong> los x reales. No es difícil verificar esta afirmacióndirectamente; es consecuencia <strong>de</strong>l teorema <strong>de</strong> Pólya: si una sucesión <strong>de</strong>funciones <strong>de</strong> distribución {G n (x)} converge a una función <strong>de</strong> distribucióncontinua G(x) para todo x, entonces, esta convergencia es uniforme en <strong>la</strong>recta real (ver ejercicio ??, capítulo 5).Veamos que el teorema límite integral <strong>de</strong> De Moivre–Lap<strong>la</strong>ce <strong>de</strong> <strong>la</strong> sección2.3, es un coro<strong>la</strong>rio <strong>de</strong>l teorema <strong>de</strong> Lin<strong>de</strong>berg–Lévy recién <strong>de</strong>mostrado.Consi<strong>de</strong>remos entonces una serie <strong>de</strong> n experimentos in<strong>de</strong>pendientes,con dos resultados posibles cada uno (éxito y fracaso), y probabilidad<strong>de</strong> éxito igual a p en cada experimento (0 < p < 1). Sea µ <strong>la</strong> cantidad<strong>de</strong> éxitos en n experimentos. Veamos como se formu<strong>la</strong> el teorema límiteintegral <strong>de</strong> De Moivre–Lap<strong>la</strong>ce en términos <strong>de</strong> variables aleatorias. Paraésto consi<strong>de</strong>remos una sucesión <strong>de</strong> variables aleatorias X 1 , X 2 , . . . , cadauna <strong>de</strong> <strong>la</strong>s cuales toma el valor 1 con probabilidad p (si ocurre un éxito) y elvalor 0 con probabilidad q = 1−p (si ocurre un fracaso). Tenemos E X k =p, var X k = pq > 0 para cada i = 1, 2, . . . . A<strong>de</strong>más, µ = ∑ nk=1 X k, porque<strong>la</strong> suma contiene tantos sumandos iguales a uno como éxitos ocurren en losprimeros n experimentos, siendo nulos los sumandos restantes. La sucesión{X n } es una sucesión <strong>de</strong> variables aleatorias in<strong>de</strong>pendientes e idénticamentedistribuidas, por lo que es aplicable el teorema <strong>de</strong> Lin<strong>de</strong>berg–Lévy. De(7.1) obtenemos, que( µ − np)P √ ≤ x − Φ(x) → 0 (n → ∞), (7.5)npquniformemente en el conjunto <strong>de</strong> los x reales, en vista <strong>de</strong> <strong>la</strong> última observación.Poniendo entonces en (7.5) primero x = b, luego x = a, y restando,obtenemos(P a < µ √ − np )≤ b − 1 ∫ b√ npq 2πae −x2 /2 dx → 0(n → ∞),uniformemente, en el conjunto <strong>de</strong> los reales a < b, que es el contenido <strong>de</strong>lteorema límite integral <strong>de</strong> De Moivre–Lap<strong>la</strong>ce.