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证明方法:用Kolgoromov三级数定理和Kronecker定理。
(6) 精确强大数定律:若u存在,则 几乎必然收敛到0.
证明方法:这个大数定律的证明确实有几种不同的方法。最早的证明是由数学大师Kolmogorov给出的。Durrett (2010)的书上用的是Etemadi (1981)的方法,需要截断X,用到现代概率论的知识如Borel-Cantelli引理、Kolmogorov三级数定理、Fubini定理等。(感谢读者指出,Durrett的书在倒向鞅一章中给出了大数定律的倒向鞅方法证明,只需要用到倒向鞅的知识和Hewitt-Savage 0-1律,不过这也是现代概率论的知识。)
此外,还有很多不同的大数定律,不同分布的,不独立的序列等。定律也不一定是关于随机变量的,也可以是关于随机函数的,甚至随机集合的等等。以数学家命名的也有Khinchin大数定律(不独立序列的强大数定律)、Chebyshev大数定律(弱大数定律(1))、Poisson大数定律(不同概率的随机事件序列的大数定律)、Bernoulli大数定律(随机事件的大数定律)、Kolmogorov大数定律(强大数定律(6))等等……
以上(1-6)是常见的独立同分布序列的大数定律。其中,(3)和(6)是最严格也是最精妙的结果,证明所涉及的高等概率论知识也最多。它们成立的条件不仅是充分条件,也是必要条件,因此它们算是完结了大数定律的发展。大数定律的发展符合数学的一般规律:想证明某一结论,条件越弱(弱大数定律:2阶矩条件->1阶矩条件->没矩条件;强大数定律:4阶矩条件→2阶矩条件→1阶矩条件),证明也就变得越难。
虽然只有(3)和(6)是最精确的结果,但是必须认识到,数学的发展是一个循序渐进的过程,如果没有前面那些更强条件下的定理,也无法得到最后的大数定律。
从最开始的自然界观察到大数定律的存在,到最后证明最终形式,历时数百年,现代概率论也在这个过程中建立起来。此外,虽然(3)和(6)比前面的(1)和(5)强很多,但是(1)和(5)的条件仅仅是2阶矩(或方差)的存在,因此他们在几百年间早就被广泛使用,对于一般的社会科学问题、统计问题等已经足足够用了。
总之,大数定律包含概率论里核心的知识。“大数定律的四种证法”尽管表述模糊,原意也充满调侃,但并不是真如《孔乙己》里"回字四种写法"所暗示的那样迂腐或毫无价值。作为概率或统计专业的研究生,弄懂这些定理表述的区别和证明方法的区别和联系,了解前代数学家的工作,对于深刻理解现代概率论是很有好处的。当然,任何人也不应去死记硬背这些证法,只要能理解、弄清其中微妙即可[2] 。
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