Der Satz von Mourier ist ein Lehrsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung, einem der Teilgebiete der Mathematik. Er geht auf die französische Mathematikerin Édith Mourier zurück und formuliert eine hinreichende Bedingung zum Bestehen des starken Gesetzes der großen Zahlen für gewisse Folgen von Zufallselementen in einem separablen Banachraum über dem Körper der reellen Zahlen. Der Satz lässt sich als Verallgemeinerung des zweiten kolmogorowschen Gesetzes der großen Zahlen auffassen.

Formulierung des Satzes

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Der Satz lässt sich angeben wie folgt:[1][2][3]

Gegeben seien ein Wahrscheinlichkeitsraum  , ein separabler  -Banachraum   und eine Folge
 
von Zufallselementen in  .
Die Folge sei stochastisch unabhängig und ihre Glieder   seien identisch verteilt.
Dabei gelte
    .
Dann gilt  -fast sicher die Konvergenz
    .

Erläuterungen

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  • Eine Borel-messbare Zufallsvariable   mit Werten in einem topologischen Raum   wird allgemein als Zufallselement bezeichnet.
  • Bei einem Zufallselement   mit Werten in einem separablen normierten  -Vektorraum   wird mit   stets dessen Erwartungswert bezeichnet, sofern dieser definiert ist. Er ist zumindest immer dann definiert, wenn für   das Pettis-Integral existiert. Ist dies der Fall, so ist der Erwartungswert gleich dem Pettis-Integral. Der Erwartungswert   zeichnet sich dadurch aus, dass für stetige Linearformen   stets   gilt.[4]
  • Für ein Zufallselement   mit Werten in einem separablen  -Banachraum   ist   stets eine nichtnegative reelle Zufallsvariable, für die der Erwartungswert   stets existiert.[5]   Ist dabei sogar  , so existiert auch der Erwartungswert   .[6]

Verwandtes Resultat im Zusammenhang mit Kolmogorows erstem Gesetz der großen Zahlen

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Ausgehend von dem Satz von Mourier ergibt sich die Frage, ob und inwieweit auch Kolmogorows erstes Gesetz der großen Zahlen auf Folgen von Zufallselementen in normierten Vektorräumen auszudehnen ist. Wie sich zeigen lässt, ist diese Ausdehnung zumindest immer im Falle der separablen Hilberträume möglich. Es gilt nämlich der folgende Satz:[7]

Gegeben seien ein Wahrscheinlichkeitsraum  , ein separabler  -Hilbertraum  [8] und eine Folge
 
von Pettis-integrierbaren Zufallselementen in  .
Die Folge sei stochastisch unabhängig und es gelte
    .[9]
Dann genügt die Folge der Bedingung
 
und damit dem starken Gesetz der großen Zahlen.

Quellen und Hintergrundliteratur

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Einzelnachweise und Fußnoten

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  1. P. Gänssler, W. Stute: Wahrscheinlichkeitstheorie. 1977, S. 337–338
  2. R. G. Laha, V. K. Rohatgi: Probability Theory. 1979, S. 452–454
  3. Pál Révész: Die Gesetze der grossen Zahlen. 1968, S. 146–147
  4. P. Gänssler, W. Stute: Wahrscheinlichkeitstheorie. 1977, S. 335
  5. R. G. Laha, V. K. Rohatgi: Probability Theory. 1979, S. 447
  6. P. Gänssler, W. Stute: Wahrscheinlichkeitstheorie. 1977, S. 336
  7. R. G. Laha, V. K. Rohatgi: Probability Theory. 1979, S. 455
  8. Hier ist   die auf dem Hilbertraum durch das Skalarprodukt erzeugte Norm.
  9. Die zuletzt genannte Bedingung entspricht der aus dem Fall der reellen Zufallsvariablen bekannten Varianzbedingung.