Lompat ke isi

Hukum logaritma teriterasi

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Plot dari (merah), simpangan bakunya (biru) dan batasnya sesuai dengan LIL (hijau). Perhatikan bagaimana nilainya secara acak berpindah dari batas atas ke batas bawah. Kedua sumbu pada grafik ini telah diubah secara non-linier (seperti dijelaskan dalam ringkasan gambar) untuk membuat pola ini lebih mudah terlihat.

Dalam teori probabilitas, hukum logaritma berulang menggambarkan seberapa besar fluktuasi yang terjadi dalam sebuah pergerakan acak. Pernyataan asli dari hukum ini pertama kali dikemukakan oleh A. Ya. Khinchin pada tahun 1924.[1] Pernyataan lain yang lebih umum kemudian diberikan oleh AN Kolmogorov pada tahun 1929.[2]

Pernyataan

[sunting | sunting sumber]

Misalkan {Yn} adalah variabel acak yang saling bebas dan terdistribusi identik, dengan nilai harapan nol dan varians satu. Misalkan Sn = Y1 + ... + Yn. Maka

Di sini, "log" adalah logaritma natural, "lim sup" menyatakan limit superior, dan "a.s." berarti "hampir pasti" (almost surely).[3][4]

Pernyataan lain yang diberikan oleh A. N. Kolmogorov pada 1929[2] sebagai berikut.

Misalkan adalah variabel acak yang saling bebas, memiliki nilai harapan nol, dan varians hingga. Misalkan: dan . Jika dan terdapat suatu barisan konstanta positif sedemikian sehingga: a.s. dan

maka berlaku:

Perlu dicatat bahwa pernyataan pertama mencakup kasus distribusi normal standar, tetapi pernyataan kedua tidak.

Referensi

[sunting | sunting sumber]
  1. ^ [./Aleksandr_Khinchin A. Khinchine]. "Über einen Satz der Wahrscheinlichkeitsrechnung", [./Fundamenta_Mathematicae Fundamenta Mathematicae] 6 (1924): pp. 9–20 (The author's name is shown here in an alternate transliteration.)
  2. ^ a b [./Andrey_Kolmogorov A. Kolmogoroff]. "Über das Gesetz des iterierten Logarithmus". Mathematische Annalen, 101: 126–135, 1929.
  3. ^ Leo Breiman. Probability. Original edition published by Addison-Wesley, 1968; reprinted by Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992. (See Sections 3.9, 12.9, and 12.10; Theorem 3.52 specifically.)
  4. ^ R. Durrett. Probability: Theory and Examples. Fourth edition published by Cambridge University Press in 2010. (See Theorem 8.8.3.)