$\delta$-Méthode

Bonjour,

Si $(X_n)_n$ est une suite de v.a.i.i.d à valeurs dans $\mathbb{R}^p,$ et de carré intégrable, on note $\overline{X}_n=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^nX_k,$ le TCL multidimensionnelle affirme que $\sqrt{n}(\overline{X}_n-E[X_1])$ converge en loi vers $N(0,K)$ où $K$ est la metrice de covariance de $X_1.$ Soit $f$ une fonction de $\mathbb{R}^p$ dans $\mathbb{R}^q.$

Je cherche les conditions sur $f$ pour appliquer la $\delta$-méthode pour que $\sqrt{n}(f(\overline{X}_n)-f(E[X_1]))$ converge en loi, $f$ doit-elle etre différentiable en $E[X_1]$? Ou suffit-il d'avoir uniquement des dérivées partielles premières en $E[X_1]$?

Merci d'avance.

Réponses

  • Si $f$ était différentiable en $\mu=E[X_1],$ et on note $h$ la fonction définie pour tout $x \in \mathbb{R}^p$ par $h(x)=\frac{1}{||x-\mu||}(f(x)-f(\mu)-L(x-\mu))$ si $x \neq \mu$ et $h(\mu)=0,$ où $||.||$ est une norme sur $\mathbb{R}^p$ et $L$ la matrice jacobienne de $f$ en $\mu,$ alors $h$ est continue en $\mu,$ et en remarquant que $\sqrt{n}(f(\overline{X}_n)-f(\mu))=h(\overline{X}_n)||\sqrt{n}(\overline{X}_n-\mu)||+\sqrt{n}L(\overline{X}_n-\mu)$ alors $h(\overline{X}_n)$ converge en loi vers 0, d'où $\sqrt{n}(f(\overline{X}_n)-f(\mu))$ converge en loi vers une v.a $Y$ de loi $N(0,LK^tL).$

    Ce raisonnement est vrai si on suppose que $f$ est différentiable en $\mu,$ est ce qu'on a le meme résultat si on suppose que les dérivées partielles premières existent en $\mu$? (Sans hypothèse de différentiabilité)
Connectez-vous ou Inscrivez-vous pour répondre.