Convergence en proba et th de Moivre-Laplace
Si $(X_n)_{n\geq 1}$ sont indépendantes de même loi $\Pr(X_n=\pm 1)=1/2$ alors $Z_n=\frac{1}{\sqrt{n}}(X_1+\cdots+X_n)$ converge en loi vers une va $Z\sim N(0,1).$ Cette convergence n'est pas 'en probabilité' mais mon seul argument est 'sinon ca se saurait'. Quelqu'un a-t-il une référence, voire une courte preuve? Merci à l'avance.
Réponses
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Si c'était vrai, $Z_{2n}-Z_n$ convergerait en probabilité vers $0$. La convergence en proba vers une constante entraîne la convergence en loi vers cette constante, or le TCL permet de montrer assez simplement que $Z_{2n}-Z_n$ converge en loi vers $\mathcal{N}(0,2-\sqrt{2})$.
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Magnifique, merci aléa.
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Un autre façon de le montrer est de dire que s'il y avait convergence en probabilité, la variable aléatoire limite serait mesurable par rapport à la tribu terminale, et donc égale presque sûrement à une constante en vertu de la loi du zéro-un de Kolmogorov.
On peut aller plus loin (mais c'est plus ardu) avec la loi du logarithme itéré : $\displaystyle \limsup_{n\to\infty} \frac{X_1+\dots+X_n}{\sqrt{2\sigma^2n\log\log n}} = 1$. -
Bien, bien Siméon. Un peu abstrait pour mes besoins cette tribu terminale, tout de même. Merci pour la jolie remarque.
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Et si tu as déjà simulé une marche aléatoire sur ton ordinateur, tu dois bien comprendre pourquoi ça ne peut pas converger en proba. Tu peux essayer de jouer avec ce code R :
N=1000000; plot(cumsum(sample(c(-1,1),size=N,replace=TRUE)) / sqrt(1:N),type="line")
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