Prochorow-Metrik
Die Prochorow-Metrik ist eine Metrik auf der Menge der endlichen Maße. Anschaulich ordnet sie also je zwei Maßen einen Abstand zu und ermöglicht es dadurch, Konvergenzbegriffe zu formulieren. Sie ist eine Verallgemeinerung der Lévy-Metrik für Verteilungsfunktionen im Sinne der Stochastik (nach Paul Lévy benannt) und wird daher auch teilweise Lévy-Prochorow-Metrik genannt. Insbesondere metrisiert sie die schwache Konvergenz von Maßen. Benannt wurde sie nach Juri Wassiljewitsch Prochorow, der sich Mitte der fünfziger Jahre mit ihr beschäftigte. Aufgrund der unterschiedlichen Transkriptionen seines Namens existieren auch unterschiedliche Schreibweisen für diese Metrik.
Definition
Sei
ein metrischer
Raum,
die Borelsche
σ-Algebra auf
und
die Menge der endlichen
Maße auf dem Messraum
.
Des Weiteren bezeichne
die -Umgebung
der Menge
.
Definiert man für zwei
,
dann heißt
die Prochorow-Metrik auf der Menge der endlichen Maße .
Eigenschaften
Die Prochorow-Metrik macht
zu einem metrischen Raum. Die Eigenschaften dieses Raumes hängen wesentlich von
den Eigenschaften von
.
Beispielsweise ist
genau dann ein separabler metrischer Raum, wenn
ein separabler Raum ist.
genau dann ein polnischer Raum, wenn
ein polnischer Raum ist
Außerdem impliziert die Konvergenz bezüglich der Prochorow-Metrik die schwache
Konvergenz von Maßen. Ist
ein separabler metrischer Raum, so gilt auch die Umkehrung. Dann sind Konvergenz
bezüglich der Prochorow-Metrik und schwache Konvergenz von Maßen äquivalent. Die
Prochorow-Metrik metrisiert
dann also die Topologie der schwachen Konvergenz auf
.
Spezialfälle
Sind
Wahrscheinlichkeitsmaße
und ist
ein separabler metrischer Raum, so ist
und damit gilt
Da
polnisch ist, ist für endliche Maße auf den reellen Zahlen die Konvergenz
bezüglich der Prochorow-Metrik nach dem Satz
von Helly-Bray äquivalent zur schwachen
Konvergenz von Verteilungsfunktionen.
Demnach ist für Wahrscheinlichkeitsmaße auf den reellen Zahlen die Konvergenz bezüglich der Prochorow-Metrik äquivalent zur schwachen Konvergenz der Verteilungsfunktionen (im Sinne der Stochastik) und damit auch äquivalent zur Konvergenz bezüglich des Lévy-Abstandes.



© biancahoegel.de
Datum der letzten Änderung: Jena, den: 30.03. 2020