Мені було цікаво, чи хтось знає, чи існує застосування в статистиці, в якому замість слабкої послідовності потрібна сильна послідовність оцінки. Тобто, сильна узгодженість є важливою для заявки, і додаток не працюватиме зі слабкою послідовністю.
Мені було цікаво, чи хтось знає, чи існує застосування в статистиці, в якому замість слабкої послідовності потрібна сильна послідовність оцінки. Тобто, сильна узгодженість є важливою для заявки, і додаток не працюватиме зі слабкою послідовністю.
Відповіді:
Якщо вам потрібна довідка для відповіді в моєму коментарі вище, ось один із блогу Ендрю Гельмана:
Що нагадує мені відповідь Люсьєна Ле Кама, коли я одного разу запитав його, чи може він придумати будь-які приклади, коли різниця між сильним законом великих чисел (зближення з ймовірністю 1) та слабким законом (конвергенція у ймовірності) мала будь-яку зміну. Ле Кам відповів: Ні, він не знав жодного прикладу. Ле Кам був теоретичним статистиком-теоретиком, тому є ваша відповідь.
Можна, можливо, додати, що справжня важливість цього різних способів конвергенції полягає в математиці, що вони дозволяють використовувати лише різні математичні прийоми при розробці теорії. І це може бути досить важливим, але для розвитку теорії не в конкретних практичних програмах.
Необхідна сильна послідовність для правильного виконання модифікованої форми контекстного алгоритму, знайденого в Гальвесі (2008).