Trong bài viết này chúng tôi giới thiệu về định nghĩa một số khoảng cách hay được dùng giữa hai độ đo xác suất. Một số ví dụ về các khoảng cách thường dùng như khoảng cách Kolmogorov-Smirnov, khoảng cách tổng biến phân (total variation), hay khoảng cách Wasserstein.

Khoảng cách giữa hai độ đo xác suất \(P\) và \(Q\) hay được dùng có dạng sau \[d(P, Q)= \sup\left\{\left| \int f dP - \int fdQ\right|: f \in \mathcal{D}\right\}\] với \(\mathcal{D}\) là một lớp hàm "test" nào đó.

1) Khoảng cách tổng biến phân: Ta ký hiệu \(\mathcal{B}\) là lớp các tập hợp Brorel. Khoảng cách tổng biến phân giữa hai độ đo xác suất \(P\) và \(Q\) trên \(\mathbb{R}\) được định nghĩa như sau \[d_{TV}(P,Q):= \sup_{A \in \mathcal{B}}|P(A)-Q(A)|\] Ở đây, ta chọn \[\mathcal{D}=\{\mathbb{1}_A: A \in \mathcal{B}\}.\]

2) Khoảng cách Wasserstein: Khoảng cách này còn được biết đến với tên Kantorovich-Monge-Rubinstein. \[d_{W}(P, Q)= \sup\left\{\left| \int f dP - \int fdQ\right|: f\ \ \text{là hàm 1-Lipschitz}\right\}\] ở đây ta lấy sup trên tập các hàm \(f\) sao cho \(|f(x)-f(y)| \leq |x-y|\).

3) Khoảng cách Kolmogorov-Smirnov: Khoảng cách này được định nghĩa như sau \[d_K(P, Q) := \sup_{x \in \mathbb{R}}|P((-\infty, x])-Q((-\infty, x])|\] Ở đây \(\mathcal{D}=\{\mathbb{1}_{(-\infty, x]}: x \in \mathbb{R}\}\).

Chúng ta có một số thông tin sau:

- Cả 3 khoảng cách trên là mạnh hơn so với hội tụ yếu (hội tụ theo phân phối). Có nghĩa là, nếu bất kỳ một dãy các đại lượng ngẫu nhiên nào đó hội tụ theo một trong 3 khoảng cách nói trên, thì chúng cũng hội tụ theo phân phối. Tuy nhiên điều ngược lại không đúng.

- Ta có \(d_K(P,Q) \leq d_{TV}(P,Q)\).

- Khoảng cách tổng biến phân là khá mạnh, cho nên đôi khi nó không hữu dụng. Ví dụ, ta xét một dãy các biến ngẫu nhiên \(X_1, X_2,...\) độc lập cùng phân phối có giá trị thuộc tập \(\{-1,+1\}\) với cùng xác suất. Đặt \(S_n=X_1+...+X_n\), ta có \(\frac{S_n}{\sqrt{n}} \rightarrow N(0,1)\) theo phân phối (định lý giới hạn trung tâm). Tuy nhiên, \(d_{TV}(\frac{S_n}{\sqrt{n}},Z)=1\) với mọi \(n\), ở đây \(Z\) là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn tắc. Trong khi đó cả hai khoảng cách Wasserstein và Kolmogorov-Smirnov đều hội tụ tới 0 với tốc độ hội tụ là \(1/\sqrt{n}\).

- Giả sử rằng \(X\) và \(Y\) là hai biến ngẫu nhiên với \(Y\) có hàm mật độ bị chặn bởi một hằng sô \(C\). Khi đó, \(d_{K}\leq 2\sqrt{C\cdot d_W(X,Y)}\).

Tài liệu tham khảo: Sourav Chatterjee, Lecture notes: Stein's method and application.

» Tin mới nhất:

• CÁC NGUYÊN TẮC SƯ PHẠM VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC CHỦ YẾU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG GIẢNG DẠY CHẤT HỮU CƠ - PHẦN: HYDROCACBON NO (tiếp theo) (18/07/2022)
• Tính các giá trị thống kê thực nghiệm bằng phần mềm Excel (11/07/2022)
• Ước lượng cho phương sai của tổng thể bằng Minitab (19/06/2022)
• CÁC HIỆN TƯỢNG ĐẶC BIỆT CỦA ĐIỆN TỬ TRONG BÁN DẪN III-V (19/06/2022)
• CÁC NGUYÊN TẮC SƯ PHẠM VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC CHỦ YẾU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG GIẢNG DẠY CHẤT HỮU CƠ - PHẦN: HYDROCACBON NO (tiếp theo) (18/06/2022)

» Các tin khác:

• CÁC NGUYÊN TẮC SƯ PHẠM VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC CHỦ YẾU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG GIẢNG DẠY CHẤT HỮU CƠ - PHẦN: CẤU DẠNG CÁC HỢP CHẤT HỮU CƠ (18/12/2021)
• Xác định hàm lượng thuốc trừ sâu gốc clo hữu cơ và polyclorua biphenyl trong thủy sản và sản phẩm thủy sản bằng phương pháp sắc kí khí (16/12/2021)
• CÁC NGUYÊN TẮC SƯ PHẠM VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC CHỦ YẾU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG GIẢNG DẠY CHẤT HỮU CƠ - PHẦN: ĐỒNG PHÂN HÌNH HỌC (18/11/2021)
• Giới thiệu về phương pháp Stein (18/11/2021)
• SỬ DỤNG TÍNH NĂNG HISTOGRAM TRONG MINITAB ĐỂ LẬP BẢNG TẦN SỐ PHÂN LỚP (17/11/2021)
• Hợp chất màu của nghệ đen (18/10/2021)
• LẬP BẢNG TẦN SỐ GHÉP LỚP CHO TẬP DỮ LIỆU BẰNG MINITAB (18/10/2021)
• Vi phân bậc thập phân (17/10/2021)
• "Văn phạm" trong ngôn ngữ lập trình R. (18/09/2021)
• CÁC NGUYÊN TẮC SƯ PHẠM VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC CHỦ YẾU ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG GIẢNG DẠY CHẤT HỮU CƠ - Giảng dạy về alcohol-Phenol (18/06/2021)