
连续映射定理是概率论与统计渐近理论中的基本结果:如果随机变量(或随机向量)序列 \(X_n\) 以某种方式收敛到 \(X\)(最常见的是依分布收敛,记作 \(X_n \Rightarrow X\)),并且函数 \(g\) 在 \(X\) 取值的相关点上连续,那么经过变换后的序列也会相应收敛,例如
\[ X_n \Rightarrow X \quad \Longrightarrow \quad g(X_n) \Rightarrow g(X). \] 它也有针对依概率收敛、几乎处处收敛等模式的对应版本(条件略有不同)。
/kntnjus mp θirm/
We use the continuous mapping theorem to study the limit of a statistic.
我们用连续映射定理来研究一个统计量的极限。
Since \(X_n \Rightarrow X\) and \(g\) is continuous, the continuous mapping theorem implies \(g(X_n) \Rightarrow g(X)\), which simplifies the proof.
由于 \(X_n \Rightarrow X\) 且 \(g\) 连续,连续映射定理推出 \(g(X_n) \Rightarrow g(X)\),从而简化了证明。
该短语由三部分组成:continuous(“连续的”,源自拉丁语 continuus,有“不断开、连贯”之意),mapping(“映射/函数变换”,常用于数学中的函数概念),theorem(“定理”,源自希腊语 theōrēma,指经过证明的命题)。在现代概率论中,“continuous mapping theorem”用来概括“连续函数保持(某些)收敛性”的核心思想。