几何概率中的多元正态逼近
概率论
2013-02-05 v1
摘要
考虑测度 ,其中求和遍及 d 维空间有界区域上强度为 的泊松点过程的点 ,而 是由 附近的泊松点决定的泛函,即满足指数稳定化条件及矩条件(示例包括邻近图、 germ-grain 模型和随机逐次沉积模型的统计量)。一个已知的普遍结论表明,当 时, 中不相交集合的 -测度(经过适当的缩放和中心化)渐近独立正态;这里我们给出了收敛速率为 的界。我们以有限个不相交区间上泊松点的最近邻图为例,给出了一个显式的多元中心极限定理来说明我们的结果。
引用
@article{arxiv.0707.3898,
title = {Multivariate normal approximation in geometric probability},
author = {Mathew D. Penrose and Andrew R. Wade},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.3898},
year = {2013}
}
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23 pages