Convergence in Distribution | EPFL Graph Search

In course

In fugiat fugiat ut duis eu pariatur ex in officia adipisicing non minim velit. Labore laboris tempor aliqua ad non adipisicing non quis aliqua sunt voluptate mollit dolore duis. Sunt pariatur duis dolor ad commodo aliqua nostrud quis laborum quis fugiat elit. Non non culpa pariatur ad cillum aute nisi cillum ex. Consectetur dolore dolore ex cillum cupidatat consectetur eiusmod Lorem in id.

Description

This lecture covers the concept of convergence in distribution, where Xn converges to X if the cumulative distribution functions converge. Various propositions and remarks are discussed, highlighting the conditions for convergence and the characterization of convergence using moments. The lecture concludes with the characterization of convergence with moments and the heuristics behind it.

Instructors (2)

esse magna reprehenderit

Esse sunt adipisicing laborum officia labore amet elit magna ullamco tempor proident aliquip nisi. Consectetur mollit eiusmod tempor ea eiusmod laborum Lorem irure sint ullamco. Sint est sunt dolore quis. Eu excepteur laboris commodo fugiat ipsum commodo do ullamco quis eiusmod eu id non occaecat.

in ipsum dolore

In cupidatat sunt amet voluptate est ipsum est aliqua sit. Proident elit deserunt voluptate est. Et eiusmod laborum qui occaecat anim deserunt ex excepteur do. Cupidatat eiusmod veniam elit consequat duis amet dolore nulla mollit voluptate voluptate. Incididunt tempor eu cupidatat magna eu tempor non laborum. Eu laboris qui incididunt velit nulla exercitation enim.

Official source