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Uma introdução aos grandes desvios

Müller, Gustavo Henrique January 2016 (has links)
Nesta dissertação de mestrado, vamos apresentar uma prova para os grandes desvios para variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com todos os momentos finitos e para a medida empírica de cadeias de Markov com espaço de estados finito e tempo discreto. Além disso, abordaremos os teoremas de Sanov e Gärtner-Ellis. / In this master thesis it is presented a proof of the large deviations for independent and identically distributed random variables with all finite moments and for the empirical measure of Markov chains with finite state space and with discrete time. Moreover, we address the theorems of Sanov and of Gartner-Ellis.
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Uma introdução aos grandes desvios

Müller, Gustavo Henrique January 2016 (has links)
Nesta dissertação de mestrado, vamos apresentar uma prova para os grandes desvios para variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com todos os momentos finitos e para a medida empírica de cadeias de Markov com espaço de estados finito e tempo discreto. Além disso, abordaremos os teoremas de Sanov e Gärtner-Ellis. / In this master thesis it is presented a proof of the large deviations for independent and identically distributed random variables with all finite moments and for the empirical measure of Markov chains with finite state space and with discrete time. Moreover, we address the theorems of Sanov and of Gartner-Ellis.
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Uma introdução aos grandes desvios

Müller, Gustavo Henrique January 2016 (has links)
Nesta dissertação de mestrado, vamos apresentar uma prova para os grandes desvios para variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com todos os momentos finitos e para a medida empírica de cadeias de Markov com espaço de estados finito e tempo discreto. Além disso, abordaremos os teoremas de Sanov e Gärtner-Ellis. / In this master thesis it is presented a proof of the large deviations for independent and identically distributed random variables with all finite moments and for the empirical measure of Markov chains with finite state space and with discrete time. Moreover, we address the theorems of Sanov and of Gartner-Ellis.

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