(Первоначально опубликовано на MSE.)
Я видел много эвристических обсуждений классической центральной предельной теоремы, говорящей о нормальном распределении (или любом из устойчивых распределений) как об «аттракторе» в пространстве плотностей вероятностей. Например, рассмотрим эти предложения в верхней части Википедии лечения :
В более общем использовании центральная предельная теорема - это любая из ряда теорем о слабой сходимости в теории вероятностей. Все они выражают тот факт, что сумма многих независимых и одинаково распределенных (iid) случайных величин или, альтернативно, случайных величин с конкретными типами зависимости будет иметь тенденцию распределяться в соответствии с одним из небольшого набора распределений аттракторов . Когда дисперсия переменных iid конечна, распределение аттракторов является нормальным распределением.
Этот язык динамических систем очень наводит на мысль. Феллер также говорит о «привлекательности» в своем обращении к CLT во втором томе (интересно, является ли это источником языка), а Юваль Флимус в этой заметке даже говорит о « тазе притяжения». (Я не думаю, что он действительно имеет в виду «точная форма тяготения заранее выводима», а скорее «точная форма аттрактора заранее выводима»; тем не менее, язык есть.) Мой вопрос: могут ли они динамические аналогии быть точными?Я не знаю книги, в которой они есть - хотя многие книги подчеркивают, что нормальное распределение является особенным для его стабильности при свертке (а также для его устойчивости при преобразовании Фурье). Это в основном говорит нам, что нормаль важна, потому что это фиксированная точка. CLT идет дальше, говоря нам, что это не просто неподвижная точка, а аттрактор.
Чтобы сделать эту геометрическую картину точной, я представляю себе, что фазовое пространство является подходящим бесконечномерным функциональным пространством (пространством плотностей вероятностей), а оператор эволюции - повторяющейся сверткой с начальным условием. Но у меня нет никакого смысла в технических деталях, связанных с созданием этой картины, или в том, стоит ли ее преследовать.
Я бы предположил, что, поскольку я не могу найти лечение, которое явно использует этот подход, должно быть что-то не так с моим ощущением, что это можно сделать или что это будет интересно. Если это так, я хотел бы услышать почему.
РЕДАКТИРОВАТЬ : В Math Stack Exchange и MathOverflow есть три похожих вопроса, которые могут заинтересовать читателей:
Ответы:
После некоторого изучения литературы, воодушевленного ответом Къетила, я нашел несколько ссылок, которые серьезно относятся к подходу геометрических / динамических систем к CLT, кроме книги Y. Sinai. Я публикую то, что нашел для других, кому это может быть интересно, но я все еще надеюсь услышать мнение эксперта о ценности этой точки зрения.
Наибольшее влияние, похоже, оказали работы Чарльза Стейна. Но наиболее прямым ответом на мой вопрос, по-видимому, являются Хамедани и Уолтер, которые ставят метрику в пространство функций распределения и показывают, что свертка создает сжатие, которое приводит к нормальному распределению как единственной фиксированной точке.
ДОБАВЛЕНО 19 октября 2018 года.
Другим источником для этой точки зрения являются вероятностные и случайные процессы Оливера Нила с приложениями , с. 11 (выделение добавлено):
источник
В тексте «Теория вероятностей, вводный курс» Й. Синай (Springer) обсуждается CLT таким образом.
http://www.springer.com/us/book/9783662028452
Идея (из памяти ...) в том, что
источник