Convergencia De Variaveis Aleatoria, Quantis Amostrais, Teoria Dos Valores Extremos.

Este Livro Tem Como Objetivo Atender A Estudantes De Um Segundo Cur So De Probabilidade Em Nível Intermediário Interessados Na Teoria As Sintótica De Variáveis Aleatórias E Suas Aplicações O Livro É Nteressante Devido À Popularização De Métodos Estatísticos Recentes Sofisticados Tais Como Machine Learning E Big Data Que Se Baseiam Fundamentalmente Em Resultados Assintóticos Em Geral Na Literatura Existente O Assunto É Tratado Em Um Único Tópico Onde São Colocados Os Conceitos De Convergência E Resultados Limites Usuais Como As Leis Dos Grandes Números E O Teorema Do Limite Central Neste Livro Abordamos Os Vários Modos De Convergências Estendendo Os Resultados Limites De Forma Ampla Em Que As Variáveis Aleatórias Não São Independentes E Identicamente Distribuídas Provendo Resultados Alternativos Tópicos Adicionais Como A Teoria Assintótica Para Quantis Amostrais E A Teoria Dos Valores Extremos São Desenvolvidos O Livro É Dividido Em Cinco Capítulos Nos Dois Primeiros Capítulos Apresentamos Os Conceitos De Convergência De Sequências De Variáveis Aleatórias E Suas Propriedades Várias Versões Da Lei Fraca E Da Lei Forte Dos Grandes Números E O Teorema Do Limite Central No Terceiro Capítulo Demonstramos O Teorema Do Limite Central Nas Versões De Lindeberg E Liapunov No Capítulo Quatro Estudamos A Teoria Assintótica Para As Estatísticas De Ordem De Uma Amostra Aleatória E Particularmente Do Teorema Do Limite Central Para Quantis Amostrais No Capítulo Cinco Anali