Các chiều suy ngược lại (Converse implications) Sự hội tụ của các biến ngẫu nhiên

Trong một vài trường hợp đặc biệt ta có các chiều suy ra ngược lại như sau:

  • Nếu Xn hội tụ theo phân phối về một hằng số c, thì Xn hội tụ theo xác suất về c.
  • Nếu Xn hội tụ theo xác suất về X, và nếu Pr(|Xn| ≤ b) = 1 với mọi n và với 1 b nào đó, thì Xn hội tụ trung bình bậc r về X với mọi r ≥ 1. Nói cách khác, nếu Xn hội tụ theo xác suất về X và mọi biến ngẫu nhiên Xn là hầu như bị chạn trên và dưới, khi đó Xn hội tụ theo trung bình bậc bất kỳ r về X.
  • Nếu với mọi ε > 0,
∑ n P ( | X n − X | > ε ) < ∞ , {\displaystyle \sum _{n}P\left(|X_{n}-X|>\varepsilon \right)<\infty ,} thì Xn hội tụ hầu như chắc chắn về X. Nói cách khác, nếu Xn hội tụ theo xác suất về X đủ nhanh (nghĩa là tổng trên hội tụ với mọi ε > 0), thì Xn cũng hội tụ hầu như chắc chắn về X. Điều này được suy ra trực tiếp từ Bổ đề Borel-Cantelli.
  • Nếu Sn là tổng của n biến ngẫu nhiên thực độc lập:
S n = X 1 + ⋯ + X n {\displaystyle S_{n}=X_{1}+\cdots +X_{n}} thì Sn hội tụ hầu như chắc chắn nếu và chỉ nếu Sn hội tụ theo xác suất.