Loi en dimensions finies From Wikipedia, the free encyclopedia En mathématiques, et plus précisément en théorie des processus stochastiques, les lois en dimension finie (en anglais finite-dimensional distributions) est une famille de mesures images d'un processus stochastique projetées sur un espace vectoriel de dimension finie. Soit ( Ω , F , P ) {\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},\mathbb {P} )} un espace de probabilité et ( X t ) t ≥ 0 {\displaystyle (X_{t})_{t\geq 0}} un processus stochastique. Pour n ∈ N {\displaystyle n\in \mathbb {N} } , on définit la famille de tous les points finis dans le temps { t 1 , … , t n : 0 ≤ t 1 , … , t n < ∞ } {\displaystyle \{t_{1},\dots ,t_{n}:0\leq t_{1},\dots ,t_{n}<\infty \}} par la mesure image de P {\displaystyle \mathbb {P} } sous ( X t 1 , … , X t n ) {\displaystyle (X_{t_{1}},\dots ,X_{t_{n}})} une famille de mesures de probabilité { P t 1 , … , t n } {\displaystyle \{\mathbb {P} _{t_{1},\dots ,t_{n}}\}} sur ( W n , Σ n ) {\displaystyle (W^{n},\Sigma ^{n})} , qui sont appelées lois en dimensions finies[1]. Références ↑ (en) Daniel Revuz et Marc Yor, Continuous Martingales and Brownian Motion, vol. 293, Springer, coll. « Grundlehren der mathematischen Wissenschaften », 1999, p. 18 Portail des probabilités et de la statistique Related Articles