комплексных компонент. Мы скажем, что такой вектор X имеет распределение  если сопоставленный ему вектор с
 если сопоставленный ему вектор с  действительными компонентами
 действительными компонентами 
 
имеет распределение  
 
 
где  некоторый
 некоторый  -компонентный комплексный вектор, a — эрмитова неотрицательно определенная
-компонентный комплексный вектор, a — эрмитова неотрицательно определенная  -матрица. В этом случае говорят также, что X является комплексной многомерной нормально распределенной величиной со средним
-матрица. В этом случае говорят также, что X является комплексной многомерной нормально распределенной величиной со средним  ковариационной матрицей
 ковариационной матрицей  При этом
 При этом 
 (4.2.3)
    (4.2.3)
и
 
 
Отметим, что для класса комплексных векторных случайных величин, действительная и мнимая части которых имеют совместное многомерное нормальное распределение, справедливо свойство: если матрица (4.2.4) диагональна, то компоненты вектора X будут статистически независимы, см. упр. 4.8.1. Различные свойства нормального распределения рассмотрены в статьях: Wooding (1956), Goodman (1963), James (1964); см. также упр. 4.8.1-4.8.3. Упомянем следующее свойство. Если матрица  не вырождена, то дифференциал распределения вероятности вектора X дается формулой
 не вырождена, то дифференциал распределения вероятности вектора X дается формулой 
 (4.2.6)
    (4.2.6) 
для  . В случае
. В случае  если X имеет распределение
 если X имеет распределение  , то величины
, то величины  независимы и имеют соответственно распределения
 независимы и имеют соответственно распределения  
 
Переходя к другому классу величин, предположим, что  независимы и имеют распределение
 независимы и имеют распределение  Тогда говорят, что
 Тогда говорят, что  -матричная функция
-матричная функция 
 (4.2.7)
    (4.2.7) 
 
имеет распределение Уишарта размерности  степенями свободы. Это условие записывается так: W имеет распределение
 степенями свободы. Это условие записывается так: W имеет распределение  . С другой стороны, если
. С другой стороны, если  независимые величины с распределением
 независимые величины с распределением  , то говорят, что
, то говорят, что  -матричная случайная величина
-матричная случайная величина 
 (4.2.8)
    (4.2.8) 
имеет комплексное распределение Уишарта размерности  степенями свободы. В этом случае пишем, что X распределена как
 степенями свободы. В этом случае пишем, что X распределена как  Комплексное распределение Уишарта ввел Goodman (1963). Свойствам этого распределения посвящены упр. 4.8.4-4.8.8; см. также Srivastava (1965), Gupta (1965), Kabe (1966, 1968), Saxena (1969) и Miller (1968, 1969). Плотность этого распределения имеет вид
 Комплексное распределение Уишарта ввел Goodman (1963). Свойствам этого распределения посвящены упр. 4.8.4-4.8.8; см. также Srivastava (1965), Gupta (1965), Kabe (1966, 1968), Saxena (1969) и Miller (1968, 1969). Плотность этого распределения имеет вид 
 
здесь  . В числе других свойств отметим следующие:
. В числе других свойств отметим следующие: 
 (4.2.10)
    (4.2.10) 
и 
 (4.2.12)
    (4.2.12) 
Комплексное распределение Уишарта будет полезно при построении аппроксимаций для распределений оценок матрицы спектральной плотности. 
В последних главах книги нам понадобится понятие асимптотической нормальности. Говорят, что  -компонентная векторная последовательность
-компонентная векторная последовательность  имеет асимптотически нормальное распределение
 имеет асимптотически нормальное распределение  если последовательность
 если последовательность  сходится по распределению к
 сходится по распределению к  . Говорят также, что
. Говорят также, что  - компонентная векторная последовательность
 - компонентная векторная последовательность  имеет асимптотически нормальное распределение
 имеет асимптотически нормальное распределение  если последовательность
 если последовательность  сходится по распределению к
 сходится по распределению к  .
.