b'\n_START_ARTICLE_\nTeorema de Fisher-Tippett-Gnedenko\n_START_PARAGRAPH_\nEn estad\xc3\xadstica y probabilidad, el teorema de Fisher-Tippett-Gnedenko (tambi\xc3\xa9n llamado teorema de Fisher-Tippett o primer teorema de la teor\xc3\xada de valores extremos) es un resultado general de la teor\xc3\xada de valores extremos referido a la distribuci\xc3\xb3n asint\xc3\xb3tica de los m\xc3\xa1ximos de los estad\xc3\xadsticos de orden. El m\xc3\xa1ximo de una muestra de variables aleatorias independientes e id\xc3\xa9nticamente distribuidas, adecuadamente normalizadas, resulta converger a uno entre tres tipos posibles de distribuci\xc3\xb3n: o la distribuci\xc3\xb3n de Gumbel, o la distribuci\xc3\xb3n de Fr\xc3\xa9chet o la distribuci\xc3\xb3n de Weibull. En la demostraci\xc3\xb3n de este resultado intervinieron Boris Vladimirovich Gnedenko (1948), aunque previamente Ronald Fisher y L. H. C. Tippett hab\xc3\xadan dado un enunciado en 1928 y Fr\xc3\xa9chet en 1927._NEWLINE_Lo afirmado por este teorema sobre los tipos extremos para la distribuci\xc3\xb3n de los m\xc3\xa1ximos es an\xc3\xa1logo a lo afirmado por el teorema del l\xc3\xadmite central para promedios, excepto por el hecho de que el teorema del l\xc3\xadmite central se aplica al promedio de distribuciones de varianza finita, mientras que el teorema del l\xc3\xadmite extremo de Fisher-Tippett-Gnedenko solo afirma que si la distribuci\xc3\xb3n de valores m\xc3\xa1ximos converge, entonces lo har\xc3\xa1 hacia una de las tres distribuciones (pero no se afirma en ning\xc3\xban momento que efectivamente se d\xc3\xa9 la convergencia).\n_START_SECTION_\nEnunciado\n_START_PARAGRAPH_\nSea  una sucesi\xc3\xb3n de varieables aleatorias i.i.d., y sea . Si existe una sucesi\xc3\xb3n de pares de n\xc3\xbameros reales  tal que para cada n  y ,_NEWLINE_donde  es una funci\xc3\xb3n de distribuci\xc3\xb3n no-degenerada, entonces la distribuci\xc3\xb3n l\xc3\xadmite  es o bien una distribuci\xc3\xb3n de Gumbel, o una distribuci\xc3\xb3n de Fr\xc3\xa9chet o una distribuci\xc3\xb3n de Weibull. Estas distribuciones pueden considerarse casos particulares de Teor\xc3\xada de valores extremos.'