7.4

Законы больших чисел

[5/100%]
Показать
LaTeX
Задача 7.4.1

Пусть X2,X3,…X_{2}, X_{3}, \ldots — независимые случайные величины, такие что

P(Xn=n)=P(Xn=−n)=12nlog⁡n,P(Xn=0)=1−1nlog⁡n \mathbb {P}\left(X_{n} = n\right) = \mathbb {P}\left(X_{n} = -n\right) = \frac{1}{2 n \log n}, \quad \mathbb {P}\left(X_{n} = 0\right) = 1-\frac{1}{n \log n}

Покажите, что эта последовательность подчиняется слабому закону, но не усиленному закону, в том смысле, что n−1∑1nXin^{-1} \sum_{1}^{n} X_{i} сходится к 0 по вероятности, но не почти наверное.

?
Задача 7.4.2

Постройте последовательность {Xr:r≥1}\left\{ X_{r}: r \geq 1\right\} независимых случайных величин с нулевым средним, такую что n−1∑r=1nXr→−∞n^{-1} \sum_{r = 1}^{n} X_{r} \rightarrow -\infty почти наверное при n→∞n \rightarrow \infty.

?
Задача 7.4.3

Пусть NN — пространственный пуассоновский процесс с постоянной интенсивностью λ\lambda в Rd\mathbb {R}^{d}, где d≥2d \geq 2. Пусть SS — шар радиуса rr с центром в нуле. Покажите, что N(S)/∣S∣→λN(S) /\left|S\right| \rightarrow \lambda почти наверное при r→∞r \rightarrow \infty, где ∣S∣\left|S\right| — объём шара.

?
Задача 7.4.4

В каждой из последовательности независимых ставок игрок либо выигрывает 30%30 \%, либо теряет 25%25 \% своего текущего капитала, каждое с вероятностью 12\frac{1}{2}. Обозначая её капитал после nn ставок через FnF_{n}, покажите, что E[Fn]→∞\mathbb {E}\left[F_{n}\right] \rightarrow \infty при n→∞n \rightarrow \infty, тогда как Fn→0F_{n} \rightarrow 0 почти наверное.

?
Задача 7.4.5

Пусть Sn=X1+X2+⋯+XnS_{n} = X_{1}+X_{2}+\cdots +X_{n} — сумма независимых одинаково распределённых случайных величин. Пусть δ,ϵ>0\delta , \epsilon > 0, и определим усечённые величины Yj=XjI{∣Xj∣≤δn}Y_{j} = X_{j} I_{\left\{ \left|X_{j}\right| \leq \delta n\right\} }. Пусть A={Xj=Yj при j=1,2,…,n}A = \left\{ X_{j} = Y_{j} \text{ при } j = 1,2, \ldots , n\right\}, и B={∣Sn−nE[Y1]∣≥ϵn}B = \left\{ \left|S_{n}-n \mathbb {E}\left[Y_{1}\right]\right| \geq \epsilon n\right\}. Докажите, что:

?
(a)

P(B)≤P(A∁)+P(B∣A)\mathbb {P}\left(B\right) \leq \mathbb {P}\left(A^{\complement }\right)+\mathbb {P}\left(B \mid A\right),

(b)

P(A∁)≤nP(∣X1∣>δn)\mathbb {P}\left(A^{\complement }\right) \leq n \mathbb {P}\left(\left|X_{1}\right| > \delta n\right),

(c)

P(B∣A)≤E[Y12]/(nϵ2)\mathbb {P}\left(B \mid A\right) \leq \mathbb {E}\left[Y_{1}^{2}\right] /\left(n \epsilon^{2}\right).

Выведите отсюда слабый закон больших чисел, а именно, что если E[∣X1∣]<∞\mathbb {E}\left[\left|X_{1}\right|\right] < \infty, то

P(∣Sn/n−μ∣>ϵ)→0 при n→∞ \mathbb {P}\left(\left|S_{n} / n-\mu \right| > \epsilon \right) \rightarrow 0 \quad \text{ при } n \rightarrow \infty

где μ=E[X1]\mu = \mathbb {E}\left[X_{1}\right].