4

Интеграл случайной величины и его основные свойства

[16/100%]
Показать
LaTeX
Задача 4.1

Постройте пример, в котором с.в. XnX_{n} и XX, определённые на вероятностном пространстве (Ω,A,P)(\Omega , \mathcal{A}, P), таковы, что Xn→n→∞→XX_{n} \xrightarrow [n \rightarrow \infty ]{\rightarrow } X поточечно (следовательно, Xn п.н. n→∞XX_{n} \underset {n \rightarrow \infty }{\text{ п.н. }} X и Xn→n→∞PXX_{n} \xrightarrow [n \rightarrow \infty ]{P} X), но E[Xn→]→n→∞E[X]\mathbb {E}\left[X_{n}^{\rightarrow }\right] \underset {n \rightarrow \infty }{\rightarrow } \mathbb {E}\left[X\right].

?
Задача 4.2

Если с.в. X≥0X \geq 0 и ∫Xdμ=0\int X d \mu = 0, то покажите, что μ(X≠0)=0\mu (X \neq 0) = 0.

?
Задача 4.3

Если с.в. XX принимает значения n,n=1,2,…n, n = 1,2, \ldots, с вероятностью 1, так что ∑n=1∞P(X=n)=1\sum_{n = 1}^{\infty } \mathbb {P}\left(X = n\right) = 1, покажите, что E[X]=∑n=1∞P(X≥n)\mathbb {E}\left[X\right] = \sum_{n = 1}^{\infty } \mathbb {P}\left(X \geq n\right).

?
Задача 4.4
?
(i)

Для с.в. XX и любых двух непересекающихся событий AA и BB покажите, что

(XIA+B)+=(XIA)++(XIB)+,(XIA+B)−=(XIA)−+(XIB)−. \begin{aligned} & \left(X I_{A+B}\right)^{+} = \left(X I_{A}\right)^{+}+\left(X I_{B}\right)^{+}, \\ & \left(X I_{A+B}\right)^{-} = \left(X I_{A}\right)^{-}+\left(X I_{B}\right)^{-} . \end{aligned}
(ii)

В более общем случае, для любого конечного набора попарно непересекающихся событий AiA_{i}, i=1,…,ni = 1, \ldots , n, покажите, что

(XI∑i=1nAi)+=∑i=1n(XIAi)+,(XI∑i=1nAi)−=∑i=1n(XIAi)−. \left(X I_{\sum _{i = 1}^{n} A_{i}}\right)^{+} = \sum _{i = 1}^{n}\left(X I_{A_{i}}\right)^{+},\left(X I_{\sum _{i = 1}^{n} A_{i}}\right)^{-} = \sum _{i = 1}^{n}\left(X I_{A_{i}}\right)^{-} .
Задача 4.5

Если для попарно непересекающихся событий Ai,i=1,…,nA_{i}, i = 1, \ldots , n, интеграл ∫∑i=1nAiX\int_{\sum_{i = 1}^{n} A_{i}} X существует, то интегралы ∫AiX,i=1,…,n\int_{A_{i}} X, i = 1, \ldots , n, существуют, и ∫∑i=1nAiX=∑i=1n∫AiX\int_{\sum_{i = 1}^{n} A_{i}} X = \sum_{i = 1}^{n} \int_{A_{i}} X.

?
Задача 4.6

Пусть XX и YY — две простые с.в. такие, что ∫X=∫Y=∞\int X = \int Y = \infty или ∫X=∫Y=−∞\int X = \int Y = -\infty. Тогда покажите, что ∫(X+Y)\int (X+Y) существует и ∫(X+Y)=∫X+∫Y(=∞\int (X+Y) = \int X+\int Y( = \infty или −∞)-\infty ).

?
Задача 4.7

Пусть μ1\mu_{1} и μ2\mu_{2} — две меры на (Ω,A)(\Omega , \mathcal{A}), и предположим, что ∫Xd(μ1+μ2)\int X d\left(\mu_{1}+\mu_{2}\right) существует. Тогда ∫Xdμi\int X d \mu_{i} существуют, i=1,2i = 1,2, и ∫Xd(μ1+μ2)=∫Xdμ1+∫Xdμ2\int X d\left(\mu_{1}+\mu_{2}\right) = \int X d \mu_{1}+\int X d \mu_{2}.

?
Задача 4.8

Если с.в. Xi,i=1,…,nX_{i}, i = 1, \ldots , n, интегрируемы, то с.в. ∑i=1nXi\sum_{i = 1}^{n} X_{i} тоже интегрируема, и ∫∑i=1nXi=∑i=1n∫Xi\int \sum_{i = 1}^{n} X_{i} = \sum_{i = 1}^{n} \int X_{i}.

?
Задача 4.9

Пусть XX и YY — с.в. с конечными вторыми моментами, и положим E[X]=μ1,E[Y]=μ2,0<Var⁡[X]=σ12,0<Var⁡[Y]=σ22\mathbb {E}\left[X\right] = \mu_{1}, \mathbb {E}\left[Y\right] = \mu_{2}, 0 < \operatorname {Var}\left[X\right] = \sigma_{1}^{2}, 0 < \operatorname {Var}\left[Y\right] = \sigma_{2}^{2}. Тогда ковариация и коэффициент корреляции XX и YY, обозначаемые соответственно Cov⁡[X,Y]\operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] и ρ(X,Y)\rho (X, Y), определяются как: Cov⁡[X,Y]=E[(X−μ1)(Y−μ2)]=E[XY]−μ1μ2\operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] = \mathbb {E}\left[\left(X-\mu_{1}\right)\left(Y-\mu_{2}\right)\right] = \mathbb {E}\left[X Y\right]-\mu_{1} \mu_{2} и ρ(X,Y)=Cov⁡[X,Y]/σ1σ2\rho (X, Y) = \operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] / \sigma_{1} \sigma_{2}.

?
(i)

Тогда покажите, что −σ1σ2≤Cov⁡[X,Y]≤σ1σ2-\sigma_{1} \sigma_{2} \leq \operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] \leq \sigma_{1} \sigma_{2}, и Cov⁡[X,Y]=σ1σ2\operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] = \sigma_{1} \sigma_{2} тогда и только тогда, когда P(Y=μ2+σ2σ1(X−μ1))=1\mathbb {P}\left(Y = \mu_{2}+\frac{\sigma_{2}}{\sigma_{1}}\left(X-\mu_{1}\right)\right) = 1, и Cov⁡[X,Y]=−σ1σ2\operatorname {Cov}\left[ X, Y \right] = -\sigma_{1} \sigma_{2} тогда и только тогда, когда P(Y=μ2−σ2σ1(X−μ1))=1\mathbb {P}\left(Y = \mu_{2}-\frac{\sigma_{2}}{\sigma_{1}}\left(X-\mu_{1}\right)\right) = 1.

(ii)

Также, −1≤ρ(X,Y)≤1-1 \leq \rho (X, Y) \leq 1, и ρ(X,Y)=1\rho (X, Y) = 1 тогда и только тогда, когда

P(Y=μ2+σ2σ1(X−μ1))=1, \mathbb {P}\left(Y = \mu _{2}+\frac{\sigma _{2}}{\sigma _{1}}\left(X-\mu _{1}\right)\right) = 1,

и ρ(X,Y)=−1\rho (X, Y) = -1 тогда и только тогда, когда P(Y=μ2−σ2σ1(X−μ1))=1\mathbb {P}\left(Y = \mu_{2}-\frac{\sigma_{2}}{\sigma_{1}}\left(X-\mu_{1}\right)\right) = 1.

Задача 4.10

Пусть Ω={−2,−1,3,7}\Omega = \left\{ -2,-1,3,7\right\}, и пусть мера μ\mu определена как: μ({−2})=2\mu (\left\{ -2\right\} ) = 2, μ({−1})=1,μ({3})=3,μ({7})=7\mu (\left\{ -1\right\} ) = 1, \mu (\left\{ 3\right\} ) = 3, \mu (\left\{ 7\right\} ) = 7. Пусть XX — с.в., определённая как: X(−2)=X(−1)=−1X(-2) = X(-1) = -1, и X(3)=X(7)=1X(3) = X(7) = 1. Тогда для A={−2,3,7}A = \left\{ -2,3,7\right\} вычислите интеграл ∫AXdμ\int_{A} X d \mu.

?
Задача 4.11

Пусть (Ω,A,μ)=((−5,5),B(−5,5),λ)(\Omega , \mathcal{A}, \mu ) = \left((-5,5), \mathcal{B}_{(-5,5)}, \lambda \right), где λ\lambda — мера Лебега, и пусть с.в. XX определена следующим образом:

X(ω)={12,ω∈(−5,2)13,ω=21,ω∈(2,3]0,ω∈(3,5) X(\omega ) = \left\{ \begin{array}{l} \frac{1}{2}, \omega \in (-5,2) \\ \frac{1}{3}, \omega = 2 \\ 1, \omega \in (2,3] \\ 0, \omega \in (3,5) \end{array}\right.

Тогда для A=[−1,4]A = [-1,4] вычислите интеграл ∫AXdμ\int_{A} X d \mu.

?
Задача 4.12

Пусть Ω={0,1,2,…}\Omega = \left\{ 0,1,2, \ldots \right\}, пусть A\mathcal{A} — дискретная σ\sigma-алгебра подмножеств Ω\Omega, и на A\mathcal{A} определим функцию μ\mu как: μ(A)=\mu (A) = число неотрицательных целых чисел в AA. Тогда покажите, что μ\mu является мерой, причём σ\sigma-конечной мерой.

?
Задача 4.13

Пусть g:R→(0,∞)g: \mathbb {R} \rightarrow (0, \infty ) — неубывающая на (0,∞)(0, \infty ) и симметричная относительно 0 (g(−x)=g(x),x∈R)(g(-x) = g(x), \quad x \in \mathbb {R}), и пусть XX — с.в. такая, что E[g(X)]<∞\mathbb {E}\left[g(X)\right] < \infty. Тогда покажите, что: P(∣X∣≥c)≤E[g(X)]/g(c)\mathbb {P}\left(\left|X\right| \geq c\right) \leq \mathbb {E}\left[g(X)\right] / g(c) для каждого c>0c > 0.

?
Задача 4.14

Для с.в. XX покажите, что

P(∣X∣≥c)≤(1+1c)E[∣X∣1+∣X∣] для каждого c>0 \mathbb {P}\left(\left|X\right| \geq c\right) \leq \left(1+\frac{1}{c}\right) \mathbb {E}\left[\frac{\left|X\right|}{1+\left|X\right|}\right] \text{ для каждого } c > 0
?
Задача 4.15

Пусть XX — простая с.в., определённая на (Ω,A)(\Omega , \mathcal{A}), так что (см. определение 13 в главе 1) X=∑j=1nαjIAjX = \sum_{j = 1}^{n} \alpha_{j} I_{A_{j}}, где {Aj,j=1,…,n}\left\{ A_{j}, j = 1, \ldots , n\right\} — (измеримое) разбиение Ω\Omega, а αj,j=1,…,n\alpha_{j}, j = 1, \ldots , n, предполагаются различными. Далее, пусть X=∑i=1mβiIBiX = \sum_{i = 1}^{m} \beta_{i} I_{B_{i}} — любое другое представление XX. Тогда покажите, что каждое Aj,j=1,…,nA_{j}, j = 1, \ldots , n, является суммой некоторых BiB_{i}.

Замечание 6. При предположении, что αj,j=1,…,n\alpha_{j}, j = 1, \ldots , n, различны, разбиение {Aj,j=1,…,n}\left\{ A_{j}, j = 1, \ldots , n\right\} можно назвать неприводимым. Для такого разбиения существует единственное представление соответствующей простой с.в., и, следовательно, теорема 1 становится излишней.

?
Задача 4.16

Если XX и YY — две одинаково распределённые интегрируемые с.в., то

E[XI(∣X∣≤c)]=E[YI(∣Y∣≤c)] \mathbb {E}\left[X I_{(\left|X\right| \leq c)}\right] = \mathbb {E}\left[Y I_{(\left|Y\right| \leq c)}\right]

для любой постоянной cc.

?