作者yhliu (老怪物)
看板Math
标题Re: [分析] 实变 Sfg = (Sf)(Sg)
时间Fri Feb 7 19:07:03 2020
※ 引述《znmkhxrw (QQ)》之铭言：
: 想请问一下怎麽证明下面这件事:
: Let (E, Σ, μ) be a measure space, μ(E) < +∞
: f, g: E → Ｒ∪{+-∞} be two measurable functions
: F(x):= μ({f <= x}) , F: Ｒ→Ｒ
: G(x):= μ({g <= x}) , G: Ｒ→Ｒ
: J(x,y):= μ({f <= x}∩{g <= y}), J: Ｒ╳Ｒ→Ｒ
: if (1) f, g, f*g are L^1(E)
: (2) for any x, y in Ｒ, J(x,y) = F(x)G(y)
: then ∫f*g dμ = (∫f dμ)(∫g dμ) (*是相乘不是卷积)
: ------------------------------------------------------
: 简单说我想要证明两个随机变数X,Y如果independent则uncorrelated(等价於期望值可拆)
: 但是查很多reference要马假设有density function(额外假设F, G是绝对连续, 且J可微)
: 要马就是考虑离散型
做个完整的回覆好了.
这里有个问题: 若不是 μ(E) = 1, 不会有
μ{f≦x,g≦y} = μ{f≦x}μ{g≦y}
这样的结果. 这很容易理解, 取 x=y=+∞, 则上述等式成
为 μ(E) = [μ(E)]^2. 对非零测度, 只有 μ(E)=1, 也
就是 μ 为机率测度才可能.
对一般有限测度, 当然可以把上述条件修正一下, 相应地
积分等式也要修正. 不过, 修正的结果事实上会相当於考
虑一个机率测度 P(A) = μ(A)/μ(E). 所以,我们甘脆直
接考虑机率测度、随机变数及期望值问题.
[定理] 设 X, Y 是定义在机率空间 (Ω,Σ,P) 的实数值
随机变数, 并且
(*) P{X≦x, Y≦y} = P{X≦x}P{Y≦y} for all x, y
若 X, Y 及 XY 的期望值均存在, 则 E[XY] = E[X]E[Y].
[证明]
(1)
首先考虑 X=I_A, Y=I_B, 则 XY = I_(A∩B).
由 indicator function 的定义,
{ω: X(ω}≦x} = A' (A 的补集) if x<1;
= Ω if x≧1.
而条件式 (*) 相当於 P{A'∩B') = P(A')P(B'). 它又等
价於 P(A∩B) = P(A)P(B). (为方便, 此後依习惯省略∩)
而 E[XY] = P(AB) = P(A)P(B) = E[X]E[Y].
(2)
假设 X = Σ{i=t to m} x_i I_(A_i),
Y = Σ{j=1 to n} y_j I_(B_j).
不失一般性可假设 x_1<x_2<...<x_m, y_1<...<y_n.
可证得 (*) 等价於 P(A_i B_j) = P(A_i)P(B_j), all i,j.
而
E[XY] = E[ΣΣx_i y_j I_(A_i B_j)]
= ΣΣ x_i y_j P(A_i B_j)
= ΣΣ x_i y_j P(A_i)P(B_j)
= Σx_i P(A_i) Σy_jP(B_j)
= E[X]E[Y]
(3)
假设 X, Y 都是非负的. 定义两简单函数序列 X_n, Y_n.
X_n = Σ{k=0 to n 2^n} (k/2^n)I_{k/2^n<X≦(k+1)/2^n}
Y_m = Σ{h=0 to m 2^m} (h/2^m)I_{h/2^m<Y≦(h+1)/2^m}
条件 (*) 等价於
P{a<X≦b, c<Y≦d} = P{a<X≦b}P{c<Y≦d}
for all a<b, c<d
所以
E[X_n Y_n]
= E[ΣΣ(i/2^n)(j/2^n)I_{i/2^n<X≦(i+1)/2^n,j/2^n<Y≦(j+1)/2^n}]
= ΣΣ(i/2^n)(j/2^n)P{i/2^n<X≦(i+1)/2^n,j/2^n<Y≦(j+1)/2^n}
= ΣΣ(i/2^n)(j/2^n)P{i/2^n<X≦(i+1)/2^n}P{j/2^n<Y≦(j+1)/2^n}
= E[X_n]E[Y_n]
由於 X_n↑X, Y_n↑Y, 故 X_n Y_n ↑ X Y.
有一积分定理: 若 f_n↑f, 且 ∫f_n, ∫f 皆存在(有限),
则 ∫f_n ↑ ∫f.
故
E[XY] = lim E[X_n Y_n]
= lim E[X_n]E[Y_n] = E[X]E[Y]
(4)
假设 X, Y, XY 皆可积.
把 X, Y 分解为正负部相减:
X = X^+ - X^-, Y = Y^+ - Y^-
XY = (X^+ -X^-)(Y^+ - Y^-)
= (X^+ Y^+ + X^- Y^-) - (X^+ Y^- + X^- Y^+)
XY 可积 <==> (XY)^+ 与 (XY)^_ 皆可积.
但 (XY)^+ = (X^+ Y^+)+(X^- Y^-),
(XY)^- = (X^+ Y^-)+(X^- Y^+)
故 X^+ Y^+, X^+ Y^-, X^- Y^+, X^- Y^- 皆可积.
又, (*) 可推得: 类似等式当 X, Y 分别以 X^+ 或 X^-,
Y^+ 或 Y^- 代替时亦成立. 故
E[XY] = E[(X^+ - X^-)(Y^+ - Y^-)]
= E[X+ Y^+ - X^+ Y^- - X^- Y^+ + X^- Y^-]
= E[X+]E[Y^+] - E[X^+]E[Y^-]
- E[X^-]E[Y^+] + E[X^-]E[Y^-]
= (E[X^+]-E[X^-])(E[Y^+]-E[Y^-])
= E[X]E[Y]
(5)
存留问题:
若无可积条件, 是否仍有 ∫XY dP = ∫X dP ∫Y dP?
当 X, Y 皆可积, XY 不可积时, 等式显然不成立, 即使
X, Y 均非负时亦然. 但若 X 或 Y 不可积呢?
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.46.70.193 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Math/M.1581073625.A.876.html
※ 编辑: yhliu (114.46.70.193 台湾), 02/07/2020 19:26:18
1F：→ znmkhxrw : 谢谢y大 晚上我跑一次 感恩^^ 02/07 20:31
2F：推 znmkhxrw : y大你的"可积"VS"存在"是不是相反了?? 02/07 22:41
3F：→ znmkhxrw : 我在Zygmund实变看的是"存在"是f^+ or f^-积分有限 02/07 22:41
4F：→ znmkhxrw : "可积"是两者积分都finite 02/07 22:42
5F：推 PPguest : 感谢y大,受教了 02/07 23:36
6F：→ yhliu : 我的 "可积" 和 "存在" 是同义词. 若积分值/期望值 02/08 06:28
7F：→ yhliu : 为 +∞ 或 -∞, 则称为 "有定义"(defined). 02/08 06:29
8F：→ yhliu : 这是我学习时接受的词汇, 所以一直都这麽用. 02/08 06:35
9F：→ yhliu : 若 f = f^+ - f^-, 而 ∫f^+, ∫f^- 皆无限, 则 ∫f 02/08 06:41
10F：→ yhliu : 不可定义. 故有定义的情况是正部 f^+ 或负部 f^- 至 02/08 06:43
11F：→ yhliu : 少一个可积; 而 f 可积是指 ∫f^+ 与 ∫f^- 皆有限. 02/08 06:45
12F：→ yhliu : 注意在 X, Y 非负情况, XY 可积的条件是必要的. 只 02/08 06:49
13F：→ yhliu : 因问题中已预设, 所以我没再明写. 关键是 02/08 06:51
14F：→ yhliu : f_n↑f ==> ∫f_n↑∫f 的条件是所有 f_n, f 皆可积 02/08 06:52
※ 编辑: yhliu (1.165.113.41 台湾), 02/09/2020 12:50:36