Случайные величины, случайные элементы

§ 4. Случайные величины, случайные элементы.

4.1. Пусть (,F) и (R¹,B(R¹)) - измеримые пространства.

Определение. Действительная функция  определенная (,F), принимающая значения в R¹  называется F – измеримой или случайной величиной, если:  B(R¹) F (то есть, прообраз  является измеримым множеством в ).

Если =(Rⁿ,B(Rⁿ)), то B(Rⁿ) – измеримые функции называются борелевскими.

Простейшим примером случайной величины является

Определение. Случайная величина  представимая в виде

                                                                              (2)

Рекомендуемые материалы

где      F называется дискретной. Если число слагаемых в сумме в (2) конечно, то случайная величина называется простой.

Замечание.  Случайная величина это некоторая характеристика эксперимента, результаты  которого зависят от случая . Требование измеримости важно. Действительно, если на (,F) задана вероятностная мера Р и , то в этом случае можно говорить о вероятности события, состоящего в том, что значение случайной величины принадлежит борелевскому множеству В.

Определение. Вероятностная мера  на (R,B(R)) с , B(R¹), называется распределением вероятностей случайной величины  на (R,B(R)).

Определение. Функция  Р, где R¹, называется функцией распределения случайной величины .

Замечание.Для дискретной случайной величины мера  сосредоточена не более чем в счетном числе точек и может быть представлена в виде
,

где .

Определение. Случайная величина  называется непрерывной, если ее функция распределения  непрерывна. Случайная величина  называется абсолютно непрерывной, если ,R¹.

4.2. Вопрос: Когда функция  обозначаемая  является случайной величиной? Для этого надо проверить условие F для любого B(R¹).

Лемма 7. Пусть e – некоторая система множеств такая, что (e)=B(R¹). Для того, чтобы  была F - измеримой необходимо и достаточно, чтобы F для всех e.

Доказательство. Необходимость очевидна.

Достаточность. Пусть D – система борелевских множеств , для которых F. Известно, что:

i), ii), iii)=.

Отсюда следует, что система D – является -алгеброй, значит
 DB(R¹) и (e), следовательно D=B(R¹).

Лемма 8.  Пусть : R¹R¹ - борелевская функция, а  - случайная величина. Тогда сложная функция   (то есть ) - случайная величина.

Доказательство. Действительно

,

так как B(R¹),  B(R¹).

Доказательство закончено.

Определение. Функция  на (,F) со значениями в = называется расширенной случайной величиной, если: для B(R¹)  F.

Теорема 9. 1) Для любой случайной величины  найдется последовательность простых случайных величин  таких, что  и  при  для всех .

2) Если случайная величина , то найдется последовательность простых случайных величин  таких, что   для всех .

Доказательство. Начнем с пункта 2). Положим , и  

непосредственной проверкой, устанавливается, что  для всех. Отсюда следует и доказательство пункта 1) так как  можно представить в виде , где  .

Теорема 10.Пусть  - последовательность расширенных случайных величин и = . Тогда -расширенная случайная величина.

4.3. Определение. Пусть - случайная величина. Пусть множества из  вида , B(R¹) . Наименьшую -алгебру порожденную такими множествами называют -алгеброй, порожденной случайной величиной  и обозначают ее через F^x.

Если  - борелевская функция, то из леммы 7 следует, что  - случайная величина, причем F^x - измерима. Оказывается, справедливо и обратное утверждение.

Теорема 11. (Бореля). Пусть  –измеримая случайная величина. Тогда найдется борелевская функция : R¹R¹ такая, что , т.е. для каждого . (Докажите самостоятельно.)

4.4. Определение. Пусть (,F) и (E,e) - измеримые пространства.  определенная на  принимающая значения в E называется F/ e –измеримой функцией или случайным элементом (со значениями в E  e   F).         (3)

Примеры случайных элементов:

1) Если (E, e) = (R¹,B(R¹)), то определение случайного элемента совпадает с определением случайной величины.

2) Пусть (E, e) = ( Rⁿ,B(Rⁿ)). Тогда случайный элемент  называется n - мерным случайным вектором. Если - проекция Rⁿ  на -ую координату, то =, где . Ясно, что  - обычные случайные величины. Действительно, для B(R¹) R¹,..,R¹,R¹R¹}=
(R¹R¹R¹R¹)F.

Определение. Упорядоченый набор случайных величин  будет называться - мерным случайным вектором.

В соответствии с этим определением всякий случайный элемент со значениями в Rⁿ будет - мерным случайным вектором. Справедливо обратное утверждение: всякий n- мерный случайный вектор = есть случайный элемент в Rⁿ. Действительно, если B(R¹),, то F, то наименьшая -алгебра, порожденная всеми совпадает с B(Rⁿ). поэтому для B(Rⁿ)  F.

3) Пусть (E, e) = (R^Т,B(R^Т)), Т – подмножество числовой прямой. В этом случае всякий случайный элемент  представим в виде  с  называется случайной функцией с временным интервалом Т.

4.5. Определение. Пусть R¹. Совокупность  называется случайным процессом с временным интервалом Т. Если , то  - называется случайным процессом с дискретным временем  или случайной последовательностью. Если , то - называется случайным процессом с непрерывным временем.

Часть 10 - лекция, которая пользуется популярностью у тех, кто читал эту лекцию.

Определение.  Пусть  - случайный процесс. Для каждого  функция  - называется реализацией или траекторией процесса, соответствующего исходу .

Определение.  Пусть  - случайный процесс. Вероятностная мера Р на (R^Т,B(R^Т)) с PP,B(R^Т) называется распределением вероятностей процесса Х.

Определение. Вероятностная мера PP, где B(Rⁿ), , называется конечномерными распределениями вероятностей случайного процесса , а n-мерная функция распределения , где , называется конечномерными функциями распределения процесса .

4.6. Определение. Пусть (,F,P) - вероятностное пространство и набор  (e) - измеримых пространств, где - произвольное множество. Будем говорить, что- измеримые функции  независимы в совокупности, если для любого конечного набора  элементы - независимы, т.е. для                                                   PP.

Теорема 12.  Для того, чтобы случайные величины  были независимы в совокупности, необходимо и достаточно, чтобы для любого Rⁿ  , где .  Докажите самостоятельно.