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¿Es cierta esta afirmación? $\mathsf{Cov}(X,Y)\geq 0$ , $\mathsf{P}(Y>0)=1$ demuestre que $\mathsf{Cov}\Big(X,\dfrac{1}{Y}\Big)\leq 0$

Intentaba demostrar un problema y me quedé atascado en un punto. El problema lleva a un punto en el que tengo que demostrar:

Déjalo, $X$ y $Y$ son dos v.r. Si $\mathsf{Cov}(X,Y)\geq 0$ y $\mathsf{P}(Y>0)=1$ demuestre que $\mathsf{Cov}\Big(X,\dfrac{1}{Y}\Big)\leq 0$ .

Pero no pude encontrar la manera de pasar de $Y$ a $\dfrac{1}{Y}$ Además, tengo la sensación de que puede haber un contraejemplo del problema. Agradecería cualquier ayuda.


Gracias a Einar Rødland , pero en el problema que no tenía $(X,Y)$ y $(X, 1/Y)$ mismo en la distribución.

El problema consistía en demostrar si $\mathsf{E}\Big(\dfrac{Z_1-Z_2}{Z_1+Z_2}\Big)\geq 0$ entonces $\mathsf{E}(Z_1-Z_2)\geq 0$ donde $Z_1$ y $Z_2$ son diferentes v.r. positivos y $\mathsf{Cov}(Z_1+Z_2,Z_1-Z_2)\geq 0$

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Hay cierta confusión sobre cuál es realmente su problema. Las dos versiones no parecen coincidir. ¿Podría aclarar a qué versión se refería realmente?

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Además, según el ejemplo de Einar, la afirmación del título de tu pregunta es sencillamente errónea. Tendrías que imponer condiciones adicionales para que fuera correcta. El ejemplo de Einar es totalmente válido, porque no viola ninguna de las condiciones que das.

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@Vim ¿por qué no coinciden? Si $\mathsf{Cov}(1/(Z_1+Z_2),Z_1-Z_2)\leq 0$ entonces puedo tener $E(Z_1-Z_2)E(1/(Z_1+Z_2))\geq \mathsf{E}\Big(\dfrac{Z_1-Z_2}{Z_1+Z_2}\Big)\geq 0$ . Ahora $E(1/(Z_1+Z_2))>0$ entonces $\mathsf{E}(Z_1-Z_2)\geq 0$ . ¿En qué me equivoco?

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Scott Wade Puntos 271

Sea $\Pr(X=-1, Y=1)=1/2$ y $\Pr(X=1, Y=2)=\Pr(X=1, Y=1/2)=1/4$ .

Tenga en cuenta que $(X,Y)$ y $(X,1/Y)$ tienen la misma distribución, ambos con $\text{E}[X]=0$ lo que hizo que el ejemplo fuera un poco más fácil de hacer y explicar.

Eso hace que $\text{Cov}[X,Y]=\text{Cov}[X,1/Y]=1/8$ .

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Creo que $cov[X,Y]= 13/8$ desde $cov[X,Y]=E[XY]$ en este caso.

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¿puede dar un ejemplo en el que $(X,Y)\neq (X,1/Y)$ en la distribución?

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@Stat_prob_001: Basta con modificar ligeramente las probabilidades, y las desigualdades se mantendrán, pero las dos distribuciones ya no serán idénticas: por ejemplo, utilizar probabilidades $1/4+a$ y $1/4-a$ para $(X,Y)=(1,2), (1,1/2)$ .

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