6 votos

¿Es cierto que la suma de las variables aleatorias medias de iid oscila alrededor de$0$ con una frecuencia infinita?

Esto es cierto en general? (Sin asumir la existencia de la varianza, etc.). Lo único que se sabe es que la r.v.s son positivas, con una probabilidad distinta de cero y que son valores enteros, integrable con una media de 0.

Única cosa que se me ocurrió fue que $S_n/n$ va de 0 (donde $S_n$ es la suma parcial). Pero esto puede suceder incluso si $S_n$ fue siempre positiva.

Mi intuición es que esto debe ser verdad porque lo que sucede con el Simple paseo Aleatorio (que tienen una unidad de tamaño de paso), y un mayor tamaño de paso sólo debe aumentar la probabilidad de que se convierta en negativo si fue positivo antes. No estoy seguro de cómo formalizar esta. Por favor alguien puede ayudar?

2voto

Mike Earnest Puntos 4610

$S_n=X_1+\dots+X_n$. Esta prueba no funcionará sin la suposición de que $X_i$ es de valores enteros. Vamos $$ \begin{array}{cc} \alpha=\inf \{n>0:S_n>0\} &&\beta=\inf \{n>0:S_n<0\}\\ \alpha'=\inf \{n>0:S_n\ge 0\} &&\beta'=\inf \{n>0:S_n\le 0\} \end{array} $$

El uso de Wald de la ecuación, se puede demostrar que $$ E[\alpha]=E[\beta]=\infty. $$ De lo contrario, hubieran $E[S_\alpha]=E[X_1]E[\alpha]=0\cdot E[\alpha]=0$, contradiciendo $S_\alpha>0$.

El siguiente es el real parte difícil. Para cada una de las $n\ge 0$, definir $I_n$ a ser el índice de $i\in\{0,1,\dots,n\}$ para que $S_i$ se reduce al mínimo, con lazos de ir a la última de ese índice. Yo reclamo que

$$ P(I_n=m)=P(\alpha>m)P(\beta'>n-m). $$

Para ver esto, observe que $\{I_n=m\}$ es determinado por la primera $n$ medidas $X_1,\dots,X_n$ del proceso, mientras que $\{\alpha>m\}$ es determinado por la primera $m$ pasos y $\{\beta'>n-m\}$ por el primer $n-m$ pasos. Además, $\{I_n=m\}$ se produce por $(X_1,\dots,X_n)$ si y sólo si $\{\alpha>m\}$ se produce por $(X_m,X_{m-1},\dots,X_1)$ (nota de la reversión!) y $\{\beta'>n-m\}$ se produce por $(X_{m+1},X_{m+2},\dots,X_n)$. $\square$

La rentabilidad de la que difícil Lema es que podemos mostrar

$\alpha'$ e $\beta'$ son casi seguramente finito.

Empezamos con $$ 1=\sum_{m=0}^n P(I_n=m)=\sum_{m=0}^n P(\alpha>m)P(\beta'>n-m) $$ Ahora, vamos a $n\to\infty$. Cada sumando $ P(\alpha>m)P(\beta'>n-m)$ converge a $P(\alpha>m)P(\beta'=\infty)$, por lo que tenemos $$ E[\alpha]=\sum_{m=0}^\infty P(\alpha>m)=\frac1{P(\beta=\infty)} $$ Nosotros ya probamos $E[\alpha]=\infty$, por lo que esto muestra que $\beta'$ es casi sin duda finitos. Lo mismo va para $\alpha'$.

Finalmente,

$S_n$ es positivo y negativo infinitamente a menudo.

Como $\alpha'$ es la primera vez después de la $0$ el proceso es no negativa, definimos $\alpha'(k)$ inductivamente a ser la primera vez después de la $\alpha'({k-1})$ que $S_n\ge S_{\alpha'({k-1})}$. Ahora, la secuencia de pasos $$ X_{\alpha+1},X_{\alpha'(2)+1},X_{\alpha'(3)+1},\dots $$ son iid distribuido como $X_1$. Asumiendo $X_1$ es trivial, estos tienen un valor distinto de cero probabilidad de ser positivo, por lo que con probabilidad de $1$, infinitamente muchos de ellos son positivos. Si $X_{\alpha'(k)+1}$ es positivo, $S_{\alpha'(k)+1}=S_{\alpha'(k)}+X_{\alpha'(k)+1}>0$. Por lo tanto, hay infinitamente muchas veces de la forma $S_{\alpha'(k)+1}$ que son mayores de $0$. Lo mismo va para los tiempos donde a $S_n<0$.

i-Ciencias.com

I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.

Powered by:

X