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¿Cuál es la diferencia entre la propiedad "casi segura" de una función medible y la propiedad que se cumple "en el soporte de una variable aleatoria"?

Consideremos una variable aleatoria $X: \Omega \to \mathbb{R}$ en $(\Omega, \mathcal{F}, P)$ y una función medible $g:\mathbb{R} \to \mathbb{R}$ .

Y elijamos alguna propiedad de la función, por ejemplo la continuidad.

¿La frase "funciona $g$ es continua casi con seguridad" (es decir $g$ es continua en cada punto de $B \subset \mathbb{R}, \, P(X \in B) = 1$ ) significan lo mismo que "función $g$ es continua en el soporte de $X$ "?

Esto parece ser cierto cuando $X$ es una variable aleatoria discreta, pero ¿qué pasa con otros casos posibles (v.r. continua)? ¿Y si elegimos otra propiedad de la función (monotonicidad, diferenciabilidad, etc.)?

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Jason Puntos 4778

No, esto significa cosas diferentes. Si el apoyo de $X$ es $B$ entonces $B$ debe ser cerrado, pero no es así si nos limitamos a suponer $P(X\in B)=1$ .

A modo de ejemplo, dejemos que $\{q_k\}$ sea una enumeración de los racionales y suponga $P(X=q_k)=2^{-k}$ , $k\ge1$ . Entonces el soporte de $X$ es $\mathbb R$ ya que $P(X\in U)>0$ para todos los conjuntos abiertos no vacíos $U$ pero $X$ sólo toma valores en $\mathbb Q$ . No es difícil dar un ejemplo de una función $g$ que es continua en $x$ por cada $x\in\mathbb Q$ pero no es continua en todo el $\mathbb R$ . De hecho, podríamos incluso construir tal $g$ para el que el conjunto sobre el que es continua es "pequeño" en algún sentido. Por ejemplo, dejemos que $I=\bigcup_k(q_k-2^{-k}\varepsilon,q_k+2^{-k}\varepsilon)$ donde $\varepsilon>0$ es pequeño, y dejemos que $g(x)=\mathbf1_{I}(x)$ . Entonces $g$ es continua en $x$ si y sólo si $x\in I$ en particular $g$ es continua en $\mathbb Q$ y por lo tanto es continua casi seguramente con respecto a la ley de $X$ pero la medida de Lebesgue de $I$ no es mayor que $2\varepsilon$ que es pequeño.

Por otro lado, si una propiedad se mantiene en el soporte de una medida de probabilidad $\mu$ , entonces también se sostiene $\mu$ -casi seguro. Esto se debe a que $\mu(\operatorname{supp}\mu)=1$ .

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