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lim sup para variables aleatorias idénticamente distribuidas X_k .

Sea \{X_k\}_{k\in\mathbb{N}} sea una secuencia de variables aleatorias idénticamente distribuidas y no independientes sobre los números naturales. Me interesan las condiciones que garanticen que con casi total seguridad \limsup_{k\rightarrow\infty}\frac{X_k}{k} < \infty. Una de estas condiciones es \mathbb{E}(X_k)<\infty desde entonces \sum_{k\in\mathbb{N}}P(X_k\ge k) = \mathbb{E}(X_k)<\infty. Borel-Cantelli da entonces P(\limsup_{k\rightarrow\infty}\{\omega\in\Omega\mid\ X_k\ge k\}) = 0 lo que significa que para cada \omega existe N\in\mathbb{N} tal que X_k<k para todos k\ge N . Por lo tanto obtenemos que \limsup_{k\rightarrow\infty}\frac{X_k}{k}\le 1 .

Las variables aleatorias con las que tengo que tratar son bastante complejas y por eso me interesa una condición menos estricta que garantice el límite finito superior.

Gracias de antemano.


EDITAR

Mi opinión sobre las condiciones ampliadas. En la prueba de expectativas y en la respuesta dada buscamos un r tal que \sum_{k\in\mathbb{N}}P(X_k>rk)<\infty . Intentaré explorar si alguna variable aleatoria que sustituya a r ayuda, ya que no necesitamos que el límite superior sea igual para todos \omega sólo finito.

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David C. Ullrich Puntos 13276

Acabo de ver tu comentario; ten en cuenta que asumo que el X_k son independientes. Relevante o no, parece interesante.

Lo siguiente parece que debe estar mal, no puede ser tan sencillo. Pero no veo dónde está el error. Supongamos que X_k\ge0 . Me parece que si \Bbb E[X_k]<\infty entonces \limsup X_k/k=0 casi seguro, mientras que si \Bbb E[X_k]=\infty entonces \limsup X_k/k=\infty casi seguro.

En primer lugar, si \Bbb E[X_k]<\infty : Usted ha demostrado que \limsup X_k/k\le 1 casi seguro. Lo mismo se aplica a NX_k para cualquier número entero positivo N de modo que \limsup X_k/k\le1/N casi seguro, por lo tanto \limsup X_k/k=0 casi seguro.

Por otra parte, obsérvese que para X\ge0 tenemos \Bbb E[X]<\infty sólo si \sum P(X\ge k)<\infty independientemente de si X es de valor entero. Por lo tanto, si el X_k\ge 0 son iid y \Bbb E[X_k]=\infty entonces Borel-Cantelli demuestra que \limsup X_k/k\ge1 casi con toda seguridad, y aplicando de nuevo esto a cX_k muestra que, de hecho \limsup X_k/k=\infty casi seguro.

Edita: ¡Quizá esto sea cierto! Al principio no vi cómo, pero de hecho es equivalente a la condición que Robert Israel dio en la respuesta que borró por irrelevante. Diciendo \sum\ln F(rk)>-\infty para algunos r>0 es lo mismo que \sum \ln F(k)>-\infty por monotonía. Dado que F(k)\to1 desde abajo esto es lo mismo que \sum(1-F(k))<\infty que es lo mismo que \sum P(X_k\ge k)<\infty .

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