Dada la siguiente proposición: X, Y variables aleatorias son independientes ⟺ ∀f,g∈Cb(R) se cumple que E[f(X)g(Y)]=E[f(X)]E[g(Y)]
Creo que la prueba de [⇒] utiliza adecuadamente el teorema de Fubini-Tonelli.
Por otro lado, no estoy seguro de cómo concluir a partir de lo siguiente: Tomemos fn,gn∈Cb(R) tal que fn↑IC,gn↑I′C puntualmente, donde C,C′ están cerrados en R, se deduce que utilizando convergencia monótona
P(X∈C,Y∈C′)=E[ICI′C]=E[lim = \lim\limits_{n \to +\infty} \mathbb{E}[f_n(X)g_n(Y)] = \lim\limits_{n \to +\infty} \mathbb{E}[f_n(X)] \mathbb{E}[g_n(Y)] = \mathbb{P}(X \in C)\mathbb{P}(Y \in C')
Luego me gustaría concluir con un criterio de coincidencia de medidas, pero no estoy seguro ya que se supone que debo afirmar que los rectángulos medibles cerrados, es decir, A \times B : A \in \mathscr{B}(\mathbb{R}), B \in \mathscr{B}(\mathbb{R}) con A,B cerrados en \mathbb{R}, generan \mathscr{B}(\mathbb{R}^2). ¿Es esto cierto? En caso afirmativo, ¿hay una forma elegante de demostrarlo?