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Suma de Gauss Variables

Digamos que conozco a X es una Variable Gaussiana.
Por otra parte, sé que Y es una Variable Gaussiana y Y=X+Z.

Vamos a X Z son Independientes. Cómo puedo probar Y es una Variable Aleatoria Gaussiana si y sólo si Z es una Gaussiana R. V.?

Es fácil mostrar la otra manera alrededor (X, Z Ortogonal Normal y por lo tanto crear un Vector Gaussiano por lo tanto, cualquier Combinación Lineal de las dos es una Variable Gaussiana).

Gracias

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Mike Powell Puntos 2913

A tu pregunta: dado que X y Z son independientes, X es Gaussiano (voy a usar "normal"), y Y = X+Z, probar que S es normal iff Z es normal. A la derecha? Como se observa, una dirección, es fácil: si Z es normal, entonces también lo es Y=X+Z. Así que para la otra dirección, suponga que Y es normal. Tenemos que demostrar que Z es normal también.

Tal vez hay una manera más fácil aún, pero es sencillo de utilizar funciones características, que caracterizan las distribuciones. Puesto que X y Z son independientes,

φY(t)=E[eitY]=E[eit(X+Z)]=E[eitX]E[eitZ], y así,
φZ(t)=E[eitZ]=E[eitY]/E[eitX]

Esto significa que Z tiene exactamente la función característica de una variable normal, y por lo tanto es normal.


Más interesante y mucho más en general, existe un teorema de Cramer (por ejemplo, ver aquí), que dice que si X y Z son independientes y X+Z sigue una distribución normal, entonces X y Z son!

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