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¿De probabilidad condicional a la expectativa condicional?

La probabilidad condicional se define en términos de esperanza condicional como $$ P(a \mid \mathcal{N}) := E(I_A \mid \mathcal{N}) $$ donde $(\Omega, \mathcal{F}, P)$ es un espacio de probabilidad, $\mathcal{N}$ es un sub $\sigma$-álgebra de $\mathcal{F}$, e $A \in \mathcal{F}$.

Por el contrario, pueden esperanza condicional ser representado en términos de la probabilidad condicional?

La siguiente es una forma de pensar que podría ser posible, que se inspira en el caso condicional de una variable aleatoria discreta, donde la esperanza condicional puede ser representado como expectativa con respecto a la correspondiente probabilidad condicional.

Si la probabilidad condicional es regular, es decir, $\forall \omega \in \Omega, P(\cdot \mid \mathcal{N})(\omega)$ es una medida de probabilidad en $(\Omega, \mathcal{F})$, definir $Y: \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ para cualquier variable aleatoria $X$ $$ Y(\omega):=\int_\Omega X \, dP(\cdot \mid \mathcal{N})(\omega). $$ Es $Y$ una versión de la esperanza condicional $E(X \mid \mathcal{N})$, es decir, $$ Y = E(X \mid \mathcal{N}) \text{ a.e. }? $$

Gracias y saludos!

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Ken Burkhardt Puntos 419

la respuesta a su pregunta es sí. Tenga en cuenta que, todo lo que usted necesita para probar es la siguiente igualdad $$ \int_{E} X\ dP = \int_{E} \left[\int_{\Omega} X\ dP(\cdot|\mathcal{N})(\omega) \right] dP|_{\mathcal{N}} \qquad \qquad (1). $$ para todos los $E\in\mathcal{N}$.

La forma más sencilla de hacer esto es empezar de funciones características y, a continuación, utilizar la linealidad y, finalmente, el potente aproximación teoremas de la teoría de la medida.

Comencemos con el caso de $X=1_{A}$ donde $A\in \mathcal{F}$. En este caso, la anterior igualdad se mantiene siempre como $$ P(a\cap E)=\int_{\Omega} \left[\int_{\Omega} 1_{A\cap E}\ dP(\cdot|\mathcal{N})(\omega) \right] dP|_{\mathcal{N}}. $$ Pero esto es cierto y podemos probar esto de la manipulación de los rhs. De hecho $$ \int_{\Omega} \left[\int_{\Omega} 1_{A\cap E}\ dP(\cdot|\mathcal{N})(\omega) \right] dP|_{\mathcal{N}} = \int_{\Omega} \mathbb{E}(A\cap E|\mathcal{N}) dP|_{\mathcal{N}} = \int_{E} \mathbb{E} (\mathcal{N}) dP|_{\mathcal{N}}, $$ donde hemos utilizado en la última igualdad que $E$ $\mathcal{N}$ medibles. Pero el lado derecho de arriba es de las propiedades de la esperanza condicional es igual a $P(A\cap E)$. De modo que la identidad (1) se cumple para cualquier función característica y para todos los $E\in\mathcal{N}$.

Por la linealidad de la integral (1) es cierto si $X$ es cualquier función simple. Deje $X$ positivos $\mathcal{F}-$medibles función. Sabemos que hay una secuencia de funciones simples $\varphi_n \uparrow X$, aquí la flecha hacia arriba significa monotonía de convergencia. Ya que en este punto es claro para nosotros que $$ \begin{eqnarray} \int_{E} \varphi_n\ dP &=& \int_{E} \left[\int_{\Omega} \varphi_n\ dP(\cdot|\mathcal{N})(\omega) \right] dP|_{\mathcal{N}} \\ &=& \int_{E} \mathbb{E}(\varphi_n|\mathcal{N}) dP|_{\mathcal{N}}, \end{eqnarray} $$ podemos terminar la prueba invocando la Monotonía Teorema de Convergencia.

Edición. He corregido el error señalado por Didier Piau.

Además. Teorema. Deje $(\Omega,\mathcal{F},\mu)$ $\sigma$- finito medir el espacio, $\mathcal{A}$ un sub-$\sigma$-álgebra de $\mathcal{B}$, e $\nu=\mu|_{\mathcal{A}}$. Si $f\in L^1(\mu)$, $g\in L^1(\nu)$ (lo $g$ $\mathcal{A}$medible) tales que $$ \int_{E} f\ d\mu =\int_{E} g\ d\nu $$ para todos los $E\in A$; si $g'$ es otro ejemplo de la función, a continuación,$g=g'$ $\nu$- una.e. (Tenga en cuenta que $g$ es la esperanza condicional de $f$$\mathcal{A}$. (Folland)

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