DANG HUNG THANG
Trang 2Xác suất nâng cao Đặng Hùng Thắng
Trang 3Muc luc
1 Không gian xác suất và biến ngẫu nhiên 1
1.1 Không gian xác suất Lee „1
LAL DOGO eee 1
1.1.2 Độ đo ngoài và thác triển một độđo 4 1.1.3 Độ đoLebesgue-Steljles c{ {co 9
114 Làm đủmộtđộđo {So h So nh 13
1.1.5 Không gian xắcSUẤt ào 15
12 Biénngdunhién 2 eee 19
1.2.1 Ánh xạ đo được, hàm đo được 19
12.2 Tíchphânhàm đođược {no 23
123 Biến ngẫu nhiên 30
1.3 Bàitập 37
2 Tinh déc lap và kỳ vọng có điều kiện 41
2.1 Mộtsố kiến thức chuẩnbị ee AI
2.11 Các phépbiến đổi độđo Ích 4I
2.1.2 Độ đocó dấu 44
2.1.3 D6 do tich 51
mm ” Ẩ—= 56
23 Kỳ vọng và xác suấtcó điều kiện {co Íỉ : 64
2.3.1 Kỳ vọng có điều kiện 64
Trang 4ii MUC LUC
3 Sự hội tụ của đấy biến ngẫu nhiên 81
E1 - n4 Ặ 81
3.1.1 Hội tụ hầu chắc chắn và hội tụ theo xác suất §L
3.1.2 Hội tụ trung bình và hội tụ theophânbố 87
3.2 Hàm đặctrứng eee 3.3 Chuỗi các biến ngẫu nhiên Lee wae 34 BRD eee ee 4 Cac dinh ly giới hạn 42 Luats6lén ee ee eee 4.1.1 Luật số lớn cho bảng tam giác 4.1.2 Luậtmạnhsốlớổn
4.2 Định lý giới hạn trung tâm 4.3 Luật loga lặp 4.4 Phân bố giới hạn của tổng các biến ngẫu nhiên .: 156
44.1 Phânbốổnđịnh Quoc 156 442 Phânbếchiavôhạn 161
45 BaD o.oo eee cence eevee eeeues 166 5_ Giải tích ngẫu nhiên 169 51 Hàmngẫunhiên., cu 169 5.1 Các khái nệm cơbản 169
5.12 Tính chính quy của hàm ngẫu nhiên 175
5.1.3 Hai hàm ngẫu nhiên quantrọng 183
3.2 Tính tốn vi tích phân ngẫu nhiên 190
5.2.1 Phép tính ví tích phân cho hàm ngẫu nhiên 190
5.3 Tích phân đối với độ do ngẫu nhiên 202
5.3.1 Tích phân đối với độ đo ngẫu nhiên 292
5.3.2 Tích phân đối với hàm ngẫu nhiên 5.3.3 Tích phân ngẫu nhiênHo 5.3.4 Khai niệm phương trình vi phân ngẫu nhiên
mm 8 233
Trang 56.1 Độ đo xác suất trên không gian metic
6.1.1 Tính chính quy vàtnhRadon 6.12 Tích phân đối với độ đo xác suất 6.1.3 Sự hội tụ yếu của các độ đo xác suất
6.14 Tiêu chuẩncompacyểu 6.2 Đệ đo xác suất trên không gianBanaeh
6.21 Độđotf0g ee ee ee
6.2.2 Hàm đặc trưng của độ đo trụ 6.2.3 Điều kiện cộng tính đếm được của độ đotrụ
624 DddotuGauss 202 00002000 ee
6.3 Toán tử ngẫu nhiên tuyến tính liên tục 6.3.1 Tốn tử ngẫu nhiên tuyến tính bịchặn 6.3.2 Thác triển tốn tử tuyến tính liên tục ngẫu nhiên T5": : a an Tài liệu tham khảo
Trang 6Lời nói đầu
Trong khoa học cũng như trong thực tiễn chúng ta thường gặp những hiện
tượng (biến cố, sự kiện) ngẫu nhiên Đó là những hiện tượng mà chúng ta không
thể nói trước một cách chắc chắn rằng chúng có xảy ra hay không xẩy ra
Lý thuyết xác suất (L/TXS) là một ngành toán học nghiên cứu các quy luật và các quy tắc tính tốn trong thể giới ngẫu nhiên, một thế giới tưởng chừng như khơng có quy luật, khơng cần và khơng thể tính toán Khởi đầu những trao đổi thư
từ giữa hai nhà toán học vĩ đại người Pháp là B Pascal (1623 - 1662) và P Fermat
{1601 - 1665) xoay quanh một số bài toán rắc rồi nảy sinh trong các trò chơi cờ
bạc, LTXS đã ra đời và phát triển thành một lĩnh vực tri thức quan trọng với rất
nhiều ứng dụng thực tiễn
Tuy nhiên trong một thời gian khá đài, LTXS phát triển dựa chủ yếu trên suy
luận có lý, mang tính trực giác, thiếu tính chặt chế toán học cần thiết, Vì thế LTXS
đã khơng được các nhà toán học chấp nhận là một ngành Tốn học chính thống Việc xây dựng một cơ sở toán học cho LTXS là một nhiệm vụ rất khó khăn, gây nhiều tranh cãi khi cần phải đề ra một hệ thống các khái niệm được định nghĩa chính xác nhưng đủ mềm đẻo để có thể áp dụng rộng rãi trong thực tiễn Trải qua gần ba thế kỷ mãi đến năm 1933 nhiệm vụ này mới được thực hiện một cách hoàn hảo bởi nhà toán học Nga lỗi lạc A Kolmogorov (1903-1987), Trong tác phẩm "Cơ sở của Lý thuyết xác suất" xuất bản năm 1933 bằng tiếng Đức, Kolmogorov đã đề xuất một hệ tiên đề cho LTFXS Dựa trên hệ tiên dé nay và những thành tựu
mới nhất của toán học lúc đó trong lĩnh vực lý thuyết độ đo và giải tích hàm ơng
đã xây dựng nên cơ sở toán học cho LIXS Trên nên móng vững chãi này toà nhà
LTXS đã lớn lên rất nhanh trở thành một "lâu đài” nguy nga trong đô thị "toán học”
Trang 7vi
pháp thư thập tổ chức và phân tích dữ liệu để từ đó phát hiện ra các tri thức, thơng
tín
Với tính ứng dụng cao như vậy nên LTXS được giẳng dạy ở hầu hết các trường
đại học và trong hầu hết các chuyên ngành Tuy nhiên với thời lượng khoảng 2-3 tín chỉ sinh viên chỉ được làm quen với LTXS "ngây thơ" tức là LTXS ở dạng mở đầu, đơn giản trong đó các khái niệm chưa được định nghĩa chính xác Vì khơng
có cơ sở tốn học cân thiết nên nhiều định lý phải công nhận và bỏ qua các chứng
minh Thay vào đó là sự mơ tả trực giác và kèm theo nhiều ví dụ minh hoạ các
khái niệm, định lý Sinh viên khơng có cơ hội học về cơ sở toán học của LTXS vì
điều đó địi hỏi sự chuẩn bị khá kỹ về toán học mà họ chưa thể có được vào lúc
đó
Nhiễu bạn sau khi học xong giáo trình mé dau vé LTXS co nguyện vọng muốn tìm hiểu sâu hơn về LTXS, muốn được trang bị cơ sở toán học và bộ máy toán học của LTXS để có thể đi xa hơn trong việc nghiên cứu giảng dạy và áp dụng LTXS
Hiện tại các sách viết về Xác suất ở nước ta đã được xuất bản khá nhiều nhưng chủ yếu ở dạng LTXS "ngây thơ" theo nghĩa chúng tôi đã nói ở trên
Để đáp ứng nhụ cầu về giảng dạy học tập LTXS ở trình độ cao chúng tôi biên soạn cuốn sách "Xác suất nâng cao" Như tên gọi của nó, cuỗn sách này có thể xem là một mô đun tiếp nỗi của cuỗn sách "Mở đầu về lý thuyết xác suất và các ứng dụng" Đối tượng của cuỗn sách này là
1, Các bạn sinh viên hệ Cử nhân tài năng, chương trình tiên tiến ở các trường
Đại học
2 Các bạn học viên cao học, nghiên cứu sinh thuộc chuyên ngành LTXS va
“Thống kê và các chuyên ngành liên quan
3, Các cán bộ nghiên cứu, giảng viên các trường đại học và tất cả những ai
muốn nâng cao, bổ sung, hiện đại hoá các kiến thức của mình về LTXS Cuốn sách nhằm trang bị cho người đọc một cơ sở toán học chặt chẽ, những
công cụ và phương pháp toán học chủ yếu của LTXS từ đó giúp cho độc giả có thể nắm bắt, thấu hiểu hay đi sâu nghiên cứu những chủ đề mới của LIXS Để nắm được nội dung của cuốn sách độc giả cần có các kiến thức mở đầu về lý thuyết xác suất, các kiến thức cơ bản về giải tích, giải tích hàm của hai năm đầu bậc đại học Cuồn sách này được viết trên cơ sở các bài giảng chúng tôi đã giảng dạy những nắm gan đây cho Sinh viên hệ Cử nhân khoa học tài năng, học viên cao học và NCS của Trường ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội
Trang 8vii hàm đặc trưng Chương 4 giới thiệu một số quy luật cơ bản của LTXS, những "viên ngọc quý" của LTXS như : Luật số lớn, định lý giới hạn trung tâm, định lý ba chuỗi, luật loga lặp Hai chương 5 và 6 giới thiệu hai chủ đề hiện đại và có tính thời sự của LTXS: Giải tích ngẫu nhiên và Xác suất trên không gian metric Các định lý được chứng minh chặt chẽ đẩy đủ Cuối mỗi chương đều có một hệ thơng
chọn lọc các bài tập để độc giả được thử thách rèn luyện và tự kiểm tra
Chúng tôi xin cám ơn Ban Giám hiệu, Khoa Toán - Cơ - Tin học, Bộ môn Xác suất - Thông kê Trường ĐHKHTN - ĐHQG Hà Nội đã động viên và tạo điểu kiện
thuận lợi dé cuén sách được hoàn thành và ra mắt bạn đọc Cám ơn các phan biện đã đọc bản thảo và cho những nhận xét quý báu và cám ơn Tiến sỹ Trần Mạnh Cường đã nhiệt tình giúp đỡ tác giá trong công việc chế bản và sửa lỗi bản thảo
Mặc dù đã hết sức cô gắng nhưng cuốn sách khó tránh khỏi những sái sót Chúng tơi rất mong nhận được các ý kiến đóng góp phê bình của độc giả
Trang 9Chương 1
Khong gian xac suất va bien ngau nhién
1.1 Không gian xác suất
Lý thuyết xác suất là một ngành toán học nghiên cứu các hiện tượng ngẫu nhiên Nó ra đời cách đây hơn 350 năm xuất phát từ những việc xem xét giải đáp
một số vẫn đề rắc rồi nảy sinh trong các trò chơi cờ bạc may rủi Tuy nhiên, việc
xây dựng cơ sở toán học chặt chế cho lý thuyết xác suất chỉ xuất hiện cách đây vào những năm 30 của thế kỷ trước dựa trên những thành tựu của lý thuyết độ đo và tích phân, một ngành tốn học ra đời và phát triển trước đó khơng lâu Trong chương này chúng ta sẽ cho một định nghĩa tốn học chính xác các khái niệm cơ bản của lý thuyết xác suất như không gian mẫu, biến cố và xác suất của các biến
cố, biển ngẫu nhiên
11.1 Độđo
Cho tập hợp X Ký hiệu 2 là họ tắt cả các tập con của X 1) Họ #,.C 2Ý được gọi là một vành nếu:
oe OER,
© Với mọi A,B € #,ta có AU8 € ® và B\A € Ñ, Ta thấy, nếu %, là vành thì A18 = B\(B\A) € R
Trang 102 CHƯƠNG I KHÔNG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
eo OXEA,
e vdimoi A € Atacd AcE A,
e với mọi A,B € 3 ta có AU8€ 3 và AnBe 4
3) Họ ,$ C 2 được gọi là ơ- đại số nếu: â OXEA,
ô vdi moi A € A tacd ASE A,
© véi moi day (A,) € Atacd UA, ce Ava Ont An € 4
Dễ thấy một ơ-đại số là một đại số và một đại số là một vành Hơn nữa, một vành là một đại số nếu và chỉ nếu nó chứa X
Cho € là họ các tập con nào đó của X Rõ tàng 2Ý là một ơ-đại số chứa C
Giao tắt cả các ø-đại số chứa € là một ơ-đại số, Đó là ø- đại số bé nhất chứa É Ta gọi đó là ø-đại số sinh bởi £ và ký hiệu nó là ơ(€)
Định nghĩa 1.1 Cho £ C 2Ý với 0 € €
® Một ánh xạ M: C cò [—es; +es| gọi là một hàm tập trên C Hàm tập # gọi là không âm nếu u(C) > 0 với mọi C € C
® Hàm tập u gọi là cộng tính hữu hạn nếu H(0) = 0 và với mọi họ hữu hạn
các tập đôi một rời nhau Ái, Áu trong C sao cho Ar € € ta có
H (Us) = Sao,
® Hàm tập ù gọi là cộng tính đếm được hay G-cộng tính nếu với mọi ho dém được các tập đôi một rời nhau AI, «nÂn, trơng C sao cho U1 Ai € € ta
Hu lũ a) = Loa
® Hàm tập không âm G-cộng tinh trén o - dai sé S được gọi là một độ đo Bộ
ba (X S,u) được gọi là khơng gian có độ ảo
Dinh ly 1.1.1 Cho p la ham tập không âm cộng tính trên đại số A Khi đó:
Trang 111.1 KHONG GIAN XAC SUAT 3
2) Giả sử u hữu hạn tức là u(X) < œ Để cho 4 là G-cộng tính điều kiện cần và đủ là: Với mỗi dãy đơn điệu giảm (An) trong A, Ant C An va (An = 0 (ta viet An |0) ra có
limz(A„) = 0
Điều kiện này gọi là tính liên tục của hàm tập 4 tại 0
Chứng mình 1) Suy từ u(Ä) = n(B) + H(A \ B) > n(P)
2) Giả sử „ là ø-cộng tinh va A, | 0 Khi đó do (}Á„ = Ø nên LJA£ = X Từ đó sử dụng giả thiết Áa | Ø ta có với mỗi „ > 1
An = Ai \ Abe)
kèn
Vay u{An) = ề H(A \ Anti) Vi chudi Ete \⁄4+L) = H1) < s hội tụ nên
^n na
timy(A,) = 0
Đảo lại giả sử (B;) là dãy đếm được các tập đôi một rời nhau trong A cd B= UB; € A Dit An = B\ (UjcnB;) € A Ta c6 An | 0 nên lim,(A„) = 0 Do
a
cộng tính nên #(B) = (An) + H(U¡<»B¡) = H(An) + (Bị) Cho n — 0 ta có i=l
u(B) = h (Bì) i= n
Chú ý Từ chứng minh ta thấy: nếu ¿ tại @ thi ¿ là ơ - cộng tính (khơng cần giả thiết „ hữu hạn) Tuy nhiên để điều ngược lại đúng thì điều kiện „ hữu hạn là cần
thiết Thật vậy, xét ví đụ sau đây
Xét ¡ là độ đo đếm trên N tức là (A) = |A| = số phần tứ của A Giả sử An = {kEN|k > nỳ Ta có Á„ | 0 nhưng n(A„) = +eVn
Sau đây là một số tính chất cơ bản của độ đo Định lý 1.1.2 Cho (X,.$,n) là không gian đo Khi đó,
1, Nếu (An) | và với mọi n H(An) < œ thì
ụ (q») = limy(A,)- n
2 Nếu (An) T thì
“ (Us) = limp(Ar)-
Trang 12
4 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
3 Với mợi đây (A,) thì
H (Us) < Yo ulAn)
ni
Chứng mình 1 Đặt A =(),An Ta cé
Ay =AL (Vie (Ai \4i41))
Cac tap A; \ Ara) 1a déi một rời nhau nên
HAI) =80(Ä)+ 3 HA \ An)
fl
= (A) + ¥ (uli) ~ (Ais)
mì
= H(A) + H(A1) —limp(An) Vay ta cé limp(A,) = u(A)
2 Néu véi m nado d6 u(Am) = © thi (An) = vdi moi n > m do dé khdng dinh
đúng Giả sit u(4n) <2 voi moi n Tac6A =U, Ai = U8 (4s \Ain1) (vai
Ao = 0) Vay WA) = Ễ (HA) — ki») = lim, Š (uC A) ~ aA) = Ễ z
ma (An)
3 Đặt Dy = An \ (UjenAi) Dé thiy Dy C Ap, cdc D, rdi nhau va A = JD, =
UAn Vậy
HA) =F wl) < Fal) = i=1
1.1.2 D6 do ngoài và thác triển một độ đo
Dinh nghia 1.2 Ham tap u: 2Ã — [0;+e] được gọi là một độ đo ngoài nếu nó
1 g8) =0
2 (Đơn điệu): Nếu E\ C Ea thì H(EI) <Su()),
3 (Hán cộng tính)
Trang 131.1 KHONG GIAN XAC SUAT 5
Dinh nghĩa 1.3 Cho độ đo ngodi p Tap A CX goi ld tap t - áo được nếu với mọi
ECXiacó
M(E) = H(EnA) +i(E\A) = H(ETA) + H(EnA)
Lấy E =X ta suy ra: nếu A là ¿ - đo được thì
H(X) = HA) + (A*)
Họ các tập ¿ - đo được ký hiệu là 40)
Chú ý: Do tính chất bán cộng tính của độ đo ngoài nên A C X là ¿ - đo được
khi và chỉ khi
H(E) > HE DA) +u(E NA) = HA) +i(EnA*) aL)
Dinh ly 1.1.3 A(u) là mét o - dai sé va p ld dé do trén Alu)
Ching minh, D& ching minh @ € A(y),X € A(y) vanéu A € Ay) thi AS € A(y) Đầu tiên ta chứng minh 2(z} kín đối với giao hữu hạn Gid sit A,B € A(u) Ta cd
H(E) = H(EnA)+(E\A)
=w(EnAnB) +u((EnA)\B) +u(E\A) (1.2)
ụ
"(en ay\B=(E\(AN BNA); E\A=(E\(ANB))\A
va A € (0) nên ta có
HE \(AnB)) =u(EN(AnB)nA)+u(N(AnB)NA)
= H((ENA)\B) +H(E \A) (1.3)
'Từ (1.2) và (1.3) rút ra
HE) = p(ENANB) +H(E\ (ANB) Vay ANB E Alp)
Tiép theo gid sit (E,) € A(y) va F = U:E) Dit Fy = ULE; € Alu) Khong
giảm tổng quát ta giả sử các E„ rời nhau (Thật vậy nêu đặt Dạ = En\ (U¡ea#;) thì UnDn = UnEn va céc Dy r0i nhau) Ta có
HE) = HE\ Fx) +H(E 0 Fn) q4)
Dễ thấy sử dụng E„.¡ € 4Á) và các E„ rồi nhau ta thu được
H(EQ Foti) = HED Frat VE ptt) + HE Fag OER)
Trang 14+HENA)-6 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN Từ đó bằng quy nạp ta có
"
HEN Fa) = VY n(E 0E) (1.5)
ai Từ (1.4) và (1.5) rút ra 1: HỢP) >3 HEnE) + \F) 1 B Cho n — ta duge HE) 2 Ya) + HBF)
>”(U, lang) +(E\F)
=u(Enf)+(E\F) > n(E)
Vậy
AE) =H(EE) +p(E\F) = Ÿ 2(EE)+EXP) i=l Q6
Từ đó Ƒ € Aly) Trong (1.4) cho E = F ta duge
= Ya)
ist
Vay ¿ là ơ - cộng tính trên (0) o
Bây giờ ta đi đến một kết quả quan trọng của lý thuyết độ đo: thác triển một
hàm tập ơ - cộng tính trên đại số ⁄4 thành một độ đo trên ơ - đại số chứa „4 Cho ¿ là hàm tập o - cộng tính trên đại số ⁄4, Ta xác định hàm tập ¿ :2Ÿ + [0; +20] béi
uw(E) = inf a(An ):An € ALEC U42): q7)
Định lý 1.1.4 7 ¿ là một độ do ngoài 2 AC Alp*)
Trang 151.1 KHÔNG GIAN XÁC SUẤT 7 Chứng mình LỘ Rõ ràng ¿(0) = 0 Tinh đơn điệu là hiển nhiên Ta chứng
minh tính chất nửa cộng tính Cho € > 0 Với mỗi m tồn tai (Amn) € A sao
cho Ey C UmAmn Va LH(Amn) <H°(En) + gr Ta cé E =U, En C Un Um Amn- m
Vậy u°(E) <DDM (Amn) < Lu" (En) + gr = Lat (En) +€ Suy ra p*(Z) S mm a "
De" (En)- ”
2 Cho A € 4 Ta phải chứng minh
(Œ) >0 (EnA) +ih(EVA) =w (EnA)+h(EnA?) (1.8)
Néu u*(E) = © thi (1.8) ding Xétu*(E) < 0 Cho € > 0 Tin tai (A,) € A
sao cho EC UpAg Vad (An) <pt(E)-+E VIEMACUn(ANAg), E\AC a
Un(An \A) va dé 9 Fling theo định nghữa g”(A) < g(A) nếu Á € A nén tacé
w (EMA) +e (E\A) < Det 4M An) + Da An \A) <} MAnA,)+} HAy\4) = Ÿn(AnA,)n04/\4)) = TưAo <”'()+e
Vì e > 0 bé tùy ý nên ta suy ra (1.8)
3 Theo định nghĩa ¿#(4) < (4) Ta cần chứng minh bất đẳng thức ngược lại „(A) < # (4) Giả sit (An) € ⁄4 là một phủ bat ky cha A Dat B, =
AN An \ (UsenAi) DE thay (Bn) 1a ri nhau By C Ay VaA = UnBy Vay
HA) = Lo e(Bn) < L(An)-
Thành thử g(4) < #“(4)
” xác định bởi (1.7) được gọi là độ đo ngoài cam sinh bởi ¿i
Định lý 1.15 1 Néu 3 là một ø-đại số thì độ ảo ngồi k” có thể xác định bổi
Trang 168 CHUONG I KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
Chứng minh a) Do tính đơn điệu fa y* nén u*(E) < pt(A) = p(A) néu Ae
A,E CA Cho € > 0 Tén tai (An) € A sa0 cho E C UnAn VA Lu(An) <u"(E) +6 n
Dit A= UnAn € Atac6E CA p(A) <Lu(Ag) < w"(E) + Vay (1.9) duoc "
chứng minh
b) Với mỗi mè chọn C„ € ⁄ sao cho C C„, /(Cm) < wX(E) + 1/m Đặt Ê =nnŒ € Ä ta có E C Ế và H(Ẽ) < H(Cm) < #h(E) + 1/m với mọi m, Cho
m — s 1a được H(Ế) < p*(E) Vay u*(E) = u(B) Qa
Từ định lý trên ta suy ra:
Dinh ly 1.1.6 7 Cho là hàm tập G - cộng tính trên đại số 24 Khi đó n được thác triển thành một độ đo trên ø(23)
2 Cho ứ là độ đo trên G(23) là thác triển của w (tức là 0(A) = M(A) với mọi A4) Khi đó với mọi A € G() mà th (A) < « ta có (A) = pA)
3 Từ đó suy ra nễu p là G-hữu hạn thì
VÀ € g(3) d(A) = (4) Chứng mình, Để cho gọn ta kí hiệu 5 = ø(3)
1 Ta có 4C $C (w) do đó thu hẹp của ¿* trên $ là thác triển của ø: 2 Cho A € S Néu (A;) € ⁄4 là một phủ của A thì œ(A) < Lalan) = TW):
Vậy œ(A) < ø*(A) Ta chứng minh bắt đẳng thức ngược lại Cho € > 0 Do #(A) < œ nên tồn tại phủ (An) cla A sao cho
TH) <(A) +e,
Dit B, = UL A; € A va B =U) 4; € S Tacé By € ABE S,AC B Vay H°(B) < Pun) < eA) +e nh (B\A) <e,
Vì B„ † và ¿ˆ là độ đo trên $ nên với z đũ lớn „r (B„) > ¿*(B) — e Vậy G(A) = a(B) - 0(B\A) > a(B,)~u*(B\A)
> 8(B„) ~e = g(By) —
>M*(B) ~E—e > #*(A) —2e
(Ta dùng bắt đẳng thức vừa chứng minh trên d(A) < „*(A) nếu A € $ và
Trang 171.1, KHONG GIAN XAC SUAT 9
3 Ta có X =UnAnsH*(An) = u(An) <0 Vay A = AMX = Un(AMA,) Theo
trén
G(A) =3 8(AnlAn) = 3È (AnAn) = tẺ(Ä)
1.1.3 Độ đo Lebesgue-Stieltjes
Định nghĩa 1.4 Họ ? các tập con của X là một nửa đại số nếu :
1 XED OED,
2 NéuA,BE DthiANBE D,
3 Nếu A,B € 2Ø thì A\B =
P_.C¡ với các C¡ € ?Ð đôi một rời nhau Bổ đề 1 Cho nữa đại số 2Ð Gọi 44 là họ các tập A có dạng
A=UL An với Ape DANA; = OIF Jj
Khi đó A ta mot dai sé Đó là đại số bé nhất chứa D và được gọi là đại 56 sinh bdi D
Chứng mình Giả sử A,B € A,A = UA), B = Ut_, By trong d6 céc Aj réi nhau,
các Bạ rời nhau
1, ANB € 3 Thật vậy A18 = (J;¿(Ai7180) € 2 (do Á¡ 1B, € Ø và chúng
rời nhau)
2 Đặt Cy = By \A Cac C, roi nhau va B\ A = UC, Để chứng minh B`\ A e 4 ta chỉ cần chứng minh C¿ € ⁄ với mỗi k Nhưng Œ¿ = f*(B¿ \ 4¡) Mà By \Ai € 3 (vì nó là hợp của một số hữu hạn các tập rời nhau của ?) Theo phan l) ta suy ra Cụ € 4
3 Trước hết dễ thấy néu A,B roi nhau thi AUB € 44 Với A,B bất kỳ ta có AUB = AU(B\A) Theo phan 2.) B\A € A Vì A và B\ A là rồi nhau nên
AUBE A
Rõ ràng mọi đại số chứa # thì phải chứa các hợp hữu bạn các phân tử của 2 tức
Trang 1810 CHUONG | KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
Bé d8 2 Cho nita dai s6 Dvaa: D— |0: +=] là hàm tập cơng tính Gọi 3 là đại số sinh bồi Ø Ta định nghĩa hàm tập t: 4 — [Ú;es| bởi
HA) =Ya(C;) néu A cd biéu dién A = URC 7
Khi đó
1 u định nghĩa đúng đắn và là hàm tập cộng tính trên A
2 Nếu œ là G - cộng tính trên /à thì wp cũng G - cộng tính trên 4
Chúng mình, 1 GiÁ sử A = U/Œ = U¿Ðy Khi đó véi moi iC; = Ux(C; Dy)
Suy ra
d(G)=} 3 œ(G0D,)
i ik
= LE acind.) = a{D,)
i k
Vay „ được định nghĩa đúng đắn
Gia sit B = Ut, B), By = 07 ÌBụ trong đó các tập (B,) rồi nhau do đó họ (Big) cũng gồm các tập rời nhau Ta có B = UP_¡Ư un) ¡ Bụ nên
LÁ 2Ú)
(8) =} 3 (Bi) i=l jal
Ema
2 Gia st B= U|A,A,€C AVABE A Suy ra B= U"_LC;, CG} € D, A,
MA Any CD Từ đó
B= UL, Ure UES (GA,,)
Do định nghĩa ta có
= (7)
d(CnAz;) (1.10)
2: +4:
18) = Ÿ 0() = i=] ĩ lj=I bai VIC; = UZ, U Le (Gñ1A;;) và œ là ơ-cộng tính Về phải của (1.10) là
kín)
g(C nA,j) (LA)
Trang 191.1 KHONG GIAN XAC SUAT H Vi kứ) H(G DA,) = 3) 0(GnA,,) (1.12) j=l va
3 u(CG1A,) = H(A,nB) = H(A,) (1.13)
isl
nên từ (1.10), (1.11), (1.12), (1.13) ta suy ra
u(B) = ¥ aay)
r=l
Dé thấy o(A) = o(D) nén tit hai bé dé trén va theo định lý !,1.6 ta có
Định lý 1.1.7 Néu œ là một hàm tập ø-cộng tính trên nửa đại số ? thi 0 co the thác triển thành một độ đo 4 trên ø()
Bây giờ ta sẽ xét một ứng dụng quan trọng của định lý trên vào vấn để xây đựng độ đo trên đường thẳng thực IR
Xét trường hợp X = IR Gọi B là ø-đại số sinh bởi các tập mở Ta gọi B là
o-dai s6 Borel và một tập thuộc 2 sẽ được gọi là tập Borel Goi D là nửa đại số gồm các nửa khoảng dạng [a;b) Ta có ø() = 2
Thật vậy vì chứa các tập mở và tập đóng do đó chứa (a;6] = (a,b) U {b} Vậy Ø C 2 suy ra o() C ® Ngược lại vì (a,b) = U„[a-+ 1/n;b) € G() và mỗi tập mở là hợp đếm được các khoảng nên ø(2) chứa các tập mở Thành thử ®C ơ(2) do đó ø(2) = B
Cho ¿ là một độ đo trên Ø Ta xác định hàm F(x) nhu sau _ ]ml;3) nếu z > 0,
FQ) = {ee nếu x < 0 (1.14)
Dé kiém tra ring
a([a;b) = F(b) — F(a)
Từ đó suy ra F(x) 1a một hàm không giảm và liên tục bên trái (Tính liên tục bên trai suy ti lim, F(a) — F(a— 1/n) = limy #(a[a— 1/n;a)) = u(0) = 0.)
Trang 20
12 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIÊN
Định ly 1.1.8 Cho trudc ham F(x) khong gidm va liên tục bên trái Khi đó tơn
tại dé do ytrén B sao cho
Oi([a;b)) = F(b) - F(a)
D6 do y ndy được goi la dé do Lebesgue-Stieltjes trén (R,B) sinh bdi ham F(x)
Chứng minh Ta định nghĩa hàm tập œ trên D bai cơng thức 0(Íø:ð)) = F(ð) ~ F(a)
Goi 4 1a dai sé sinh bởi Ø và ø là hàm tập trên 4 xác định bởi HA) =3 d(C)) = 3 (F(b¡) —F(a)- nêu A có biểu diễn
7 7
A=ULIG, C= (a,b)
Ta chứng minh ¿ là ø-cộng tính, Muốn vậy chỉ cần chứng minh ø liên tục tại Ø
Gia st A, € A,A, } 9
Theo gid thiét A, = Ube [as bP) Vi F lign tục trái nên với e > 0 đã cho tim
được c7 € [aŸ; bƑ) sao cho
H(:87)) = FQ6])—F(dŸ) <6/(2 9g) 1= 1,2, ,Kạ, Đặt jen it Ba = Uplate), Ky Uk false Ta có By C Kn An C Ía;b) và kn (An \ Bn) = Vo [ePsb!) <€/2? n=1,2,
Do FT JÁ =0 nên OR Kn = 0 Do K, compac nén tén tai ny dé 1%, K, =O —›
Oya Bn = 0 n Bạ = 0 với moi m > ng Vậy với m > nọ M(Am) = H(Tf—iAnG Anet By)
< Daan \Br) < Deze,
is]
Ths
Vay theo Định lý I.1.7 œ thác triển thành 6 do trén o(D) = B
tị vn ¥ ting {4} = (z[a,a a) + 1/n)) = tìm; F(4 + 1/n) — F(a) = F(at) —
Oo
Trong trường hop F(x) = x thì độ đo tương ứng goi là độ đi ý
Trang 211.1 KHONG GIAN XÁC SUẤT 13
1.1.4 Lam đủ một độ đo
Cho (X,,.$,ø) là một khơng gian có độ đo Ta nói rằng nó có độ đo đủ nếu với moi tap con £ C D với Ð € $,u(D) = 0 thì £ € € Bài toán đặt ra là nếu (X,.S,) chưa đủ ta sẽ làm đủ nó bằng cách mở rộng ,$ lên một o- dai sé nao đó và thác triển tương ứng „ lên đó sao cho ta được một khơng gian có độ đo di
Một tập hợp # có ¿”(F) = 0 gọi là ø-bỏ qua Ký hiệu V(u) là họ các tập bỏ qua Do tính bán cộng tính của p* thi hop đếm được các tập ¿-bỏ qua là p-bé qua Ký hiệu 5, là họ các tập con # có tính chất: tồn tại Ö € 9 sao cho „"(E A B) = 0 Định lý 1.1.9 .$, /à G- đại số bé nhất chúa Š$ và N(u) và H được thác triển lên ‹$„ Chứng mình, Ký hiệu Z3 là ø- đại số bé nhất chứa $ và N{u)
Trước hết ta chứng minh $„ C ⁄: Giả sử # € $„ Khi đó tồn tại Ø € 5 sao cho
EQB€ N(u) Khi 46 E\BEN(u) € A,B\E €N(u) € cA AE = (BNE)U(E\ B) € A vi (BNE) = (B\ (B\ £)) € cA Vay SC A
Đảo lại, dễ thấy $ C 5,,N(u) CS, Ta chi cdn chting minh 5, 1a o- dai s6
vi tit dé sé suy ra AC S, Gia sit (A,) € S, Voi mdi m tồn tại B„ € $ sao cho
An A By € N(y) Khi 46
(UnAn) S (UnBn) C Un(An A Bu) € N(u)
Vay UnAn € 5, Gid sit A € S, Khi đó tôn tai Be S$ sao cho AAB € Ny) Vi
Ao ABS = AAB nén suy ra A* € Sy Bay giờ ta thác triển ¿ lên $, như sau:
Nếu A € 5, thi ta đặt
HA) = u(B)
trong đó 8 € S$ théa min AABe N(u)
Định nghĩa này đúng đắn Thật vậy giả sử C € S thoa min AAC € N(p) Khi đó
BAC=(AAB)A(A AC) e Nội) Vi B,C & $ nén p(B) = g(C)
Tiếp theo ta chứng mình # là ø-cộng tính trên $, Gid sit (A,) € S.A = UnAn, AINA; = 0,1 # j Với mỗi n có (By) € S sao cho Cy = An AB, © N(u) Ta 6 do A; MA; = O nén B/NB,; C C;UC;, That vay gia sti x € B/N B; Néu x ¢ A; thi x © B\ Aj Néu x ¢ Aj > x € Aj 4 x € Bj \Aj Suy 1a p(B; Bj) = 0 Đặt
Dy = By \ (UjenBi)- Khi d6 dé thay
Trang 22MBn-1)-14 CHUONG I, KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
Do đó từ (8,18) = 0 suy ra u(D,) = (By) Ta C6 B= UnBn = UnDn Do (Dy) ri nhau nén p(B) = Ly u(Dn) = La tt(Bn) = Lafi{An) Lai c6 AA BC UA, A Bn) € N(u) Vay AAB € N(u) suy ra ñ(A) = u(B) Từ đó
H(A) =3} B(Au)
Hiển nhiên, nếu A € S thi ja(A) = (A) (chon B = A) a Định lý 1.1.10 (X,.$,,Ø) là khơng gian có độ đo đủ
Chúng mánh Trước hết ta chứng minh nhận xét: Với mọi A € Su tacé HA)=0 4 AEN(u)
That vay néu A € N(u) thì chọn B = ð ta có A AB = A € N(u) Do d6 f(A) = H(0) = 0 Dao lai néu f(A) = 0 thì tồn tại B € ,$ sao cho A A 8 € N(u) và u(B) = 0 Ta cé ANB C B+ ANBE N(j), A\BCAAB— A\ BE Nw) Vay A = (A\ B)U(ANB) € N(x)
Giả sử ñ(A) = 0 và B C A Ta phải chứng minh Ö € ,, Thật vậy theo nhận xét trên A € Núu) Vậy B € Nứu) Vì Nặu) C.$, nên 8 € S, 0 Dinh ly 1.1.11 Cho ps la độ đo G- hữu hạn Goi S(u) la 6-dai số các tập u-đo được Khi do (X,S(u),u*) la khong gian co độ đo đủ,
Chúng mình, Trước hết ta chỉ ra rằng
Su = S(p)
That vậy xét trường hợp là hữu hạn Giả sử E œ S(u) Goi A € $ là phủ đo được của E (xem định lý 1.1.5) Ta có gẺ (E) = H(A) = pA) > w(A\E)=06 M(EAA) =0 Vậy E € ,s„ Điêu này chứng minh Su) C Su
Ngược lại ta chỉ cần chứng minh M{w) C $(/) (vì đã có ,$ G0) Giả sử ##(E) =9 Với mọi Á C X ta có
HA) >h(A\) =4 (AE) + (E) >àhANE)+t(AnE)
Vay E € S(u)
_Bây giờ nếu là ơ- hữu hạn thì X = UnEn, (En) < œ, Eạ„ € $ Ta chi phai chứng mình Sứ) C Sue Nếu £ € $0) thì £ = ENX = Uz(EnE,) Vì pt (En
Trang 231.1 KHONG GIAN XAC SUAT 15
Chú ý: Cho ^ là độ đo Lebesgue Một tập E là À- đo được (tức là E € B())
được gọi là tập hợp đo được Lebesgue Lớp các tập đo được Lebesgue mặc dù rất rộng bao gồm tắt cả các tập thường gặp, nhưng không phái tắt cả các tập con của tập sô thực
Để chứng minh rằng có tập con không đo được Lebesgue người ta có thể nghĩ
đến việc chứng mình lực lượng của BA} la it hon lực lượng của họ tất cá các tập
con của tập số thực Tuy nhiên cách này khơng thành cơng vì người ta đã chứng minh được lực lượng của #(A) là bằng lực lượng của họ tắt cả các tập con của tập số thực
Giả sử tiên đề chọn được thừa nhận (Tiên đề chọn: Cho một họ (4;)¡e; các tập
con của X không giao nhau đơi một Khi đó tồn tại tập A C X mà với mỗi ¡ € 7 Á có chung với Á; đúng một phần tử, tức là có thể chọn ra từ mỗi A; mot phần tử để lập tập hợp 4) Khi đó người ta đã xây dựng được tập E C [0; 1] không đo được Lebesgue Cụ thể người ta đã xây dựng được tập E C [0; I] thoả mãn
X*{E) ='(0:1]\E) =1,
Do đó E khơng đo được Lebesgue vì A*(7) = ! #À*(In1E)+^*(\É) =2 Nếu độ đo Lebesgue À không xác định cho mọi tập con của |0; 1] thì liệu có thể thác triển nó thành độ đo xác định trên tất cả các tập con của 0; 1] được không? Câu trả lời là không thể nếu thừa nhận tiên để continum (Tiên để continum : Giữa lực lượng đếm được và lực lượng của [0; ¡] khơng có lực lượng trung gian) Ta có kết quả sau
Định lý (Banach-Kuratowski) Giả sử tiên để continum là đúng Khi đó không tôn tại độ đo ¿ xác định trên tắt cả các tập con cúa [Õ; 1] sao cho với ¿({0: I]) = I và A{a} = 0 với moi diém a € (0; 1]
1.1.5 Không gian xác suất
Khái niệm cơ ban đầu tiên của xác suất là khái niệm phép thử ngẫu nhiên Đó là một thí nghiệm, hành động, mà kết quả của nó không thể dự báo trước được Tập hợp các kết quả có thể của phép thử ngẫu nhiên đó được gọi là không gian mẫu và được ký hiệu là ©
Giả sử F 1a ơ-đại số nào đó các tập con của 7 Mỗi phần tử của # được gọi
Trang 2416 CHUONG I KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGẪU NHIÊN
A và 8" Trong xác suất bién c6 ANB con duge ky hiệu là 4ð Biến cô A° là biến cổ: "Không xảy ra A" Nếu AB = 0 thì ta nói hai biến cơ A và # là xung khắc
Với mỗi biến cố A người ta gắn cho nó một con số không âm P(A) Sô này đo
lường khả năng xuất hiện của A và được gọi là xác suất của biến cé A Phép gần
A P(A) phải thoả mãn các điều kiện sau
s 0<P(A) S1, © P(Q) = I,P(0) =0,
e Nếu dãy (Az) các biến cổ đôi một xung khắc với nhau thì
P(UAn) = })P(An) "
Bộ ba (Q, F , P) gọi là một không gian xác suất
Như vậy một không gian xác suất (Q, Z,P) khơng có gì khác hơn là một không gian có độ đo, trong đó độ đo P thoả mãn P(@) = 1 Độ đo P như vậy gọi là một độ đo xác suất trên (Q, F)
Ví dụ 1 Giả sử phép thử ngẫu nhiên của ta có một số đếm được kết quả có thể (@n),n = 1,2, m (ở đó m có thể là +ss), Nhự vậy không gian mẫu là Q= {e},n = 1,2, ,m Goi F là họ tất cả các tập con của © Cho (Pr) 1a một
day sé khéng 4m vdi Ep, = 1 VOiA € F ta đặt
P(A)= }) pn
WEA
DỄ kiểm tra rằng P là một độ đo xác suất trên (O,, 7) và (Ô, 7, P) lập thành một
không gian xác suất Vì P({œ„}) = p„ nên p„ chính là xác suất để xây ra kết quả ©, cla phép thử ngẫu nhiên
Ngược lại, để chứng minh được mỗi độ đo xác suất P trên một không gian
đếm được đều phải có dạng trên
Ví dụ 2 Giả sử phép thử ngẫu nhiên của ta là: “Chọn ngẫu nhiên một số trên đoạn [a;5]" Như vậy không gian mẫu của ta là Q = [a;b] Gọi Z là họ tắt cả các
tập con Borel của © Với Á € Z ta đặt
Trang 251.1 KHÔNG GIAN XÁC SUẤT 17 Vi du 3 Cho F(x) 1a một hàm không giảm, liên tục bên trái và thoả mãn điều
kiện
lim #(z)=0; lim #(x)=l (1.15)
— ¬+*
Xét Q = R và 7 = Ø là họ tất cả các tập con Borel của ©, Gọi ¿ là độ đo Lebesgue-
Stieltjes trén (R, B) sinh béi ham F(x) V6i A € F ta đặt
P(A) = IA)
Từ điều kiện (1.15) suy ra P(Q) = | do đó P la mot dé do xac suat trén (Q, F) và (Ó, 7, P) lập thành một không gian xác suất ,
Định nghĩa 1.5 Cho đấy (A„) các biến cố Ký hiệu
lim supAn = Mp) Ugg Aks
liminfAy = UZ_, ME, Ag
Biển cố limsupA, có nội dung là: "Xây ra vô số biến cố A„", Thật vậy nếu @€ limsupA, thì œ € L_ ¡4y do đó tồn tại øị để (o € A„,, Tiếp đó vì œo € Uren Ak
nên tổn tai nz > dé © € App ta có sự xảy ra dãy vô hạn Ay, ,Agy,An;) CAC biến cố (Chú ý rằng các chỉ số mị, nạ, mạ, phụ thuộc vào @)
Biến cơ liminfA„ có nội dung là: "Xây ra tất cả (có thể chỉ trừ ra một sẽ hữu hạn) các biến cổ A;" Thật vậy nếu œ € liminf4, thì tồn tại mị (phụ thuộc @) dé
OE ean Ax Do dé @ € Ax voi moi k > mị tức là Ay xdy ra với mọi & > mỊ
Hiển nhiên ta có bao hàm thức
liminfA, C limsupAy
Néu liminfA, = limsupA, = A thi ta ndi limA, tén tai vA limA, = A
Dic biét néu (A,) 1a day tng, ky higu 1a (Aq) †, thì ta cé US_,Ag = UR An,
Vn va Ne ,Ak = An nén
liminfA, = timsupAn =(JAn,
n tức là
lim An = | JAn
z
Nếu (A„) là đãy giảm, ký hiệu là (A„) {, thì ta có U£_„Á¿ = An Wa va „Á, = f.¡Á4¿ Vanén
lim | An = (An
Trang 2618 CHUONG I KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
Dinh ly 1.1.12 Cho (Q, F ,P) la khong gian xác suất Khi đó
1, Néu (Ay) | th
P ((») = limP{An)
2 Nếu (A„) † thì
(Us ) =limP(4¡)
3 Với mọi đấy (An) ta có
P(liminfA,) < liminfP{(A„) a
< limsup P(A,) < P(limsupA,)
" a
Nếu tồn tại limAn thì tôn tại lim, P(A,) và lim P(An) = P(limA,)
Chitng minh Khang định 1 và 2 suy từ định ly 1.1.2 Ti 1) và 2) ta có
P(HminfA,) = limP(E.„4¿) < liminfP(A,), " " P(IimsupA„) = lim P(Uj_,Ax) 2 limsup P(A,)
"
Từ đó nêu tồn tại limA„ thì liminf„ P(A„) = lim sup, P(An) n Kết quả sau đây, được gọi là Bổ đề Borel-Cantelli, thường được dùng trong xác suất
Dinh ly 1.1.13 a) Néu LP(A,) <0 thi
P(limsupA,) = 0,
túc là với xác suất † chỉ xảy ra mội số hiữu han biễn cỗ (Án) b) Nếu (An) là dãy biến có độc lập và }.P(Aa) = © thi
P(limsupA,) = 1,
Trang 271.2 BIEN NGAU NHIEN 19
Chitng minh a) Dat Cy = UG_,Ax Ta c6 Casi C Cy do đó
P((limsupA,) = limP(Ch)
Lai cé P(C,) < EPs) Vì chuỗi PP(A,) hội tụ nên ta có lim P(C„) = 0
b) Ta có
P(limsupA,) = 1 > P(UP_) ML, Ay) = 0 P(Iiminf4z) = 0
Đặt B„ = n_„Aÿ Ta c6 P(liminfAg) < L,P(Bn) do đó chỉ cần chứng minh
P(,) = 0 với mọi n
Do (An) độc lập nên (4z) Vay P(NZL,AG) = TIL, (P(Ag)) Thành thử
P(#u) = POLAR) = TTC - PUR) ken
<Íilsec- —P(A,)) = exp(~
k=n P(A,)) 1.16)
~ re
Ta sii dung danh giá 1 — x < exp(—x) 6 (1.16)
Vay P(Bn) = littm P(N, AY) < exp(—s) = 0 Qo
1.2 Biến ngẫu nhiên
1.2.1 Ánh xạ đo được, hàm đo được
Định nghĩa 1.6 e Cho các không gian đo (X,.$) và (Y,Y) Ánh xạ ƒ:X — VY
gọi là ánh xạ đo được nếu với mọi tập A € !Y ta có
f(A) = {x EX: f(x) CAS ES
© Cho khong gian có độ do (X,.$,u) Hàm số ƒ: X — [—=;s}] được gọi là t-
đo được nếu véi moi tp Borel BC R ta có
fo1(B) = (xX: f(x) € B} € S(u)
Trong tiét nay dé cho gon, tap thude S(y) (tap „- đo được) sẽ gọi tất là đo được (hàm do được) va ham p- do dude sé goi tat 1a do duge
Trang 2820 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
1 Hàm ƒ: X — [—s;®| là đo được
2 Mới mọi số thuc r tap {x EX : f(x) > r} do được 3 Véi moi sé thuc r tap {x EX: f(x) > r} do duge 4 Với mợi số thuc r tép {x © X : f(x) < r}do được 5 Véi moi s6 thuc r tap {x € X : f(x) <r} do được Chitng minh, 1) — 2) 1 hién nhién
2)33): {xEX: fx) >r} =(wlxeX: ƒŒ@) > r— L/n} 3)—=4): {xe€X:7Œ)<r}=X\{xeX:7@) > r} 4)—=5): {xeX:/ø) <r}=f¿ŒzeX: ƒŒ) < r+ l/n}
5) — 1): Thật vậy gọi D 1 ho cdc tp Borel B sao cho ƒ— !{) là đo được Dễ thấy Ø là Ø- đại số (Suy từ đẳng thức ƒ~!(UD;) = Uzƒ~!Dạ và ƒ~1(E\D) ƒ*!(E)\/ƒ-I{Ð)) Ð chứa (a;b| vì {x€X :a< ƒ(6) < b} ={xeX -70) <
Đ}Ì\z€X: ƒ@) < a} € S00) Qo
Giả sử P(x),x € X là mệnh đề chứa biến Ta nói P(x) đúng w-hdu khắp nơi (hkn) nếu tập {x: P(x) không đúng} là ¿- bổ qua
Định lý sau đây chứng tỏ rằng không gian các hàm đo được là đóng đối với các phép tốn thơng thường và phép chuyển qua giới hạn
Định lý 12.15 7 Giá sử ƒ,g là hàm đo được Khi đó các tập {f < g}.{f <
8}, Lf = g} ld do được
2 Gid sit f,g do dugc Khi dé cdc ham f V g = max{f,g},f Ag = min{f,g}, fe fg : (g #0) va |ƒ|* là đo được, ở đó œ là số thực đương
3 Néu f ld ham do duge va g(x) = f(x) pr hkn thì ạ cũng đo được
4 Cho (fn) là dây hàm đo được Khi đó các hàm sup f, inf f,, lim sup f,, liminf fy ảo được
Tập A = {x: 3lim fa(x)} đo được Nẫu tần tại giới hạn lim f,(x) w-hÊn thì ham f(x) sao cho f(x) = lim fy(x) u-hkn là âo được
Chứng mình 1 Vi
(f<a}= Ur <rin{g>)
Trang 291.2 BIEN NGAU NHIEN 21
nên {ƒ < ø} đo được Từ đó {ƒ < ø} =X \{ø < ƒ} đo được và {ƒ = g} =
{F< gs} Nf 28)
2 Ta có {ƒVg > r} = {ƒ > r}U{g > r} và ƑAg > r} = {ƒ >r)n{a > r} Do đó ƒVg,ƒ^ ø đo được Tiếp theo ta có với mọi số thực c thì { ƒ + c > r} ={ƒf>r~e}, {ef > r} = {ƒ > r/c} nêu c >0 {eƒ > r} = {ƒ < r/c} néu c < 0 Thành thử ƒ + e và cf đo được Lại có {ƒ + g > r} ={—ƒ < —g—r} là đo được theo 1) Lại có ƒ? đo được do {ƒ? < r} = {ƒ < wz}n {ƒ> —v?} nếu r > 0 và bằng Ø nếu r < 0 Từ đó
fg= ; (+s -P-8)
đo được
Lại có !/g” đo được do ø? đo được và {1/g? < r} = {ø? > 1/r} néur > 0 và bằng 0 nếu r < 0 Từ đó
⁄ ! Fu pet
gfe
đo được Cuối cùng {|ƒ|# < r} = {f < Vn {fF > —r'/} néu rr > Ova bằng Ø nếu z < 0
3 Gọi A = {ƒ < r},B = {g < r} Ta cóA ABC {ƒ # g} Vì {ƒ # g} e Nụ) nên A\ B,B\A 1a p- bd qua do dé 1a do duge Do ƒ đo được nên A do được Vay AUB = AU(B\A) la do được Suy ra B = (AUB) \(A\ B) 1a do được
Vậy ø đo được
4 Suy từ {sup/2 < r} = f\y„ < r},[inff, > r} = („3 r} và
limsup f, = inf (sp fa) , liminff, = sup ( inf fn)
"` Nmền 1ø NHầN
A= {x: limsup f, = liminf f,} và f(x) = liminf f, ø-hkn
1
Định nghĩa 1.7 Hàm ƒ được gọi là hàm đơn giản nếu nó chỉ nhận một sô hữu
han gid tri
Dễ kiểm tra rằng nếu f,g 1a ham don gidn thi f+c,cf,f +g, fg cling 1a ham don gian
Nếu ƒ là hàm đơn giản nhận hữu hạn giá trị đ¡,đ2, , đ„ thì ta có thể viết
Trang 3022 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
trong d6 A; = {x: f(x) = aj}
Định lý sau đây cho cấu trúc hàm đo được
Định lý 1.2.16 Cho f là hàm đo được Khí đó tôn tại đây hàm đơn giản đo được
n) hội tụ tới ƒ tại mọi x € X túc là
lim/Ø(x) = f(x) Wee X,
Nếu ƒ > 0 thì có thể chọn dãy hàm đơn giản (ƒ,) hội tụ tới ƒ tại mọi x € X và thỏa man0< fa < fnti-
Chứng mình Xét trường hợp ƒ > 0 Xác định f, bdi
“TH nu f(s) 2m, Ge nến S2 <ƒ@) <3, Si S n2" q19
Taco fy là hàm đơn giản không âm Ta chứng minh ƒ„ ¡ (x) > /„(x) Thật vậy
@ Néu f(x) <2 Khi đó 2z: < f0) < # với 1<i< 2" hay pat < f(x) <
grt Néu f(x) < Fat thi fri(s) = FSF = Ja(x) Neu Sap < f(x) thì ii) = Ÿm > Gt = fale)
e Nếu ƒ(x) >n+ I Khi đó ƒz.¡(x) =n+ 1 > falx) =n
+ Nếu n < ƒ(x) < n+ 1 Khi đó TP < ƒ(x) < “ee vay tổn tại 0 < ý €
TINH 2t n+i el 1
2 1 sao cho Sar < f(x) < “NI, Hn gi
Suy ra fry = th >n
Ta chứng minh lim z(œ) = f(x) Néu f(x) < « thì ƒ(x) < m với m nào đó vậy f(x) < n,n > m do d6 f(x) = BL Vay |fn(x) — f(x)| < L/2",n > m Suy ra
đpcm
Néu f(x) = thi f(x) =n suy ra lim f,(c) = 0,
Bay giờ với ƒ đo duge bit ky taco f = f+ — f- vai ft = max{f,0}, f+ = max{—f,0} = min{ƒ,0} Ta có lim i„ = ft, lim gn = f~ do dé dat fr = gn —An
thi (fa) ta day ham don gian héi tu vd f n
Định lý 1.2.17 (Egorov) Cho (fn), f là cde ham do duoc sao cho traf u- hkn, Khi dé vdi moi € > 0 tén tai tập A với p(A°) <€ sao cho f, hoi tụ đều tới ƒ trên Á,
Trang 3112 BIẾN NGẪU NHIÊN 23
Chứng mình, Với mỗi m,n = 1,2, dat
Am = [\{⁄@)— ƒG)| < L/m]
kèn
Nếu H = {x€X : lim #(x) = /()} thì dễ thấy với mỗi m cố định #ƒ = f1» Lú; Ann > HE = Um Mn AS,» Theo gid thiét g(1°) = 0 do 46 u(MyAfy,) = 0 với mỗi
m Với mỗi m cô định, dãy tap (AG,,) đơn điệu giảm nên lim u(Arnn j=
Vậy với mỗi ơm, tổn tại mạ sao cho
£
H Anim) < m
Dat A = f1 „„„ Ta có
(AO) =H(OnAf,) S 3 (Am) "
<Eø<t
“Ta chứng minh /, hội tụ đều trên A Thật vậy cho trước 5 > 0 Tén tai m sao cho l/m <8 Với x€ A — x € Ant, — |fel%) — ƒ(x)| < 1m <8 Vk 2 mm Vay fa
hội tụ đều tới ƒ trên A oO
Chang haa f,(x) = x” hội tụ tới 0 trên |0; I) nhưng không hội tụ đều Tuy nhiên với mọi > 0 dãy hội tụ đều trên tập [0; l — £]
1.2.2 Tích phân hàm đo được
Gợi 2/ là tập các hàm đơn giản đo được Ta định nghĩa ánh xạ 7 : 2í —› I bởi:
A
Néu f(x) = ¥ ala, trong d6 Aj, .,An 14 m6t phân hoạch của X thì =1
| iAn=1U) =3} am):
Trang 3224 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
vA a; = by néu A; NB, # 0 Do dé ta ludn có aju(A; By) = byu(Ai By) với mọi
i,k Vay
Yau(a) = VY anlar By)
i ik
=} } buá(Ain Bi) =3 buu()
ki k
Bé dé 3 Ham I(f) cé cde tinh chất sau
1 Với mỗi số thực a và ƒ € 2( ta có I(aƒ) = al(f)
2 HF +8) = HA) +18)
3 Nếu f < g hil(f) <H(g)
Chứng minh hiển nhiên Chang hạn với 2) ta giá sử ƒ = J4; la, ø = Ly delay Dat Cx = AiO By, cij = a; + by Khi d6 If + 8) = Ly Ly (ai + dy) e(Ai Be) =
Digi La e(Ai By) + Le bi Lindi Be) = 1(f) +1 (a)
Bây giờ ta định nghĩa 7(ƒ) cho hàm ƒ đo được không âm bắt kỳ bởi công thức
I(f) = sup{i(g)0 <8 < f,g € H}
Chú ý rằng J(g) > 0 và có thể bằng s
Từ định nghĩa để thầy nếu 0 < ƒ¡ < & thì 10) <1(9)
Dinh ly 1.2.18 (Dinh lý hội tu don điệu) Giả sử (ƒ,) là đây hàm đo được không
dm, don diéu fr < far hOi tu về ƒ Khi đó limI(fn) = 1) Chứng mình Ta cần bổ đề sau
Bổ đề 4 Nếu g < ƒ,ø € 2Ý thì I{g) < lim 7( fn)
Chúng mình bổ để Giả sử g =" big Lay O<¢ <1 DatA(n) = {fy > cg} Do tn & fati nén A(m) C A(n +1) Vi „ g >ce,limf, = f nén X = U,A(n) Từ bất đẳng thức ƒ„ > €g1A(„) ta có
lim/(#) > limf(ceg1a(„)) = elim 5 biu(A(n) NB)
fs}
= eS blimu(A(n) fo NBG)
Trang 331.2 BIEN NGAU NHIEN 25
Cho ¢ — 1 ta dude lim!(ƒ2) > I{g)
Bay gid ta chứng minh định lý Vì ƒ, < ƒ nên /(/¡) < I(f) Vay limal fn) & 1{7) Ta chứng mình bất đẳng thức ngược lại, Xét trường hợp /(ƒ) < se Cho e >0 Tôn tại g € 2/,g < ƒ sao cho /(ƒ) — e € /(ø) Theo bổ đề /(g) < lim/(fn)
Vay I(f) —€ < limI(f,) Vie > 0 bé thy ¥ nén I(f) < lim/(J,)
- Nếu /(ƒ) = œ Với mọi m tồn tại ø < ƒ,ø € 2Í sao cho I(g) > m Vay theo bd đề limi (fz) > I(g) > m Vay lim1(ƒ,) = œ Định lý hội tụ đơn điệu được chứng
minh n
Dinh lý 1.2.19 (Bé dé Fatou) Cho day cdc ham do được không âm (fn) Khi do
I(liminf fy) < liminf( f,)-
Chứng mình Đặt un = infprofntp < fn (un) 1a day tăng va theo dinh nghia limu, = liminf fy Lai c6 I(us) < 1(fn)- Vay
I(liminf f,) = [(lim un) = lim I(t)
< liminf7 (fp)
o
Như vậy ta đã xác định mở rộng miễn xác định của ánh xạ tích phân 7 lên các hàm đo được không âm Ta xác định các tính chất của ï
Dinh ly 1.2.20 Ta co cdc tinh chdt sau
1 Với mọi a > 0 ta có (af) =al()
2 1+8) = 17) +18)
3 Nếu ƒ < g thì I(ƒ) < 1(8)
4 1ƒ) = 0 nếu và chỉ nếu ƒ = 0 u-hkn
5 Nếu I(ƒ) < = thì ƒ < = nhắm
6, Nêu ƒ = g u-hấn thì I(ƒ) = I8)
Chứng minh Chứng minh 1), 2) và 3) dựa vào các tính chất tương ứng của /(ø) và sự kiện là /(ƒ) = lim/(ø„) trong 46 (gn) là dãy don điệu tăng bất kỳ các hàm đơn giản hội tụ tới ƒ
4) Ký hiệu A = {ƒ > 0} Giả sử ƒ = 0 -hkn Khi 46 (A) = 0 Dat uy = alls
Trang 3426 CHUONG I KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
Ngược lại giả sử /(Ƒ) = 0 Dat v, = nf + I(v_) = nlf) = 0 (v„) là dãy tăng hội tụ tới v Định lý hội tụ đơn điệu cho ta lim/(v,) = I(v) = 0 Dé thấy Wx an 1A(x) <nƒ(x) = v„(x) < v(*) Suy ra la < y— u(A) < 1{v) =0
5) Ký hiệu A = {f =} Véi moi n tacé nl, < f + np(A) <1(f) Va H(A) = 0
6) Ký hiệu A = {ƒ # ø} Ta có „(A) = 0 Trước hết xét trường hợp f < g Xét ham (z) xác định bởi ø(x) = œ nếu x € A va A(x) = 0 nếu x # A Ta có h = Op hkn Do dé theo trén I(h) = 0 Vif Sg < + ñ nên !(ƒ) < /{g) <J +h) =1)
hay Hf) = I(g)
Trong trường hợp tổng quét xét F = min(f,g),G = max(f,g) ta cé F < G,{F # G} C {ƒ # g} Vay F = G pehkn Theo ching minh trén suy ra 1()= 1().Vì
IGF) < min{JỢ).!@)} < max{(/),1)} < I(G) =1(£)
nên mmin{Z(ƒ),{g)} = max{1(/),1(g)} Vậy !(/) = H4) D
Định nghĩa 1.8 Hàm đo được ƒ gọi là hàm u- khả tích nếu 1|) < = Khi đó ta đặt 1ƒ) = TT) TIỢT) và ký hiệu
1Ự)= | Fls\du(s) hay gon hon If) = Jy Fe
Néu A là một tập do được ta định nghĩa tích phân trên A của ƒ bỏi
J 70946) = Í /6)1a94u09),
Ký hiệu L¡(X;z) là tập hợp các hàm ƒ:X ~+ [-00; +00] khả tích Trong
trường hợp X = R, 5 là ø-đại số Borel B va ula do do Lebesgue A ta thường viết
76086) = 724
Các định lý sau đây cho ta một số tính chất sơ cấp nhưng rất cơ bản của tích
phân
Định lý 12.21 Taf) = al(f), 7 Nếu ƒ € Li(X;g) thì với mọi số thực a: a € L\(X;d) va 2 Néu fg © Ly(Xsp) thi f+ge Ly (X;u) khả tích va If + g) = 1(f) +1(g) 3 Néu f EL; (X;n) khả tích thì ƒŒ) < œ u-him,
Trang 351.2, BIEN NGAU NHIEN 27
5 Néu f(x) = gŒ) H- hàn, ƒ € LI(X;m) thì g € LI(X;p) và 1(ƒ) = !(8)
Chứng minh Khang dinh 1) vi 3) hign nhiên Chứng minh khẳng định 2) suy từ
ae thức /(|ƒ + g|) </(|ƒ|)+1(14|) và tay tf te =f tet tft
ø)"
6 INF) = PF) IF) SI) HA) = IAD)
5 Ta c6 f(x) = g(x) se hkn suy ra |f(x)| = |g(x)| „-hkn Theo (1.2.20) suy ra !{|g|) =1(ƒl) < — g € Ly(X3y) Lai có |ƒ — g| = Ø „-hkn nên theo (1.2.20) suy ra /(|ƒ — ø|) = 0 Thành thử
|fỨ)—1@)I = MỮ ~ 8)| < 1ƒ~ ø) =9— 1) = lạ)
Oo Dinh lý 1.2.22 (Tính liên tục tuyệt đốt của tích phân) Giả sử ƒ € L(X,p) Khi đó với mọi e > 0 tôn tại ỗ > 0 sao cho nếu H(A) < Š thì Jx |ƒldu < €
Chúng mình, Dat fa = [f\Mipicn ta 06 fn T L/| Theo định lý hội tụ đơn điệu ta có
J du — ƒ L/ldu tức là
TT ai n nh an on
Vậy tồn tai n sao cho fig.,, Lfldu <€ Chon 8 = e/n Khi đó néu p(A) < Š thì
dụ = | du | d
TU na Ltn ZH
sỈ L/ldu + nu(A) < E+= 2£
I>a
o Trong nhiều vấn đề cửa lý thuyết tích phân nói chưng và lý thuyết xác suất nói riêng ta cần đến các điều kiện cho phép việc chuyển giới hạn dưới dấu tích phân Các định lý sau đây cho ta một số điều kiện đủ
Định lý L2.23 (Định lý hội tụ bị chăn) Cho (f,) là dấy hàm khả tích hội tụ tới ƒ
hàm khả nghịch và |ƒn| < g trong đó g khả tích Khi đó ƒ khả tích và `
lim) =17)
Chứng mình Ta có |ƒ„| < g — |ƒ| < ø — TFL) < 1(g) < s Vậy ƒ khả tích Ta
sẽ chứng minh
Trang 3628 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
That vay fnt+g > 0 nên theo bé dé Fatou ta c6 /{liminf(f,) + g) < liminf(7(f,)
+1(g)) hay
I(f +g) <liminf I f,) +1(g) > 1(f) < liminf (fy)
Lại có ø — #„ > 0 nên theo bổ dé Faton ta cé I(liminf(—f,) + g) < liminf(—I(f,)
+1(g)) hay
I(~f +g) < iminf(—(f,) + 1(g))
— ~I(f) < —limsup!(f,) > limsupI(fx) < 1(f)
“Thanh thir
limsup/(f,) = liminfl(f,) = If) Hệ quả 12.1 1 NéwA = UnAn va cdc (An) roi nhau thi
du = | ‘du
[san fl fee
2 f=gp hkn néu va chi néu f, fdu= f, edu voi moi tap đo được A Ching minh, 1 Tacé fl, =D, fla,- Dat gn = T—¡ ƒ La, ta có gạ hội tụ tới
fi, va len| < [f| Vay theo dinh ly hdi tu bi chan lim, f, gndu = f fladu= In fdu Mat khéc f gndu = E2_, Sag Fd Vay ta có
[seu=¥ [fae
2 Giả sử ƒ = g w hkn Suy ra ƒla = g1A ~ hkn do do f, fay = f, gdp Ngược lại, với mỗi n đặt A„ = {x f(x) — g(x) > 1/n},Br = {x2 g(x) —
ƒŒ) > 1 /n} Tacd A) < fF ~g)du= fa fdu— fy, edu =O w(An) = 0 Tuong ty u(By) = 0 Vi D = {x: f(x) A a(x) = Un (Ay UBy}} nén n(Đ) =0 tức là ƒ = g„- hkn
n Định lý sau đây mở rộng định lý hội tụ bị chặn
Định Wy 1.2.24, Cho day (fn) C lI(X,m) hội tụ tới f uehkn Gid sit day (fy) la kha tich déu theo nghia sau đây
Trang 371.2, BIEN NGAU NHIEN 29 2 Với mọi e > 0 tén tai 8 > 0 (chi phu thudc ©) sao cho néu p(A) <8 thi
Ialfeldu<e Vu
Khi dé lim, f fadu= f fp
Chứng mình Ta có su f |faldu < % B6 đề Fatou cho ta
[plese imine f falda < sup ƒ Mu <=
Dat f= flyjccy, ƒe= ƒlul>e)- Tà có ƒ= ƒ + # và
l„—/fI=l#~#+ #«— |
— Ílu~fldw< [U§— /u+ [eldt+ [ildg 0A8
Cho e > 0 Chọn c đủ lớn để
c|du = du <e, f weld = f \faldu <e
JIR= lu, „ lì Velde Joie Me
Vi fo — fi + 0,|f > f°] < 2enén theo định lý hội tụ bị chặn ƒ |/; /|dụ — 0 Vay tồn tại m sao cho nếu n > m thì ƒ|ƒý — ƒ du < Vậy với n > m từ (1.18)
suy ra
Jlã~riau<3e
B
Dinh ly 1.2.25 Cho day (fn) C L1(X,n) Adi tụ tới ƒ u-hkn Nếu ƒq > 0 thì Himạ ƒ f„ảu = ƒdu khi và chỉ khi (ƒ,) khả tích đều
Chứng mình Nếu (ƒn) khả tích déu thi lim, f f.du = f fdu (theo định lý trên) Ngược lại, ta sẽ chứng minh nếu f, > 0 va fn > f hikn, lim, J fade = f fd thi
Sf — Fldu + 0 Ta 06 f+ fy = max(f, fn) + min(f, fa) và O < min(f, fr) <
frmin(f, fa) > f Thành thử, đo định lý hội tụ bị chặn ta có
tim Í min(/,/,)4u= ƒ /4e
Lại có lima ƒ (ƒ + ý„)4u = 2 fdu Suy ralim, fmax(f, fa)du = lim, JỨ+ñ)đu—~ lim, ƒ min(ƒ, ƒ„)đu = ƒ ƒdụ Thành thử do
Trang 3830 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN
tim Í ý, ~ fldu = im ( JmaxUf.f)án— Í min, fn) =0
Tu bat ding thitc |f frdu— f fdul < f [fa — fldu ta suy ra điều phải chứng minh
ob
1.2.3 Biến ngẫu nhiên
Định nghĩa 1.9 Cho không gian xác suất (Q, 7, P) Không giảm tổng quát ta có thể giả thiết (Q, Z,P) là không gian xác suắt đủ tức là nếu A là biến cơ có xác
suất 0 P(A) = 0 thì mọi tập con BC A cũng là biến cô (tức là B€ 7)
1 Giả sử E là không gian metric, ánh xạ X : Q — E được gọi là một biên ngẫu nhiên (b.n.n) với giá trị trên E (hay biên ngẫu nhiên E- giá trị) nêu với mỗi
tập Borel B của E ta có X~Ì(B) e 7
2 Nếu X là biển ngẫu nhiên nhận giá trị trên E = IR" ta nói X là vectø ngẫu
nhiên n-chiằu
3 Nếu X là biến ngẫu nhiên nhận giá trị trên tập số thuc R ta nói X là biển
ngẫu nhiên
Rõ ràng nếu X là vectở ngẫu nhiên n-chiều thì X có dạng X = (X\,Xa, ,X„) ở đó X\, , X„, là các biến ngẫu nhiên
Cho #{@) là mệnh để chứa biến œ Ta nói H(@) đúng hầu chắc chắn (h.c.c.) néu tap 'hợp các œ để H(@) đúng có xác suất bằng 1 Ký hiệu Zo(Q) là tập các biến ngẫu nhiên
‘Tw định nghĩa ta thấy biến ngẫu nhiên X chẳng qua là một hàm đo được xác định trên khơng gian có độ đo (©, Z, P) Từ các kết quả về hàm đo được ở phần
trước ta có ngay các tính chất sau đây của biến ngẫu nhiên
Định lý 1.2.26 Giả sứ X,Y € Lạ(Q) Khi đó
1 X+Y € La(©) và XY € La() Nếu Y z 0 thì Š € Lạ(Q) 2 Với œ là số thực đương thì |X|E € La(©)
3 Nếu X € Lo(Q) và X(@) = Y(@) h.e.e thì Y € Lạ(Q) 4 Cho (Xn) la day bién ngẫu nhiên Khi đó các hịm
Trang 391.2 BIEN NGAU NHIEN 31
là biên ngẫu nhiên Néu ton tai h.c.c gidi han X(@) = limX,(@) gidi han X là biến ngẫu nhiên
Biến ngẫu nhiên X gọi là biến ngẫu nhiên đơn giản nếu X chỉ nhận hữu hạn
giá trị tức là X có đạng
x= Yada,
7
ở đó tổng hữu hạn và 4; là biến cố {X = a;} Dễ kiểm tra rằng nếu X,Y là biến ngẫu nhiên đơn giản thì X + Y,XY cũng là biến ngẫu nhiên đơn giản
Sau đây là định nghĩa về phân bồ xác suất của biến ngẫu nhiên và kỳ vọng của biến ngẫu nhiên
Định nghĩa 1.10 1 Cho X là biến ngẫu nhiên E-giá trị Xứ hàm tập tx xác định trên G-đại số Borel của E theo cách sau
Hx(B) = P(X"'(B)), BEB
Dễ kiểm tra được ux là một độ đo xác suất trên E uy được gọi là phân bỗ xác suất trên (E,.®8) của biển ngẫu nhiên X
2 Giả sử X = (Xi,Ä¿, vXn) là vecld ngẫu nhiên n chiều Hàm số F(x) = FŒ,xa, ,Xụ) xác định bởi công thúc
FũI,xa, ,Xu) = PƠI < XUX: < #o,s Ấn < Xn)
được gọi là hàm phân bô (xác suất) của vectd ngẫu nhiên X Ta cũng nói FŒ\sxa, ău) là hàm phân bố đồng thời của n biến ngẫu nhiên Xì,Xo,
Xe
Nếu tôn tại ham f(x) = f(xu, Xa) đo được không âm sao cho vôi mọi tập Borel B của R® ta co
P(X €B) = I, 7@)4Ng) = I, F(t kale dy
thi f (x) được gọi là hàm mật độ (xác suất) của X Ta cũng nói f(x1,42, 6.4,
Xu} là hàm mật độ đồng thời của các biến ngẫu nhiên X,Xo, Xn-
3 Cho X là biến ngẫu nhiên và X € Lị (Q,,P) Kỳ vọng của X, ký hiệu là E(X), được định nghĩa bi công thức
= I X(e)4P(0)
a2
Néu X = (X1,X2,.-.,Xn) la veto ngẫu nhiên n-chiều thì kỳ vọng của X, ký hiệu là E(X), là một véctỡ n-chiêu xác định bơi
Trang 40))-32 CHUONG 1 KHONG GIAN XAC SUAT VA BIEN NGAU NHIEN Dinh lý sau đây đóng vai trị cơ bẩn trong lý thuyết xác suất
Dinh ly 1.2.27 Gid sử X là biến ngẫu nhiên E-giá trị có phân bố xác suất tự
Cho 8: E — R la mét ham do duoc ux -khả tích xác định trên E Khi đó
1, Anh xa g(X) xác định bởi g(X) = g(X (@)) là một biến ngẫu nhiên Ta nói biển ngẫu nhiên g(X) là hàm của X
2 Ta có
Elg(X)]= ff eaux)
Nói riêng nếu X là biển ngẫu nhiên thì
BC) = Í x4wxG)
$3 Nếu E = R" và X có mật độ xác suất ƒ(x) = ƒŒ\, sp) thì
ElsŒ)|= Í_ss)ƒ)4Ab)
Ching minh, 1 Ta có với mỗi tập Borel 8 trên
{@: g(X()) € B} = {@: X(@) € ø”!(B)}
Vi g: EB > R đo được nên g~!(B) 1a tap Borel trén E Tir dé
a(X)"'(8) = {@: @(X(m)) Bye F
2 Ta phải chứng mính
f a(X(0))dP(o) = I alx)dux (x) (1.19)
Trước hết ta xét trường hợp ø là hàm đơn giản, ø(+) = X„ a¡ la, Khi đó sgŒ) cũng là biến ngẫu nhiên đơn giấn ø(X) = Ÿ„ alg, trong d6 B; = X-!(A;)
Vay
| 8X(@)) =aP(e)#'aP()
= Laux (Ai) = Ệ 8(x)dux (x),