Một ước lượng của phương sai

Một phần của tài liệu Độ đo xác suất trên không gian hàm và không gian Hilbert (Trang 34 - 38)

Định nghĩa 3.1. Với à ∈M(X) bất kỳ, hàm tập trung Qà(t) được xỏc định với 0< t <∞, bởi

Qà(t) = Sup

x∈X

à(St+x).

Ở đó St là hình cầu [x:kxk ≤t] và St+x : dịch chuyển của St bởi phần tử x.

Định lý 3.1.

(1) Qà(t) là một hàm khụng giảm theo t và lim

t→∞Qà(t) = 1

(2) Nếu à1∗à2 =à, thỡ với mỗi t, Qà(t)≤min [Qà1(t), Qà2(t)].

(3) Nếu àn là compact dịch chuyển thỡ lim

t→∞inf

n Qàn(t) = 1.

Chứng minh. Điều kiện (1) được suy ra ngay lập tức từ thực tế rằng

t→∞lim à(St) = 1;

(2) Suy ra từ phương trình

à(St+x0) = Z

à1(St+x0−x)dà2(x)

= Z

à2(St+x0−x)dà1(x), x0 ∈X

Điều kiện (3) suy ra từ định nghĩa của compact dịch chuyển và định lí 6.7 chương 1.

(Một tập X ∈M(X) được gọi là compact dịch chuyển phải (trái) nếu với mỗi dãy àn ∈ X,(n= 1,2, ...) cú một dóyvn sao cho

(1) vn là một dịch chuyển phải (trỏi) của àn (2) vn có một dãy con hội tụ )

ChoX1, X2, ..., Xnlà n biến ngẫu nhiên đối xứng, độc lập trong không gian Hilbert X, tức là nếu ài là phõn phối của Xi thỡ ài = ¯ài, i=1,2,...,n. Bõy giờ ta sẽ cú được một ước lượng cho phương sai EkX1 +...+Xnk2.

Định lý 3.2. Cho X1, X2, ..., Xn là n biến ngẫu nhiên đối xứng, độc lập trong X và Sj =X1 +...+Xj, j = 1,2, ..., n. Hơn nữa, cho Q(t) là ký hiệu hàm tập trung của phõn phối à của Sn =X1+...+Xn. Nếu T được xỏc định bởi

T = Sup

1≤j≤n

kSjk, Thì ∀t >0,

P {T >4t} ≤2 [1−Q(t)]. Chứng minh. Cho các biến cốEk được xác định như sau:

Ek = [kS1k ≤4t, ...kSk−1k ≤4t,kSkk>4t]. Khi đó {T >4t} =

n

S

i=1

Ei, Ei ∩Ej = φ, i 6= j. Ta ký hiệu Pr{...} là xác suất của biến cố với điều kiện Er đã xảy ra. Khi đó ta có,

Pr{kSnk ≤2t} ≤Pr{kSn−Srk>2t}

=P{kSn−Srk>2t} (3.1)

Điều này là bởi vì Er và kSnk ≤ 2t chỉ ra rằng kSn−Srk > 2t và Sn−Sr được phân phối độc lập với Er.

Ta hóy giả sử rằng Q(t)> 12. Cho àrn là phõn phối của Sn−Sr. Ta ký hiệu hàm tập trung của àrn làQrn(t). Bởi vỡ àrn là một nhõn tử của à, theo định lớ 3.1, ta cóQrn(t)> 12.

Do đó, vớiε >0 đủ nhỏ, bất kỳ,∃x∈X sao cho àrn(St+x)> Qrn(t)−ε > 1

2. (3.2)

Bởi vỡ àrn là một độ đo đối xứng,

àrn(St−x) =àrn(−St+x) = àrn(St+x)> 1 2. Bởi vỡ àrn là một độ đo xỏc suất,

(St−x)∩(St+x)6=φ.

Nói cách khác, tồn tại một điểm y∈St sao cho kx+yk ≤t,kx−yk ≤t.

Bởi vì kx+yk2 +kx−yk2 = 2 kxk2+kyk2

⇒ kxk ≤t, và do đó St+x⊆S2t. Từ (3.2) ⇒àrn(S2t)≥àrn(St+x)> Qrn(t)−ε.

Cho ε→0, ta được:

àrn(S2t)≥Qrn(t)

⇒P {kSn−Srk>2t} ≤1−Qrn(t)≤1−Q(t). (3.3) Từ (3.1) và (3.3) suy ra

P {T >4t,kSnk ≤2t}=

n

X

r=1

Pr{kSnk ≤2t}P (Er)

n

X

r=1

P (Er) (1−Q(t)) =P {T > 4t}(1−Q(t)). (3.4) Hơn nữa,

P {T ≤4t,kSnk ≤2t} ≤P {T ≤4t}= 1−P{T > 4t} (3.5) Từ (3.4) và (3.5) ta được:

P {kSnk ≤2t} ≤1−Q(t)P {T >4t}. Trong (3.3) cho r=0 ta được

⇒P {kSnk ≤2t} ≥Q(t). Hai bất đẳng thức ở trên chỉ ra

P {T >4t} ≤ 1−Q(t)Q(t) ≤2 [1−Q(t)], bởi vì Q(t)> 12. NếuQ(t)≤ 12, định lí hiển nhiên đúng.

Để thiết lập định lí tiếp theo, ta cần khái niệm về kỳ vọng.

Cho F là một độ đo hữu hạn hoàn toàn trên X sao cho R

kxkdF < ∞. Khi đó R (x, y)dF được xác định với mỗi y∈Y và

Z

(x, y)dF

≤ kyk Z

kxkdF.

Do đó R

(x, y)dF là một phiếm hàm tuyến tính với chuẩn ≤ R

kxkdF. Do đó tồn tại một phần tử x0 sao cho

(x0, y) = Z

(x, y)dF,∀y∈X.

Định nghĩa 3.2. Phần tử x0 ở trên được gọi là trung bình hoặc kỳ vọng của độ đo F và ký hiệu x0 =Ex=R

xdF .

Định lý 3.3. Cho X1, X2, ..., Xn là n biến ngẫu nhiên độc lập trong X, bị chặn đều bởi hằng số c theo chuẩn, EXi = 0, i = 1, n. Giả sử P

Sup

1≤j≤n

kSjk ≤d

≥ ε >0, ở đó ε là một số dương và Sj =X1+...+Xj. Khi đó

EkSnk2 ≤ d2+ (c+d)2

ε .

Chứng minh. Cho các biến cốEk được xác định như sau:

Ek=

Sup

1≤j≤k

kSjk ≤d

.

Khi đó E1 ⊇ E2 ⊇ ... ⊇ En và P (En) ≥ ε > 0. Giả sử Fk = Ek−1 −Ek, αk = R

Ek

kSkk2dP. Ta coi E0 là X và α0 = 0. Khi đó

αk−αk−1 = Z

Ek

kSkk2dP − Z

Ek−1

kSk−1k2dP

= Z

Ek−1

kSkk2dP − Z

Fk

kSkk2dP − Z

Ek−1

kSk−1k2dP

= Z

Ek−1

kSk−1k2dP −2 Z

Ek−1

(Sk−1, Xk)dP

+ Z

Ek−1

kXkk2dP − Z

Fk

kSkk2dP − Z

Ek−1

kSk−1k

2

dP.

Bởi vìXklà độc lập với biến ngẫu nhiênSk−1và biến cốEk−1, do đó số hạng thứ 2 ở vế phải của phương trình trên triệt tiêu. Bởi vìFk ⊆Ek−1,kSkk ≤ kSk−1k+kXkk ≤ c+d trên Fk, nên số hạng thứ 4 ≥ −(c+d)2P(Fk). Bởi vì Xk và Ek−1 độc lập nên số hạng thứ 3 bằngP (Ek−1).EkXkk2. Do đó

αk−αk−1 ≥P (Ek−1)EkXkk2−(c+d)2P (Fk).

Bởi vì P (Ek)≥ P(En) với mọi k, và F1, F2, ...Fn rời nhau nên bằng cách cộng cả 2 vế của bất đẳng thức ở trên với k = 1,2, ..., n ta được:

αn ≥P(En)EkSnk2−(c+d)2. Bởi vì kSnk ≤d trên En,

αn= Z

En

kSnk2dP ≤d2

Hai bất đẳng thức ở trên chỉ ra rằng

EkSnk2 ≤ d2+ (c+d)2

P(En) ≤ d2+ (c+d)2

ε .

Định lý 3.4. Cho X1, X2, ..., Xn là các biến ngẫu nhiên độc lập, đối xứng trong X sao cho kXik ≤ c với i=1,2,...,n. Giả sử Q(t) là hàm tập trung của Sn = X1+...+Xn.

Khi đó

EkSnk2 ≤ 16t2+ (c+ 4t)2 2Q(t)−1 Với t bất kỳ sao cho Q(t)> 12.

Chứng minh. Điều này được suy ra từ định lí 3.2, 3.3 và thực tế rằng một biến ngẫu nhiên đối xứng bị chặn có kỳ vọng bằng 0.

Một phần của tài liệu Độ đo xác suất trên không gian hàm và không gian Hilbert (Trang 34 - 38)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(70 trang)