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        隨機(jī)變量絕對(duì)值的期望不等式

        2017-01-18 04:15:14胡曉山廖俊俊
        大學(xué)數(shù)學(xué) 2016年6期
        關(guān)鍵詞:充分條件華中科技大學(xué)概率分布

        吳 娟, 胡曉山, 廖俊俊

        (華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,武漢430074)

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        隨機(jī)變量絕對(duì)值的期望不等式

        吳 娟, 胡曉山, 廖俊俊

        (華中科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,武漢430074)

        在任意兩個(gè)隨機(jī)變量獨(dú)立同分布的條件下,得到有關(guān)絕對(duì)值的數(shù)學(xué)期望不等式,并利用測(cè)度論給予完整證明.

        數(shù)學(xué)期望; 獨(dú)立同分布; 半正定; 絕對(duì)值

        1 引 言

        成立.同時(shí)給出了等號(hào)成立的充分條件,假設(shè)隨機(jī)變量的期望均存在.為了處理隨機(jī)變量絕對(duì)值的期望計(jì)算問題,本文利用矩陣論和測(cè)度論理論給予正面的解答.

        2 主要結(jié)論

        引理設(shè)?xi,yi∈,i=1,2,…,n,有

        (1)

        其中sgn(x)是符號(hào)函數(shù).

        (2)

        (2)式可看成一個(gè)二次型,所對(duì)應(yīng)的實(shí)對(duì)稱矩陣為

        定理設(shè)任意兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y獨(dú)立同分布,則

        (3)

        且等號(hào)成立的充分條件是X和Y均關(guān)于0是對(duì)稱分布,假設(shè)(3)式中隨機(jī)變量的期望均存在.

        證先考慮X和Y是獨(dú)立同分布的離散型隨機(jī)變量,概率分布列為

        由引理

        故(3)式成立.

        下面證明對(duì)任意隨機(jī)變量X和Y,在獨(dú)立同分布的條件下(3)式依然成立.

        隨機(jī)變量X是給定概率場(chǎng)上的有限可測(cè)函數(shù)[1],取此概率場(chǎng)上的函數(shù)序列{Xn,n=1,2,…},

        (4)

        (5)

        對(duì)(5)式取極限,由Lebesgue控制收斂定理,對(duì)任意隨機(jī)變量X和Y,若滿足獨(dú)立同分布的條件,則

        3 應(yīng)用舉例

        在概率論課程教學(xué)[2,3]中,利用具體的概率分布舉例說明期望不等式的作用.

        例1設(shè)隨機(jī)變量X和Y獨(dú)立同分布,等可能地取區(qū)間[1,N]內(nèi)的整數(shù)值,其中N是大于1的整數(shù),則

        由例1的結(jié)論得

        或直接積分得

        令x=ρcosθ,y=ρsinθ,

        同理

        若直接利用本文期望不等式定理,無需上例中的繁瑣計(jì)算即可得結(jié)果.

        [1] Kallenberg O.Foundations of Modern Probability[M].2nd ed., New York: Springer, 2002.

        [2] 徐靜.概率論教學(xué)中思維品質(zhì)的培養(yǎng)[J].大學(xué)數(shù)學(xué),2011,27(5):200-202.

        [3] 邊家文,付麗華,彭惠明,陸建華,邢婧,方秉武.概率統(tǒng)計(jì)課程中研究性學(xué)習(xí)方法探討[J].大學(xué)數(shù)學(xué),2012,28(2):11-15.

        Expectation Inequality of Absolute Value of Random Variables

        WUJuan,HUXiao-shan,LIAOJun-jun

        (School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)

        This paper presents an expectation inequality of absolute value of any two random variables if they are independent and identically distributed.The approach is proved completely by the measure theory.

        mathematical expectation; independent and identically distributed; positive semi-definite; absolute value

        2016-06-27; [修改日期] 2016-07-22

        國(guó)家自然科學(xué)基金(11171122);華中科技大學(xué)自主創(chuàng)新研究基金(2014QN083);華中科技大學(xué)教師教學(xué)能力培訓(xùn)項(xiàng)目(1501)

        吳娟(1974-),女,博士,講師,從事數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究.Email:wujuan@hust.edu.cn

        廖俊俊(1973-),男,博士,講師,從事隨機(jī)分析研究.Email:liaojunjun@hust.edu.cn

        O211.5

        C

        1672-1454(2016)06-0079-04

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