WikiDer > Случайные меры пуассоновского типа

Poisson-type random measures

Случайные меры пуассоновского типа представляют собой семейство из трех случайных считающих мер, замкнутых при ограничении на подпространство, т. е. замкнутых относительно прореживания. Это единственные распределения в семействе распределений канонического неотрицательного степенного ряда, обладающие этим свойством и включающие распределение Пуассона, отрицательное биномиальное распределение, и биномиальное распределение.^[1] Семейство распределений PT также известно как семейство распределений Каца,^[2] Панджер или (a, b, 0) класс распределений^[3] и может быть получен через Распределение Конвея – Максвелла – Пуассона.^[4].

Метание камней

Позволять ${ displaystyle K}$ быть неотрицательной целочисленной случайной величиной ${ Displaystyle К ин mathbb {N} _ { geq 0} = mathbb {N} _ {> 0} чашка {0 }}$ ) с законом ${ displaystyle kappa}$ , иметь в виду ${ Displaystyle с in (0, infty)}$ и когда существует отклонение ${ displaystyle delta ^ {2}> 0}$ . Позволять ${ displaystyle nu}$ - вероятностная мера на измеримое пространство ${ displaystyle (E, { mathcal {E}})}$ . Позволять ${ Displaystyle mathbf {X} = {X_ {i} }}$ набор iid случайных величин (камней), принимающих значения в ${ displaystyle (E, { mathcal {E}})}$ с законом ${ displaystyle nu}$ .

Мера случайного подсчета ${ displaystyle N}$ на ${ displaystyle (E, { mathcal {E}})}$ зависит от пары детерминированных вероятностных мер ${ Displaystyle ( каппа, ню)}$ сквозь каменное строительство (STC) ^[5]

${ displaystyle quad N _ { omega} (A) = N ( omega, A) = sum _ {i = 1} ^ {K ( omega)} mathbb {I} _ {A} (X_ { i} ( omega)) quad { text {for}} quad omega in Omega, , , , A in { mathcal {E}}}$

куда ${ displaystyle K}$ имеет закон ${ displaystyle kappa}$ и iid ${ Displaystyle X_ {1}, X_ {2}, dotsb}$ иметь закон ${ displaystyle nu}$ . ${ displaystyle N}$ это смешанный биномиальный процесс^[6]

Позволять ${ Displaystyle { mathcal {E}} _ {+} = {е: E mapsto mathbb {R} _ {+} }}$ быть сборником положительных ${ displaystyle { mathcal {E}}}$ -измеримые функции. Вероятностный закон ${ displaystyle N}$ закодирован в Функционал Лапласа

${ displaystyle quad mathbb {E} e ^ {- Nf} = mathbb {E} ( mathbb {E} e ^ {- f (X)}) ^ {K} = mathbb {E} ( nu e ^ {- f}) ^ {K} = psi ( nu e ^ {- f}) quad { text {for}} quad f in { mathcal {E}} _ {+} }$

куда ${ Displaystyle psi ( cdot)}$ является производящей функцией ${ displaystyle K}$ . В иметь в виду и отклонение даны

${ Displaystyle quad mathbb {E} Nf = c nu f}$

и

${ displaystyle quad mathbb {V} { text {ar}} Nf = c nu f ^ {2} + ( delta ^ {2} -c) ( nu f) ^ {2}}$

В ковариация для произвольных ${ displaystyle f, g in { mathcal {E}} _ {+}}$ дан кем-то

${ displaystyle quad mathbb {C} { text {ov}} (Nf, Ng) = c nu (fg) + ( delta ^ {2} -c) nu f nu g}$

Когда ${ displaystyle K}$ является пуассоновским, отрицательным биномом или биномом, он называется Типа Пуассона (ПТ). Совместное распространение коллекции ${ Displaystyle N (A), ldots, N (B)}$ это для ${ displaystyle i, ldots, j in mathbb {N}}$ и ${ displaystyle i + cdots + j = k}$

${ Displaystyle mathbb {P} (N (A) = i, ldots, N (B) = j) = mathbb {P} (N (A) = i, ldots, N (B) = j | K = k) , mathbb {P} (K = k) = { frac {k!} {I! Cdots j!}} , Nu (A) ^ {i} cdots nu (B ) ^ {j} , mathbb {P} (K = k)}$

Следующий результат расширяет построение случайной меры ${ Displaystyle N = ( каппа, ню)}$ на тот случай, когда сбор ${ displaystyle mathbf {X}}$ расширяется до ${ Displaystyle ( mathbf {X}, mathbf {Y}) = {(X_ {i}, Y_ {i}) }}$ куда ${ displaystyle Y_ {i}}$ является случайным преобразованием ${ displaystyle X_ {i}}$ . Эвристически, ${ displaystyle Y_ {i}}$ представляет некоторые свойства (марки) ${ displaystyle X_ {i}}$ . Мы предполагаем, что условный закон ${ displaystyle Y}$ следует некоторому переходному ядру согласно ${ Displaystyle mathbb {P} (Y в B | X = x) = Q (x, B)}$ .

Теорема: отмеченный STC

Рассмотрим случайную меру ${ Displaystyle N = ( каппа, ню)}$ и ядро вероятности перехода ${ displaystyle Q}$ из ${ displaystyle (E, { cal {E)}}}$ в ${ displaystyle (F, { cal {F)}}}$ . Предположим, что для данной коллекции ${ displaystyle mathbf {X}}$ переменные ${ Displaystyle mathbf {Y} = {Y_ {i} }}$ условно независимы с ${ Displaystyle Y_ {я} sim Q (X_ {я}, cdot)}$ . потом ${ Displaystyle М = ( каппа, ню раз Q)}$ случайная мера на ${ displaystyle (E times F, { cal {E otimes F)}}}$ . Здесь ${ Displaystyle му = ню раз Q}$ понимается как ${ Displaystyle му (dx, dy) = nu (dx) Q (x, dy)}$ . Причем для любого ${ displaystyle f in ({ cal {E}} otimes { cal {F}}) _ {+}}$ у нас есть это ${ displaystyle mathbb {E} e ^ {- Mf} = psi ( nu e ^ {- g})}$ куда ${ Displaystyle psi ( cdot)}$ это pgf из ${ displaystyle K}$ и ${ displaystyle g in { mathcal {E}} _ {+}}$ определяется как ${ displaystyle e ^ {- g (x)} = int _ {F} Q (x, dy) e ^ {- f (x, y)}.}$

Следующее следствие является непосредственным следствием.

Следствие: ограниченный STC

Количество ${ Displaystyle N_ {A} = (N mathbb {I} _ {A}, nu _ {A})}$ является корректно определенной случайной мерой на измеримом подпространстве ${ displaystyle (E cap A, { mathcal {E}} _ {A})}$ куда ${ displaystyle { mathcal {E}} _ {A} = {A cap B: B in { mathcal {E}} }}$ и ${ Displaystyle nu _ {A} (B) = nu (A cap B) / nu (A)}$ . Причем для любого ${ displaystyle f in { mathcal {E}} _ {+}}$ у нас есть это ${ displaystyle mathbb {E} e ^ {- N_ {A} f} = psi ( nu e ^ {- f} mathbb {I} _ {A} + b)}$ куда ${ displaystyle b = 1- nu (A)}$ .

Примечание ${ displaystyle psi ( nu e ^ {- f} mathbb {I} _ {A} + 1-a) = psi _ {A} ( nu _ {A} e ^ {- f})}$ где мы используем ${ displaystyle nu e ^ {- f} mathbb {I} _ {A} = a nu _ {A} e ^ {- f}}$ .

Сбор костей

Вероятностный закон случайной меры определяется ее функционалом Лапласа и, следовательно, производящей функцией.

Определение: кость

Позволять ${ displaystyle K_ {A} = N mathbb {I} _ {A}}$ быть счетной переменной ${ displaystyle K}$ ограниченный ${ Displaystyle A подмножество E}$ . Когда ${ displaystyle {N mathbb {I} _ {A}: A subset E }}$ и ${ Displaystyle К = N mathbb {I} _ {E}}$ имеют одну и ту же семью законов, подлежащих изменению масштаба ${ Displaystyle ч_ {а} ( тета)}$ параметра ${ displaystyle theta}$ , тогда ${ displaystyle K}$ называется кость распределение. В состояние костей для pgf дается ${ Displaystyle psi _ { theta} (at + 1-a) = psi _ {h_ {a} ( theta)} (t)}$ .

Основываясь на понятии распределения и состояния костей, основной результат существования и уникальности случайных счетных мер пуассоновского типа (ПТ) заключается в следующем.

Теорема: существование и единственность PT случайных мер

Предположить, что ${ Displaystyle К сим каппа _ { тета}}$ с pgf ${ displaystyle psi _ { theta}}$ принадлежит к семейству распределений канонических неотрицательных степенных рядов (NNPS) и ${ Displaystyle {0,1 } подмножество { текст {supp}} (К)}$ . Рассмотрим случайную меру ${ Displaystyle N = ( каппа _ { theta}, nu)}$ в космосе ${ displaystyle (E, { mathcal {E}})}$ и предположим, что ${ displaystyle nu}$ диффузный. Тогда для любого ${ displaystyle A subset E}$ с ${ Displaystyle Nu (А) = а> 0}$ существует отображение ${ displaystyle h_ {a}: Theta rightarrow Theta}$ такая, что ограниченная случайная мера ${ Displaystyle N_ {A} = ( kappa _ {h_ {a} ( theta)}, nu _ {A})}$ , то есть,

${ displaystyle quad mathbb {E} e ^ {- N_ {A} f} = psi _ {h_ {a} ( theta)} ( nu _ {A} e ^ {- f}) quad { text {for}} quad f in { mathcal {E}} _ {+}}$

если только ${ displaystyle K}$ является пуассоновским, отрицательным биномом или биномом (Типа Пуассона).

Доказательство этой теоремы основано на обобщенном аддитивном уравнении Коши и его решениях. Теорема утверждает, что из всех распределений NNPS только PT обладает тем свойством, что их ограничения ${ displaystyle N mathbb {I} _ {A}}$ имеют то же семейство распределения, что и ${ displaystyle K}$ , то есть закрываются при прореживании. Случайные меры PT - это Случайная мера Пуассона, отрицательная биномиальная случайная мера и биномиальная случайная мера. Пуассон добавка с независимостью от непересекающихся множеств, тогда как отрицательный бином имеет положительную ковариацию, а биномиальный - отрицательную ковариацию. В биномиальный процесс является предельным случаем биномиальной случайной меры, где ${ displaystyle p rightarrow 1, n rightarrow c}$ .

Распределительные приложения самоподобия

Состояние "кости" на pgf ${ displaystyle psi _ { theta}}$ из ${ displaystyle K}$ кодирует свойство самоподобия распределения, посредством которого все подсчеты в ограничениях (прореживаниях) подпространств (кодируются pgf ${ displaystyle psi _ {A}}$ ) принадлежат к той же семье, что и ${ displaystyle psi _ { theta}}$ из ${ displaystyle K}$ путем изменения масштаба канонического параметра. Эти идеи кажутся тесно связанными с идеями саморазложимости и устойчивости дискретных случайных величин.^[7]. Биномиальное прореживание - это базовая модель для подсчета временных рядов.^[8]^[9]. В Случайная мера Пуассона обладает хорошо известным свойством расщепления, является прототипом класса аддитивных (полностью случайных) случайных мер и связана со структурой Леви процессы, прыжки Уравнения Колмогорова (процесс марковского скачка), и экскурсии Броуновское движение.^[10] Следовательно, свойство самоподобия семейства PT является фундаментальным для множества областей. Члены семейства PT - это «примитивы» или прототипы случайных мер, с помощью которых могут быть построены многие случайные меры и процессы.

Navigation