WikiDer > Случайная мера

Random measure

В теория вероятности, а случайная мера это мера-значен случайный элемент.^[1]^[2] Случайные меры, например, используются в теории случайные процессы, где они образуют много важных точечные процессы Такие как Точечные процессы Пуассона и Кокса процессы.

Определение

Случайные меры можно определить как переходные ядра или как случайные элементы. Оба определения эквивалентны. Для определений пусть ${ displaystyle E}$ быть отделяемый полное метрическое пространство и разреши ${ displaystyle { mathcal {E}}}$ быть его Борель ${ displaystyle sigma}$ -алгебра. (Наиболее распространенный пример сепарабельного полного метрического пространства - ${ Displaystyle mathbb {R} ^ {п}}$ )

Как переходное ядро

Случайная мера ${ displaystyle zeta}$ это (в качестве.) локально конечное ядро перехода из (аннотация) вероятностное пространство ${ displaystyle ( Omega, { mathcal {A}}, P)}$ к ${ displaystyle (E, { mathcal {E}})}$ .^[3]

Ядро перехода означает, что

Для любых фиксированных ${ displaystyle B in { mathcal { mathcal {E}}}}$ отображение

{ displaystyle omega mapsto zeta ( omega, B)}

является измеримый из

{ displaystyle ( Omega, { mathcal {A}})}

к

{ Displaystyle ( mathbb {R}, { mathcal {B}} ( mathbb {R}))}

За каждый фиксированный ${ displaystyle omega in Omega}$ отображение

{ Displaystyle B mapsto zeta ( omega, B) quad (B in { mathcal {E}})}

это мера на

{ displaystyle (E, { mathcal {E}})}

Локальная конечность означает, что меры

{ Displaystyle B mapsto zeta ( omega, B)}

удовлетворить ${ Displaystyle zeta ( omega, { тильда {B}}) < infty}$ для всех ограниченных измеримых множеств ${ displaystyle { tilde {B}} in { mathcal {E}}}$ и для всех ${ displaystyle omega in Omega}$ кроме некоторых ${ displaystyle P}$ -нулевой набор

Как случайный элемент

Определять

{ displaystyle { tilde { mathcal {M}}}: = { mu mid mu { text {измеряется на}} (E, { mathcal {E}}) }}

а подмножество локально конечных мер -

{ displaystyle { mathcal {M}}: = { mu in { tilde { mathcal {M}}} mid mu ({ tilde {B}}) < infty { text {для все ограниченные измеримые}} { tilde {B}} in { mathcal {E}} }}

Для всех измеримых ограниченных ${ displaystyle { tilde {B}}}$ , определим отображения

{ Displaystyle I _ { тильда {B}} двоеточие mu mapsto mu ({ тильда {B}})}

из ${ displaystyle { tilde { mathcal {M}}}}$ к ${ Displaystyle mathbb {R}}$ . Позволять ${ Displaystyle { тильда { mathbb {M}}}}$ быть ${ displaystyle sigma}$ -алгебра, индуцированная отображениями ${ displaystyle I _ { tilde {B}}}$ на ${ displaystyle { tilde { mathcal {M}}}}$ и ${ Displaystyle mathbb {M}}$ то ${ displaystyle sigma}$ -алгебра, индуцированная отображениями ${ displaystyle I _ { tilde {B}}}$ на ${ Displaystyle { mathcal {M}}}$ . Обратите внимание, что ${ Displaystyle { тильда { mathbb {M}}} | _ { mathcal {M}} = mathbb {M}}$ .

Случайная мера - это случайный элемент из ${ displaystyle ( Omega, { mathcal {A}}, P)}$ к ${ Displaystyle ({ тильда { mathcal {M}}}, { тильда { mathbb {M}}})}$ который почти наверняка принимает значения в ${ Displaystyle ({ mathcal {M}}, mathbb {M})}$ ^[3]^[4]^[5]

Основные связанные концепции

Мера интенсивности

Для случайной меры ${ displaystyle zeta}$ , мера ${ displaystyle operatorname {E} zeta}$ удовлетворение

{ Displaystyle OperatorName {E} left [ int f (x) ; zeta ( mathrm {d} x) right] = int f (x) ; operatorname {E} zeta ( mathrm {d} x)}

для каждой положительной измеримой функции ${ displaystyle f}$ называется мерой интенсивности ${ displaystyle zeta}$ . Мера интенсивности существует для каждой случайной меры и является s-конечная мера.

Поддерживающая мера

Для случайной меры ${ displaystyle zeta}$ , мера ${ displaystyle nu}$ удовлетворение

{ displaystyle int f (x) ; zeta ( mathrm {d} x) = 0 { text {a.s. }} { text {iff}} int f (x) ; nu ( mathrm {d} x) = 0}

для всех положительно измеримых функций называется поддерживающая мера из ${ displaystyle zeta}$ . Опорная мера существует для всех случайных мер и может быть выбрана конечной.

Преобразование Лапласа

Для случайной меры ${ displaystyle zeta}$ , то Преобразование Лапласа определяется как

{ displaystyle { mathcal {L}} _ { zeta} (f) = operatorname {E} left [ exp left (- int f (x) ; zeta ( mathrm {d} x )верно-верно]}

для каждой положительной измеримой функции ${ displaystyle f}$ .

Основные свойства

Измеримость интегралов

Для случайной меры ${ displaystyle zeta}$ , интегралы

{ Displaystyle int е (х) дзета ( mathrm {d} х)}

и ${ displaystyle zeta (A): = int mathbf {1} _ {A} (x) zeta ( mathrm {d} x)}$

для положительного ${ displaystyle { mathcal {E}}}$ -измеримый ${ displaystyle f}$ измеримы, поэтому они случайные переменные.

Уникальность

Распределение случайной меры однозначно определяется распределениями

{ Displaystyle int е (х) дзета ( mathrm {d} х)}

для всех непрерывных функций с компактной опорой ${ displaystyle f}$ на ${ displaystyle E}$ . За фиксированный полукольцо ${ Displaystyle { mathcal {I}} subset { mathcal {E}}}$ что порождает ${ displaystyle { mathcal {E}}}$ в том смысле, что ${ Displaystyle sigma ({ mathcal {I}}) = { mathcal {E}}}$ , распределение случайной меры также однозначно определяется интегралом по всем положительным просто ${ displaystyle { mathcal {I}}}$ -измеримые функции ${ displaystyle f}$ .^[6]

Разложение

Мера обычно может быть разложена на:

{ displaystyle mu = mu _ {d} + mu _ {a} = mu _ {d} + sum _ {n = 1} ^ {N} kappa _ {n} delta _ {X_ {n}},}

Здесь ${ displaystyle mu _ {d}}$ - диффузная мера без атомов, а ${ Displaystyle mu _ {а}}$ является чисто атомарной мерой.

Мера случайного подсчета

Случайная мера вида:

{ displaystyle mu = sum _ {n = 1} ^ {N} delta _ {X_ {n}},}

куда ${ displaystyle delta}$ это Мера Дирака, и ${ displaystyle X_ {n}}$ случайные величины, называется точечный процесс^[1]^[2] или же случайный счетчик. Эта случайная мера описывает набор N частицы, положение которых задается (как правило, векторными) случайными величинами ${ displaystyle X_ {n}}$ . Диффузная составляющая ${ displaystyle mu _ {d}}$ имеет значение NULL для счетной меры.

В формальных обозначениях выше случайная счетная мера - это отображение из вероятностного пространства в измеримое пространство. ( ${ displaystyle N_ {X}}$ , ${ Displaystyle { mathfrak {B}} (N_ {X})}$ ) а измеримое пространство. Здесь ${ displaystyle N_ {X}}$ - пространство всех ограниченно конечных целочисленных мер ${ displaystyle N in M_ {X}}$ (называемые счетными мерами).

Определения меры ожидания, функционала Лапласа, моментных мер и стационарности для случайных мер соответствуют определениям точечные процессы. Случайные меры полезны при описании и анализе Методы Монте-Карло, Такие как Числовая квадратура Монте-Карло и фильтры твердых частиц.^[7]

Navigation