2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки




На страницу 1, 2  След.
 
 свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 17:38 
Доброго всем времени суток. Возникла тут у меня следующая проблемка, точнее вопрос "на порассуждать"...
Пусть
$$
X_i\sim Gamma(k_i,\Theta_i),\quad \Theta_i\neq\Theta_j,\quad i,j\in\{1,2,\dots\}  - \text{независимые с.в.}
$$
возможно ли для произвольного $n$ в явном виде описать поведение с.в. $Y=\sum_{i=1}^nX_i$, представить её функцию распределения?
Более того, существует ли такое непрерывное (кроме нормального) распределение с.в. $X_i,i\in\{1,2,\dots\}$, что для произвольного $n$ можно в явном виде представить явный вид функции распределения с.в.
$$Y=\sum_{i=1}^n\Theta_iX_i,\quad X_i- \text{н.о.р.}$$
Буду чрезвычайно признателен за любую помощь или идею.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 20:19 
Аватара пользователя
1. Если у вас $k_i$ целые, то можно, но сложно.
2. Да, это так называемые устойчивые распределения.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 21:18 
1. да, $k_i$ все целые, более того, для моей задачи их можно положить равными. Не могли бы Вы дать ссылку на методику нахождения такой суммы?

2. насколько я понимаю, устойчивыми называются распределения "инвариантные" относительно свертки и их характеристическая функция описывается представлением Леви — Хинчина. В таком случае если Гамма распределение является лишь бесконечно делимым, то как быть с коэффициентами $\Theta_i\neq1$ в формуле $Y=\sum_{i=1}^n\Theta_iX_i,\quad X_i- \text{н.о.р.}$? То есть, поскольку оно не является устойчивым, указанную сумму можно представить только в виде "извращенного" распределения (но не Гамма)?

В дополнение хотел бы поинтересоваться, существуют ли устойчивые распределения, носитель которых есть $R^+$?

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 21:45 
Аватара пользователя
1. Самое простое, по-моему, это перейти к характеристическим функциям. И представить произведение дробей в виде суммы дробей (в том числе, меньших степеней) с некоторыми коэффициентами (не обязательно положительными). То есть в результате получится некая линейная комбинация гамма-распределений.

2. Да, гамма не относится к устойчивым. Поэтому для него и не получается.

3. Да, существуют устойчивые распределения на $(0,+\infty)$ - они получаются при показателе устойчивости $\alpha\in (0,1)$ и показателе асимметрии $\beta=1$.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 22:08 
Спасибо большое, попробую!!

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение17.09.2012, 23:08 
alisa-lebovski в сообщении #620276 писал(а):
3. Да, существуют устойчивые распределения на $(0,+\infty)$ - они получаются при показателе устойчивости $\alpha\in (0,1)$ и показателе асимметрии $\beta=1$.


а почему при $\alpha\in (0,1)$ носитель будет положительным? ведь в этом случае, например логарифм характеристической функции может иметь вид
$$
\ln \varphi(t) = \left\{
\begin{matrix}
it + c|t|^{\alpha}, & t \not= 0 \\
0, & t = 0.
\end{matrix}
\right.,
$$
и соответственно носитель - вся числовая прямая. Вообще, если я правильно понимаю, наличия модуля в правой части говорит о том, что $t$ может принимать любые значения?

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение18.09.2012, 05:47 
Аватара пользователя
Характеристическая функция всегда определена на всей числовой прямой, с носителем исходного распределения это никак не связано.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение18.09.2012, 08:54 
спасибо. нашел книжку по устойчивым распределениям Золотарева, почитаю еще для общего развития...не подскажите, в этой книге возможно найти доказательство этого предложения (про носитель)?

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение18.09.2012, 10:43 
Аватара пользователя
Этой книжки под рукой нет, а так не помню.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение18.09.2012, 11:11 
alisa-lebovski в сообщении #620370 писал(а):
Характеристическая функция всегда определена на всей числовой прямой, с носителем исходного распределения это никак не связано.


что-то я ступил, как только взял ручку в руки, понял что глупость предположил. пардон за глупый вопрос)))

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение18.09.2012, 22:38 
По данной теме нашел интересным почитать Феллера второй том. Там довольно много написано про усточивые распределения, что самое приятное - есть примеры. Как раз указывается на распределение с $\alpha=1/2$. Другое дело, если ли у него конечные моменты? второй например? погуглив, нашел информацию, что при таком условии даже и первого может не быть

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение19.09.2012, 11:57 
Аватара пользователя
Да, у устойчивых распределений при $\alpha\in (1,2)$ есть первый момент, но нет второго, а при $\alpha\in (0,1] $ нет ни первого, ни второго.

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение19.09.2012, 12:15 
во-во, именно это я и видел. таким образом, исходя из описанного выше, выходит, что не существует устойчивого распределения с конечными моментами (хотя бы первым) с носителем на положительной оси...очень жаль, наука беспощадна к изыскателям)))

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение20.09.2012, 21:05 
читаю Феллера и обнаружил странную штуку. В своей книге он приводит устойчивое распределения с $\alpha=1/2$ (я ссылался выше). Все воде бы ничего, но плотность распределения вовсе плотностью вроде и не является. Предлагается вот такая плотность:
$$
f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi x^3}}e^{-1/2x},\quad x>0
$$
Поскольку справа от нуля плотность "уходит" в бесконечность, вес под кривой никак не может быть конечен. Либо я что-то путаю...

 
 
 
 Re: свертка н.о.р. случайных величин
Сообщение20.09.2012, 21:44 
Аватара пользователя
Там же экспонента в степени, стремящейся к минус бесконечности, она "забивает" степенную функцию, и в результате в нуле плотность - ноль.

 
 
 [ Сообщений: 19 ]  На страницу 1, 2  След.


Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group