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


Правила форума


Посмотреть правила форума



Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1 ... 7, 8, 9, 10, 11, 12  След.
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 04:13 


13/01/23
307
Doctor Boom писал(а):
Приведите такую задачу, для которой моего понимания "на пальцах" было бы недостаточно :roll:
Пусть $\xi_n$ — последовательность случайных величин (не независимых), принимающих значение на луче $[0; +\infty)$. Пусть событие $\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1. Доказать, что матожидание $M[\xi_n] \to 0$.



-- 07.11.2023, 04:24 --

Doctor Boom писал(а):
mihaild
KhAl
Хорошо, что для вас представляет такой объект
Doctor Boom в сообщении #1616579 писал(а):
Случайное двоичное число вида $0,a_1 a_2 ...$ где $a_i$ СВ из множества $0$ и $1$ с равными вероятностями

он как-то связан с равномерным распределением? :roll:
То есть Вы определения можете не давать, а Вам все должны? Я так не играю.

Что-то для меня он представляет, но я-то 1) не претендую на то, что придумал что-то, эквивалентное мере Лебега, и не ссылаюсь на это понятие как на самоочевидную часть в своём определении 2) если бы претендовал, привёл бы определение мгновенно. Сейчас я его давать не буду, потому что это даёт Вам простор для мошенничества. Вытягивать из оппонентов что-то содержательное, на каждом шагу говорить "вот из этого вот очевидно следует...", а когда говорят, что не очевидно и что нужно доказать — "а Вы докажите, что нет...". Вы привели конструкцию, Вам объяснять, какие слова что значат.

-- 07.11.2023, 04:30 --

Doctor Boom писал(а):
Вообще любая СВ задается функцией распределения, этого пока хватало :roll:
1) пока Вы не привели ни одной функции распределения. 2) вообще-то нет, бывает так, что две случайные величины разные, а функции распределения у них совпадают.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 12:43 


01/09/14
404
Doctor Boom в сообщении #1615571 писал(а):
Кстати, если мы будем смотреть на цифры "корректно" определенной равномерной СВ на отрезке, то они должны быть независимы и равновероятны, вот только тогда возможны события $0,01(1)$ и $0,10(0)$, т.е. как бы "вероятность" для чисел вида $\frac{1}{2^n}$ в два раза больше, чем для других. Это нормально, да? :roll:

Существование двух форм записи числа это уже "корявство". И непонятно зачем оно нужно, так как можно рассматривать бесконечную десятичную дробь или как приближённую запись, где мы можем произвольно вписать конечное количество цифр периода или как предел.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 21:49 
Аватара пользователя


22/07/22

897
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
Пусть $\xi_n$ — последовательность случайных величин (не независимых), принимающих значение на луче $[0; +\infty)$. Пусть событие $\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1. Доказать, что матожидание $M[\xi_n] \to 0$.

$\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1 это означает, что для любого $\varepsilon>0$ существует такое $N_{\varepsilon}$, что для $N>N_{\varepsilon}$ $\xi_N<0$. Пусть матожидание первых $N_{\varepsilon}$ членов равно $M$, тогда матожидание первых $N$ членов ограничено сверху $\frac{MN_{\varepsilon}+\varepsilon(N-N_{\varepsilon})}{N}$, и при стремлении $N \rightarrow \infty$ оно стремится к $\varepsilon$. А раз верхнее ограничение $\varepsilon$ можно взять сколько угодно малым, то матожидание равно нулю
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
То есть Вы определения можете не давать, а Вам все должны? Я так не играю.

Для меня очевидно, что оно задает равномерное распределение, и это можно легко показать. Когда у нас есть равномерная СВ на отрезке, то значит вероятность попадания в любую область зависит только от меры это области, в частности от длины отрезка, поэтому легко показать, что двоичные цифры такой СВ будут независимыми случайными величинами. А значит объект, представляющий собой совокупность СВ цифр своего разложение соответствует СВ равномерного распределения.
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
Сейчас я его давать не буду, потому что это даёт Вам простор для мошенничества. Вытягивать из оппонентов что-то содержательное, на каждом шагу говорить "вот из этого вот очевидно следует...", а когда говорят, что не очевидно и что нужно доказать — "а Вы докажите, что нет...". Вы привели конструкцию, Вам объяснять, какие слова что значат.

Это неконструктивный подход - демонстративно не понимать каких-то очевидных вещей (или то, что имеет ввиду собеседник), требовать непонятно что, и самому отказываться приводить то, что вам надо :idea: Это вы начали дискуссию, а я как будто что-то вам должен
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
пока Вы не привели ни одной функции распределения.

$F(x)=x$ пойдет?
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
вообще-то нет, бывает так, что две случайные величины разные, а функции распределения у них совпадают

Да ладно, а можно пример? :shock:

-- 07.11.2023, 21:52 --

talash в сообщении #1616617 писал(а):
Существование двух форм записи числа это уже "корявство".

Попытайтесь задать такую СВ, лишенную данного недостатка :wink:

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 22:15 


13/01/23
307
Doctor Boom писал(а):
Пусть матожидание первых $N_{\varepsilon}$ членов равно $M$
так у меня не "матожидание первых $N$ членов", а матожидание $n$-й из заданных случайных величин; так и записал: $M[\xi_n]$.

Вы показали, что с вероятностью $1$ сходится к нулю последовательность $a_n = \frac{\xi_1 + \xi_2 + ... + \xi_n}{n}$. Эта величина не равна $M[\xi_n]$ и максимально далека от того.

-- 07.11.2023, 22:17 --

Doctor Boom писал(а):
Да ладно, а можно пример? :shock:
ну, например, две независимых случайных величины с одной и той же функцией распределения. Ежели это одна случайная величина, она независима сама с собой быть не может.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 22:23 


07/08/23
463
Doctor Boom в сообщении #1616731 писал(а):
$\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1 это означает, что для любого $\varepsilon>0$ существует такое $N_{\varepsilon}$, что для $N>N_{\varepsilon}$ $\xi_N<\varepsilon$.

Так ведь тут $N_\varepsilon$ тоже будет случайной величиной в общем случае, то есть дальнейшие рассуждения не работают.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 22:33 
Аватара пользователя


22/07/22

897
KhAl в сообщении #1616735 писал(а):
так у меня не "матожидание первых $N$ членов", а матожидание $n$-й из заданных случайных величин; так и записал: $M[\xi_n]$.

Тогда еще тривиальнее
$\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1 это означает, что для любого $\varepsilon>0$ существует такое $N_{\varepsilon}$, что для $N>N_{\varepsilon}$ $\xi_N<\varepsilon$. Тогда матожидание $M[\xi_n]$ ограничено сверху $\varepsilon$, а это значит, что для любого $\varepsilon>0$ существует такое $N_{\varepsilon}$, что для $N>N_{\varepsilon}$ $M[\xi_n]<\varepsilon$, а значит $M[\xi_n] \to 0$
KhAl в сообщении #1616735 писал(а):
ы показали, что с вероятностью $1$ сходится к нулю последовательность $a_n = \frac{\xi_1 + \xi_2 + ... + \xi_n}{n}$. Эта величина не равна $M[\xi_n]$ и максимально далека от того.

Даже отсюда легко показать, что из первого следует стремлению к нулю второго
KhAl в сообщении #1616735 писал(а):
ну, например, две независимых случайных величины с одной и той же функцией распределения. Ежели это одна случайная величина, она независима сама с собой быть не может.

А, ну тривиальщина :-) Если эти СВ рассматривать по отдельности, вы их никак не отличите на практике

-- 07.11.2023, 22:36 --

dgwuqtj в сообщении #1616738 писал(а):
Так ведь тут $N_\varepsilon$ тоже будет случайной величиной в общем случае, то есть дальнейшие рассуждения не работают.

Приведите тогда свое понимание фразы
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
Пусть событие $\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 22:46 


07/08/23
463
Doctor Boom в сообщении #1616739 писал(а):
Приведите тогда свое понимание фразы

Берём событие $\xi_n \to 0$, оно чудесным образом попадает в сигма-алгебру, так что у него имеется вероятность.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение07.11.2023, 23:12 


13/01/23
307
Doctor Boom писал(а):
$\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1 это означает, что для любого $\varepsilon>0$ существует такое $N_{\varepsilon}$, что для $N>N_{\varepsilon}$ $\xi_N<\varepsilon$
а здесь уже работает замечание dgwuqtj.

-- 07.11.2023, 23:33 --

Doctor Boom писал(а):
Даже отсюда легко показать, что из первого следует стремлению к нулю второго
Ваш любимый ЗБЧ?

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 02:39 
Аватара пользователя


22/07/22

897
dgwuqtj в сообщении #1616743 писал(а):
Берём событие $\xi_n \to 0$, оно чудесным образом попадает в сигма-алгебру, так что у него имеется вероятность.

А поподробнее?
Ну тогда можно найти такое $N_{\varepsilon}$, что вероятностью $\xi_N>\varepsilon$ можно пренебречь
KhAl в сообщении #1616751 писал(а):
Ваш любимый ЗБЧ?

Ну можно и так

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 03:32 


13/01/23
307
Doctor Boom писал(а):
Ну можно и так
Ну и Вам всё равно, что ЗБЧ формулируется для последовательности независимых, одинаково распределённых случайных величин, да и то не для всех.

Doctor Boom писал(а):
Ну тогда можно найти такое $N_{\varepsilon}$, что вероятностью $\xi_N>\varepsilon$ можно пренебречь
А поподробнее?

Вы на 100% уверены в своём доказательстве?

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 08:35 


07/08/23
463
Doctor Boom в сообщении #1616779 писал(а):
А поподробнее?

Все дальнейшие подробности явно используют строгое определение вероятностного пространства и случайных событий. А вы из принципа хотите обойтись без них.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 13:50 
Аватара пользователя


22/07/22

897
KhAl в сообщении #1616782 писал(а):
Ну и Вам всё равно, что ЗБЧ формулируется для последовательности независимых, одинаково распределённых случайных величин, да и то не для всех.

Так я не ЗБЧ доказывал :-)
KhAl в сообщении #1616782 писал(а):
А поподробнее?

Все дальнейшие подробности явно используют строгое определение вероятностного пространства и случайных событий, а я из принципа хочу обойтись без них :mrgreen:
KhAl в сообщении #1616782 писал(а):
Вы на 100% уверены в своём доказательстве?

Конечно нет. Я вообще не люблю задачи на доказательство, лучше что-то посчитать (для последнего хотя бы верный ответ подкрепляет верность решения, а для первого часто докапываться можно сколько угодно)
dgwuqtj в сообщении #1616797 писал(а):
А вы из принципа хотите обойтись без них

Так я хочу ваше решение понять :-)

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 15:10 


13/01/23
307
Doctor Boom писал(а):
Конечно нет. Я вообще не люблю задачи на доказательство, лучше что-то посчитать (для последнего хотя бы верный ответ подкрепляет верность решения, а для первого часто докапываться можно сколько угодно)
Вы просили задачу, которую Вы не сможете решить.

Вы либо решили задачу, либо нет. "Я что-то написал, но не уверен, что это решение" означает, что задачу Вы не решили.

-- 08.11.2023, 15:13 --

И вообще, почему Вы делаете столько категоричных утверждений, если уверенности в своих рассуждениях у Вас нет?

-- 08.11.2023, 15:15 --

Doctor Boom писал(а):
Так я хочу ваше решение понять :-)
dgwuqtj вроде никакого решения не предлагал?

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 15:26 


07/08/23
463
KhAl в сообщении #1616588 писал(а):
Пусть $\xi_n$ — последовательность случайных величин (не независимых), принимающих значение на луче $[0; +\infty)$. Пусть событие $\xi_n \to 0$ имеет вероятность 1. Доказать, что матожидание $M[\xi_n] \to 0$.

Кажется, это неверно, матожидания могут и неограниченно возрастать. Даже если предположить, что все они существуют.

 Профиль  
                  
 
 Re: Парадокс равномерного распределения на нат. числах
Сообщение08.11.2023, 22:13 
Аватара пользователя


22/07/22

897
KhAl в сообщении #1616858 писал(а):
Вы просили задачу, которую Вы не сможете решить

Скорее на расчет, по вышеозвученным причинам
KhAl в сообщении #1616858 писал(а):
Вы либо решили задачу, либо нет. "Я что-то написал, но не уверен, что это решение" означает, что задачу Вы не решили.

Ложный дуализм, решения бывают разного уровня строгости.
Хотел бы я глянуть на ваше решение, если похоже что доказываемое утверждение вообще ложно :mrgreen:
KhAl в сообщении #1616858 писал(а):
И вообще, почему Вы делаете столько категоричных утверждений, если уверенности в своих рассуждениях у Вас нет?

Где вы увидели категоричность? Просто утверждения.
KhAl в сообщении #1616858 писал(а):
dgwuqtj вроде никакого решения не предлагал?

Он опубликовал часть решения

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 170 ]  На страницу Пред.  1 ... 7, 8, 9, 10, 11, 12  След.

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

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