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關(guān)于隨機(jī)變量的和的定義域的一個(gè)小疑問(wèn) 已有2人參與
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設(shè)X1,X2,,,Xn都是概率空間(A,F,\mu)上的隨機(jī)變量,由定理可知X=X1+X2+...+Xn也是隨機(jī)變量,現(xiàn)在我的疑問(wèn)是X的定義域是哪個(gè)空間?答案不外乎兩種:一.X的定義域仍是A,但在這種情況下,不妨取A={拋擲硬幣的正面,反面},X1...Xn i.i.d, 且Xi(正面)=1,Xi(反面)=0,那么在這種情況下X的取值只有0或n,因?yàn)閄(正面)=1+1+...+1=n,X(反面)=0+0+...+0=0,這種情況應(yīng)該是錯(cuò)的;二.X的定義域是A*A*...*A,如果是這樣,那么就可以解釋上面例子中X的取值,即從0到n都可以取到,但是在這種情況下,關(guān)于定理“隨機(jī)變量和的期望=每個(gè)隨機(jī)變量的期望的和”就不能簡(jiǎn)單的用積分是線性的這個(gè)性質(zhì)來(lái)證明,那又該如何證明。 關(guān)于這個(gè)地方想了好久也沒想通 |
木蟲 (正式寫手)
鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)
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概率論的目標(biāo)是研究樣本空間各種可測(cè)子集的概率大小的,但因?yàn)橐话愕臉颖究臻g沒有什么數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu),比如線性結(jié)構(gòu)、度量結(jié)構(gòu)等,也就是說(shuō)對(duì)一般的樣本空間來(lái)說(shuō),其數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)太差,不好處理,所以才引入隨機(jī)變量,將樣本空間映射到實(shí)數(shù)域,因?yàn)閷?shí)數(shù)域是i一個(gè)非常好的集合,具有非常好的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。 從映射的角度看,隨機(jī)變量就是一個(gè)樣本空間到實(shí)數(shù)域的映射,:定義域是樣本空間,值域是實(shí)數(shù),概率論一般就只研究其值域,將樣本空間的子集轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)的可測(cè)子集,便于計(jì)算。通常不考慮映射的具體形式,所以只要假設(shè)有一個(gè)樣本空間存在就可以了。 所以樓主不必糾結(jié)其定義域 |
木蟲 (正式寫手)

木蟲 (正式寫手)
木蟲 (正式寫手)
木蟲 (正式寫手)
鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)
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樓主對(duì)測(cè)度論研究得很仔細(xì),個(gè)人提點(diǎn)個(gè)人看法,不一定對(duì),僅供樓主參考: A本身就是一個(gè)無(wú)窮乘積空間:即A={w=(w1,w2,w3,....,wn,...)|wi=正面或反面} 隨機(jī)變量Xn的定義為 Xn(w)=1 若 wn=正面,Xn(w)=0 若 wn=反面,n=1,2,3,.... 即隨機(jī)變量可以看成樣本點(diǎn)在第n個(gè)坐標(biāo)上的投影 這樣X= X1+X2+...+Xn就比較好理解了 |
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