Ну, мы не можем, например, посмотреть https://en.wikipedia.org/wiki/Subindependence за интересным контрпримером. Но реальный вопрос заключается в следующем: есть ли какой-нибудь способ усилить условие, чтобы независимость следовала? Например, существует ли некоторый набор функций так что если E g i ( X ) g j ( Y ) = E g i ( X ) E g j ( Y ) для всех i , jтогда независимость следует? И насколько большим должен быть такой набор функций, бесконечным?
И, кроме того, есть ли хорошая справка, которая рассматривает этот вопрос?
probability
mathematical-statistics
references
random-variable
independence
Къетил б Халворсен
источник
источник
Ответы:
Пусть - вероятностное пространство. По определению две случайные величины X , Y : Ω → R независимы, если их σ- алгебры S X : = σ ( X ) и S Y : = σ ( Y ) независимы, т. Е. ∀ A ∈ S X , B ∈ S Y у нас есть P ( A ∩(Ω,F,P) X,Y:Ω→R σ SX:=σ(X) SY:=σ(Y) ∀A∈SX,B∈SY .P(A∩B)=P(A)P(B)
Пусть и возьмем G = { g a : a ∈ Q } (спасибо @grand_chat за указание на то, что Q достаточно). Тогда имеем E ( g a ( X ) g b ( Y ) ) = E ( I ( X ≤ a ) I ( Y ≤ b )ga(x)=I(x≤a) G={ga:a∈Q} Q
и
E ( g a ( X ) ) E ( g b ( Y ) ) = P ( X ≤ a ) P ( Y ≤ b ) .
Если предположить, что P ( X ≤ a ∩ Y ≤ b ) = P ( X ≤ a ) P ( Y ≤ b ), то мы можем обратиться к теореме π - λ, чтобы показать, что P ( A ∩ B ) = P ( A ) P ( B )∀a,b∈Q
Так что, если я не допустил ошибку, мы, по крайней мере, получили счетный набор таких функций, и это относится к любой паре случайных величин, определенных в общем вероятностном пространстве.
источник