सशर्त उम्मीद के लिए अंतर्ज्ञान -algebra


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चलो एक संभावना स्थान हो, एक यादृच्छिक चर दिया और एक -algebra हम एक नया यादृच्छिक चर , जो सशर्त अपेक्षा है।( Ω , एफ , μ ) (Ω,F,μ)ξ : Ω आरξ:ΩR σ σजीएफGF[ ξ | जी ]E[ξ|G]


बारे में सोचने के लिए वास्तव में अंतर्ज्ञान क्या है ? मैं निम्नलिखित के लिए अंतर्ज्ञान को समझता हूं:[ ξ | जी ]E[ξ|G]

(i) जहां एक घटना है (सकारात्मक संभावना के साथ)।[ ξ | ] E[ξ|A]A

(ii) जहां एक असतत यादृच्छिक चर है।[ ξ | η ] E[ξ|η]ηη

लेकिन मैं कल्पना नहीं कर सकता । मैं इसके गणित को समझता हूं, और मैं समझता हूं कि इसे सरल मामलों को सामान्य बनाने के लिए इस तरह से परिभाषित किया गया है जिसे हम कल्पना कर सकते हैं। लेकिन फिर भी मुझे यह सोचने का तरीका उपयोगी नहीं लगता है। यह मेरे लिए एक रहस्यमय वस्तु बनी हुई है।[ ξ | जी ]E[ξ|G]


उदाहरण के लिए, को साथ एक घटना होने दें । फार्म -algebra , द्वारा उत्पन्न एक । फिर बराबर होगा अगर , और बराबर अगर । दूसरे शब्दों में, अगर \ _ omega \ _ in , और E [\ xi | \ mathscr {G}] (\ omega) | = E [\ xi | A ^ c] if \ omega \ A ^ c मेंएक Aμ ( एक ) > 0 μ(A)>0σ σजी = { , एक , एक सी , Ω } G={,A,Ac,Ω}एक A[ ξ | जी ] ( ω ) E[ξ|G](ω)μ ( एक )एकξ1μ(A)AξωωA1μ ( सी )एकξ1μ(Ac)AcξωएकωA[ξ| जी](ω)=[ξ| एक]E[ξ|G](ω)=E[ξ|A]ωएकωA[ξ| जी](ω)=[ξ| एक]E[ξ|G](ω)=E[ξ|Ac]ωएकωAc

जो हिस्सा भ्रामक है, वह ओमेगा \ _ \ _ ओमेगा हैω ΩωΩ , इसलिए हम केवल E [\ xi | \ mathscr {G}] (\ omega) = E [\ xi | \ Omega] E [\ "xi क्यों नहीं लिखते हैं ? ][ ξ | जी ] ( ω ) = [ ξ |Ω ] = [ ξ ]E[ξ|G](ω)=E[ξ|Ω]=E[ξ] ? हम क्यों बदलूं [ ξ | जी ]E[ξ|G] द्वारा [ ξ |A  या  A c ]E[ξ|A or Ac] इस बात पर निर्भर करता है कि A में \ omega \ _ पर निर्भर है ω ωA, लेकिन [ ξ| जी ]E[ξ|G] द्वारा [[ xi_ \ mathscr {G}] को बदलने की अनुमति नहीं है [ ξ ]E[ξ]?


ध्यान दें। इस प्रश्न के उत्तर में सशर्त अपेक्षा की कठोर परिभाषा का उपयोग करके इसे स्पष्ट न करें। मैं समझता हूँ कि। मैं जो समझना चाहता हूं वह यह है कि सशर्त अपेक्षा की गणना करने के लिए क्या माना जाता है और क्यों हम दूसरे के स्थान पर एक को अस्वीकार करते हैं।

जवाबों:


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एक तरह से सशर्त प्रतिनिधित्व के बारे में सोचना पर एक प्रक्षेपण के रूप में है -algebra ।σ जीσG

enter image description here( विकिमीडिया कॉमन्स से )

वर्ग-पूर्णांक यादृच्छिक चर के बारे में बात करते समय यह वास्तव में सख्ती से सच है; इस मामले में वास्तव में के उप-समूह पर यादृच्छिक चर का ऑर्थोगोनल प्रक्षेपण है, जिसमें संबंध में यादृच्छिक चर औसत दर्जे का है। । और वास्तव में यह भी पता चला है के लिए कुछ अर्थों में सच होना से सन्निकटन के माध्यम से यादृच्छिक परिवर्तनीय यादृच्छिक परिवर्तनीय। [ ξ | जी ] ξ एल 2 ( Ω ) जी एल 1 एल 2E[ξ|G]ξL2(Ω)GL1L2

(संदर्भ के लिए टिप्पणियाँ देखें।)

एक मानता है कितनी जानकारी प्रतिनिधित्व के रूप में अल्जेब्रास हमारे पास उपलब्ध (एक व्याख्या है जो डे स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के सिद्धांत में), तो बड़ा अल्जेब्रास मतलब अधिक संभव घटनाओं और इस प्रकार अधिक संभावित परिणामों के बारे में जानकारी, जबकि छोटे बीजगणित का अर्थ है कम संभावित घटनाएं और इस प्रकार संभावित परिणामों के बारे में कम जानकारी।σ - σ - σ -σσσ

इसलिए, पेश -measurable यादृच्छिक चर छोटे पर बीजगणित के मूल्य के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ अनुमान लेने का मतलब है से उपलब्ध अधिक सीमित जानकारी दी ।एफ ξ σ - जी ξ जीFξσGξG

दूसरे शब्दों में, केवल " से जानकारी दी गई है , और , से पूरी जानकारी नहीं है। यादृच्छिक चर क्या है के लिए संभावित अनुमान ।GGFFE[ξ|G]E[ξ|G]ξξ


आपके उदाहरण के संबंध में, मुझे लगता है कि आप यादृच्छिक चर और उनके मूल्यों को भ्रमित कर सकते हैं। एक यादृच्छिक चर एक फ़ंक्शन है जिसका डोमेन घटना स्थान है; यह एक संख्या नहीं है। दूसरे शब्दों में, , जबकि , ।XXX:ΩRX:ΩRX{f | f:ΩR}X{f | f:ΩR}ωΩωΩX(ω)RX(ω)R

सशर्त अपेक्षा के लिए, मेरी राय में, यह वास्तव में बुरा है, क्योंकि यह एक यादृच्छिक चर है, यानी एक फ़ंक्शन भी । इसके विपरीत, एक यादृच्छिक चर की (नियमित) अपेक्षा एक संख्या है । एक यादृच्छिक चर की सशर्त अपेक्षा एक ही यादृच्छिक चर की अपेक्षा से पूरी तरह से अलग मात्रा है, अर्थात, साथ "टाइप-चेक" भी नहीं करता है। ।E[ξ|G]E[ξ|G]E[ξ]E[ξ]

दूसरे शब्दों में, नियमित और सशर्त अपेक्षा दोनों को निरूपित करने के लिए प्रतीक का उपयोग करना संकेतन का एक बहुत बड़ा दुरुपयोग है, जिससे बहुत अनावश्यक भ्रम पैदा होता है।EE

कहा जा रहा है कि सभी, ध्यान दें कि एक संख्या है (यादृच्छिक चर मूल्यांकन मान पर किया जाता है , लेकिन एक यादृच्छिक चर है, लेकिन यह एक निरंतर यादृच्छिक चर (यानी तुच्छ पतित) बन जाता है, क्योंकि -algebra , द्वारा उत्पन्न , तुच्छ / पतित है, और फिर तकनीकी रूप से इस निरंतर यादृच्छिक चर का स्थिर मान बोल रहा है, , जहाँ यहाँE[ξ|G](ω)E[ξ|G](ω)E[ξ|G]E[ξ|G]ωωE[ξ|Ω]E[ξ|Ω]σσΩΩ{,Ω}{,Ω}E[ξ]E[ξ]EE नियमित अपेक्षा को दर्शाता है और इस प्रकार एक संख्या है, सशर्त अपेक्षा नहीं है और इस तरह एक यादृच्छिक चर नहीं है।

इसके अलावा आप इस बात को लेकर असमंजस में हैं कि नोटेशन अर्थ क्या है; तकनीकी रूप से बोलना केवल व्यक्तिगत घटनाओं पर नहीं, बल्कि algebras पर स्थिति के लिए संभव है , क्योंकि प्रायिकता के उपायों को केवल पूर्ण बीजगणित पर परिभाषित किया जाता है, व्यक्तिगत घटनाओं पर नहीं। इस प्रकार, लिए सिर्फ (आलसी) आशुलिपि है , जहां का निर्माण बीजगणित के लिए होता है। इवेंट द्वारा , जो । ध्यान दें कि ; दूसरे शब्दों में, ,E[ξ|A]E[ξ|A]σσσσE[ξ|A]E[ξ|A]E[ξ|σ(A)]E[ξ|σ(A)]σ(A)σ(A)σσAA{,A,Ac,Ω}{,A,Ac,Ω}σ(A)=G=σ(Ac)σ(A)=G=σ(Ac)E[ξ|A]E[ξ|A]E[ξ|G]E[ξ|G] , और सभी अलग-अलग तरीके हैं जो एक ही वस्तु को दर्शाते हैं ।E[ξ|Ac]E[ξ|Ac]

अंत में मैं केवल यह बताना चाहता हूं कि मैंने जो सहज स्पष्टीकरण दिया है, वह बताता है कि यादृच्छिक चर का निरंतर मान क्यों है? बस संख्या है - बीजगणित सूचना के कम से कम संभव राशि है जो हम हो सकता है का प्रतिनिधित्व करता है, वास्तव में अनिवार्य रूप से कोई जानकारी नहीं है, इसलिए इस चरम परिस्थिति में सबसे अच्छा संभव अनुमान जो हम कर सकते थे जिसके लिए यादृच्छिक चर निरंतर यादृच्छिक चर है जिसका निरंतर मान ।E[ξ|Ω]=E[ξ|σ(Ω)]=E[ξ|{,Ω}]E[ξ|Ω]=E[ξ|σ(Ω)]=E[ξ|{,Ω}]E[ξ]E[ξ]σσ{,Ω}{,Ω}ξξE[ξ]E[ξ]

ध्यान दें कि सभी निरंतर यादृच्छिक परिवर्तनीय हैं यादृच्छिक चर, और वे सब तुच्छ के संबंध में औसत दर्जे का कर रहे हैं -algebra , तो वास्तव में हम क्या ज़रूरत है कि निरंतर यादृच्छिक , के उप-भाग पर का ऑर्थोगोनल प्रोजेक्शन है, जिसमें यादृच्छिक वेरिएबल्स को शामिल किया गया है, जैसा कि दावा किया गया था कि के साथ।L2L2σσ{,Ω}{,Ω}E[ξ]E[ξ]ξξL2(Ω)L2(Ω){,Ω}{,Ω}


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@William मैं आपके साथ के उपयोग के बारे में असहमत हूं । कई किताबें को परिभाषित करती हैं , एक संख्या होने के लिए, एक भाग नहीं है। यह का सर्वोत्तम संभव अनुमान है । यह एक उपयोगी धारणा है और अत्यधिक सहज है। इसे पूरी तरह से नकारना, सिर्फ इसलिए कि आपके पास कंडिशन एक्सपी की एक सामान्यीकृत धारणा है, क्योंकि एक रन वैरिएबल शैक्षणिक दृष्टिकोण से गलत है। मैं इस बारे में उलझन में नहीं हूं कि आरवी क्या है, और न ही मैंने देखा कि मैंने जो कुछ भी लिखा है, वह आपको इस तरह सोचने के लिए प्रेरित करेगा। E[ξ|A]E[ξ|A]E[ξ|A]E[ξ|A]ξ|A
निकोलस बॉर्बकी

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@William सोच के बारे में जानकारी के प्रतिनिधित्व के साथ भागा var के लिए एक अनुमान के रूप में सूचना का प्रतिनिधित्व करते हुए, कुछ ऐसा है जो मैंने पहले भी कहा है, लेकिन मैंने इसे कभी नहीं सोचा और को देखने का एक अलग तरीका खोजने की कोशिश की। आपके सुझाव का उपयोग करते हुए, मैं एक सरल उदाहरण लिखने जा रहा हूं, और इसे उत्तर के रूप में, अपने लिए और अन्य लोगों के लिए पोस्ट करूंगा। शायद, कुछ लोग फिर मेरे उदाहरण पर विस्तार कर सकते हैं और एक अधिक विदेशी दे सकते हैं। G
निकोलस बॉर्बाकी

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@ नाइकोलासबोरबाकी मैं सलाह देता हूं कि आप ड्यूरेट की प्रायिकता - थ्योरी और उदाहरण के चौथे संस्करण के p.221 को देखें । मैं आपको चर्चा करने वाले अन्य स्रोतों का भी उल्लेख कर सकता हूं। किसी भी मामले में, यह वास्तव में राय की बात नहीं है - सबसे सामान्य मामले में, एक सशर्त उम्मीद एक यादृच्छिक चर रहा है, और कंडीशनिंग केवल के लिए सम्मान के साथ किया जाता है σ - अल्जेब्रास; एक घटना के संबंध में कंडीशनिंग के संबंध में कंडीशनिंग है σ - एक यादृच्छिक चर के संबंध में घटना के द्वारा उत्पन्न बीजगणित, और कंडीशनिंग wrt कंडीशनिंग है σ -algebra आर.वी. द्वारा उत्पन्न
Chill2Macht

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@William और मैं आपको उन स्रोतों का उल्लेख कर सकता हूं जो कंडोम को परिभाषित करते हैं। exep। एक वास्तविक संख्या होने के लिए एक घटना की। मुझे नहीं पता कि आप इस बिंदु पर क्यों अटके हुए हैं। कोई भी इसे किसी भी तरह से परिभाषित कर सकता है, जब तक कि धारणाओं को मिलाया नहीं जाता है। शैक्षणिक कारणों से, कक्षा को प्रोब पर पढ़ाना। सिद्धांत, और तुरंत सबसे सामान्य बचाव में कूदना।, रोशन नहीं है। किसी भी मामले में, इस चर्चा में वास्तव में कोई फर्क नहीं पड़ता है, और आपकी शिकायत संकेतन / शब्दार्थ के बारे में है।
निकोलस बॉर्बकी

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उम्मीद के माध्यम से विलेय की संभावना का @NicolasBourbaki अध्याय 5 सशर्त अपेक्षा के दोनों लक्षण वर्णन का एक बहुत अच्छा खाता (मेरी राय में) देता है, और अच्छी तरह से बताता है कि प्रत्येक परिभाषा किस तरह से संबंधित है और दूसरी परिभाषा से प्रेरित है। आप सही हैं कि भेद शब्दार्थ का एक और है। अधिक सामान्य परिभाषा के लिए मेरा उत्साह इस अध्याय को पढ़ने से (मुझे लगता है) 5 ( अपेक्षा के माध्यम से विलेय की संभावना है ), जिसने (सामान्य विश्वास) कुछ सामान्य तरीकों को समझना आसान है, के बारे में अच्छे तर्क दिए।
Chill2Macht

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मैं विलियम ने जो सुझाव दिया, उसे विस्तार से बताने की कोशिश करने जा रहा हूं।

चलो Ω एक सिक्का दो बार घालना के नमूने स्थान हो। दौड़े को परिभाषित करें। वर। ξ संख्या होने के लिए। प्रयोग में आने वाले सिर के। स्पष्ट रूप से, [ ξ ] = 1 । क्या के बारे में सोच का एक तरीका यह 1 , एक expec के रूप में। मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है के लिए सर्वोत्तम संभव अनुमान के रूप में है ξ । अगर हम क्या मूल्य के लिए एक अनुमान लेना पड़ा ξ ले जाएगा, हम अनुमान लगा होगा 1 । इसका कारण यह है [ ( ξ - 1 ) 2 ] [ ( ξ - एक ) 2] किसी भी वास्तविक संख्या के लिए

= { एच टी , एच एच } द्वारा निरूपित करने के लिए घटना है कि पहला परिणाम एक सिर है। चलो जी = { , एक , एक सी , Ω } हो σ -alg। जनरल। द्वारा । हम पहले टॉस के बाद जो जानते हैं उसका प्रतिनिधित्व करते हुए जी के बारे में सोचते हैं । पहले टॉस के बाद, या तो सिर खराब हो गए, या सिर नहीं हुए। इसलिए, हम या तो पहले टॉस के बाद या सी में हैं

हम स्थिति में हैं, तो एक है, तो के लिए सर्वोत्तम संभव अनुमान ξ होगा [ ξ | एक ] = 1.5 , और अगर हम में घटना कर रहे हैं एक सी है, तो के लिए सर्वोत्तम संभव अनुमान ξ होगा [ ξ | सी ] = 0.5

अब भागा को परिभाषित करें। वर। η ( ω ) या तो होना करने के लिए 1.5 या 0.5 या नहीं, पर निर्भर करता है ω । यह भागा। वर। η , तुलना में एक बेहतर अनुमान होता है 1 = [ ξ ] के बाद से [ ( ξ - η ) 2 ] [ ( ξ - 1 ) 2 ]

क्या η का सबसे अच्छा अनुमान क्या है: क्या कर रहा है सवाल का जवाब प्रदान कर रहा है ξ पहले टॉस के बाद? चूंकि हम पहले टॉस के बाद की जानकारी नहीं जानते हैं, depend A पर निर्भर करेगा । एक बार जब घटना जी हमें पता चला है, पहले टॉस के बाद, का मूल्य η निर्धारित होता है और के लिए सर्वोत्तम संभव अनुमान प्रदान कर रहा है ξ

का उपयोग कर के साथ समस्या यह ξ , अपने स्वयं के अनुमान के रूप में यानी 0 = [ ( ξ - ξ ) 2 ] [ ( ξ - η ) 2 ] के रूप में इस प्रकार है। ξ पहले टॉस के बाद अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया गया है। कहो प्रयोग का परिणाम है ω पहले परिणाम जा रहा है सिर के साथ, हम स्थिति में हैं एक है, लेकिन क्या है ξ ( ω ) = ? हम केवल पहले टॉस से नहीं जानते हैं, यह मूल्य हमारे लिए अस्पष्ट है, और इसलिए justअच्छी तरह से परिभाषित नहीं है। अधिक औपचारिक रूप से, हम कहते हैं कि ξ नहीं है जी -measurable यानी अपने मूल्य पहले टॉस के बाद नहीं अच्छी तरह से परिभाषित किया गया है। इस प्रकार, η की सर्वोत्तम संभव अनुमान है ξ पहले टॉस के बाद।

शायद, यहाँ किसी को नमूना स्थान का उपयोग कर एक और अधिक परिष्कृत उदाहरण के साथ आ सकते हैं [ 0 , 1 ] , साथ ξ ( ω ) = ω , और जी कुछ गैर तुच्छ σ -algebra।


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यद्यपि आप औपचारिक परिभाषा का उपयोग नहीं करने का अनुरोध करते हैं, मुझे लगता है कि औपचारिक परिभाषा शायद इसे समझाने का सबसे अच्छा तरीका है।

Wikipedia - conditional expectation:

Then a conditional expectation of X given H, denoted as E(XH), is any H-measurable function ( ΩRn) which satisfies:

HE(XH)dP=HXdPfor eachHH

Firstly, it is a H-measurable function. Secondly it has to match the expectation over every measurable (sub)set in H. So for an event,A, the sigma algebra is {A,AC,,Ω}, so clearly it is set as you specified in your question for ωA/Ac. Similarly for any discrete random variable ( and combinations of them), we list out all primitive events and assign the expectation given that primitive event.

Now consider tossing a coin an infinite number of times, where at each toss i, you get 1/2i, if your coin is tails then your total winnings are X=i=112ici where ci = 1 for tails and 0 for heads. Then X is a real random variable on [0,1]. After n coin tosses, you know the value of X to precision 1/2n, eg after 2 coin tosses it is in [0,1/4], [1/4,1/2], [1/2,3/4] or [3/4,1] - after every coin toss, your associated sigma algebra is getting finer and finer, and similarly the conditional expectation of X is getting more and more precise.

Hopefully this example of a real valued random variable with a sequence of sigma algebras getting finer and finer (Filtration) gets you away from the purely event based intuition you are used to, and clarifies its purpose.


I apologize, but I downvoted this question. It does not answer what I originally asked. Nor does it provide any new information that I did not know before.
Nicolas Bourbaki

What I am trying to suggest to you is you do not understand the formal definition as well as you think you do (as the other answer also suggested), so unless you work through what is unintuitive with the formal definition you will not progress.
seanv507

I understand the formal definition just fine. The questions that I asked, I know how to answer them when working from the formal definitions. The 'other answer', was trying to explain my question without using the definition of con. exp.
Nicolas Bourbaki
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