Se , é para ?

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Eu tenho uma variável que eu sei que tem variação finita (e, portanto, também média finita). É sempre verdade que sua variação permanece finita após o dimensionamento de ?X0Y1

Observe que e não são necessariamente independentes.XY

Edit: Eu acredito que o "pior caso" é quando e sempre que , por algum (e no caso espelhado)?Y0X<c1Xcc

Aaron Voelker
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é uma variável aleatória? Y
Greenparker 5/05
Sim, mas isso pode depender . X
Aaron Voelker 5/05
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Uma desigualdade totalmente trivial às vezes é bastante útil em tais situações: . (Este é talvez o caso especial mais simples da desigualdade de Hölder para p = 1, q = \ infty aplicado a X ^ 2 e Y ^ 2. )E(X2Y2)E(X2)sup(Y2)p=1,q=X2Y2
whuber
Obrigado whuber. Eu acredito que isso leva à solução correta (veja a resposta que eu fiz)!
Aaron Voelker

Respostas:

7

Eu inaceitei a resposta de kjetil desde que, como foi apontado nos comentários, ele assume que e são independentes.XY

A resposta a seguir deve funcionar quando e são dependentes, usando a sugestão do whuber:XY

Var(XY)=E((XY)2)E(XY)2E(X2Y2)E(X2)sup(Y2)=E(X2)=Var(X)+E(X)2<

Observe que o resultado também vale para qualquer delimitado (pois será finito).Ysup(Y2)

Aaron Voelker
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Observe também que podemos concluir , pois . |E(XY)|Var(X)+E(X)2Var(XY)0E(XY)2E((XY)2)
Aaron Voelker
2
Eu não acredito Kjetil independência presumida entre e . A lei da variação total é válida em geral, e não assume independência. Portanto, não encontro nada em sua declaração que assuma independência. Observe também que sua conclusão é exatamente a mesma que a minha conclusão, baseada na resposta da kjetil. XY
Greenparker
2
A independência deve ter sido usada em algum lugar (acho que ao calcular a expectativa); caso contrário, a primeira equação da sua resposta (como mostrado no meu comentário) está afirmando que é o mesmo, ou são independentes, o que é uma contradição. O fato de termos chegado à mesma conclusão é uma espécie de "coincidência", porque ambos estamos dando limites superiores. A minha vem da eliminação do termo e , e a sua vem de . Var(XY)XYE(XY)2Y2sup(Y2)Var(Y),E(Y2)sup(Y2)
Aaron Voelker
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Acho que descobri onde o kjetil está usando a independência. Pela lei da variância total . Se apenas olharmos para o primeiro termo que não é o mesmo que . É o mesmo apenas quando e são independentes. Var(XY)=Var(E(XY|Y))+E(Var(XY|Y))Var(E(XYY))=Var(Y2E(XY))Var(Y2E(X))XY
Greenparker
Mudei minha resposta para refletir as mudanças.
Greenparker
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Você precisa usar a fórmula onde é o operador de variação. Considere termo a termo, escreva , com variação (acima de ) que é finito, pois é delimitado.

V(XY)=E(V(XY|Y))+V(E(XY|Y))
Vμ=EX,σ2=VXE(XY|Y=y)=E(yX)=yE(X)=μyYV(μY)Y

Então o outro termo, que novamente tem uma expectativa finita, pois é delimitado. Então a resposta é sim.V(XY|Y=y)=V(yX)=y2V(X)=σ2y2Y

kjetil b halvorsen
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Agradável. Para verificar meu entendimento, isso está usando a lei da variação total ? Além disso, isso parece provar algo mais geral: que a variação é finita desde que a variação de e seja finita? XYXY
Aaron Voelker 5/05
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@ Aaron Voelker: Não há necessidade de independência nos cálculos.
Kjetil b halvorsen
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@kjetilbhalvorsen não se aplica sem algumas suposições (como independência). E(XYY=y)=E(yX)
Juho Kokkala
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@Juho também. A relação é um exemplo de um teorema muito geral chamado "retirar o que é conhecido". Não requer independência de . Consulte en.wikipedia.org/wiki/Conditional_expectation#Basic_properties . E(1X)=E(X)=0.5E(XYY=y)=E(X)y(X,Y)
whuber
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@ Juho Desculpe, meu comentário foi estúpido. É claro que eu precisava escrever a expectativa condicional em . Por alguma razão, apenas entendi automaticamente essas expectativas como condicionais, mesmo quando não eram .... E(XYY=y)=E(XY=y)y
whuber