Ligado na função de geração de momento

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Essa pergunta surge da pergunta aqui sobre um limite para as funções geradoras de momento (MGFs).

Suponha que é uma variável aleatória de média zero delimitada, assumindo valores em e que seja seu MGF. De um limite usado em uma prova da desigualdade de Hoeffding , temos que que o lado direito é reconhecível como MGF de uma variável aleatória normal média com zero e desvio padrão . Agora, o desvio padrão de pode ser maior que , com o valor máximo ocorrendo quando é uma variável aleatória discreta, de modo que X[σ,σ]G(t)=E[etX]

G(t)=E[etX]eσ2t2/2
σXσXP{X=σ}=P{X=σ}=12. Portanto, o limite referido pode ser considerado como dizendo que o MGF de uma variável aleatória limitada com média de zero está limitado acima pelo MGF de uma variável aleatória normal média com zero, cujo desvio padrão é igual ao desvio padrão máximo possível que pode ter.XX

Minha pergunta é: esse é um resultado bem conhecido de interesse independente usado em outros lugares que não sejam a prova da desigualdade de Hoeffding e, nesse caso, também é conhecido por estender a variáveis ​​aleatórias com médias diferentes de zero?

O resultado que solicita esta questão permite gama assimétrica [a,b] em X com a<0<b , mas que insistem em . O limite é que é o desvio padrão máximo possível para uma variável aleatória com valores restritos a [a, b] , mas esse máximo não é atingido por variáveis ​​aleatórias com média zero, a menos que b = -a .E[X]=0

G(t)et2(ba)2/8=et2σmax2/2
σmax=(ba)/2[a,b]b=uma

Dilip Sarwate
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Variáveis ​​aleatórias que satisfazem os limites do mgf como a que você cita são chamadas variáveis ​​aleatórias subgaussianas . Eles desempenham um papel central, por exemplo, na teoria da matriz aleatória não assintótica e em alguns resultados associados na detecção compactada. Veja, por exemplo, o link na resposta aqui . (Isto, obviamente, não falar com a sua questão em particular, mas, é de natureza relacionada.)
cardeal

Respostas:

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Não consigo responder a primeira parte da sua pergunta, mas quanto a estendê-la a variáveis ​​aleatórias com meios diferentes de zero ...

Primeiro, observe que qualquer rv com faixa finita e (necessariamente finita) média pode ser transformado em uma rv que é, obviamente, média zero com faixa (satisfazendo assim as condições em sua declaração de problema). A variável transformada possui mgf (pelas propriedades básicas do mgf) Multiplicando os dois lados por e aplicando o desigualdade dá:Z[a+μ,b+μ]μX=Zμ[a,b]ϕX(t)=exp{μt}ϕZ(t)exp{μt}

ϕZ(t)=exp{μt}ϕX(t)exp{μt}exp{t2σmax2/2}=exp{μt+t2σmax2/2}

Não é de surpreender que o mgf de uma variável aleatória Normal com a mesma média e desvio padrão seja igual a . σmax

jbowman
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